道激光或可见光点云 的数据系统，采用先进 的三维切片和 AI 智能 分析技术，集成数据去 噪、自动分类、一键检 测、自动生成报告等功 能，实现线路通道树 （竹）障和交叉跨越安 全距离的准确测量，同 时支持导线在风偏、高 温、覆冰、树木倒伏、 树木生长等因素下的 工况模拟预测功能， 为 运 维 决 策 提 供 科 学依据。 四川全域 人才需求 研发人才 需求 需要云类相关技术研发类人 需要云类相关技术研发类人 才，可对接点云类相关技术企 业交流合作，或相关院校或研 发机构进行共同研发。 公司可提供固定的办公 场地、业务场景和合作 资金。 中飞赛维 智能科技 股份有限 公司 孙权 19938805027 2024.12-2 025.12 下游 无人机 智慧牧场 使用“无人机+牲畜智 能硬件”的方式，实现 对散养牲畜群的综合 管理，包括牲畜定位、 健康状况管理、牧场环 信的低空智联网络应用场景，推动低空新型 信息基础设施规范化建设和应用，助力低空 经济产业安全起飞。 中电天奥有 限公司 陈艾 18583398336 长期有效 服务 人工干预 气象服务 基于科翔云 II 大型长航时无 人机集成大气探测、催化作 业、空地通信和防除冰等多项 业务模块，实现空中人工增雨 雪功能，为农业、林业、水利 等领域提供高效的人工影响 气象服务。 防灾减灾、农业

外围栏、无人机内置唯一识别码（与平台绑定），故障时自 动执行 “悬停 — 返航 — 降落” 三级保护策略，解决 “设备丢 失、飞行事故” 问题，飞行安全事故率≤0.1%。 （三）飞行安全需求 需要强化空域合规管理，对接民航 “无人机云” 平 台实时获取禁飞区数据，飞行计划申报需提前 24 小时提交 （紧急任务即报即批），机场 / 起降点坐标与空域数据实时 自然资源 xxx 项目建设方案 30 自然资源 xxx 项目建设方案 围绕矿产资源、耕地、林业、地质灾害、国土空间规划、生 态保护红线及海洋资源等核心场景，深度整合业界先进的低 空科技产品与技术能力。 通过无人机和专业负载设备实现多源数据的高精 度采集；依托专业建模制图工具对影像、点云数据进行自动 化处理，生成二维正射影像、三维实景模型等成果，结合 AI 算法实现非法行为识别、风险趋势研判；借助统一的设 备及服务管理平台，构建 “任务规划 - 数据传输 - 智能分析 - 指令下达” ≥2000 万像素）、红外热成像仪（精度 ±2℃）、多光谱传 自然资源 xxx 项目建设方案 33 自然资源 xxx 项目建设方案 感器（6 波段，分辨率 0.1 米）、激光雷达（LiDAR，点云 密度≥100 点 /㎡）模块化加载，满足复杂地形（山区、水 域）高精度测绘与全时段监测需求，单架次作业面积达 20- 50 平方公里（平原）或 10-20 平方公里（山地）。支持与 无人机机场（如大疆机场

为市场规模发展的瓶颈， 电信核心能力可精准匹配市场需求 。 能力二： 监管能力 低空感知设备和监管平台维护低空秩序 能力三： 飞服能力 飞服平台和 AI 算法赋能千行百 业 能力一： 云网能力 5G 网络替代私有化链路 市场分析 - 电信核心能力助力低空经济规模化发 展 痛点 2 痛点 1 痛点 3 飞行服务 通航运输 空域侦测 空域管理能力 智能调度 电子围栏 数据资产 监控预警能力 云网能力：低空网络运营的主导者 集成能力：低空基础设施的聚合者 飞行基础设施 通信设施 导航设施 气象设施 监视设施 挂载设施 算力设施 浙江电信积极响应国家战略和市场需求，面向低空经济打造集成、云网、监管、飞服四大核心能力， 致力于成为低空基础设施的聚合者、低空网络 致力于成为低空基础设施的聚合者、低空网络 运营的主导者、监管平台服务的领先者、场景应用能力的提供者。 算力网 息壤算力分发平台 云骁计算加速平台 慧聚智算服务平台 省内 4+11+X 算力布局 感知网 通信网（空天地一体通信网络） 4G/5G 浙江电信低空能力全景 1 张 网 M 设 施 卫星通信网 Mesh 自 组 网 2 平 台 N 场 景 FAAS 北向飞行服务网关

