尽管面临重重挑战，低空经济的潜力依然巨大。它有望推动更可持续、 去中心化的物流体系，减少对地面基础设施的依赖，并创造新的经济 增长点。然而，要实现这些发展愿景，我们亟需一种协调一致的跨学 科合作路径。城市规划师、技术专家、监管机构和社区必须携手合作， 共同设计出安全、包容且适应性强的系统架构。 低空经济带来的转型不仅是一场技术变革，更是对城市运行方式—— 包括交通流动、互连互通和公共服务的重新构想，为构建更具韧性、 融合上述多种网络形式，以实现性能最优化。 “航线规划”策略决定了无人机的导航方式。“基本飞行”模式直接简 便，适用于低密度区域；“自由航线”允许基于实时数据动态选择路径， 但对系统智能化水平要求较高。“走廊式航线”在高密度区域提供结构 化的路径，以确保飞行安全；而“固定航线”模式则适用于常规配送任 务。不同航线规划策略在灵活性、效率和监管复杂性之间需权衡取舍。 “配送方式“构成了低空经济系统的最终环节。投递柜可在公共或住 Network + Network Routing + + Routing Delivery + + 4 大湾区低空经济发展与城市规划 网络体系 航线规划 配送方式 要为低空经济规划未来发展路径，城市首先需深入了解其面临的挑战 和潜在机遇。目前，技术层面的限制——例如电池续航能力、载重容量 和导航精度等，仍对实际运营构成制约。监管体系在许多地区仍显滞 后或碎片化，尤其是在多重管辖权并存的地区。此外，环境问题——包

从何而 来、如何落地可执行、谁来协同治理、怎样形成规模化供给”四个核心问题展开系统分析。在审视欧洲 U-Space 强调市场化服务和美国 UTM 侧重分布式协同的治理经验与教训后，本报告认为中国路径选 择将更具特色，需在集中统一监管与市场化服务供给之间找到最佳平衡。 本报告的核心判断是：“十五五”的成败取决于三大关键变量——规则统一的速度、区域协同的 深度、市场应用的广度。为此，报告提出并详细论证了以下三项差异化贡献： 期（2026—2027 年）以“沙 盒监管”完成规则验证，到中 期（2028—2029 年）以“标 准统一”打通跨域互联，再到 远期（2030 年）以“平台一 体化”实现全域融合的推进 路径。 本报告面向政策制定者、产业投资者与行业参与者提供可对标、可考核、可复制的行动方案，力 求在坚守安全底线内实现产业高质量发展，使低空经济最终成为国家综合立体交通体系和新质生产力 的重要战略支撑。 未来空管蓝图：构建智慧空中交通的数字底座 ........................................................... 24 5.1 国际对标：U-SPACE/UTM 理念、教训与中国路径选择 ................................................... 24 5.2 中国方案：低空智联“四张网”的技术内涵与商业核心 ..........

调度；导航 技术提供精确的飞行路径规划和控制，避免空域冲突；监视系统实时跟踪飞行器的动态，确 保航行安全；气象技术则为飞行器提供实时气象信息，帮助其规避恶劣天气，保障飞行安全。 2、物流运输：在物流领域，低空通信、导航和监视技术为无人机配送和低空物流运输 提供了高效解决方案。通信技术保障了物流无人机与配送中心之间的实时信息交互，导航技 术优化了配送路径，提高了运输效率；监视系统则确保物流无人机在复杂空域环境中的安全 则为农业生产提供精准的气象预报，帮助农户合理安排农事活动，提高农业生产效率。 4、应急救援：在灾害应急和救援场景中，通导监气技术也发挥了不可替代的作用。通 信技术保障了救援无人机与指挥中心之间的实时联络，导航技术为救援任务提供最优路径规 划，监视系统实时跟踪救援进展，气象技术则为救援行动提供准确的气象预警，确保救援任 数字低空工作组 7 务的安全和高效执行。 5、环境监测：在环境监测领域，通导监气技术为生态保护、污染监测和气候研究提供 GHz，这些频段支持较低延迟的双向数 据传输，适合短距离或中距离的通信需求。在城市和复杂环境中，无线通信技术还需克服多 路径传播和信号衰减等挑战，以确保飞行器的可靠控制。 2、5G 蜂窝通信技术 5G 技术凭借其高速率、低延迟和大连接数的特性，为低空通信带来了革命性变化。5G 网络能够支持无人机实时传输高清图像并快速调整飞行路径，尤其适用于城市空中交通、物 流配送等对高效数据传输需求较高的应用场景。同时，5G 的低延迟特性显著提升了无人机

