低空經(jīng)濟與時空智能協(xié)同驅(qū)動新質(zhì)發(fā)展白皮書同濟大學國家卓越工程師學院同濟大學測繪與地理信息學院時空智能感知團隊低空經(jīng)濟與時空智能協(xié)同驅(qū)動新質(zhì)發(fā)展白皮書編制人員：編制單位：中國測繪學會低空開發(fā)與利用工作委員會同濟大學國家卓越工程師學院同濟大學測繪與地理信息學院時空智能感知團隊目錄 25 26 28 2.協(xié)同驅(qū)動的核心邏輯框架 292.1數(shù)據(jù)閉環(huán)與價值共創(chuàng)(上游) 2.2技術(shù)共生與創(chuàng)新迭代(中游) 2.3場景驅(qū)動與服務(wù)升級(下游) 33 1.低空數(shù)據(jù)底座 40 43 46 48 3.核心技術(shù)挑戰(zhàn) 6 2.場景需求 2.2行業(yè)痛點 87 8 8 91 6.未來展望 2.2多源數(shù)據(jù)融合 3.1專項政策細化 3.3遷移強化學習 1.關(guān)鍵技術(shù) 3.應用案例 4.趨勢與挑戰(zhàn) 1.場景需求 1.1行業(yè)痛點 2.核心技術(shù) 2.1技術(shù)需求 2.2技術(shù)瓶頸 3.典型案例 4.趨勢與挑戰(zhàn) 4.1多傳感器集成系統(tǒng) 4.2續(xù)航瓶頸凸顯 附錄 附錄1:術(shù)語表 附錄2:政策文件索引 附錄3:參考文獻 前言在新質(zhì)生產(chǎn)力與空間治理現(xiàn)代化的歷史交匯點，低空遙感時空智能正成為推動國家治理能力提升和低空經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵引擎。當前，全球正經(jīng)歷新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，以人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)力要素深度融合，催生出“新質(zhì)生產(chǎn)力”這一重塑未來經(jīng)濟格局的戰(zhàn)略力量。低空經(jīng)濟不僅是航空產(chǎn)業(yè)鏈的延伸，更是對傳統(tǒng)空間資源利用范式的顛覆性重構(gòu)——從二維平面到三維實景，從靜態(tài)測繪到動態(tài)感知，從專業(yè)應用到全民服務(wù)，其發(fā)展亟需新型基礎(chǔ)測繪技術(shù)提供精準、實時的時空基準與智能決策支持。在此背景下，如何通過時空智能技術(shù)提升低空資源利用效率、保障空域安全、賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，已成為我國推動低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、服務(wù)國家空間治理體系現(xiàn)代化的核心戰(zhàn)略任務(wù)。低空經(jīng)濟作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，正在全球范圍內(nèi)加速崛起。據(jù)預測，到2025年中國低空經(jīng)濟市場規(guī)模將突破1.5萬億元，2035年有望達到3.5萬億元，涵蓋城市空中交通、無人機物流、應急救援、環(huán)境監(jiān)測等多個領(lǐng)域。中國低空經(jīng)濟已進入快速發(fā)展階段，截至2025年，我國在軌遙感衛(wèi)星數(shù)量超過400顆，為低空經(jīng)濟提供了強大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而，低空經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展對空間信息基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高要求——需要構(gòu)建能夠?qū)崟r感知、智能分析、精準服務(wù)的低空遙感時空智能體系，這正是本白皮書的核心關(guān)切。邊緣計算、AI大模型等前沿技術(shù)的突破性進展，測繪已從傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)提供者”向“時空智能服務(wù)商”轉(zhuǎn)型。時空智能感知技術(shù)成為驅(qū)動低空經(jīng)濟與空間治理現(xiàn)代化的核心引擎。通過高精度導航定位(如北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng))、多源數(shù)據(jù)融合(遙感、IoT、AI)、數(shù)字孿生技術(shù)等能力，時空智能技術(shù)能夠構(gòu)建低空空域的“電子圍欄”能力。從靜態(tài)測繪到動態(tài)感知、從二維平面到三維實景、從專業(yè)應用到全民服務(wù)，這一轉(zhuǎn)變正深刻重構(gòu)測繪地理信息服務(wù)模式。