等智能功能，确 保无人机在复杂环境下的安全飞行。 项目的主要技术难点在于 AI 模型的训练和优化，需要大量的 标注数据进行模型训练，并不断调整模型参数以提高识别精度。为 此，项目将建立一个大规模的图像数据库，涵盖各种地形和气候条 件下的图像样本。同时，项目还将开发一套自动标注工具，减少人 工标注的工作量，提高数据处理的效率。 项目的实施将分为以下几个阶段： - 需求分析与系统设计 随着无人机技术的快速发展，低空无人机在农业监测、环境监 控、城市管理、灾害应急等领域的应用日益广泛。然而，传统的无 人机图像处理方式主要依赖人工操作，存在效率低、成本高、实时 性差等问题，难以满足大规模、高频率的监测需求。特别是在复杂 环境下，人工识别图像中的目标物体或异常情况时，容易出现误判 或遗漏，导致决策的滞后性和不准确性。此外，随着无人机采集的 数据量呈指数级增长，如何高效处理和分析这些海量数据成为亟待  GIMP：作为开源的图像编辑软件，GIMP 提供了类似于 Photoshop 的功能，适合预算有限的项目使用。 在选择图像处理软件时，还需要考虑以下因素： 1. 性能：软件应能够高效处理大规模图像数据，特别是在实时处 理场景下，性能尤为重要。 2. 兼容性：软件应能够与现有的硬件设备和操作系统兼容，避免 因兼容性问题导致的项目延误。 3. 可扩展性：随着项目的发展，软件应能够支持新的功能和算

，构建高效协同、智能化的低空安防体系，已 成为保障国家安全和社会稳定的关键任务。 伴随着物流配送、城市管理、应急救援、载人运输等低空应用场景的逐步拓展，低空无人驾驶航空器将呈现广域大范 围、大规模、混合飞行的态势，“黑飞”扰航、敏感空域入侵、非法投递等风险事件同步激增，对公共安全、航空秩序、关 键设施防护乃至国家安全的威胁不断加剧，低空安防需求呈现全域化、高频化特征，低空无人机探测感知与反制能力建设需 的低空雷达，仅能通过多站组网 覆盖进行弥补。 图3.5 5G-A通感基站目标识别技术 感知 数据流 非无人机 无人机 识别引擎 广覆盖：基站易组网，无低空覆盖盲区； 高感知精度：超大规模阵列，米级定位精度； 多模态融合：标准接口可结合多种设备，提供全面解决方案； 智能化：实现AI目标识别和航迹跟踪； 演进能力强：作为3GPP国际标准，具备持续的演进能力，未来演进到6G阶段的通感技术具备更强大的功能和更丰富的 现对无人机的识别。当前，TDOA设备是频谱探测技术应用的主要产品类型，其典型设备形态如图3.7(a)所示，同时也有厂 家会选择与AOA进行融合设计；AOA典型设备形态如图3.7(b)所示。此外，针对城市级大规模无人机监测跟踪带来的信息传 输负载、监测资源优化和运算负载均衡等问题，领先厂家的TDOA系统还会进行组网优化设计，以实现城市级多区域多架次 无人机的定位跟踪和轨迹形成。 报文解析技术是一种对无

空天地一体通信网 络 空天地一体化网络 3 5G （城区场景） +2 1G （县乡场景） 县乡 场景 城区 场景 建网成本低 可复用现网资源，无需大规模新建 3.5G 和 2.1G 两个频段在 5G 时代已被大规模使用， 终端渗透率达 100% 产业成熟 载波 2 浙江电信已在省内建成“ 4+11+X ” 算力布局， 依托“息壤”“云骁 ”“慧聚 ”三大智算平台， 提升算网感知、

