设施，对于资金有限的低空经济 企业来说，这是一个重大挑战。 基础设施建设成本 技术的快速迭代要求低空经济领 域的企业不断学习和适应新技术， 以保持竞争力。 技术更新迭代速度 专业人才的缺乏是数字化转型的 瓶颈，企业需要投入资源培养和 吸引相关技术人才。 人才培养与引进 低空经济的新机遇 无人机物流 无人机配送服务 在偏远地区或交通不便的区域，无人机配送服务可以实现快 速、低成本的货物运输。 全事故，对人员和财产安全构成威胁。 技 术 故 障 引 发 的 安 全 事 故 低空经济的快速发展带来了空域管理的复杂性，如何有效 监管以防止空中碰撞和非法侵入成为一大挑战。 空 域 安 全 监 管 挑 战 技术与基础设施瓶颈 随着无人机应用增多，监管技术尚未成熟， 导致空域管理复杂，影响低空经济的有序 发展。 无人机监管技术 01 低空经济中无人机等飞行器需要频繁充电 和维护，但相关基础设施建设滞后，限制 低空经济发展的挑战与对策 低空经济发展的挑战与对策 低空飞行涉及到航空安全、隐私保护等问题，需要加强法规建设和监管力度。 1. 安全问题 低空经济发展仍面临一些技术瓶颈，如航空器的续航能力、飞行控制系统等，需要加大研发投 入，突破技术难题。 2. 技术瓶颈 低空经济的发展需要大量专业人才，需要加强教育培养和引进。 3. 人才培养 04 结论 结论 总之，数字经济时代低空经济

二是系统性解构了“军 —地—民—企”四方协同治 理的内在逻辑与核心瓶颈，并 进一步具象化为以“权责清 单+流程泳道图”为基础，最 终实现“一窗受理、一网通 办、统一留痕、快速裁决”的 高效协同机制，旨在有效降低 制度性交易成本。 战略路线图与政 策工具箱构建 内在逻辑与核心 瓶颈解构 投入产出模型与 实施策略剖析 1 第一章 网络与数据安全：低空智联网面临的新型安全挑战 ......................................................... 18 第四章 现状总结：当前面临的核心瓶颈与挑战 ..................................................................... 20 4.1 法规之困：从“无法可依”到“规则难通” 极大地优化了生产要素的配置效率。这不仅意味着物理空间的拓展，更代表着一种全新 的资源观，即向“天”要效益、要发展，从而有望突破超大城市因地面交通拥堵、物理 边界扩张受限所带来的资源环境承载力瓶颈，为经济增长开辟新维度。 1.1 低空经济的战略价值与新质生产力 内涵 3 ⚫ 产业深度转型升级：低空经济的产业链条极长，横跨一、二、三产业，呈现出高度的融 合性。上游包

、 气象条件稳定， 为低空飞行提供了天然的 “ 空中试验场”。同 时， 新疆作为丝绸之路经济带核心区， 肩负着内外联通 、 向西开放的战略使命 ，低空经济的发展不仅能破解区域发 展中的交通 瓶颈 、民生痛点， 更能激活边疆地区产业活力， “ 构建 空中 ” 丝绸之路 新通道。 当前 ，新疆低空经济已从单点突破迈向全域协同的发展新 阶段。截至 2025 年，全疆已建成 27 个民用运输机场和 ：形成国际先进水平的安全监管能力 、技术创新 能力和人才供给能力 ，成为全国低空经济高质量发展的重 要增长极。 第二部分 文化旅游领域： 打造全域立体旅游新格局 一、市场需求 （一） 传统旅游模式的现实瓶颈 1. 空间可达性不足：新疆景区分布分散，多数核心景区与城市、 交通干线距离较远， 且景区内部面积广阔， 传统地面交通方 “ ” 式耗时较长、机动性差，难以满足游客 快进慢游 的需求。例 低空旅 游市场潜力巨大。 4. 四季运营需求：新疆冬季旅游资源丰富， 但地面交通受冰 雪影响较大， 低空飞行受天气限制较小， 能实现旅游产品 的四季运营 “ ，破解 冬冷夏热 ”的季节性瓶颈 。 目前新疆冬 季旅游收入仅占全年的 20%， 低空旅游可使冬季旅游收入 占比提升至 40% 以上。 二、建设思路 （一） 总体定位 “ 以 空中览新疆 ・ ” 云端赏美景 为主题

农业服务企业：极飞科技、大疆农业、天鹰兄弟等  测绘勘探机构：国家测绘地理信息局、省级测绘院等  专业运营商：无人机培训、维修保养、数据处理等领域的企业 8 风险分析  技术瓶颈风险：在电池续航能力、飞行控制系统等方面仍存在技术瓶颈  市场竞争风险：市场竞争激烈，价格战频发  政策支持风险：发展依赖于政府的政策支持，如果政策调整可能影响市场需求 3.4 载监管（低空防务）：保障低空安全的重要支撑