白皮書的核心主題本白皮書以“低空經(jīng)濟與時空智能的協(xié)同驅(qū)動”為核心主題，探索二者如何深度融合、協(xié)同演進，共同開辟新的發(fā)展路徑。低空經(jīng)濟需要測繪遙感提供高精度、實時化、三維化的空間信息支撐，而時空智能遙感則依托低空經(jīng)濟的場景需求，加速技術(shù)迭代與服務(wù)模式創(chuàng)新。這一協(xié)同關(guān)系不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面(如無人機遙感、北斗導航、AI解譯),更體現(xiàn)在政策層面(如空域管理改革、數(shù)據(jù)共享機制)和產(chǎn)業(yè)層面(如低空測繪專用起降網(wǎng)絡(luò)建設(shè))。通過梳理這一協(xié)同邏輯，本白皮書旨在為行業(yè)從業(yè)者和決策者提供系統(tǒng)性參考。白皮書的目標本白皮書的目標是：分析政策與技術(shù)的協(xié)同路徑，探索時空智能感知在低空經(jīng)濟場景中的發(fā)展機遇、挑戰(zhàn)及未來方向。具體而言，本白皮書將：1)梳理國家戰(zhàn)略規(guī)劃對低空經(jīng)濟的總體定位，分析政策如何推動低空測繪遙感從“數(shù)據(jù)提供者”向“時空智能服務(wù)”轉(zhuǎn)型。2)構(gòu)建低空遙感時空智能的理論框架，包括技術(shù)基礎(chǔ)(如多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理)、數(shù)據(jù)處理(如邊緣計算與AI融合)和服務(wù)模式(如按需定制化服務(wù))三個層次。3)探討社會需求(如快速物流配送、應急救援、城市空間利用)與技術(shù)發(fā)展(如AI語義分割、點云建模)如何形成協(xié)同驅(qū)動機制。4)分析低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈中上游、中游、下游對測繪技術(shù)的需求，以及配套保障體系(如空域管理平臺、數(shù)據(jù)安全標準)的建設(shè)需求。5)總結(jié)低空智能感知核心技術(shù)(如數(shù)據(jù)底座、組網(wǎng)協(xié)同感知、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、遙感智能解譯)的突破方向。6)通過典型應用場景(如城市低空機場建設(shè)、公共基礎(chǔ)性建圖、災害監(jiān)測等),展示低空遙感時空智能的實際價值。7)提出低空遙感時空智能發(fā)展的建議，包括核心技術(shù)突破與標準化、政策制度與監(jiān)管保障、基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)培育等方面。白皮書的組成第一部分：政策與戰(zhàn)略驅(qū)動聚焦低空經(jīng)濟與時空智能的協(xié)同基礎(chǔ)，從國家戰(zhàn)略規(guī)劃與專項政策支持兩個維度，系統(tǒng)解析政策如何推動低空測繪遙感向時空智能服新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)劃》《低空空域管理改革行動方案(2024-2027年)》等政策文件，通過空域分類改革、數(shù)據(jù)共享機制、技術(shù)標準制定等舉措，為低空遙感提供制度保障；自然資源部“實景三維中國”建設(shè)、民航局無人機適航管理等專項政策，則推動多部門在時空基準構(gòu)建、空域資源規(guī)劃、數(shù)據(jù)安全標準等關(guān)鍵環(huán)節(jié)形成協(xié)同書將系統(tǒng)梳理政策鏈與技術(shù)鏈的耦合關(guān)系，提出“標準先行、生態(tài)共建”的協(xié)同路徑。第二部分：低空經(jīng)濟與時空智能協(xié)同發(fā)展的邏輯框架闡述協(xié)同驅(qū)動的核心邏輯和測繪科學與技術(shù)支撐的產(chǎn)業(yè)鏈節(jié)點。該部分將從社會需求驅(qū)動(需求側(cè))和技術(shù)發(fā)展推動(供給側(cè))兩個維度，分析低空經(jīng)濟場景對測繪技術(shù)的特殊需求，以及時空智能如何為低空經(jīng)濟提供時空基準、空域建模和動態(tài)感知三大核心能力。同時，該部分將進一步梳理低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈中上游、中游、下游對測繪技術(shù)的需求層級，提出空域管理平臺、數(shù)據(jù)安全標準等配套保障體系的建設(shè)需求。第三部分：低空智能感知核心技術(shù)聚焦低空遙感時空智能的關(guān)鍵技術(shù)體系，涵蓋低空數(shù)據(jù)底座、組網(wǎng)協(xié)同感知、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、遙感智能解譯與決策支持四大方向。