............................................................................................9 3.4 人工智能与大模型应用............................................................................................ .............................. 23 一、方案总体概述 本实施方案基于低空经济交通基础设施建设及规划设计方案，围绕基 础设施建设、新型基础设施构建、数字化转型、人工智能与大模型应 用、数据要素开发利用等核心内容，明确各阶段目标、任务、实施路 径与保障机制，旨在高效推进低空经济交通基础设施建设，支撑低空 经济产业蓬勃发展，助力综合交通体系优化升级。 二、实施目标体系 全覆盖，形成较为完善的低空基础设施网络。 2. 建成全国统一的低空交通管理系统与数据共享平台，实现 90% 以上低空飞行器实时监控与飞行计划智能管理。 3. 在低空物流、空中游览等领域开展 10 - 15 个人工智能与大模型 应用示范项目，验证技术可行性与商业模式。 4. 推动低空经济数据要素市场化交易，建立 3 - 5 个区域性数据交 易试点平台。 2.3 长期目标（5 - 10 年） 1. 构建

...................................................................................... 26 4.4.3. 人工智能安全.................................................................................. 30 5. 总结与展望. 助于提升行业的合规性和安全性，促进低空经济的有序发展。 技术创新与安全保障：多项政策鼓励企业和科研机构加强低空安全相关技术 研究，如数据安全、通信链路安全等，以提升低空飞行器的安全性和稳定性。同 时，政策支持应用商用密码技术、人工智能等前沿技术，以增强网络与数据安全 防护能力。这些举措有助于提升行业的整体技术水平，为低空经济的发展奠定坚 实基础。 数据管理与安全防护：在数据管理方面，提出应加强数据在采集、存储、传 输和 若干措施》《芜湖市 低空经济高质量发展 行 动 方 案 （2023—2025 年）》  围绕低空感知管控体系和低空信息安全关键技术开展 研究，有序推进要地防御技术创新迭代。  积极运用人工智能、大数据等新一代信息技术，提高 低空飞行服务系统的响应速度和各项飞行数据处理能 力，采用加密技术、访问控制等手段防止数据泄露或 篡改，保护数据的安全性和隐私性，确保飞行活动安 全。 

5.2.1 数据融合技术.............................................................................65 5.2.2 人工智能应用.............................................................................67 5.3 通信系统....... 预计未来增长率 每年约 4-6% 随着航空业的不断发展，空中交通管制系统亟需转型升级，以 实现更高的安全性和运行效率。这也为未来的设计方案奠定了基 础。现代化的系统设计应考虑数据融合技术、人工智能辅助决策、 以及 高级自动化控制等前沿技术的应用，以确保在高密度空域下 的安全和效率。 2.1 全球空中交通管制现状 全球空中交通管制系统（ATC System）是旨在确保航空器安 亿人次 日均航班起降次数 20 万次 空中交通控制中心数量 740 个 使用 SATCOM 的国家比 例 30% 在这种背景下，未来的空中交通管制将越来越倾向于以数据驱 动为主，利用人工智能、大数据分析等先进技术来优化决策，提高 管理的智能化水平。此外，环保要求也将促使 ATC 系统向更绿色 的运营模式发展，例如，通过优化航路设计与放行程序，以降低航 班期间的碳排放。 结

产化研发投资。例如，针对电池续航问题， 加 大 研 发 投 入 ， 推 动 电 池 技 术 的 创 新 和 突 破。 培养复合型专业人才 在高校增设低空经济交叉学科，融合航空 航天、人工智能、物流管理、法律等学科， 培养“技术 + 管理 + 法规”复合型人才。重 点建设无人机工程、低空交通管 理、航空 金融保险等新兴专业。例如，通过课程设 置和实践教学，使学生既掌握低空飞行技 率。例如，航空监管机构、航空公司和机场共享飞行 计划、气象信息等数据，共同制定空中交通管理策略， 确保低空飞行活动的安全和有序进行。 引入先进技术提升智能化 引入人工智能、大数据分析等技术，实现实时规划航 线 、避免碰撞等场景。利用人工智能算法对大量的飞 行数据进行分析和处理，提前预测飞行冲突并自动生 成解决方案。例如，通过四维航迹预测技术，精确预 测飞行器的飞行轨迹，及时调整飞行计划，提高空中 时监控飞行器位置和状态，帮助空管人员掌握飞行器高度、速度、轨迹等信息，避免冲突， 保障飞行安全。例如，通过雷达系统可以实时监测飞行器的位置和动态，及时发现潜在的 飞行冲突。 · 空域管理系统与数据处理技术：基于大数据、云计算和人工智能技术，实时分析飞行器运 行状态和空域利用情况，根据空域流量、天气、飞行需求等因素智能优化飞行路径和时隙 分配，提高空域使用效率。如利用大数据分析可以预测不同时间段的空域需求，合理分配