能力和指挥决策能力，满足 XX 区政府防尘治理中信息汇聚与整合、信息共享与服务、治 安演练与会商决策等核心需求，为智慧防尘提供协调一致的体系化解决方案与应用平台 支持。 傲势无人机 XX 城区防尘方案以“云网端 + 场景 SaaS” 架构为核心，通过端侧多元化终端进行信息收集， 并实时将数据通过安全网络传输至云端进行处理，为防 尘场景提供 SaaS 服务，以无人机为载体构建“空天地一 体化”立体场景解决方案，满足 场地学习 IaaS 基础设施 Docker 容器 云存储 数据库 备份 管理人员 政府机构 商业合作伙伴 大数据 中台 AI 能力 中台 Spark NoSQL API 开发者 …… SDP 区块链 SDN 执法车辆 无人机 气体监测仪 开发者接口 政府接口 园区接口 商业接口 AIoT Saas 应用 端 网 云 场景 MEC 边缘计算 eMBB 切片 WEB 图像数据采集 XX 城区防尘监测中心 地理信息 实时数据回传 预警、决策、建议 AI 建模，智能比对 无人机自动巡航 污染源搜索 环境巡查 污染物判定 可有效对接多款 智慧环保管理云平台 无人机巡航 + 智能监测实现智慧防尘监管 无人机 XX 城区防尘监测方案项目实施规划 序号 项目实施阶段 建议时间节点 实施目标 实施内容 备注 1 （阶段一） 无人机城区防尘监测

和存储等，人手飞行精度低，数据采集存储数据量大，操作复杂，后期数据分析效率低， 实时性也不能完全满足生产工作需求。 随着 5G 网络与 AI 图像识别云技术发展，无人机自动规划飞行及避障技术日益完善， 将以上多种技术相结合，利用 5G 网络将无人机高清视频流实时推送 AI 云服务器，同时进 行图像数据的实时分析、存储，并对分析结果结合预设模型进行比对，将无人机巡检飞行 发现的问题进行快速的自动判断和告警，利用 出异常问题、 4）打造多场景无人机智慧巡检运营管理平台 3、方案成果 3.1 无人机远程控制及自动规范飞行功能 3.1.1 基于 5G 网络的无人机远程飞行控制功能 通过 5G 网络及地理云服务驾驶的远程控制系统，能实现包括无人机的超远程飞行控制， 远程自动飞行任务规划等功能 通过 5G 网络将无人机的实时图像发生到远程控制端，远程控制端通过虚拟摇杆及按 键将飞行操作指令实时发送现 制式网络模块设备部署在无人机地面控制端，地面控制端通过 5G 网络模块 直连运营商 5G 网络，利用 5G 网络将无人机的图像数据、飞行数据、姿态数据快速转发到云 后台服务器及远程观看端。基于 5G 技术的高带宽、低时延数据传输能力，实现毫秒级数据 同步、毫秒级远程直播等。 云后台服务主要功能是基于互联网的网络直播功能，通过 CDN 网络进行内容分发，通过 控制端 APP 分享播放链接或二维码能实现任一互联网终端/手机实时观看远程直播图像。

力和指挥决策能力，满足 XX 区政府防尘治理中信息汇聚与整合、信息共享与服务、治安 演练与会商决策等核心需求，为智慧防尘提供协调一致的体系化解决方案与应用平台支 持。 无人机 XX 城区防尘方案以“云网端 + 场景 SaaS” 架 构为核心，通过端侧多元化终端进行信息收集，并实时 将数据通过安全网络传输至云端进行处理，为防尘场景 提供 SaaS 服务，以无人机为载体构建“空天地一体化”立 体场景解决方案，满足 场地学习 IaaS 基础设施 Docker 容器 云存储 数据库 备份 管理人员 政府机构 商业合作伙伴 大数据 中台 AI 能力 中台 Spark NoSQL API 开发者 …… SDP 区块链 SDN 执法车辆 无人机 气体监测仪 开发者接口 政府接口 园区接口 商业接口 AIoT Saas 应用 端 网 云 场景 MEC 边缘计算 eMBB 切片 WEB 图像数据采集 XX 城区防尘监测中心 地理信息 实时数据回传 预警、决策、建议 AI 建模，智能比对 无人机自动巡航 污染源搜索 环境巡查 污染物判定 可有效对接多款 智慧环保管理云平台 无人机巡航 + 智能监测实现智慧防尘监管 无人机 XX 城区防尘监测方案项目实施规划 序号 项目实施阶段 建议时间节点 实施目标 实施内容 备注 1 （阶段一） 无人机城区防尘监测