低空數(shù)據(jù)底座需構(gòu)建統(tǒng)一時空基準與數(shù)據(jù)治理體系，為異構(gòu)數(shù)據(jù)提供標準化接口；組網(wǎng)協(xié)同感知通過多平臺異構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)同，提升復雜環(huán)境下的感知效率；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)空間信息互補性增強；遙感智能解譯與決策支持依托AI大模型，推動語義分割與場景推理能力突破。該部分進一步提煉技術(shù)突破點與標準化重點，為技術(shù)迭代提供方向指引。勢與挑戰(zhàn)”的四維框架，展示低空遙感時空智能在各領(lǐng)域的實際應用價值。城市治理領(lǐng)域，城市低空機場建設(shè)依賴空域資源規(guī)劃，公共基礎(chǔ)性建圖需三維實景建模，災害監(jiān)測通過洪水/地震應急響應驗證動態(tài)感知能力：環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，城市生態(tài)監(jiān)測 (植被覆蓋分析)、河湖水利監(jiān)測(水文參數(shù)反演)、輸電線路巡檢(缺陷自動識別)體現(xiàn)技術(shù)革新；新興領(lǐng)域如智能建造(BIM與實景三維融合)、基礎(chǔ)設(shè)施病害檢測(表觀病害識別與位移監(jiān)測)、城市更新(歷史街區(qū)三維建檔)進一步拓展技術(shù)邊界。該部分通過多場景實證，量化展示低空智能感知技術(shù)的實踐價值。第五部分：結(jié)論與展望總結(jié)低空遙感時空智能的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)，并提出發(fā)展建議。該部分將從政策紅利、技術(shù)進步和市場需求三個維度分析發(fā)展機遇，從技術(shù)融合難度、空域管理復雜性和數(shù)據(jù)安全與隱私三個方面分析面臨的挑戰(zhàn)，并從核心技術(shù)突破與標準化、政策制度與監(jiān)管保障、基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)培育四個方面提出發(fā)展建議。白皮書的編制說明在中國測繪學會低空開發(fā)與利用工作委員會指導下，本白皮書由同濟大學國家卓越工程師學院和測繪與地理信息學院劉春教授(工委會副主任)領(lǐng)銜的時空智能感知團隊主編。依托團隊在低空遙感領(lǐng)域的技術(shù)積累、創(chuàng)新成果及前沿探索，系統(tǒng)性構(gòu)建理論框架并強化實證支撐。本白皮書面向政府決策部門(空域管理與政策制定)、低空經(jīng)濟從業(yè)者、測繪地理信息企業(yè)(技術(shù)供應商與解決方案商)、科研機構(gòu)(技術(shù)攻關(guān)與標準研究)以及關(guān)注空間治理現(xiàn)代化的社會各界人士。其核心價值體現(xiàn)為：其一，為測繪地理信息企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供戰(zhàn)略指引；其二，為低空經(jīng)濟應用場景落地提供可驗證的技術(shù)方案；其三，為政策制定者提供基于多源數(shù)據(jù)的決策支持框架。團隊成員的深度研究與系統(tǒng)性撰寫，確保文本兼具理論創(chuàng)新性、技術(shù)系統(tǒng)性與實踐適配性，為低空智能感知領(lǐng)域發(fā)展提供階段性研究成果。第1章政策與戰(zhàn)略驅(qū)動一低空經(jīng)濟與時空智能的協(xié)同基礎(chǔ)在科技創(chuàng)新迭代與產(chǎn)業(yè)深度變革持續(xù)演進的時代語境下，低空經(jīng)濟正崛起為驅(qū)動經(jīng)濟增長的新質(zhì)動能。作為該領(lǐng)域核心基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)節(jié)的低空測繪遙感，在國家戰(zhàn)略性政策框架的精準賦能下，正步入加速發(fā)展的歷史機遇期。1.國家戰(zhàn)略定位與發(fā)展目標1.1低空經(jīng)濟頂層設(shè)計2021年2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》首次將“低空經(jīng)濟”概念寫入國家規(guī)劃，標志著低空經(jīng)濟正式上升為國家戰(zhàn)略。低空經(jīng)濟在2024年首次被寫入政府工作報告，被明確賦予“新增長引擎”的戰(zhàn)略定位，如圖1.1所示。這一產(chǎn)業(yè)旨在借助技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)融合，構(gòu)建起立體交通網(wǎng)絡(luò)，形成全新的經(jīng)濟形態(tài)。