，也对低空经济 的发展提出了差异化要求 。同时， 川渝地区作为成渝地区双 城经 济圈的核心组成， 肩负着打造内陆开放战略高地 、推动区 域协调发展的重大使命 ，低空经济的发展不仅能破解山地 丘陵地区交通瓶颈 、城乡发展不均衡等民生痛点， 更能激 活区域产业活力 “ ，构建 ” 空中丝绸之路 西部枢纽与长江经 济带空中通道， 为双城经济圈高质量发展注入全新动能。 当前 ，川渝地区低空经济已从单点探索迈向双城协同的发展 、技术创新 能力和人才供给能力 ，成为全国低空经济高质量发展的重 要增长极和西部内陆地区开放型经济新引擎。 第二部分 文化旅游领域： 打造山地立体文旅新格局 一、市场需求 （一） 传统旅游模式的现实瓶颈 1. 空间可达性不足 ：川渝地区景区多分布在山地 、丘陵区域 ，多数核心景区与城市 、交通干线距离较远， 且景区内部 地形 复杂， 传统地面交通方式耗时较长 、机动性差， 难以满足 四季运营需求 ：川渝旅游具有明显的季节性特征， 冬季部 分山区景区因冰雪天气影响地面交通 ，夏季部分平原地区 因高温导致游客意愿下降 。低空飞行受天气限制较小， 能 实现旅 游产品的四季运营， 破解季节性瓶颈 。 目前川渝冬季旅游 收入仅占全年的 25%， 低空旅游可使冬季旅游收入占比提 升至 45% 以上。 二、建设思路 （一） 总体定位 “ 以 空中览川渝 ・ ” 云端赏巴渝 为主题

蜂窝通信接口接入 5G 地面网络或者非地面网络。 图 6 A2X 空空协同功能框架 低空智联网场景和关键技术白皮书 23 （3）通信性能增强 A2X 技术通过针对性优化突破现有通信技术的性能瓶颈，重点提升低空场景下的通信 可靠性、实时性与覆盖能力。在通信时延与可靠性上，其核心依托 PC5 接口的直通通信特 性，实现低时延、高可靠的空空信息交互，有效解决蓝牙/WiFi 受限于公共频段导致的通信 在低空智联网中，分布式架构具有传输性能优越的特点，如时延小、容量大、灵活性 高，能快速适应网络环境的变化，但在资源效率方面可能存在一定的局限性。集中式架构 则能够进行全局优化，提高资源效率，但可能存在单点故障和处理能力瓶颈。将两者结合， 在局部区域采用分布式架构进行快速响应和自主管理，在全局层面采用集中式架构进行资 源的统筹规划和优化，能够在保证网络性能的同时，降低能耗。 （6）其他创新技术 为了进一步提高低 输至邻近的边缘计算节点执行，以显著降低机载算力和能耗负担。对于不可切分的原子任务， 通常采用全卸载模式，将整个任务通过无线通信链路传输至边缘计算节点执行，显著降低机 载算力负担。对于多子任务，单一边缘计算节点可能出现算力瓶颈，导致计算处理时延增加， 或者由于低空飞行器位置移动，带来提供服务的边缘计算节点变更。为此，在通信算力融合 架构下引入计算迁移技术，即在任务执行过程中，正在运行的任务能够在不同边缘计算节点 之

RIS 实现低空通信示意图 5 RIS 在低空网络中的应用限制 一是容量限制。 低空基站与地面基站通常采用共 小区组网方式,随着无人机终端接入数量的增加,地面 网络的负载显著加重,可能导致容量瓶颈。 RIS 阵面 是一种无源信号转发器件,其功能主要集中在增强信 号覆盖与优化信道条件,而非直接扩展网络容量。 因 此,尽管 RIS 能够有效填补低空盲区或改善信道质量, 但其无法缓解由终端数量增长带来的容量压力。 其次是系统复杂度增长。 RIS 部署在带来覆盖扩 展的同时也改变了网络拓扑,密集部署的窄波束需全 局协同,来避免难以预测的越区覆盖和邻区干扰情况, 给网络规划与优化领域带来了严峻挑战。 最后是资源调度瓶颈。 基站需协同调度 RIS 的波 束形态,对实时计算与信令交互造成了压力。 6. 2 RIS 使能的低空频谱治理与信号优化 低空领域频率资源紧张层面,无人机等节点既可 能是用户,也可能是干扰源。

