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

低空园区员工需求 • 信息需求 ：各种信息发布通知 • 接收紧急安全通知 低空经济产业 园的需求分析 PART 02 解决方案 低空园区数字孪生 综合运维 三维可视化大屏 态势感知 物联管控 设备运维管理 会议录播 数字孪生平台 大数据可视化平台 物联网平台 云会务平台 公共广播平台 信息发布平台 打造智慧低空园区标杆 以数字孪生平台为核心 ，整合各类智能 技术和系统 ，打造国内领先的智慧低空 经济产业园 ，树立行业标杆。 互联 Interconnection 低碳 Low-carbon 科技 Technology 高效 Efficiency 安全 Security 贴心 Caring PART 03 场景应用 PART 3-1 低空园区数字孪生平台 通行态势 能耗态势 环境态势 事件态势 低空园区数字孪生平台 • 园区数据分析与决策支持 • 数字孪生平台可实现对低空园区人、车、物、事件、环境、安全等重要指标日常运行的监测 ，以及对园区全局的把握和资源的综合调度 ，实时、可视化掌握园区 各系统运行状态 ，结合大数据与

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

个点位，实现无人值守、 自动起降，增强交通违法执法力度。 飞行管理信息平台搭建 搭建警用无人机管理平台，实现与 交警业务系统的信息共享和协同， 工作台功能全面，涵盖 AI 大模型、 数字孪生底座等技术，集成总览、 设备管理、飞行管理等功能，实现 高效管理。 违法行为识别与抓拍 通过违法行为、异常行为视频算法， 实现对交通违法行为的精准识别和 抓拍，提高执法效率和准确性，保 ； 空域栅格 划设管理 三、低空经济展望与探 索 低空经济与智慧城市建设 将低空经济与智慧城市建设相结合， 推动低空飞行系统与城市交通、物流、 公共服务等领域的融合发展。 利用数字孪生技术，实现低空活动的 模拟仿真推演，为城市规划和管理提 供科学依据。 02 01 03 应急救援快速响应 在应急救援中，利用无人机快速到达 现场，进行灾情侦察和救援物资投放。 通过低空飞行监控指挥系统，实现对

开通阳澄湖、太湖等低空航 线 21 条，2023 年通航飞行量约 9500 小时，位居江苏第一。 珠三角地区的深圳积极发展城市治理领域的低空应用，通过低空监管平台实现无 人机智慧巡检，试点数字孪生技术降低飞行事故率 56%。 京津冀地区的北京积极发展无人机在环保、城管等领域的应用，如利用无人机进 行建筑垃圾消纳监管，通过航拍对疑似违规消纳场进行巡检，助力城区建筑垃圾消纳 规范化管理。 载监管流业务主要包括空域管理、飞行服务保障、安全监管等，是低空经济健康 发展的基础保障。 东部地区布局特点： 长三角地区的苏州结合低空无人机飞行特性以及没有民用运输机场和通用机场的 现状，因地制宜建设低空空域数字孪生系统和低空飞行数字底座，开发覆盖全市的综 合监管服务平台。 珠三角地区的深圳通过划定专用空域，事故率下降 92%，而冒进融合空域试点的 城市事故率激增 68%。深圳推动构建全球首个市域级"5G+毫米波+卫星"空天地一体化 交、南航深圳研究院、华为、龙华数据公司、美团无人机、丰翼科技、东部通航等低 空合作伙伴，成立低空经济联合创新中心，凝聚低空产业力量，加速探索低空技术及 应用创新。 华为与成都高新区签约，将建设全国首个低空数字孪生平台，实时监控全市低空 飞行器运行，未来可实现无人机集群表演、电力巡检等 300 余个应用场景。同时，华 为还与方大集团旗下的方大特钢、海南航空签署战略合作协议，将在战略性新兴产业 低空经济等

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