低空监管与安防场景的关键技术指标需求 2.5 低空应急救援 低空应急救援是公共消费应用的典型代表。由于低空飞行器具备能够在灾害发生后快 速部署，并且不受地面影响的特点，使其在低空应急救援场景中发挥重大作用。面对城市 应急或大规模自然灾害，救援人员能够跨越地面设施限制，通过低空飞行器快速获取灾区 信息，并能够与灾区通信、进行物资投送、救援等一系列行为。 城市应急：在城市的各类突发事故中，由于城市事故环境复杂以及交通拥堵等问题， 飞行器能够精准投送饮 用水、食品、应急药品、救援装备等轻量物资。 灾害救援：在森林火灾、地震、洪水等大规模自然灾害发生时，传统救援方式往往面 临道路受阻、人员伤亡、通信中断等问题。低空飞行器凭借其灵活、机动、快速部署的特 点，可以快速到达灾区附近进行侦察、建网、物资投送、救援等。在大规模自然灾害情况 下，往往会伴随地面通信中断，低空飞行器可以搭载通信中继节点或者基站，作为空中基 站来快速恢复灾区的无线通信网络。 盖带来挑战，导致链路容易频繁中断。为保证空地通信畅通，需要通过波束快速对准、时 频精准同步和移动性管理优化来提升可靠性，并综合利用卫星、空空直连和自组织网络等 方式实现“空-天-地”立体覆盖。 二是网络架构与组网能力不足。面向大规模低空经济发展的通信需求，传统的组网架 构和协议难以保证实时调度与稳定运行。在高密度的低空飞行环境中，需依托灵活的组网 技术，确保用户高效接入，实现基站智能调度，并实现频谱资源的精细化管理。 三

强化与国家有关部门的协同，理顺行业 内部职责分工，推动形 成建设合力。例 如，民航部门与交通、 公安等部门加强 合作，共同解决低空飞 行管理中的问题。 ##### 制定总体规划 面向未来千万级乃至更大规模无人机和 有人机融合飞行需求，制定实施国家低 空飞行服务保障体系建设 总体规划。明 确建设目标、任务和步骤，为体系建设 提供宏观指导。 ##### 加强部门协同 建设方向 强化顶 层设计 拓展到物流配送、城市观光等多个领域，促使二者不断适应新的需求，提升服务能力。 促使技术创新 随着低空经济的发展，对空中交通管理和低空 飞行服务体系的技术要求不断提高，推动了相 关技术的创新。例如，为了满足大规模无人机物 流配送的需求，促使研发更先进的通信、导航和 监视技术。 完善法规标准 低空经济的快速发展暴露出一些管理上的问题， 促使相关部门完善空中交通管理和低空飞行服 务体系的法规标准。如针对新兴的城市空中交

越来越重要的角色。它们 的快速部署和灵活机动能力为城市最后一公里配送问题提供了全新的解决方案。 小型无人机能够在短时间内完成城市各角落的投递任务，尤其在交通拥堵或偏远 地区显示出优势。大规模使用无人机进行配送，可以减少人力成本和环境污染， 大幅度提高配送效率。跨国企业正在积极研发与测试，未来几年内，我们可能会 看到由低空飞行器提供服务的智慧物流系统成为现实。 无人机物流应用的 同的应用场景，如农业监测、灾害评估、物流配送等，载荷零部件需要具备高度 的定制化和专业化。为了满足低空经济不断增长的需求，不仅需要提升零部件的 性能，如提高成像质量和数据分析的准确性，还需要不断降低制造和维护成 本， 以适应大规模商业应用。 3、综合服务平台的构建与运营 构建综合服务平台是整合低空经济产业链各环节的关键一步，通过这个平台 可以实现业务合作、资源共享和数据交互。平台通常集成了飞行任务的规划与管 理、 重， 还能够提升飞行器的速度和载荷能力，尤其适用于高性能竞赛型无人机和航 空器 的开发。 玻璃纤维虽然在强度和刚性方面略逊于碳纤维，但其价格低廉、易于加工 且 具有良好的力学性能，使得它在大规模工业生产的低空经济领域应用中非常 22 受欢 22 迎。玻璃纤维复合材料因其具有良好的耐腐蚀性和绝缘性，被广泛应用于民用 航 空器和无人机的结构件制造中。 此外，碳纤维/玻璃纤维混杂复合材料结合了两者优势，兼顾高性能与成本