低空經(jīng)濟作為新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵引擎，對我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化及國家安全保障能力的提升具有戰(zhàn)略引領(lǐng)作用。“空天地一體化”監(jiān)管破局，軍地民協(xié)同釋放空域資源效能。國家《低空空域管理改革行動方案(2024-2027年)》提出“空天地一體化”監(jiān)管體系建設(shè)目標，將衛(wèi)星遙感、無人機航攝與地面監(jiān)測有機融合。在空域管理方面，鼓勵積極開展低空空域分類管理試點，通過軍地民協(xié)同機制，優(yōu)化飛行審批流程，并探索建立跨省飛行聯(lián)盟，為低空測繪遙感作業(yè)提供了更加靈活、高效的空域資源。同時國家大力推進實景三維數(shù)據(jù)應用，建設(shè)低空數(shù)字底座，整合三維地理信息、城市模型(CIM)等數(shù)據(jù)資源，為高精度導航與智能服務(wù)奠定堅實基礎(chǔ)。另一方面，推進低空分類管理，借助軍地民協(xié)同優(yōu)化審批，探索跨省聯(lián)盟，讓空域資源利用更靈活?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷提速，產(chǎn)業(yè)規(guī)模目標明確，到2030年達2萬億元，新興業(yè)態(tài)將成增長主力。目前的設(shè)計規(guī)劃可以看出，國家政策旨在破除發(fā)展阻礙，提供良好的基礎(chǔ)環(huán)境，釋放低空經(jīng)濟潛力，使其成為經(jīng)濟增長新引擎，與此同時布局技術(shù)能力提升，為長遠技術(shù)突破和應用做好準備?！酎h中央、國務(wù)院高度重視低空經(jīng)濟，◆黨中央、國務(wù)院高度重視低空經(jīng)濟，在宏觀層面及頂層設(shè)計上不斷作出系統(tǒng)性的戰(zhàn)略部署與發(fā)展規(guī)劃。低空經(jīng)濟等新興產(chǎn)業(yè)安全習近平總書記在中央經(jīng)濟工作會議談及“低空經(jīng)濟”國無人機產(chǎn)業(yè)進入規(guī)范化發(fā)展新階段.2025年政府工作報告中提出，因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，開展新技術(shù)、新產(chǎn)品、新場景大規(guī)模應用示范行動，推動商業(yè)航天、2021年2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》,首次將低空經(jīng)濟納入了國家發(fā)展規(guī)劃.2023年12月，習近平總書記在中央經(jīng)濟工作會議上強調(diào)要打造“低空經(jīng)濟等若干戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)“.2024年全國兩會，提出要積極打造低空經(jīng)濟等新增長引擎，這是低空經(jīng)濟2024年01月，《無人駕肢航空器飛行管理智行條例》正式實施，標志著我圖1.1國家戰(zhàn)略部署與發(fā)展規(guī)劃1.2專項政策支持表1.1低空經(jīng)濟專項政策支持梳理《民用無人駕駛航空器理規(guī)則》民航局適航管理固化民航局在無人機監(jiān)管體系建設(shè)上一系列試點1.確定無人機運行安全管理工作應當堅持面向運行場景、基于運行風險、分級分類管理的原則。管理方式，包括設(shè)計批準、生產(chǎn)批準和適航批準。3.明確了空域管理中空域分類劃設(shè)、航路航線劃使用流程、空域容流管理等方面的權(quán)責和要求。4.探索符合無人駕駛航空特點的差異化運行標準發(fā)民用無人駕駛航空器綜合管理平臺(UOM)。《通用航空裝備創(chuàng)新應用實施方案政部、發(fā)提出到2027年，我國通用航空裝備供給能力、產(chǎn)智能化為技術(shù)特征的新型通用航空裝備在城市空《國家空域基礎(chǔ)分類方空管委劃定合法低空G空域和W空域，各地低空空域有望陸續(xù)開放，為eVTOL、輕小型無人機和通用航空提供了合法的低空飛行空間?！毒G色航空制造業(yè)發(fā)展工信部等四部委發(fā)展規(guī)劃了“綠色+”助推民機產(chǎn)業(yè)升級、開辟電動《民用微輕小型無人駕駛航空器運行識別最低(試行)》民航局《無人駕駛航空器飛行管委重慶六個城市開展eVTOL(電動垂直起降航空器)這一系列政策通過制度松綁、資源整合與場景開放，加速低空經(jīng)濟從單一裝備制造向“空域管理-基礎(chǔ)設(shè)施-智能服務(wù)”全鏈條延伸。