力和 指挥决策能力，满足城市智慧治气多职能管理中信息汇聚与整合、信息共享与服务、治 安演练与会商决策等核心需求，为智慧治气提供协调一致的体系化解决方案与应用平台 支持。 大气监测解决方案以“云网端 + 场景 SaaS” 架构为核 心，通过端侧多元化终端进行信息收集，并实时将数据 通过安全网络传输至云端进行处理，为不同客户场景提 供 SaaS 服务，以无人机为载体构建“空天地一体化”立体 数字空间与物理空间互操作、双 向互动，满足实时、动态、自动、 互动等属性，以无人机产品链接 现实功能对象，触达城市管理多 种需求 02 自学习自优化： 辅助城市管理决策 以 无 人 机 产 品 + 云 网 端 + 场 景 Saas 实现对城市数据的深度学习， 推 动 智 慧城 市自我 优化运 行，满 足 政 、 企 、民 的按需 、即时 和精准 决 策需求 03 构建全局视野、精准映射、虚实交 IaaS 基础设施 Docker 容器 云存储 数据库 备份 管理人员 政府机构 商业合作伙伴 大数据 中台 AI 能力 中台 Spark NoSQL API 开发者 …… SDP 区块链 SDN 汽车 无人机 摄像头 智能穿戴 机器人 开发者接口 政府接口 园区接口 商业接口 AIoT Saas 应用 端 网 云 场景 MEC 边缘计算 门禁 eMBB

力量，确定救灾方 案；另一方面，可建立受灾区域三维模型，通过电子沙盘协助对受灾地区、房屋进行测 量。 图 2.8-1 正射影像成果图 图 2.8-2 倾斜影像成果图 图 2.8-3 激光点云成果图 12 2.3 工业无人机（直升机）应急救援解决方案 2.3.1 系统拓扑架构 无人机监测系统由飞行平台搭载不同的挂载进行灾害预警、灾情侦查处置或灾后勘测 评估。现场的图像和数据信息可 应急救援日常巡查、灾情侦查等不同应用需求。 无人机一般采用两种使用方式将采集到的视频监控及飞行信息传输到指挥中心。第一 种方式主要依靠地面站自身携带的无线网络模块以及移动运营商的 4G/5G 作为传输链路， 通过无人机监控指挥云平台传输；第二种方式依靠移动式聚合图传以及移动运营商的 4G/ 5G 作为传输链路将信息传输到指挥中心。 无人机监测系统架构图如下： 图 2.9 无人机监测系统架构图 2.3.2 系统组成 如图 持蓝牙接入。 2.3.2.4 小型多旋翼无人机（M30T） 经纬 M30T 飞行器集成 DJI 先进的多冗余飞控系统、六向感知避障系统、高性能多相 机负载和夜视 FPV 摄像头。多相机负载使用高精度三轴云台实现增稳，配合 DJI Pilot 2 App 可实时查看多相机的观测画面和数据。同时飞行器配备双电池系统，飞行时长达到 41 分钟，并且提升了整体的飞行安全系数。 在整机设计上，飞行器达到 IP55（参照

P10 要素采 全时段 （白天、 黑夜、 阴天） 全种类 （正射影像、 倾斜影像、 激光点云） 全内容 （ DOM 、 DEM 、 DSM 、 DLG 、 纹理、 灰度、 反射率、 光谱 信息） 全融合 （正射、 倾斜、 激光、 高精度位置信息、 高精度姿态信 息） 全应对 （影像瑕疵、 点云瑕疵、 大高差、 作业时效短、 采集效率低） ） 全要素的特点——全 P11 高效率的采集 = 高利润（高精度、 高覆盖、 高时效） 多种数据融合 = 高精度（正射影像、 倾斜影像、 激光点云互补作用） 采集全比例尺要素 = 高附加值（一次性全部采集、 不同侧面加工数 据） 多传感器融合 = 多种手段集合（可完成数十种不同类型的应用项 目） 简单的外业 = 高安全性 （更换载荷风险、 影像 + 点 云 50% 单影 像 P21 对比 70% 影像 +GCP 和 50% 单影像部分 ， 可见 50% 道路表面明显凹凸不平 ，道路与泥土植被部分区分不 明显； 将 50% 重叠率数据加入点云数据辅助建模后 ，可见道路表面平整度明显提升 ， 与 70% 重叠率影像 +GCP 建 模效 显区别。 全要素解决方案的案例 70% 影像 +GCP 50% 影像 + 点 云 50% 单影

SuperMap iDesktopX SuperMap iMaritimeEditor SuperMap ImageX Pro 组件式 GIS 软件开发平 台 SuperMap iObjects C++ 云边端一体化—为系统安全、易用保驾护航 组件式 GIS 软件开发平台 SuperMap iObjects Java SuperMap iObjects Python SuperMap iObjects 成 GISTC P12 二 维 地 图 P13 云服务器 Web 端 移动端 数字底座多端 / 不同维度可视化效 果 GISTC 云服务器 Web 端 桌面端 SuperMap 空间智能支撑平台 + 数据层 全流程、全方面支撑应用系统能力 01 / 实时 GIS) 地理统计分析、有限元 分析、元胞自动机模拟 数据科学 云原生 GIS 云使能 GIS 、云 GIS 云原生 GIS( 微服务、容器化、 自动化编排 ) 边缘计 算、 ServiceMesh Serverless 、 AIOps 新一代三维 GIS 二三维一体化 倾斜摄影模型、激光点云、 BIM 、 VR/AR 、场三维 CIM 、三维地理设计、游戏引 擎