分析从各个监测节点收集的环境数据，确保监测数据的准确性、及 时性和可操作性。 数据处理层的核心功能包括数据接收、数据清洗、数据存储、 数据分析和数据展示。为了实现这些功能，我们可以使用分布式计 算框架和云计算平台，以支持大规模数据的处理需求。这一层还将 包含多种算法模块，用于对不同类型的数据进行深度学习或机器学 习分析，提取有用信息，并生成可视化报告。 在数据接收方面，系统需与传感器网络紧密结合，实时获取监 测数据。例如，采用 于远 离基站的低空监测点。 o 应用场景：适合广域覆盖的环保监测，尤其是在偏远地 区或难以接入传统网络的地方。 2. LoRaWAN（远程低功耗广域网络） o 优点：长距离传输能力，支持大规模的简单传感器接 入，同时具备较低的能耗。 o 应用场景：适合城市与乡村结合地区的环保实时监测， 特别是在需要长时间低功耗运行的传感器。 3. 4G/5G 模块 o 优点：高速率和低时延，能够支持高清视频传输和大数 传输的重要手段。它能够保证数据在传输过程中的完整性与实时 性，适用于对数据传输质量要求较高的环保监测场景。 有线传输方案主要包括光纤传输和铜缆传输两种方式。光纤传 输以其高带宽和远距离传输优势，适合于大规模的监测网络，尤其 是在大气污染源监测和环境监测数据集中汇聚的场所。铜缆传输则 以其经济性和建设便利性，广泛应用于相对短距离的设备数据传 输。 在具体的实施过程中，有线传输方案的设计应考虑以下几个方

科学城等同类项目运 营数据测算，可根据园区实际需求调整设备配置、服务定价及运营策略。 后记 乌克兰袭击俄罗斯战略轰炸机事件发生后，面对无人机这种低成本、 无底线的公共安全威胁，我国同样面临大规模部署无人机反制的全民低空 安全防务体系建设任务！而基于低成本、广覆盖、多模态的机坪、机库、 机巢【硬件设施+雷达反制设备】等一体化站点来部署全国性的低空安全 防务网络，不失为一种战略选择： 8

法规形式为 eVTOL、无人机等低空飞 行活动划设了专属的、合法的、原则上无需审批的“适飞空域”。这相当于为低空经济划定 了“车道”，从根本上解决了“能不能飞、在哪飞”的合法性问题，为后续各地大规模开放 低空、划设航路、建设低空“天路网”提供了根本遵循和法律依据。 2.2.2 核心法规：《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》的角色与深远影响 于 2024 年 1 月 1 日起正式施行的《 UTM：核心理念是“分布式”和“协同式”。它更强调一种去中心化的管理模式， 运营商通过与服务供应商（USS）的接口共享飞行意图，通过信息交换与协商而非集中 的命令控制来实现交通的解冲突。此模式扩展性强，能适应大规模飞行器的接入。其面 临的挑战在于，对所有参与者的技术能力和自律性要求极高，且在发生冲突或事故时， 分布式的责任界定变得异常复杂，容易出现“公地悲剧”的困境。 中国的路径选择：国际经验表明，纯 的数字孪生城市中，可以： ⚫ 进行风险动态评估：输入实时的气象数据、通信信号强度、临时空域活动等信息，可以 动态、量化地评估特定航线的实时风险等级，并向飞行器推送预警信息。 ⚫ 开展大规模仿真测试：可以模拟数百万次飞行，测试各种安全间隔、避让算法和调度策 略的有效性，从而在海量虚拟试错中找到最优的安全策略，而无需在物理世界中承担风险。 ⚫ 进行应急预案仿真推演：可以模拟各种设

事件融合：将来自不同事件的数据进行组合分析，从而识别更 复杂的事件模式，例如在城市管理中集成交通流量和天气信息 预测交通堵塞。 在数据分析方面，采用大数据分析技术和机器学习算法可以有 效地处理和分析大规模的低空数据。这些技术不仅能够支持智能决 策，还能够为城市管理提供预测模型与趋势分析。 例如，利用回归分析，对无人机监测数据进行建模，可以预测 未来一段时间内特定区域的环境变化情况。通过时间序列分析，识 洗、分析与存储的任务。为了提高数据分析的效率，该模块需要集 成大数据处理工具和数据库管理系统，如：  Apache Kafka：用于实时数据流处理。  Apache Spark：用于大规模数据分析。  NoSQL 和关系型数据库：如 MongoDB 和 MySQL，用于存 储不同类型数据。 经过处理的数据将以结构化和非结构化形式储存，以便于后续 的应用服务调用。 在应用服 首先，网络设施是平台的基本构成。在低空产业的应用场景 中，实时数据传输至关重要，尤其是在无人机操作和监控的过程 中。为了保证实时性和稳定性，建议采用高速光纤网络和无线通信 技术，如 5G 网络，以支持大规模数据传输。网络架构应考虑以下 几个方面： 1. 低延迟：确保数据能够在毫秒级别内传输，支持实时监控和决 策。 2. 高带宽：能够处理来自多个无人机和传感器的大量数据流。 3. 网络安全：通