12 个月内的公司股价（或行 业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌 幅 作为基准。其中： A 股市场以沪深 300 指数为 基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标 的）或 三板做市指数（针对做市转让标的） 为基 准；香 港市场以摩根士丹利中国指数为基准； 美 国市场 以纳斯达克综合指数或标普 500 指数为基 准；韩国市场以柯斯达克指数或韩国综合股价指数 为基准。 股票评级 买入 相对同期相关证券市场代表指数涨幅 相对同期相关证券市场代表指数涨幅 20% 以上 增持 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于 5%~20% 之间 持有 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于 -10%~5% 之间 卖出 相对同期相关证券市场代表指数跌幅 10% 以上 相对同期相关证券市场代表指数涨幅 10% 以上 行业评级 强于大市 中性 相对同期相关证券市场代表指数涨幅介于 -10%~10% 之间 弱于大市 相对同期相关证券市场代表指数跌幅 相对同期相关证券市场代表指数跌幅 10% 以上 分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力， 本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们 所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。 评级说明 评级说明和声 明 致 谢！

秒更新的气象热力图与风险 区域标记。 实时可视化系统 三维动态气象图谱 集成北斗卫星、毫米波雷达、地面气象站等 8 类数据源，通过 AI 算法生成分钟级更新 的综合气象仪表盘，可自定义显示飞行航线上的垂直风切变指数、积雨云移动轨迹等关 键指标。 多源数据融合驾驶舱 提供过去 72 小时的气象演变时间轴功能，支持用户拖拽查看任意时间节点的气象参数 空间分布，辅助事故调查与航线优化决策。 历史数据回溯分析 设立校地低空经济创新基金，对气象传感器微型化、无人机探空系统等科研成果实施“揭 榜挂帅”转化，企业按需购买专利使用权，形成产学研闭环。 1 2 3 未来扩展方向 跨行业融合应用 开发农业植保无人机作业气象指数保险、 低空旅游气象舒适度评价体系等衍生服 务产品，打通气象数据与金融、文旅行 业的价值链条。 智慧城市集成 将低空气象数据融入城市大脑平台， 为高层建筑风环境评估、大型活动无 人机表演安保等提供决策支持，推动

软件，进行空三处理，获得测区每年同一时间高分辨率正 射影像；  最后，通过逐年影像的分析比对或植被覆盖度的计算比对，可以清楚地了解到该区域 内植物生态环境的动态演变情况；也可利用获取的高分辨率正射影像，提取保护区 NDVI 指数，生成指数地图，实时掌握保护区不同类型植被分布情况和生长状况。 无人机应用于生态保护的优势：  覆盖范围更广；  数据分辨率高； 9

HDFS，可保证系统具备高可扩展性和容错 能力。选择合适的数据存储格式，如 Parquet 或 ORC，能进一步 提高读取和分析时的效率。 数据分析将结合人工智能与传统统计方法，具体分析内容包 括：  空气质量指数分析  噪声污染源辨识  环境趋势预测  事件检测与预警 分析结果需通过可视化手段呈现，采用 Dash 或 Tableau 等工 具进行图形化展示，使用户能够更直观地理解环境状况及变化趋 值、有机质含量、重金属污染 和土壤盐碱化等指标。 3. 大气质量监测：重点监测 PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3 等污染物的浓度。 4. 生物多样性监测：通过生物种类的丰度和多样性指数来评估生 态系统的健康状况。 5. 噪声监测：特别是在城市环境中，监测交通噪声和工业噪声对 生态的影响。 为实现高效的生态环境监测，建议采用以下监测方法：  传感器网络：在不同监测点部署高灵敏度的环境传感器，实时 具，如 Tableau、D3.js 等，将复杂的数据转化为易于理解的图表 和地图，为管理者提供直观的决策支持。可以采用以下几种可视化 形式：  温度和湿度的变化趋势图  空气质量指数（AQI）的热力图  主要污染物浓度的饼图或柱状图 最后，为确保处理与分析的持续改进，需建立监测反馈机制。 依据数据分析结果，定期评估监测网络的有效性，并结合新兴技术 与数据分析方法，优化监测参数与分析指标，以便随时调整监测策