多部門協(xié)同政策體系正在重塑低空經(jīng)濟生態(tài)，通過適航標準、空域網(wǎng)格、通感網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中臺的四重架構(gòu)，推動低空測繪從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集向“全域感知-實時計算-場景賦能”的時空智能服務(wù)轉(zhuǎn)型。隨著《通用航空裝備創(chuàng)新應用實施方案》落地，低空經(jīng)濟未來將深度融入城市治理、應急響應、物流配送等領(lǐng)域，形成新型基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)。在低空經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的浪潮下，時空智能技術(shù)成為推動產(chǎn)業(yè)升級與空間治理能力提升的核心力量。深圳、上海、北京等一線城市與江蘇、浙江、重慶、青島、海南等區(qū)域城市，通過政導向與引領(lǐng)，在低空經(jīng)濟領(lǐng)域探索出各具特色的發(fā)展模式，為低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)帶來新的機遇與變革，如圖1.2所示。政策方商1低空多樣化場景培育與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同深期經(jīng)濟輔區(qū)低空屋濟產(chǎn)業(yè)促進務(wù)到2(蘇州市低空堤濟高歷童發(fā)溶施方霧(2024-2026年《安做演加快培商發(fā)黑低空綠濟實施方離(2024-2027年)復曹干重施》新江看《高水平照設(shè)民原盈冒打店低空操濟原屋需施的實畫童見和行動方案】《而草市溫逗值牽模濟高版量發(fā)屬實施方齋(2024一2026年))廠東官推動低空經(jīng)濟高質(zhì)墾發(fā)職行動方實(2024一2025年湖前首《關(guān)于支持金首低空綠濟庭醫(yī)量發(fā)耀的暑干故留播施(上海市低空尋蓋產(chǎn)望商質(zhì)發(fā)綁行動力率(2024,2027年)上滯市促避工業(yè)疆務(wù)血磁脂產(chǎn)業(yè)升盈行動方案(2024-2027年))《長害市雁動低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展行動計劃(2024-2026年)蘸慶市錐動低空空城管頂改盆筐進庭空停濟高質(zhì)量發(fā)畫行動方面12024-2027年北意市促進低空輕濟產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)票行動方案(2024-2027年山東首懲空經(jīng)濟高質(zhì)藍發(fā)潮三年行動方實(2025-2Q27年)3國家夏藤改革蠶低空經(jīng)發(fā)疆而正式候立《朝陽市低空經(jīng)濟商質(zhì)量發(fā)眉行動方庭(a025-2027《中華人民共和國民用奉望潔(懂訂草三)》修訂《安陽市爬進低空擇濟高質(zhì)童發(fā)展行動方輩(2025-2027年下放布四川省出臺《支持低空經(jīng)濟發(fā)族前看干政知熊施霞急曾建部、工信部等置布關(guān)王歸職開屬2025年星源恩能重薯票鄲化工作通知交理運地郵關(guān)于印發(fā)2025年立法工作通卸，含民用魷陛法修訂)號圖1.2各地政府積極響應，利好政策密集發(fā)布四川2.1一線城市的低空經(jīng)濟試點示范深圳、上海和北京作為我國的一線城市，紛紛出臺了一系列低空經(jīng)濟試點政策 (表1.2所示),并積極探索時空智能技術(shù)的應用，以滿足低空經(jīng)濟發(fā)展中的多樣化需求。廣東州、深圳、珠動方案(2025—省級綜合飛行服務(wù)站和廣州、深圳、珠海3個A類飛行服務(wù)加快5G及5G-A(通感一體)、北斗，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、廣播式自支-末”物流配送需求，結(jié)合省內(nèi)物流園區(qū)、快遞(2024-2027援、醫(yī)療物資配送、違建巡查、公安巡邏、城市消北京空飛行器的飛行路徑規(guī)劃、空域劃分以及與城市基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)調(diào)運行。2.安全管控技術(shù)：支持京內(nèi)企事業(yè)單位加強光電對在國家戰(zhàn)略高度重視低空經(jīng)濟發(fā)展的背景下，其中深圳作為改革創(chuàng)新的前沿陣地，持續(xù)獲得政策支持并承擔先行先試使命。2017年1月，國家發(fā)展改革委印發(fā)《關(guān)于建設(shè)通用航空產(chǎn)業(yè)綜合示范區(qū)的實施意見》,首次將深圳列為通用航空產(chǎn)業(yè)綜合示范區(qū)試點城市，為后續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。