地 — 3 — 提出了“低空经济场景价值矩阵”，正是这一努力的核心结 晶。该矩阵植根于对场景构成的深刻解构——“5+4”要素体 系，通过对供给侧成熟度与需求侧成长度的双重、量化评估， 将模糊的“市场前景”转化为清晰的“战略坐标”，旨在为 各方参与者辨析赛道、评估风险、把握时机提供可操作、可 决策的系统性指引。 本白皮书遴选并深入剖析的八大高价值场景，均是经由 该价值矩阵方法论严谨评估后、居于“明星象限”的典型代 低空空域 基础设施 S1 (概念原型级) 概念设计、实验室样 机，仅存在概念设计 或初步原型，性能参 数不明确，未进行实 际飞行测试。 理论构想，无成熟产 品，功能定义模糊， 与载具的集成方案 尚未确定。 基础原理探索，技术 原理或可行，但缺乏 实验验证，存在重大 技术不确定性。 所需空域概念设计 阶段，无管理规则。 所需的起降场、通信 网络等仅存在于规 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 映，大部分公众只有关注意 愿。 D2 (政策探索级) 痛点开始被行业关注，低空 方案的潜在价值被初步认

随着新技术、新装备的不断涌现，地面端主动监视、协同监视、自相关监视、 频谱监视、视频监视等系列化设备与机载监视、球载监视、星载监视设备共同构 建空天地一体的监视网络，并不断加强信息交互和深度融合的能力。监视与被监 视之间关系更为模糊，双方的监视信息互动和能力互补将取得突破性发展，监视 信息将极大丰富，准确性也将大幅提高，监视能力的强弱将很大程度取决于海量 数据的规模和城市超算能力，监视信息将可能成为一种基础资源进行共享，以提

低空经济通过技术创新和产业联动，形成跨产业协 同发展格局，推动区域经济能级跃升，并在城市建 设和社会服务领域产生外溢效应[20]。 尽管学界对低空经济的内涵作出诸多探索，但 从整体来看，仍存在三个不足：一是概念边界模糊， 部分研究将其等同于通用航空或无人机产业，忽视 其作为“多元融合经济形态”的复杂性；二是视角 单一化，部分界定过于技术化或产业化，缺乏对空 间资源、社会需求和制度机制之间关系的统合思考；

监管资源的调配提供依据。例如，系统可以预测某一繁忙空域在高 峰时段的飞行器数量，并建议增加监管人员或调整飞行计划。 风险评估模块结合多源数据，包括气象数据、空域结构和飞行 器性能参数，采用层次分析法（AHP）或模糊综合评价法，对飞行 任务的风险进行评估。系统通过构建风险评估模型，量化不同因素 对飞行安全的影响，并生成风险评分。监管人员可以根据风险评 分，优先处理高风险任务，确保低空飞行的安全性。 . 异常检测：基于孤立森林或 LOF 算法，识别偏离正常轨迹的 异常行为。 . 趋势预测：利用 ARIMA 或 Prophet 算法，预测未来飞行器流 量变化。 . 风险评估：结合多源数据，采用 AHP 或模糊综合评价法，量 化飞行任务风险。 通过以上算法的有机结合，AI+低空服务监管平台能够实现对 飞行数据的全面分析，为监管决策提供科学依据，确保低空飞行的 安全与高效。 4.2.3 数据可视化