，提升学生数据分析 与复盘能力。 企业实战平台 北方天途基于航空植保平台 大数据项目 ，组织学生参与 模拟与商业项目实习 ，锤炼 真实工作环境下的综合应用 能力。 实训基地建设 金教师双师结构 引入顺丰一线技术骨干担任兼职讲师 ，与高校教师共同 授课 ，提升学生对产业实际运作的理解和适应能力。 金教材案例丰富 联合高校开发基于 “丰知”大模型的物流无人机教材，内 容涵盖路径优化、 调度算法、 教育改革与课程建设 新兴领域提前布局 在城市空中交通、 无人机物 流等新兴方向提前设置相关 课程 ， 为行业发展储备专 业 技术人才。 企业参与课程开发 昆山第二中专与航天时代飞 鹏合作开发课程 ， 引入企 业 真实案例和业务流程 ，提升 课程实用性和针对性。 交叉融合新方向 北航开设 “低空经济与智能 系统”微专业 ， 融合飞行器 设计、 空域管理等课程 ， 培养多学科交叉复合型人才。 场景化案例教学 厦门海西职校在农业植保、 电力巡检等课程中引入 真实项目案例 ，提升学生场景理解和问题解决能力。 创新项目进课堂 开展无人机设计、 路径优化等创新创业项目 ，鼓 励学生围绕实际问题展开研究和实验。 动态更新机制 建立课程动态评估与更新机制 ，每年定期修订课程 内容 ，确保与行业最新技术同步。 引入前沿技术 无人机控制系统课程增加新型传感器、 智 能导航等内容

空中交通管制确保了航空货物和乘客的顺畅流通，为旅游业和国际 贸易提供了重要支撑，带动了相关产业的蓬勃发展。 最后，随着新兴技术的发展，空中交通管制的角色愈发重要。 数据链接、自动化管制以及无人机的飞行管理等新技术的引入，意 味着传统的管制方式将进行重大革新。这些技术不仅优化了空域管 理，还为未来的空中交通管制系统提供了更大的灵活性和适应性， 以满足未来航空运输日益增长的需求。 在总结以上几点后，可以看出，空中交通管制不仅关乎飞行的 分配空域资源，减少航班延误，保障航空公司和旅客的时间成本。 通过先进的算法和实时数据分析，动态调整航班的起降序列和飞行 路线，减少航班间的冲突和滞留。 其次，加强空中交通安全保障，降低航空事故风险。通过引入 先进的监测与预警技术，及时发现并处理潜在的安全威胁。例如， 实施自动识别与追踪系统，确保每架飞行器都能被实时监控，并通 过数据融合提高对航班动态的感知能力。 此外，优化航路规划，减少油耗和碳排放。通过更为合理的航 班规划和调度，提升航班的整体飞行效率，从而实现更低的运营成 本和环境影响。研究并应用最新的飞行计划工具和气象信息，为航 班提供最佳的飞行路径和高度选择，以适应气象变化。 进一步，提升空中交通管制人员的决策支持能力。通过引入人 工智能和机器学习技术，为管制员提供智能决策支持系统，帮助其 更快速、有效地进行空域管理和事件处理。同时，加强对管制员的 培训，确保其能够熟练使用新系统，提高管制效率。 最后，促进空中交通管理系统的可持续发展，形成长期有效的

随着无人机技术的快速发展，低空无人机在农业监测、城市规 划、灾害评估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分析，存在效率低、成本高、主观性强等问 题。AI 图像识别技术的引入为这一领域带来了革命性的突破。通过 深度学习算法，AI 能够自动识别图像中的目标物体、地形特征以及 异常情况，极大地提升了图像处理的效率和准确性。 在农业领域，AI 图像识别技术能够自动识别作物种类、生长状 在农业监测、灾害评估和城市规划等领域的应用效率，为用户提供 更快速、更可靠的服务。 1.2.2 实现自动化识别 在低空无人机 AI 识别自动处理图像项目中，实现自动化识别 是核心目标之一。通过引入先进的计算机视觉技术和深度学习算 法，系统能够自动识别无人机拍摄的图像中的目标物体或场景，并 对其进行分类、定位和跟踪。自动化识别不仅能够大幅提高数据处 理效率，还能减少人为干预，降低错误率。 Flink）实现实时数据处理。 o 反馈机制：通过 API 或消息队列将识别结果实时反馈给 用户或控制系统。 5. 性能优化与模型更新：为了确保识别精度和速度，系统将定期 对模型进行优化和更新。通过引入增量学习或在线学习技术， 模型能够适应新的环境和目标，保持较高的识别准确率。性能 优化与模型更新的具体措施包括： o 模型压缩：通过剪枝、量化或蒸馏技术减少模型的计算 量和存储需求。 o

