天线的物理形态和排布结构的情况 下，可大幅提高阵列的有效孔径，在不增加成本的情况下提高信噪比，尤其是对感知 检测能力的提升非常有效。 稀疏 MIMO 阵列：稀疏 MIMO 阵列是指将给定数量的天线最优地放置在更大数 量的天线网格上。稀疏阵列在发射端的排布是满足稀疏特性的，不一定是均匀排布的， 如互质数阵列。通过在通感一体化系统中使用稀疏 MIMO 阵列设计，可以获得更多 的自由度，提高系统性能，并降低成本。

益的技术方案，为后续工程实施与系统建设提供依据。核 心任务包括：围绕所需通导监能力、管控能力及飞行器能 力，结合现有资源与基础条件，设计系统架构与技术配置 路线，明确所需建设内容、部署策略与实施步骤；开展多 技术路径对比，确定最优或组合式技术方案，并形成与能 力要求的匹配性分析与可行性验证。同时需考虑兼容性、 扩展性、演进能力与运维要求，确保技术方案不仅可解决 当前需求，还具备适应未来规模化和智能化发展的能力。 2

算力互联网通过四个关键环节完成算力的“找”、“调”、“用”。一 是计算任务，任务通过任务编排工具提交至算力互联互通平台，明确 算力需求、数据和计算框架。二是感知资源，平台利用算力标识体系 匹配最优资源和路径，结合高性能传输协议分发任务，确保资源的精 准调度和高效利用。三是传输流动，通过通信网络将计算任务及数据 传输到指定算力资源节点，以低延迟、高带宽实现大规模数据的高效 流动。四是计算

解决的痛点较为边缘，或解 决方案的价值不明确，指向 未来产业或宏观概念，与当 前国民经济行业分类结合松 散。 旨在解决的理论痛点尚未被 社会广泛感知，存在多种替 代解决方案，低空技术或许 并非最优选。 监管态度以观望和研究为主， 尚未有任何针对性的支持或限 制政策出台。 安全风险认知模糊，缺乏有 效的管控手段，社会接受度 低。 此阶段的需求模糊、抽象， 更多是技术驱动下的未来构 想，而非市场痛点的直接反 米/秒，特别适用于 重复性运输任务。 关键技术(S4)：精准飞行控制技术、载荷动态稳定性技 术、智能路径规划技术已相对成熟。基于深度学习的环境感 知与避障算法，使无人机能够在复杂地形中自主选择最优航 线。同时，多机协同控制技术实现了大型设备的分布式吊运， 进一步拓展了应用边界。 低空空域(S4)：无人机吊运作业多在特定空域内开展， 空域审批相对明确，且该场景使用空域基本在真高 120

利益的平 衡，尤其是在城市与农村、主流航空与通用航空之间。同时，可以 借鉴国内外成熟的空域使用管理经验，提升整体的管理水平。 通过上述措施的实施，可以有效提升低空空域的使用效率，实 现资源的最优配置，为低空公共航线网络的发展与可持续运营打下 坚实的基础。 6. 航线运营模式 在低空公共航线网络规划设计方案的实施过程中，航线运营模 式的选择和优化直接关系到运营效率和经济效益。为了实现可持续