1. 起飞前夜：奠定中国eVTOL市场发展的时代基石 1 1.1 关键技术突破，催生飞行器全新形态 2 1.2 多元场景涌现，驱动产品差异化发展 3 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 4 2. 未来可期：中国eVTOL市场规模展望 10 2.1 个人飞行eVTOL：多元化飞行体验载体 10 2.2 出行eVTOL：公共与私人出行渗透 16 2.3 中国载人eVTOL商业化进程展望 vertical takeoff and landing，即电动垂直起降飞行器，是一种 具备垂直起降能力、依靠电机驱动的飞行器。它结合了直升机的垂直起降优势与固定翼飞 机的高效巡航能力，同时具有低噪音和低碳排放的特点，更适用于低空应用场景。作为面 向低空出行场景的新一代飞行器形态，eVTOL被视为重塑未来交通体系的关键方向之一。 从飞行器分类的维度看，eVTOL与直升机、短距起降航空器以及常规起降航空器存 中国载人eVTOL行业白皮书 2 1.1 关键技术突破，催生飞行器全新形态 eVTOL的诞生并非依赖单一技术的发展，而是电机驱动、分布式推进、全新构型与智 能化系统四项关键技术共同突破的结果。这些底层技术的进步为飞行器设计与运行带来了 全新的可能性，也使得eVTOL首次具备了技术可行性和商业化潜力。 • 电动化：重新定义飞行动力来源 相比传统内燃机，电机驱动系统更为安静、清洁且结构简洁，大幅提升了eVTOL在城

企业大脑 .A I 赋能 低空经济 目录 CO NTENTS 低空经济是以科技创新为引领 ，以各种有人驾驶和无人驾驶航空器的各 类低空飞行活动为牵引，积极开展相关航空器的研发 、生产和销售 ，并 广泛辐射带动低空飞行活动相关的基础设施建设 、飞行服务、产业应用、 技术创新 、安全监管等相关领域产业融合发展的综合性经济形态。 它是由技术革命性突破 、生产要素创新性配置 、产业深度转型升级催生 。它的主战场在天空中，价值也产生于空中，是空天时代竞 争的 重要一环，也是打开未来空间的重要一步，成为新质生产力的新赛 道。 低空经济既包含通航 、警用和军用等传统领域 ，也包括使用电动垂直起 降飞行器（ eVTOL ）为主的城市空中交通（ UAM ）等新兴应用场景 。 通用航空是低空经济的主体产业 ，无人机产业将是未来低空经济的主 导 产业 ，两者结合的城市空中 交 通 UAM 是 ，明确推动合作区全域 建设 海陆空全空间智能无人体系，推动合作区无人驾驶空域开放，优化飞行活动申请审批流程，缩短申请办理时限， 研究 试点开通合作区与澳门及周边海岛等地无人机 、无人船跨境跨域物流运输航线 2023 年 12 月 21 日 《国家空域基础分类方法》 民航局发布，依据航空器飞行规则和性能要求 、空域环境 、空管服务内容等要素，将空域划分为 A 、 B 、 C 、 D 、

年，50% 的仓库运营将用自主数据收集平台取代一些以人为中 心的数据收集。 趋势基本描述 自主数据收集利用室内飞行无人机和移动机器人等技术来自主捕获数 据。这些解决方案使用支持 AI 的视觉或射频识别 （RFID） 等技术来 支持库存管理、检查和监控等使用案例。解决方案通常包括移动平台， 例如飞行无人机或移动机器人;板载摄像头或其他传感器;以及用于导航 的基于 AI 的高级软件。较新的解决方案正在从无人机转向使用安装了 图像进行智能解释，通过降低成本和提高流程效率来提供显著的业 务优势。  库存管理中的周期盘点非常耗时且存在安全风险，使其成为自动化 的主要领域。带有摄像头的移动机器人正在成为有效的解决方案， 18 可能会加速对飞行无人机的采用。  使用无人机或其他技术进行检查或监视可以取代仓库和工厂中通 常很危险的人工检查或监视流程。室内无人机对于危险区域或高空 的检查特别有价值。与库存管理不同，这些将是非作性的，并且会 全事件的吊顶式摄像 头，到可以在产品装载到卡车上时自主验证产品的码头门旁的塔 式，再到监控堆场中车辆移动和状况的摄像头。 行动建议  如果您的货物是托盘化的，尤其是如果它们是收缩包装的，请驾驶 飞行无人机进行库存管理和周期盘点。在一个站点进行测试，如果 业务案例已得到证实，则迅速推广到其他站点。  就像使用其他检查使用案例一样，使用无人机来补充已经以其他方 式进行检查的熟练劳动力。 

本转型性胜利，而忽视了使这些胜利成为可能的基础性工作。 4 2026趋势报告：数据与人工智能 点状实施 关键基础，常常缺失 2026年数据与人工智能趋势 公司关注点在哪里 人工智能应用层次 GenAI飞行员与POCs GenAI飞行员与POCs 流程自动化与分析 流程自动化与分析 数据平台与治理 数据平台与治理 公司在实际进行现代化时，会谈论转型。他们声称要利用人工智能、数据平 台和自动化来重新创造他们的业务。但在实践中，大多数精力都花在修复旧 202& 202) 202- 3 2024 202" 202& 202) 202- 2026趋势报告：数据与人工智能 人工智能采纳进化 人工智能采纳进化 阶段 阶段 广义 实验 战略飞行员 & 基础 建筑 生产 部署 & 编排 人工智能增强 操作 主流 成熟A 能力 商业 令人惊讶的是，人工 智能将不会让人觉得 具有未来感。它将会 让人觉得平凡且必不 可少，就像微软办公 和决策。最初的适应 largely 结束了。对于大多数组织，在特定的用例集群 中，AI 开始显示出真正的效益。这可能不是 10 倍的收益，但即使是 10-20 % 也是实质性的。 实验广泛 战略飞行员建造与 基础 生产代理 部署与编排代理 AI增强 成为 操作主流变 成熟A 嵌入式 跨能力 嵌入式业务 acros s 8 2026趋势报告：数据与人工智能 AI 成功因素 是