96%，在传统巡护模式中，森林管理面临诸多挑战。2023 年通过引入大疆机场和智能巡检平台，实现了“人机协同、空地互补”的森林 防火数字化巡护模式，巡护效率提升 5 倍以上，在有效保护野生动物和森林资 源的同时，防止了林政案件的发生。 湖北神农架森林防火的“空中哨兵”。神农架林区森林覆盖率 91.16%、 活立木蓄积量 3300 多万立方米。为提高防火效率，铲除安全隐患，引入完成 神农架林区森林无人机系统建设，实现了森林防火的智能化升级。无人机防控 18 流实现航线运营；加快融入四川低空空域协同区域，快速开辟与四川 周边市县大型无人机货运物流航线；加快云南相邻市县沟通协同，开 辟昭通、楚雄、大理、丽江等地大型无人机货运物流航线。积极引入 顺丰等大型物流企业入驻低空经济产业园，支持其建设大型无人机机 队和运营航线网络。 低空无人机物流枢纽节点建设成熟后，可积极向周边甘阿凉和其 他条件近似地区辐射推广，最终形成 200 公里+100 筹划冬季特殊低空新型赛 事，打造一到两项全国知名的冬训特色体育赛事。 4、提前规划城市低空物流 全面梳理和规划城市各街区低空物流起降点，做好相关资源整合 协调；划定城市低空飞行保护区，规划低空物流路线；积极引入专业 物流企业开展城市低空物流试点，在运行中不断完善。 专栏 7 城市低空物流快递 全国多地积极推动城市低空物流发展。2024 年 4 月初无锡试运行了新吴 区、梁溪区、滨湖区三地双向对飞的“低空物流”线路，一幅未来智慧都市的

技术的运用，大幅提高了生产的灵活性，使得供应链变得更加透明和高效， 为企 业的快速发展提供了有力支撑。这不仅有助于降低成本，还能确保零部件供 应的 稳定性，使企业能够更好地适应不断变化的市场需求。 此外，智能化制造技术的引入，如 AI 和大数据分析，正重塑生产流程，提 升质量控制和预测性维护，确保产品质量并减少故障停机。同时，企业愈发重 视 可持续性，通过绿色制造和回收利用策略，降低废弃物产生，减轻环境负 担。全 15 性。 15 这些技术的革新持续推动低空飞行器的微型化和智能化。集成通信模块与 自 动驾驶算法使飞行器能自主导航，而 AI 的运用则增强了设备的自主学习和 适应 性。同时，5G 网络的引入使得远程控制与实时数据传输成为可能，增强 了低空 飞行器的监控与协同作业能力，为低空经济注入更多活力。 2、摄像机与传感器：精准感知世界 摄像机与传感器作为无人机等飞行器上的重要组成部分，保证了其能够对 殊区域，如城市上空、重大 活动举办地区，合理的空域管理和科学的飞行审批可以预防潜在风险，维护飞行 秩序。 空域资源的高效利用与安全管理是当务之急。随着技术进步，数字化监控与 预测工具的引入强化了低空管理，确保飞行安全。此外，行业标准与法规的完善， 如低空飞行服务站的设立，将进一步促进低空经济规范化、专业化，推动行业健 康发展。 2、地面系统与载荷零部件 低空经济的持续发展

流体系的智能化升级。低空飞行器能够将包裹从配送中心快速地送达客户手中，显著提升 “最后一公里”配送速度。城市无人机配送系统通过通感一体化技术，实现对低空飞行器 的路径规划和复杂环境的实时感知；引入智能管理平台，使得低空飞行器能够高效协同作 业，提升整体运营效率。随着相关技术的不断成熟，低空飞行器快递配送将在城市物流领 域发挥越来越重要的作用，助力智慧城市建设和现代物流体系发展。 偏远地 方案。 为提升低空飞行器的通信传输能力，应进行链路增强、波束跟踪、时频同步、干扰协 同等增强技术的研究。 （1）链路增强 链路是保障通信质量的基础。除常规的提升发射功率、天线增益等措施外，可引入多链路协 同，将空地直连、空空直连等多条可用链路进行联合调度，实现负载均衡和业务连续性。此外， 可以构建适配低空场景的信道传输模型，利用 AI 自适应地学习和挖掘链路状态变化和用户行为 低空智联网场景和关键技术白皮书 通信能力是维持该区域覆盖的关键。在网络侧，可采用多基站协同技术，通过构建多基站 协作接收与协作下发机制，由多个基站共同为同一低空终端提供链路增强，从而显著提升 信号接收灵敏度与抗干扰能力。同时，针对地面网络无法完全覆盖的区域，还可引入星地 协同组网方案，利用低轨卫星补充空地一体化覆盖，确保任务在跨越山地、林区或远洋区 域时依旧拥有稳定可用的通信通道，进一步提升在水平域和垂直域的覆盖能力，避免覆盖 空洞。 低空智联网场景和关键技术白皮书

