能波 及各行业，导致社会安全、法律责任、道德困境或舆论的负面影响出现，如 低空飞行器坠落、人员救援失败、应急救火防洪判断错误等。因此加强低空 应用人工智能的安全将是本白皮书一大课题。 1.4.3.人工智能赋能低空安全进展 低空应用的发展依赖于高效、智能、可靠的信息基础设施，而网络与数 据安全则是保障低空飞行器安全、高效运行的关键要素。由低空产业联盟主 导发布的《低空智能网联体系参考架构（2024 AI 技术在处理低空域数据时，极易引发伦理与法律问题。例如在采集飞 行器运行数据、人员轨迹数据过程中，若过度使用个人信息且未获授权，将 违反《中华人民共和国个人信息保护法》；当 AI 模型决策导致低空飞行器事 故，造成人员伤亡或财产损失时，责任界定模糊，可能引发法律纠纷；此外， 14 若 AI 系统为追求效率，在紧急情况下优先保障特定群体权益，也会触及伦理 道德层面的争议。 （3）城市模型低空域算法不可解释性风险 （5）城市模型低空域算法对抗样本攻击风险 随着智慧城市低空域中 AI 模型的广泛部署，模型面临的对抗样本攻击风 险日益突出。攻击者可通过在输入数据中注入细微扰动，误导 AI 模型输出错 误结果。例如，在低空飞行器目标识别与避障系统中，攻击者可对地面标识 或飞行目标图像进行像素级篡改，使模型误判障碍物类型或位置，诱导飞行 15 器偏离安全航线；在低空监测与安防场景中，对抗样本可能使 AI 系统无法正

激烈的情况。由于各种低空飞行器的需求差异性大，共享共用地面、 如何利用有限资源合理调度分配管理空中交通堵塞，提高飞行效率， 降低事故风险成为一大问题。 三是管理者对低空飞行器“看不见、呼不到、管不住”的基本安全 问题。低空经济中涉及的飞行器种类繁多，包括无人机、直升机、飞 艇等，这些飞行器的体积小、速度快、飞行高度低，给管理带来了挑 战。管理者往往难以实时监测、识别和控制这些低空飞行器，容易导 区域使用 不同颜色的空域图进行综合呈现。通过多种地图服务支持，或结合地 理信息数据，构建城市重点建筑构建细致的地理底图，并支持不同风 格和色彩风格的地图显示，以满足不同管理需求。 实时展示低空飞行的基本信息，通过数据统计功能呈现详细的飞 行活动分析。例如，通过展示低空空域内各类空域的利用占比、各类 无人机的数量汇总、飞行架次、飞行时长等信息，监管人员可以深入 数字孪生城市技术应用典型实践案例汇编（2024 支持动态航线规划随着飞行数据的积累，航道的使用情况可以通 过数据分析进行优化。例如，在高频次飞行活动的区域，系统可以根 据飞行器的密度、任务需求、天气变化等动态调整航道的分配，避免 过度拥挤或资源浪费。对于不同类型的低空飞行任务，航线规划需要 具备动态调整的能力。例如，空中物流的航线与农业无人机飞行的航 线可能会有不同需求，系统能够根据任务类型和空域条件，灵活安排 和调整航线，确保每一类任务的顺利执行。 图 5

“十大工程”，推进总投资300亿元的慢城风情小镇、固城湖旅游度假区、健康休闲产业园、 金浦养生酒店、体育特色小镇、国瓷小镇、特色田园乡村等七大重点全域旅游项目建设，融合 文化创意、康体养生、体育运动、休闲渔业、户外营地、低空飞行、特色民宿七大主题产业。 2.经验借鉴 全域旅游要将一题多做，做足“旅游+”文章；将大题深做，做亮全域旅游品牌；将选题 创作，做到面上保护、点上开发，整体推进；将小题大做，放大乡村旅游富民效应等。