制的重要保障. 由于低空智联网的立体化覆盖、高可靠通信、超精准服务等特征, 使得传统的被动式 网络管控技术难以满足业务随需服务要求, 亟须融合数字孪生、自智网络、分布式人工智能等新型技 术突破管控瓶颈. 为应对以上挑战, 本文分析了低空智联网的特征和需求, 提出了数字孪生驱动的低 空智联网自智管控架构. 依托自智管控闭环, 分别分析了低空网络层、数字孪生层、自智管控层的功 能, 并针对各个层次的关键技术 适应能力的低空网络治理与管控体系, 以实现高效运行与安全保障的双重目标, 已成为当前学术界与 产业界共同关注的核心命题. 尽管地面网络覆盖和服务已经趋于完备, 但其在低空场景下的适配性仍面临显著瓶颈. 传统 5G 网络主要面向地面用户设计, 低空空域存在覆盖盲区; 固定拓扑的蜂窝架构难以适配飞行器高速移动 带来的动态连接需求; 复杂业务场景导致难以同时满足低空导航 (时延敏感型) 和三维建模 (计算密集 为满足低空智联网场景对高动态适应性、多维度协同与高可靠保障的严苛需求, 数字孪生驱动的 喻鹏等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 10 期 2458 自智管控框架需突破多项关键技术瓶颈. 本节依据低空网络层、数字孪生层和自智管控层的三层架构, 逐层解析核心支撑技术. 低空网络层需融合前沿低空组网理论; 数字孪生层聚焦高保真孪生建模与状 态同步技术, 结合小尺度时空预测算法, 精准

可用性，动态分配计算资源。通过负载均衡和任务并行化，最 大化硬件利用率，减少任务等待时间。 5. 实时监控与反馈：建立实时监控系统，跟踪图像处理进度和性 能指标。通过实时反馈和调整，及时发现和解决性能瓶颈，确 保处理效率的持续优化。 通过上述措施，我们预计可以将图像处理时间缩短至现有系统 的 50%以下，同时保持或提高处理精度。这将显著提升低空无人机 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 优秀 此外，我们将使用 mermaid 图来展示系统的测试流程，以便 更清晰地理解测试的各个环节： 在测试过程中，我们将密切关注系统的异常情况，并及时进行 问题排查和修复。对于发现的任何性能瓶颈或功能缺陷，我们将进 行详细的记录和分析，并提出相应的优化建议。最终，我们将根据 测试结果撰写详细的测试报告，为项目的最终交付提供坚实的数据 支持。 7.1 单元测试 在低空无人机 AI 识别自动处理图像项目中，单元测试是确保 内容包括模块的响应时间、处理速度和资源利用率。我们将模拟实 际应用场景，对模块进行压力测试和负载测试，评估其在高并发和 大数据量情况下的表现。测试结果将以图表形式呈现，包括处理时 间曲线、资源占用曲线和性能瓶颈分析。 通过以上测试，我们将全面评估图像处理模块的功能性和性能 性，确保其在实际应用中能够满足低空无人机 AI 识别自动处理图 像项目的需求。 7.2 系统测试 系统测试是确保低空无人机 AI

风险。 多模态任务耦合的联合优化挑战 低空底层视觉技术需同步支持感知、定位、决策三环级联任务，这对技术的实时性、准 确性和稳定性提出了极高的要求。传统单任务优化方法在处理低空复杂场景时面临诸多瓶颈。 （1）任务冲突与资源竞争：电力巡检需同步执行导线识别与树障测距，多任务并行时 边缘计算平台延迟达单任务 3.8 倍。蔡伯根团队[20]提出“边云协同”分布式架构，通过边缘端 轻量化检测与云端精细分析分级处理，但在盲区仍存在 支持感知、定位和决策等关键 功能，但边缘计算平台通常受限于有限的计算能力、存储空间和能耗预算。这种资源限制与 任务需求之间的矛盾，对底层视觉算法的设计和优化提出了极高的要求。 （1）模型轻量化瓶颈：MobileNetV3 计算量压缩至 1GFLOPs 以下时，VisDrone 数据集小目 标（<20×20 像素）召回率从 68.3%骤降至 41.5%。LA-YOLO 采用归一化 Wasserstein 多变气象扰动（如雨、雾、雪）、光照不足 等多因素耦合退化问题，对底层视觉算法的鲁棒性、处理精度与实时性提出了严峻挑战，现 有技术体系在面对这些复杂退化模式时仍存在适应性不足、效率与精度难以兼顾等瓶颈问题。 针对上述问题，本章节系统综述了低空底层视觉领域的研究进展，聚焦于动态环境下的技术 挑战，从任务定义、方法体系、代表性算法创新、数据集构建以及评估框架等多个维度进行 深度梳理与分析。本章