识和技能的学习热情，培养他们的航空素养和实践能力。预计每年 吸引至少 3000 名学生参与相关研学活动，提升他们的综合素质和 科学文化素养。 其次，实现区域产业的转型升级，推动地方经济发展。通过低 空经济项目，计划引入至少 10 家相关企业，并为当地创造超过 500 个就业岗位，涵盖飞行器研发、维护、运营等多个领域。同 时，预计每年带动周边相关产业链收入增长约 20%。 第三，推动科技创新与教育普及。该项目将与高校及科研机构 标设定中， 我们将重点关注提升运营能力、增加用户参与度以及建立与当地经 济的良好互动。为了确保项目的可行性和有效执行，以下将列出具 体的短期目标及其实施措施。 首先，在提升运营能力方面，通过引入现代化的管理系统和飞 行器设备，提高飞行训练和活动的安全性和效率。计划在项目启动 后的前六个月内，完成以下目标： 1. 完成飞行营地的基础设施建设，包括跑道、停机坪和维修中 心，确保它们符合安全标准。 招募并培训 50 名专业人员 o 建立飞行员培训课程，进行评估与优化  市场推广： o 建立品牌形象，吸引超过 5000 名访客 o 开发定制化飞行体验与研学活动  技术创新： o 引入 VR/AR 技术提升训练体验 o 推出在线平台提供一站式服务 这些中期目标的落实将为项目后续的全面发展奠定坚实基础， 并助力低空经济的有效运作和持续增长。每个目标的实现都将涉及 相应的考核

作为一种灵活的空中平台，已被广泛应用于测绘、农业、交通监控 等领域。其优势在于操作简单、成本较低以及高效的数据采集能 力，使得城市管理者能够实现对城市基础设施、环境监测等方面的 实时监控和管理。 其次，物联网技术的引入，使得各种低空作业的设备和传感器 能够实现互联互通。通过建立一个完整的物联网体系，城市管理平 台可以实时获取无人机的飞行状态、位置数据、任务执行情况等信 息。这将极大提升城市管理的智能化水平，降低人工干预，同时提 载传感器监测多个无人机的飞行动态，有效避免空中事故的发生。 此外，深圳市还在特定区域内设立了低空空域，并制定了相关的飞 行管理法规，确保无人机运营的安全性和高效性。 再看武汉，武汉市在低空产业管理方面引入了大数据与云计算 技术，建立了低空飞行信息管理系统。该系统可以实时收集、处理 和分析低空飞行相关数据，帮助管理部门实现智能化决策。在这个 系统中，各类飞行器的身份识别、飞行路线规划、安全监控等功能 缘计算与云计算的优势，建立一套完整的流水线。例如，可以在无 人机的边缘设备上进行初步数据处理，通过减小数据冗余，仅将有 效数据通过互联网传输至云端进行长期存储与分析。 为了保证数据实时性与准确性，数据采集模块还需引入反馈机 制，实时监控各类数据源的工作状态，并根据反馈调整采集策略。 此外，数据可视化接口也应纳入设计考虑，便于用户通过可视化工 具直观地理解数据采集结果。 综上所述，数据采集模块的设计需要围绕多数据源整合、高效

多资源调度算法、动态路径规划系统。当灾害发生时，系统可在 10 秒内 自动生成多套救援方案，通过算力优选匹配最优路径，指令响应时延低于 100ms，实现从监测预警到资源投送的全流程自动化。 区块链赋能安全协同引入区块链技术构建跨部门数据共享与航路协同 机制，通过分布式账本确保飞行计划、物资调度等关键信息不可篡改、可 追溯。同时，基于区块链智能合约自动执行跨区域空域使用权流转，解决 传统行政协调效率低的 25Mbps），指令控制时延<100ms，满足远程精准操控需求。 环境感知能力：基站可主动探测低空目标（如无人机位置、速度）， 辅助空管系统优化航路规划，提升复杂场景下的通信可靠性。 量子加密通信保障引入量子密钥分发技术，为应急指挥指令、敏感灾 情数据提供不可破译的安全传输通道，确保在强电磁干扰或恶意攻击下通 信不中断、数据不泄露，尤其适用于军事协同、核灾等高敏感救援场景。 2. 导航定位：全场景高精度定位体系 收益项：替代传统直升机运输成本（降低 70%）、生命救援时效价值 （每条生命挽回成本约 200 万元）。 模型输出：单次 100 公里物资投送 ROI 达 1:3.2，规模化应用后提升 至 1:5.8。 医疗救援场景： 引入"黄金 1 小时"急救时效价值，量化伤病员提前救治带来的致残率 降低（预计减少 30%）、医疗费用节约（人均节省 5 万元）等隐性收益。 3. 国内外最佳实践库 国内案例 深圳"蜂群扫描"模式：2024

低空经济的发展使得低空飞行活动日益增多，飞行安 全风险也随之增加。有人 / 无人机融合运行的复杂度 呈指数级增长，无人机的故障、失联等情况以及与有 人 机的碰撞风险都给飞行安全带来了挑战。重构空中 交通管理范式，通过引入先进的技术和管理手段，如 四维航迹预测、冲突解脱算法等，可以提前预测和避 免飞行冲突，降低飞行安全风险。 保障公众生命财产安全 低空飞行活动往往在人口密集区域或重要设施附近进 行，一旦发生飞行事故，可能会对公 和资源整合，打破部门之间的信息壁垒，提高管理效 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