低空空域数字孪生构建 应用新契机 GISTC 对低空空域的理解 空间智能赋能低空建设 低空空域数字孪生平台 低空空域应用产品 目录 对低空经济的理解 GISTC P3 01 02 03 载人 载物 特种作业 载人， 一般可以旅游观光、商 载 物 ，物流运输、快递配送。 特种作业：例如农林植保、高 务飞行、医疗急救。替代直升 定位 30 公里 -150 公里短途快 楼灭火、地理测绘、治安巡逻、 高度 低空经济：“天空更加繁忙的一天，不可避免地将要来临 GISTC P4 城市全空域、地域管理与运营 个 个 低空空域数字孪生 可视化呈现 GISTC 基站定位 卫星导航 雷达导航 视觉导航 惯导 . 低空空域数字孪生的概念 P5 初级阶段 光环曲线之：萌芽 - 过热 - 低谷期 SuperMap GIS 自主技术图 谱 成熟阶段 光环曲线之：成熟期 成长阶段 光环曲线之：复苏期 GISTC 图例 P15 低空空域数字孪生平台 GISTC P16 智能服务共享引擎 配套运行设备 信息基础模型 气象网 停机坪 数据存储系统 拓展应用 低空检测平台 通航飞行计划 低空情报服务 现代空管系统 区域信息管理

消防火点 无人航空数字运营一体化体系 飞行资源管理 前端感知能力 AI 融合识别 智能应用场景 图层管理 路线规划 操作台 静态标注 画布管理 动态标注 模型加载 三维数字孪生应用 地图查询 模型切换 驾驶舱 标注交互 多期对比 测量工具 图层切换 Al 能力中台 项目管理 数字化 项目管理 飞手管理 边缘工作站 超算中心 空域管理 自有空域 禁限飞空域

通感一体化基站，构建覆盖全国的低空感知"天网"。通过卫 星雷达、气象监测卫星实时采集气象数据、地形地貌信息，结合 AI 算法 动态生成精细化空域使用方案，实现灾害区域禁飞区、救援通道的智能划 设与动态调整。 数字孪生与灾情推演部署低空数字孪生系统，基于历史灾害数据与实 时监测信息，对地震、洪涝等灾害场景进行三维动态模拟。通过机器学习 训练，系统可提前 72 小时预测灾害发展趋势，灾情推演准确率达 85%以 上，为应急响应方案制定提供科学依据。 制，通过统一的指挥平台实现资源清单共享、预案动态衔接、力量跨区调 度。在 2024 年某次洪涝灾害模拟演练中，跨区域无人机救援力量集结时 间从 4 小时压缩至 1.5 小时。 再生层：数字化灾后恢复体系 数字孪生辅助重建规划利用灾害现场数字孪生模型，结合人口分布、 基础设施损毁数据，自动生成灾后重建优先级图谱。例如，通过分析居民 区损毁程度与周边交通网络情况，智能规划临时安置点与重建时序，预计 可使恢复周期缩短 30%。 5G-A 基站内置边缘计算节点，实现"感知数据采 集—AI 算法分析—指令实时下发"闭环，时延从传统方案的 500ms 压缩至 80ms，支撑无人机群实时规避空中障碍物（如飞鸟）。 数字孪生决策重构：将灾害现场数字孪生模型与指挥系统深度融合， 13 指挥中心可通过 VR 设备"沉浸式"推演救援方案，某地震模拟中，指挥员 决策效率提升 60%，路径规划合理性优化 35%。 北京力通通信有限公司