智能审批、空情动态预警等功能，消除信息孤岛，提升协同效率。 指挥网：智能决策与安全保障网络 AI 中枢与敏捷响应搭载智能决策 AI 中枢平台，集成灾害预警模型、 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 能力分层：全链条应急救援能力矩阵 感知层：空天地一体化监测体系 多源数据融合感知构建"卫星遥感（光学/合成孔径雷达）+无人机倾 斜摄影+地面物联网传感器（水位、地质位移监测）"的立体监测网络。卫 星负责广域灾害初判（如台风路径追踪），无人机实施灾区精细化勘察 （如房屋损毁程度识别），地面传感器提供实时微环境数据（如堰塞湖水 位变化），三者数据融合后形成灾害全景图谱，定位精度达 1 米以内。 响应层：智能调度与精准处置 （废墟搜救）的组合方案。例如，在地震灾区，先通过无人机蜂群投掷应 急物资，再利用地面机器人搭载生命探测仪进行精准搜救，减少救援人员 伤亡风险。 4 动态路径优化技术基于强化学习算法，实时规避灾区电磁干扰、恶劣 天气等动态风险，优化飞行路径。测试数据显示，相较传统人工规划，救 援路径耗时缩短 40%，装备能耗降低 25%。 协同层：空地一体化作业网络 机器人编队协同技术开发空地机器人协同控制协议，实现无人机与地

求具备行业知识和协调能力。 监管服务类 适航认证人员熟悉飞行器设计制造标准并严格审查， 安全监督人员实时监控飞行活动 ，保障低空经济的 法规合规和安全运行。 技术应用类 农业植保操控员需掌握飞行路径规划以确保农药均 匀喷洒 ， 电力巡检操控员需灵活检查高压线路 ， 强调动手能力和问题解决能力。 多元化岗位分布 微专业课程建设 北京航空航天大学开设 “低空经济与智能系 统”微专业 ，整合飞行器设计、 人机应急救援虚拟仿真实训 中心 ，通过模拟推演与实机 操作相结合的方式提升学生 实战能力。 数据驱动复盘 结合龙翼航空大数据中心接 入 2000 余架飞行器数据， 分析航线规划、 救援路径优 化案例 ，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、 异常处理等实际案例。 金专业定位清晰 顺丰科技围绕低空物流构建 “金专业” ，涵盖无人机运营、 无人仓管理等领域 ，聚焦行业发展核心方向。 金课程贴近应用 顺丰 “教与学、

长、 辐射面广、成长性和带动性强等特点。 低空智联网是低空经济规模化发展的基础底座，指服务于低空应用的网络、终端、平 台、安全等端到端信息化系统，负责低空数据传输和处理、低空飞行器感知和定位、路径 规划计算等功能，是空中交通、低空物流、城市治理等应用的基础载体。低空智联网依托 5G-A 和卫星互联网，融合 A2X 通信与自组织网络，在现有的空、天、地等各类信息通信 设施和机场停机坪等物 游产品类型，增强游客的游览感受。在空中 观光方面，游客可以乘坐低空飞行器，从空中俯瞰景区风景，享受别具一格的观赏体验。 在文艺表演方面，低空飞行器通过搭载特定设备，利用自组织网络技术进行多机协同路径 规划，使低空飞行器集群既能够在空中进行文化展示和创意表演，为游客带来视觉盛宴， 又能避免无人机集群发生碰撞，保障旅客安全。 城际交通：城际交通场景是指依托直升机、eVTOL 等低空飞行器开展的载人航空运输 系的智能化升级。低空飞行器能够将种子与肥料从作业中心高效、均匀、按需投放至地块 目标区域，显著提升耕播窗口期的作业效率与覆盖精度。农业低空飞行器依托通感一体化 技术，实现对地形地貌、作物分布与作业环境的实时感知与路径/投放参数优化。随着相关 技术的不断进步，低空飞行器播种与施肥将发挥越来越重要的作用，助力节本增效、土壤 养分均衡与绿色可持续发展。 低空智联网场景和关键技术白皮书 6 低空农林植保场景的关键技术需求如表