2022年1月，國家發(fā)展改革委、商務(wù)部聯(lián)合出臺文件，支持深圳深化無人機飛行管理試點，通過優(yōu)化審批流程、縮短辦理時限等措施，顯著提升低空飛行活動的便利性與監(jiān)管效能。同年8月，深圳獲批中國民航局授牌的民用無人駕駛航空試驗區(qū)，進一步強化其技術(shù)探索與實踐能力。至2024年，政策支持力度持續(xù)加碼，中國民航局明確提出支持深圳建設(shè)國家低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)綜合示范區(qū)，并完善產(chǎn)業(yè)發(fā)展服務(wù)體系，標志著深圳在低空經(jīng)濟領(lǐng)域的戰(zhàn)略地位從區(qū)域性試點升級為國家級示范標桿。2024年8月，深圳市發(fā)改委發(fā)布《深圳市低空起降設(shè)施高質(zhì)量建設(shè)方案(2024-2025)》,深圳將加快推動設(shè)立低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)基金，全周期、全鏈條支持低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展。這一系列政策演進，既體現(xiàn)了國家對低空經(jīng)濟的前瞻布局，也凸顯了深圳在制度創(chuàng)新、技術(shù)應用和產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建中的核心作用。從一線城市政策與實踐來看，遙感技術(shù)憑借其高分辨率觀測、動態(tài)監(jiān)測與空間分析能力，成為推動產(chǎn)業(yè)升級的核心技術(shù)力量，技術(shù)融合上，遙感技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、人工智能的深度結(jié)合成為必然趨勢。高光譜、激光雷達等先進遙感技術(shù)將與智能算法結(jié)合，實現(xiàn)低空目標識別、環(huán)境監(jiān)測的精準化與智能化，具體來說對飛行器定位誤差和數(shù)據(jù)實時傳輸能力要求較高，需解決技術(shù)問題賦能應用，才能探索在城市治理領(lǐng)域、災害應急等各種應用場景下，發(fā)揮更大價值。在技術(shù)融合方面，低空智聯(lián)建設(shè)通過匯聚三維地理信息、城市信息模型(CIM)等數(shù)據(jù)，為低空管理服務(wù)體系提供了堅實的數(shù)字化基礎(chǔ)。低空經(jīng)濟的發(fā)展對飛行器的定位精度、數(shù)據(jù)傳輸能力以及安全管控提出了更高應急救援、城市治理等。此外一線城市還著眼于提升監(jiān)測能力、優(yōu)化審批流程、打通數(shù)據(jù)通道，以提高決策效率，但數(shù)據(jù)安全問題也需同步解決。這些舉措共同推動低空經(jīng)濟向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，為未來低空經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。2.2低空經(jīng)濟新興城市探索突破低空經(jīng)濟新興城市在政策創(chuàng)新與技術(shù)應用的雙重驅(qū)動下，探索出差異化發(fā)展模理如表1.3所示。表1.3低空經(jīng)濟新興城市政策支持梳理江蘇《省政府辦公廳關(guān)于加快推動低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》(蘇政辦發(fā)(2024)空域改革、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、應用場景和服務(wù)生系統(tǒng)，逐步形成全省低空數(shù)字底座。合安全要求的條件下探索建立低空即時應急救援、醫(yī)療救護、農(nóng)林植保、國土測繪、城鄉(xiāng)治理、公共安全監(jiān)管、生態(tài)環(huán)境、管理改革促高質(zhì)量發(fā)展管理改革促高質(zhì)量發(fā)展(2024-2027座”,探索“六大創(chuàng)新”,打造“低空經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展之城”聚通用航空器、無人機、eVTOL整機制造等產(chǎn)業(yè)鏈條，提升產(chǎn)業(yè)集群化水平?！?+N+X”低空飛行服務(wù)站管理體系，依托北斗構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字融合及產(chǎn)業(yè)青島高質(zhì)量發(fā)展+末”無人機快遞配送網(wǎng)絡(luò)，探索“無人機+無人車+無人倉”智慧物流新模式。