重塑安全范式：迈向“主动、智能、可信” .............................................................. 30 6.1 主动安全：基于数字孪生的风险预警与应急预案仿真推演 .............................................. 30 6.2 智能安全：飞行器自主感知、决策与避障技术的发展路径 .. 空联网、航路网、服务网。十五五期间，其建设核心不仅是技术层面的“治 理达标”，更需在商业层面探索并建立四网之间的“价值结算模型”，这是 确保产业生态能够健康、可持续运转的商业核心议题。 ⚫ 关键技术与产业格局：数字孪生、5G-A/6G、人工智能是构建未来空管体 系的关键使能技术。国内在该领域的产业格局已初步形成，主要包括以莱 斯信息为代表的“国家队”、以中科星图为代表的“跨界者”、以及以三大 运营商和深城交 产业走向成熟必须攻克的关键课题。 图 5-1：四张网融合的数字底座 5.3 关键使能技术与产业格局 “四张网”的实现，依赖于一系列前沿技术的突破与融合。 ⚫ 数字孪生：从空域可视化到全流程仿真推演 数字孪生技术通过对物理世界（包括城市建筑、地形、气象、电磁环境、飞行器等）进 行高精度、全要素的三维数字化建模，在虚拟空间中构建一个与现实世界实时同步的“镜像”。 其价值体现在：规

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 场景解决方案，满足行业客户的多样化应用需求。 场景 + 技术确立核心能力 支撑数字孪生治理体系 城市全息物联感知 体系重要组成 城市空中物联感知抓手，形成全 要素城市数据底板，实现数字孪 生城市与物理城市之间精准映射， 实现智能干预，支撑城市智慧应 用 01 虚实融合互动： 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、虚实交互、模拟仿真、智能干预的数字孪生治理体系，覆盖陆地和海域 无人机大气智能监测系统：完整技术架构 + 全方位功能部署 PaaS 能力 自然语言 人脸识别 智能安全管理 Storm 图像识别 Hadoop 自主导航 场地学习 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  重点区域三维建模 大气智能监测中心 地理三维模型 实时数据回传

构数据格式、精度等存在较大差异，导致直接利用困难并增加数据融合复杂度；三是低空 环境动态复杂，实地测试风险高、成本大，缺乏全局预测与跨系统优化手段。针对以上挑 战可以从智能链路传输技术、多源数据融合与智能决策、数字孪生技术等方面解决。 （1）智能链路传输技术 如图 16 所示，通过构建基于机器学习与深度学习模型的智能链路预测机制，融合历史 信道/环境数据与实时信道状态指示（Channel State Indication 析。通过多源数据融合，基于 AI 模型实现目标特征提取与分类等下游任务，提升低空监测 的准确性和可靠性。 （3）数字孪生技术 利用数字孪生可模拟低空空域、低空飞行器、通信环境等对象的虚拟场景，通过整合 地理信息、飞行轨迹、气象条件、链路状态等多源实时数据，驱动孪生模型动态更新运行 态势。在虚拟空域中，可对通信链路调整策略、空域资源调度方案和飞行路径规划进行仿 真演练，从而选择最优规

识别等技术研究。 · 部署无人机空港，实现无人机机巢与智能巡检系统互联互通。 · 采 用 3DGIS 实现无人机航线布局，并进行仿真分析、路径优化；形成高精 度 点云数据集、倾斜影像数据集、三维数字孪生底座、基础地理数据仓库等。 · 高速公路道路裂缝、混凝土缺块、钢筋露筋、锈蚀等梁底病害的智能识别服 务。 GISTC 低空遥感数据赋能空天数据大模型 GISTC 提高模型任务完成性能

时空智能引擎 低空气象服务 量子加密服务 运控大脑 路空大模型 视频数据轻量化 路空数字孪生 立体柔性网格 立体路空廊道 北斗高精定位服务 路空 AI 算法服务 典型案例：嘉兴南湖区路空灵境一体化平台

支出，同时提升了创卫工作的效率与质量。 案例三：湖北省仙桃市低空遥感数据运营中心项目 该项目在仙桃市 2538 平方公里的行政区域内（涵盖 4 个街道、15 个镇）， 依托中科云图的低空组网装备与飞渡科技的数字孪生技术，构建“机—网—云” 一体化低空无人机遥感网，实现全市域覆盖。项目通过探索“低空+农业”、“低 空+应急”等多元化应用场景，推动数据共享与跨领域业务协同。创新采用“无 人机+皮卡”的协同应

（二）检测模式 系统三大任务与七大模块 检测任务 视频流解码 模块 烟雾火源检 测模块 红外辅助识 别模块 推理任务 火点目标追 踪模块 GIS 地理信 息融合模块 数字孪生模 块 数据治理任 务 半自动化数 据标注模块 （三）系统配置