回避（预计 6 个月内，股价表现弱于市场表现 10% 以 上） 行业投资评级 : 强于大市（预计 6 个月内，行业指数表现强于市场表现 5% 以 上） 中性（预计 6 个月内，行业指数表现相对市场表现在 ±5% 之间） 弱于大市（预计 6 个月内，行业指数表现弱于市场表现 5% 以上） 公司声明及风险提示： 负责撰写此报告的分析师（一人或多人）就本研究报告确认： 本 人具

共享机制设计数据沙箱安全共享模式，在保障数据安全的前提下，实现数据 8 的共享和交换。数据沙箱为数据使用方提供一个安全的环境，使其能够在不泄露原 始数据的情况下进行数据的分析和处理。 7. 价值释放开发行业指数等数据产品，将数据转化为有价值的信息和产品，实 现数据资产的价值变现。 4.2 典型场景实践 在物流配送场景中，通过构建路径优化数字孪生体，对物流配送过程进行模拟和 优化，降低了 30%的配

闯入事件发现时效≤15 分钟。 需要建立生态健康评估体系，利用多光谱影像计 自然资源 xxx 项目建设方案 28 自然资源 xxx 项目建设方案 算植被覆盖度（精度 ±1%）、水体富营养化指数，每季度 生成评估报告，为生态补偿、保护区调整提供数据支撑，解 决 “生态保护缺乏科学依据” 问题。 （三）执法处置高效化需求 需要提升智能预警与响应速度，AI 算法自动识别 15 类违法目 移送时间从 3 天缩短至 6 小时，解决传统执法 “证据转换难” 问题。 四、深化生态保护与监管技术应用 （一）生态红线精细化监管 生物多样性监测：在自然保护区部署多光谱无人 机监测航线，通过植被指数分析乔木、灌木覆盖度变化，结 合 AI 识别珍稀物种栖息地，生成季度生态脆弱性评估报告， 为保护区边界调整提供数据支撑。 人类活动实时监控：利用红外热成像与视频 AI 技 术，识别生态红线内夜间车辆轨迹、人员聚集等可疑活动， （周更新），解决传统人工测量 “效率低、误差大” 问题， 自然资源 xxx 项目建设方案 38 自然资源 xxx 项目建设方案 工程验收时间压缩 50%。 退耕还林成效分析：利用多光谱影像计算植被覆 盖度、叶面积指数等参数，结合土壤墒情数据，评估退耕还 林地块的生态效益（固碳量、水土保持率），为生态补偿资 金分配提供量化依据，补偿方案科学性提升 60%。 （三）灾害应急响应能力建设 地质灾害应急测绘：建立“灾前隐患排查

系统统 一的优先分级和避让规则，难以构建安全有效的运行体系。且航路划设规划复杂度高，城 市净空障碍物多且变化大，低空空域需统筹无人机、有人机混飞，飞行量激增使管理难度 呈指数级上升，智能化立体交通指挥系统仍未建立。 · ##### 低空安全管理乏力 · 监测系统不完善，微型无人机未强制安装 ADS-B 设备，传统雷达漏报率达 30%,“ 低慢小” 目标主动监

式来满足多样化的需求。 适应产业发展需求 提升安全保障水平 降低飞行安全风险 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

集、存储、使用、销毁全过程进行监管。 3.5.2 数据挖掘与分析工程 1. 运用大数据分析技术，对采集到的低空经济数据进行深度挖掘， 构建飞行器健康管理模型、空域使用效率评估模型、低空经济产 业发展指数模型等。 2. 定期发布低空经济数据分析报告，为政府决策、企业投资、行业 研究提供数据支持。2024 - 2026 年，形成季度性数据分析报告 发布机制。 3.5.3 数据交易与流通工程 1