正逐渐 扩大，包括航拍、测绘、巡检等商业服务，使得各行各业都能找到与其业 务相契 合的应用场景。然而，数据安全与隐私保护问题也随之而来，对法律框架 和行业 规范的建立提出了紧迫需求。随着 5G、人工智能与物联网技术的融 入，低空经 济将持续创新，深度融合科技与传统产业，为全球经济注入新活 力。 5G 时代的到来加速了低空交通管理的智能化，无人机物流网络逐渐成 熟， 重塑了供应链模式。在教 智能化与自主化是中游部分的另一个显著特征。在无人机领域，智能化技术 使飞行器能够自主地执行复杂的任务，如自主飞行、避障、目标识别和数 据处 理。 这些能力得益于在机器学习、计算机视觉、大数据分析和人工智能算法方面 的研 究突破。 自主化技术的进展通过提供更多的自动化解决方案来增强飞行器的能力，其 中包括飞行控制系统的完善、各类传感器的集成和数据融合技术。特别是多无 人 机协同操作技术的发 断优 化，使得这些技术逐渐走向民用化，普通用户也可以享受到高效和安全的 9 飞行体 9 验。 这种技术创新也催生了新一代的智能无人机，它们能自我学习、适应环境， 以执行更为复杂的任务。人工智能的整合使得无人机能自主规划飞行路径，实现 智能避障和自动返航。此外，随着虚拟现实和增强现实技术的融入，无人机操作 培训和模拟演练变得更加直观、真实，为用户带来全新体验。遥感和遥控技术的

为了实现以上目标，低空产业城市管理平台应具备以下几个基 本要素： 1. 数据采集与处理能力：整合各种低空飞行器的实时监控数据， 包括飞行轨迹、飞行高度、气象信息等，为决策提供依据。 2. 智能化管理系统：利用大数据、人工智能等技术，实现飞行任 务的智能化审批和调度，提升管理效率。 3. 安全保障机制：通过完善的飞行安全预警系统及应急响应机 制，确保低空飞行的安全性，减少潜在的事故风险。 4. 用户友好的服务平台：为企业和市民提供便捷的飞行申请、信 空航空器包括无人 机（UAV）、载人小型航空器、直升机等，这些航空器在海拔 500 米以下的空域中进行飞行。低空产业不仅涵盖了航空器的制造、运 营、管理、监管等环节，还涵盖了大数据、云计算、人工智能等现 代信息技术的应用。其应用领域广泛，包括农业植保、物流配送、 环境监测、安防巡检、城市管理等。 在全球范围内，低空产业的发展受到诸多因素的推动。首先， 技术进步为低空产业提供了强有力的技术支撑。近年来，无人机技 生态体系，能够在城市中催生出更多的就业机会，激活相关产业 链，推动经济的多元化发展。 此外，低空产业也在推动科技创新和技术进步方面发挥了重要 作用。无人机技术的不断发展促进了相关传感器、人工智能、大数 据等高新技术的应用与发展。通过技术的迭代与更新，低空产业不 仅满足了城市发展对高效、高科技的要求，还为其他行业的改革提 供了新的思路和解决方案。 根据中国民用航空局的一项调查，预计到

图像实践应用成效 无人机大气智能监测系统：集成视频专网，形成空中巡逻队 05/26/2025 12 实施保障： AI 云计算平台，打造高效稳定运行基础 AI CLOUD 人工决策 人工智能 视频联网 机器视觉 图像解析 算法仓库 大数据平台 • 资源共享 • 权限管理 • GIS 应用 • 面部识别 • 物体识别 • 轨迹重构 • 算法审核 • 接口管理 • 算法描述 • 机载 新都 无人机大气智能监测系统：实时监测、预警防控 · 实时远程采集 · 人工智能分析 · 电子沙盘污染情况实时映射 · 重大、重点污染提前预警 可为相关部门提前进行干预，从 而实现区域环境的实时性监控巡 逻提供有效依据，强有力地保护 和改善大气环境 基于数字孪生，融合大数据、人工智能、 5G 通信和三维建模技术 致力于打造“盆地大气环境监测最强大脑”  PGIS 图像数据采集 02 03 • 需要进一步细化飞行器使用范围，拓展无人机落地应用场景，整合工 业级专业负载、研发定制化硬件软件，培养无人机实践应用人才 04 • 需要依托智慧新城市建设成果，运用大数据、云计算、人工智能等科 技手段，推进智感安防设施建设和联网应用 • 从“移动天眼”变成“智慧云大脑”，可直接进行资源调拨和指挥 高度集成现有视频平台，由信息化向智能化发展 适配多挂载需求，解锁多种任务 快速响应需求，操作简便

