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 运营商和深城交为代表的“基础设施派”三股核心力量，未来将呈现竞合 闭环的物理基础，其建设应按照 “枢纽—节点—网格”三层级进行布局。 ⚫ 空联网（信息基础设施网络）：低空飞行的“眼睛”和“耳朵”，是实现态势感知、指挥 控制的核心。它深度融合了 5G-A/6G 通信、北斗高精度导航、融合监视（ADS-B、雷 达、光电）等技术，构建一个高可靠、低时延、高带宽、高精度的网络，其建设应以“最 低能力达标+平台互联互通”为核心保障。 ⚫ 航路网（空中交 案）、实时监控（实现“上帝视角”的可视化全局态势感知）、应急演练（模拟极端天气、设 备故障、群体性事件等情况，反复演练应急预案，提升响应能力）。 ⚫ 5G-A/6G：构建高可靠、低时延的通感一体网络 相较于 5G，5G-Advanced（5.5G 或 5G-A）及未来的 6G，引入了“通感一体”这一 革命性技术。通信基站在提供连接服务的同时，能通过感知无线信号的反射，实现对低空飞 行器的探测、定位和轨迹跟踪，

计算与实时数据流处理将支撑毫秒级空域动态调度。 通感一体演进：通信与感知硬件深度融合，构建"感知-决策-控制"闭环，提升复杂环境 下的系统鲁棒性。 2. 全域集成与生态协同 空天地一体化网络：5G/6G 通信、低轨卫星与高空平台协同组网，实现全球无缝覆盖； 数字低空工作组 50 多源数据融合平台将打通气象、交通与城市管理数据壁垒，形成数字孪生空域。 垂直行业深度融合：物流 数字低空工作组 51 8. 参考文献 [1] Wang Y., Zhang X., Ma L., et al., 6G 通信感知一体化网络的感知算法研究与优化[J]. 通信学报, 2023, 44(2): 219-230 [2] IMT-2030(6G)推进组, 通信感知一体化研究报告（第二版）[R]. 2022 [3] 《民用无人驾驶航空器系统空中交通管理办法》 [4] A downlink pilot based signal processing method for integrated sensing and communication towards 6G[C]//Proceedings of 2022 IEEE 95th Vehicular Technology Conference: (VTC2022-Spring). Piscataway:

高感知精度：超大规模阵列，米级定位精度； 多模态融合：标准接口可结合多种设备，提供全面解决方案； 智能化：实现AI目标识别和航迹跟踪； 演进能力强：作为3GPP国际标准，具备持续的演进能力，未来演进到6G阶段的通感技术具备更强大的功能和更丰富的 应用场景。 相比传统雷达，为了在复杂环境下实现对无人机等“低慢小”目标的精确探测及跟踪，低空监测雷达采用了脉冲多普勒体 制、有源相控阵技术、抗杂波处理 型场景形成一定的应用实践，在实践的基础上不断总结 提升，助力低空经济安全健康发展。 展望未来，低空安防将逐步向“全域感知、智能决策、协同防控”方向发展。技术层面，5G-A通感技术不断成熟并向 6G演进，AI智能识别及大模型应用等技术的不断发展，将提升低空安防的技术能力；政策层面，国家多部门协同政策推进， 完善标准规范，确保有法可依、执法必严，让黑飞无人机无处躲藏，让合规无人机畅游低空。 38

2.多模态通信与数据安全 通信与数据安全是保障低空智联网稳定运行的关键要素，构建“多模通信+ 安全防护”体系至关重要。在通信层，卫星通信、5G/6G、自组网等多种通信链 路协同发力：卫星通信以广域覆盖优势，支撑偏远地区或超视距场景通信；5G/6G 凭借高带宽、低时延特性，精准满足实时业务需求；自组网则为无人机集群自主 协同作业提供通信支撑。通过实时监测链路信号强度、带宽等关键指标，结合任

参与适航审定标准制定，推动民用航空法修订，明确低空飞行服务系统的要求， 规范专业人员基础培训，构建无人驾驶航空法规标准体系。 工信部推动通信、导航、制造等技术标准，发布实施方案与工作要点，推进 5G-A、低空信息基础设施、6G 等相关标准研究与技术应用，颁布管理办法，编 制国家标准，建设产品信息系统。 行业组织制定专项技术标准，如中国民用机场协会发布首部 eVTOL 起降场 技术规范，数字低空 TG7 工作组梳理低空通导监及气象核心技术标准。

并行计算和资源调度。 数据处理的实时性和准确性是技术升级的另一个关键方向。通 过边缘计算与云计算的协同工作，可以在无人机端完成初步的图像 预处理和特征提取，减少数据传输的延迟和带宽压力。同时，基于 5G 或 6G 网络的高带宽、低延迟通信技术将进一步提升数据传输效 率，确保实时反馈和远程控制的无缝衔接。 在系统集成方面，模块化设计将成为主流。通过将硬件、软件 和算法模块化，可以实现系统的快速迭代和灵活扩展。例如，无人  硬件升级：MEMS 惯性导航系统、激光雷达、高分辨率图像 传感器  软件优化：Transformer 架构、轻量级卷积网络、分布式计 算框架  数据处理：边缘计算与云计算协同、5G/6G 通信技术  系统集成：模块化设计、插件化算法更新  智能化提升：强化学习、多智能体协同、知识图谱推理  安全性与可靠性：冗余设计、故障自诊断、区块链加密  用户体验：友好界面、语音控制、自然语言处理

并根据地面电视摄像机拍摄的图像，或红外接收机接收到的无人机信号，确定返航路线的偏差，然后半自 动地控制无人机，修正飞行路线、使之对准地面摄像机的瞄准线，飞向拦阻网。无人机触网时的过载通常 不能大于 6G，以免拦阻网遭到较大损坏。例如，以色列的“侦察兵”、美国的”苍鹰”等都用拦阻网回收。 第 136 页