跨越电池能量密度鸿沟，低空飞行开启城市立体交通 随着电动汽车（EV）技术与航空技术的融 合发展，低空经济已迅速成为全球范围内的新 兴热点赛道，吸引了大量的投资和创新，也是 未来具身智能技术应用的关键方向。 低空经济未来的发展面临多重挑战：1）电 池能量密度不足，续航问题尚未解决；2）基础 设施不完善，制约业务发展速度；3）价格和成 本高昂，商业模式不清晰，影响飞行器普及； 4）政策法规和适航认证仍存障碍，缺乏相关的 4）政策法规和适航认证仍存障碍，缺乏相关的 标准，对空域管控仍谨慎。5）飞行器安全，以 及带来的社会安全问题依然需要有有效的解决 方法。 其中，约束低空经济普及最关键的因素是 电池能量密度鸿沟：目前 300-400Wh/kg 的电 池能量密度无法支撑几小时的低空飞行，未来 能量密度需要达到 800Wh/kg，高能量密度的 固态电池、太阳能 - 氢能 - 电能多源耦合，以 及电池与液态发电机混动续航，可能是未来的 及电池与液态发电机混动续航，可能是未来的 关键突破方向。 AI 将作为核心赋能技术，深度融合于低空 飞行的三大环节：环境感知、自主决策与精准 控制，显著提升飞行器的单机智能化水平。 在此基础上，智能体将通过连接飞行器与 地面基础设施，构建低空智联网这一数字基石， 实现全域信息的全面感知与资源的高效协同。 其核心价值在于动态优化空域资源分配、智能 规避冲突，从而保障安全、极致提升空域利用 与运营效率。

AGV（自动导引车） 调度上的效率优势， 平均可节省92%计算 时间 • “本源悟空”超导 量子计算机完成全 球最大规模量子计 算流体动力学仿真， 模拟复杂气流，辅 助飞行器设计缩短 研发周期 • 波音公司成功完成 首次飞行测试，使 用了由波音与 AOSense联合开发 的六轴Quantum IMU（Interior Measure Unit），可 在无需GPS信号的情 况下精确检测旋转

红外枪机 无人机 视频监控子系统 现场管理 安防视频监控 全景视频监控 飞行视频监控 视频监控子系统 现场管理 远 程 航 拍

）实时三维计算机图形 相比较而言，利用计算机模型产生图形图像并不是太难的事情。如果有足够准 确的模型，又有足够的时间，我们就可以生成不同光照条件下各种物体的精确 图像，但是这里的关键是实时。例如在飞行模拟系统中，图像的刷新相当重要， 同时对图像质量的要求也很高，再加上非常复杂的虚拟环境，问题就变得相当 困难。 5 （ 2 ）显示 在 VR 系统中，双目立体视

和轻型飞艇等在低空空域与地面基站共同编织出一个灵活的三维通 道，用于承载物流配送、环境监测、应急通信、临时零售与数据采集 等多元化业务。随着这些平台在城郊乃至乡村上空的持续巡航，任务 对计算和通信的需求随时在变化：物流环节需要在飞行器上实时完成 包裹条码识别与路径优化；环境监测需对多源传感器数据进行边缘聚 合、清洗和初步分析；在群众聚集或演出活动现场，需要快速部署移 动支付和库存查询服务以支撑临时商铺；而在应急救援或大型活动中， 低空平台又要承担视频转发和通信中继的重任。这种动态生态对算力 的并发性、链路的可靠性和能源的可持续性都提出了高要求，同时不 同业务之间的负载高峰常常出现错峰重叠，给资源调度带来极大挑战。 分布式算力感知与调度通过在每一个飞行平台和地面节点中安 装轻量化探针，持续采集包括 CPU/GPU 利用率、硬件编码器队列长 度、网络往返时延、丢包率及平台剩余电量在内的多维指标，并将异 构设备的性能映射为统一的“空中算力单元”。在此基础上，调度器 根据当前业务类型的时延敏感度、数据量大小与处理复杂度，将紧急 52 的条码识别和支付验证任务优先分配给网络最稳定、计算负载最轻的 临近无人机或地面服务车；对容许短暂延迟的环境数据清洗与批量分 析，则集中调度到飞行器群中计算资源富余的节点或后端边缘机房。 每当检测到流量骤增或某个平台电量临界，系统会自动唤醒预置的备 用载体、启动竞价式算力实例，并在后台平滑迁移正在运行的子任务， 从而保证业务不中断。任务完成后，调度器还会迅速回收已用算力，

M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 企业画像 全栈型企业 硬件型企业 软件型企业 传统业务基因 以汽车装备/飞行器等为主 兼具AI算法FSD、硬件供应链、下游场景与客户基础 以自动化硬件设备、各类机器人等为主 软件算法、科研高校背景为主 机器人业务起点 本体、“大小脑”并线 本体及控制器为主 “大小脑”为主