、空天地海立体化网络建设和应用示范工程 4 、数据要素市场培育工程 5 、大数据应用提升工程 6 、信息领域核心技术突破工程 7 、信息技术产业生态培育工程 8 、智慧公安建设提升工程 9 、人工智能社会治理实验工程 10 、应急管理现代化能力提升工程 数字中国需要低空新基建的创新拓 展 政策背景 “ 十四五”规划—数字中国战略中涉及智慧低空的十项重点工程 GISTC P4 ◆ 2 1 个服务运营体系 覆盖 N 个业务场景 联动 N 个治理区 域 融合无人机飞控、物联网、图像识 覆盖环保、水利、消防、气象、河长、交通、 实现区域协调联动治理，覆盖全区 别、大数据分析、人工智能、三维 GIS 等技术 城管、农业、公安、电力、应急等多个领域 域社会治理场景 日常性：保证对基层治理运行状态的精 确把握；服务更精细，治理更精准 实现区域整体层面统筹安排，促进 赋能管理服务，提升城市治理科学

学生参与真实项目的训练，如无人机操作实践、飞行计划编 制、低空货物运输等。通过实践课程，不仅能提升学生的动手 能力，也能使其更好地理解理论与实践的结合。 4. 跨领域课程：设置跨学科的选修课程，例如人工智能在无人机 领域的应用、政策法规与伦理规范、国际航空市场分析等，使 学生具有更全局的视野。 5. 创新与创业课程：鼓励设立创新思维与创业管理相关课程，培 养学生的创新意识和创业能力，尤其是在低空经济快速变化的 无人机原理 3 理论讲授 专业课程 无人机飞行技术 4 理论与实践结合 低空物流系统设计 4 理论与实践结合 实践课程 无人机操作实践 2 实训 低空货物运输实习 2 实习 跨领域课程 人工智能与无人机应用 3 选修 国际航空市场分析 3 选修 创新与创业课 程 创业管理基础 3 选修 创新思维与实践 3 选修 通过这样的课程体系建设，能够为低空经济领域培训出综合素 质高、 进行快递投递的配送时间可缩短至传统方式的 50%以上，这无疑对 提升用户体验和公司竞争力起到了积极作用。 在无人机配送的实施过程中，可以考虑以下几点具体方案： 1. 路线规划与调度系统：利用人工智能技术，对每一单的配送需 求进行分析，自动生成最佳配送路线。结合实时交通数据，调 整无人机的飞行路径，确保送达时效。 2. 飞行器规范与安全管理：制定无人机飞行的相关标准，确保其 在城市和乡

环境监测与空域调度的综合体系，支撑农业监测、应急救援、城市物流等多样化场景。然而， 当前仍面临通信信号覆盖盲区、动态频谱管理不足、数据隐私保护等挑战。未来，技术将朝 智能化、集成化与全球化方向演进，依托人工智能、边缘计算及空天地一体化网络，推动低 空经济与智慧城市深度融合，并通过国际合作与标准统一，构建安全、开放、可持续的低空 生态。聚焦低空空域智能化管理需求，提出技术标准与系统化解决方案。 技术结合 INS， 实现了更高精度的导航。同时，地面通信设施的升级，以及卫星通信的引入，使无人机与控 制中心之间的信息传输更加稳定。 3、智能化与自动化：进入 21 世纪，随着 5G、物联网、人工智能（Artificial Intelligence， AI）和边缘计算等技术的飞速发展，低空空域管理得到了全面提升。随着低空空域管理对智 能化、自动化需求的不断提升，飞行器与地面系统、其他飞行器之间需要实时进行大数据量 护法规，但目前缺乏统一的跨境数据传输标准，增加了合规难度。 4、技术发展与政策更新的不匹配 政策滞后性：随着无人机技术的快速发展，现有法规往往无法及时跟上技术进步的步伐。 例如，目前的法规对自动避障、人工智能等新技术的支持不足，限制了无人机的智能化应用。 缺乏动态监管机制：低空空域的动态管理需要实时监测和快速响应，但目前的监管机制 多为静态管理，难以适应高密度无人机飞行的实时需求。 6.2.3