公里。 立体观测网络布局 三维梯度观测塔 在重点区域建设 80-150 米高的梯 度观测塔，每 10 米垂直间隔部署 传感器，实时监测逆温层、混合层 高度等边界层特征参数，为无人机 物流路径规划提供垂直剖面数据支 撑。 移动监测平台 配备车载式微波辐射计和 GPS 探空 系统，实现区域机动补盲观测，特 别适用于重大活动保障和突发气象 事件的应急监测，水平分辨率可达 500 子谱分析提供抗雨雾机型的最优飞行高度建议。 1 2 3 创新应用场景 05 精准航线规划 结合气象数据与物流算法，构建智能调度系统， 根据实时天气变化动态调整无人机起降时间、 飞行高度及路径，减少因恶劣天气导致的延误 或停飞损失。 动态调度优化 极端天气预警 针对雷暴、冰雹等突发天气事件，提供分钟级 预警服务，提前通知物流运营方采取避让或紧 急降落措施，降低设备损毁风险。 分析低空大气折射率、湍流强度等 参数，优化系留气球或无人机中继 平台的高度与位置，确保极端天气 下应急通信网络的稳定性。 毒害气体扩散预测 耦合气象数据与化学传输模型，模 拟火灾、化工厂泄漏等事故中有害 气体的扩散路径与浓度分布，指导 疏散路线规划与救援力量部署。 重大活动保障 为大型赛事、国际峰会等活动定制 " 低空气象一张图 " 系统，实时监控禁飞区内的微气象变化， 预警可能影响安保无人机、电子围栏工作的异常天气。

达到迭代快，兼容好，适应性强。 孪生实体——映射 通过物理个体同 孪生实体 进行一对一映射绑点， 完成物理个体到孪生实体的物联管控。 统一数据资产管理 构建数据中心，将数据形成“资源化 - 资产化 - 资本化”的革新路径。 低空物联管理引擎 以终端设备和平台为基础，数据为驱动，服务应用为核 心 支持设备接入体系 ( 机场 / 无人人机 ) 大疆 应 用 层 平 台 层 终 端 层 P21 行业应用级能力 发布 倾斜摄影三维模型 地形 / 影 像 地下管线 矢量 白 模 BIM 低空空域数字孪生应用 GISTC P26 基于全域数字孪生底座，可以对 低空空域进行精细化规划，优化 飞行路径，避免冲突，确保空域 安全高效使用。 借助物联感知体系，实时获取 飞行器状态、气象条件、地面 障碍等信息，实现飞行全程可 视化监控与风险预警。 精准规划与管理 工作的有序进行。 公示各交通方式的发车、 到达时间，以便乘客合 理安排行程。 换乘指引通知 针对因调度安排而可能产 生的换乘变化，向乘客提 供详细的换乘指引，包括 新的换乘站点、换乘路径 及换乘时间等， 以便乘客能够及时调整出 行计划 在突发事件或恶劣天气等 紧急情况下，及时发布应 急调度通知，告知相关单 位和乘客采取的临时调度 措施， 确保交通系统的安全稳定。

为确保系统的稳定性和可靠性，项目将采用模块化设计，每个 功能模块均可独立升级和维护。系统将集成多种传感器，如红外摄 像头、多光谱传感器等，以增强图像识别的准确性和适用性。此 外，系统还将具备自动避障、路径规划、电量监控等智能功能，确 保无人机在复杂环境下的安全飞行。 项目的主要技术难点在于 AI 模型的训练和优化，需要大量的 标注数据进行模型训练，并不断调整模型参数以提高识别精度。为 此，项 分钟以上的续航时间，并搭载高分辨率摄像头、红外传 感器、激光雷达等多种设备。 在软件方面，无人机控制系统从最初的手动遥控发展到半自动 和全自动控制。基于人工智能的飞行控制系统能够实现自主避障、 路径规划和目标识别等功能。特别是在低空飞行场景中，无人机需 要处理大量的环境数据，如建筑物、树木、电线等障碍物，这对算 法的实时性和准确性提出了更高要求。通过深度学习算法，无人机 可以在飞行过程中 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。 为实现这一目标，系统将采用以下技术路径： 1. 图像预处理：在识别之前，系统会对无人机拍摄的原始图像进 行预处理，包括去噪、增强、校正等操作，以确保图像质量满 足识别需求。预处理步骤包括： o 去噪：通过高斯滤波或中值滤波去除图像中的噪声。

包含现场自动化、巡检飞行自动化和图像 分析自动化的“三个自动化” 。 ▍ 自动机场：实现无人机的自动释放与回收，对无人机进行换电池与充电。 ▍ 无人机：搭载可变焦摄像头与激光雷达，进行风机全自主路径规划与图像拍摄。 ▍ 远程控制平台：自动巡检系统运行中枢，调度无人机与机场，可获得无人机实时视频。 ▍ AI 缺陷分析：通过深度学习进行故障检测，自动出具风机巡检检测报告。 系统运作简图说明 高动态下由于风叶在视场位置变化， 难以对焦，导致成像效果差，影响 视频分类处理的准确率； 停机状态，风机低速旋转，无人机 可进行跟踪拍摄。 风机叶片智能巡检流程 STEP2: 路径规划 无人机路径规划 后端处理软件规划巡检路线。 机场自动换电，无人机释放。 无人机飞行至指定风机上方。 风机叶片智能巡检流程 STEP3: 风机定向 风机偏航角度测试 无人机飞行到风机正上方；