布局三區(qū)，實空飛行監(jiān)視、氣象電磁監(jiān)測、風險識別預務(wù)，打造低空支持5G-A及通感一體(ISAC)、廣播式自經(jīng)濟示范區(qū)動相關(guān)監(jiān)視(ADS-B)、北斗數(shù)據(jù)鏈、無人海洋場景創(chuàng)新與5G-A技利用獨特的熱帶島嶼自然資源，拓展豐富應用空域管理改革，建立軍民協(xié)同、高效銜接的空空經(jīng)濟發(fā)展2026年)》應用場景。構(gòu)用機場，規(guī)劃起降場：整合服務(wù)站和監(jiān)管建政策制度體平臺功能等。設(shè)基礎(chǔ)保障設(shè)計劃申報、對空監(jiān)視、地空通信、航空氣施、構(gòu)建發(fā)展象、航空情報、飛行情報、告警及協(xié)助救平臺、推動試援等服務(wù)能力，接入海易辦和海政通。高質(zhì)量發(fā)展(2024-2026點示范等方面點示范等方面協(xié)調(diào)機制。數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新和技術(shù)平依托CIM平臺完成地理信息采集和空域網(wǎng)新區(qū)為核心的“一核心、三基地、四支點、民政府關(guān)于高水平建設(shè)民航強省打發(fā)展高地的以航空運輸為主體，加強空港樞紐覆蓋能力興、紹興等地率先推廣"低空+城市治理造無人機電商物流服務(wù)品牌。試點低空智能融合基礎(chǔ)設(shè)施，開發(fā)低空商業(yè)場安徽起降設(shè)施等地面保障設(shè)施網(wǎng)及低空航路動、多點支2.技術(shù)攻關(guān)。聚焦固定翼飛機、無人機、快培育發(fā)展局，支持合肥、低空經(jīng)濟實蕪湖建設(shè)低空(2024一市，到2027年達800億元。完善通用航空智能信息網(wǎng)。完善城市低空等新技術(shù)融合應用。2.2.1頂層設(shè)計與地方特色融合地方政策體系構(gòu)建的特點在于頂層設(shè)計與地方特色融合。各省均圍繞基礎(chǔ)設(shè)施、應用場景、技術(shù)創(chuàng)新、監(jiān)管服務(wù)四大核心領(lǐng)域制定政策，注重構(gòu)建“數(shù)字底座+監(jiān)管體系+產(chǎn)業(yè)生態(tài)”三位一體框架。普遍強調(diào)低空空域分類管理、軍民協(xié)同機制優(yōu)化、跨部門數(shù)據(jù)共享平臺建設(shè)，如圖1.3所示。各地注重差異化布局，結(jié)合地理資源適配和當?shù)禺a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)結(jié)合。青島聚焦海洋場景如海上執(zhí)法、物流，海南依托島嶼優(yōu)勢拓展跨海運輸。安徽強化合肥、蕪湖航空制造集群雙核聯(lián)動，浙江以空港樞紐為核心驅(qū)動，適配當?shù)禺a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。低空經(jīng)濟政策演進三階段分析(2021-2030)科樓部交通通器求型環(huán)璃型嚴術(shù)■中國低空經(jīng)濟邁入“載人時代”,民航局向皖兩企業(yè)鎖發(fā)載人無人機運營合格證圖1.3低空經(jīng)濟政策布局要素2.2.2地方政策重點維度分析(1)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)：在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，政策重點聚焦于起降設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的立體化構(gòu)建與低空智聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)?！龅涂罩锹?lián)網(wǎng)：多省布局5G-A、通感一體(ISAC)、北斗數(shù)據(jù)鏈等技術(shù)融合，建設(shè)通信、導航、監(jiān)視、氣象和情報等設(shè)施。(2)技術(shù)創(chuàng)新：各省市積極布局低空經(jīng)濟核心技術(shù)攻關(guān)與創(chuàng)新平臺建設(shè)，將其作為驅(qū)動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵引擎。源動力等技術(shù)瓶頸攻關(guān)。低空飛行智能服務(wù)保障仿真測試平臺和人工智能算法SaaS平臺、青島5G-A技術(shù)融合通信感知設(shè)施建設(shè)等。(3)產(chǎn)業(yè)鏈培育：通過低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈培育，為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)注入強勁動能。構(gòu)建“基礎(chǔ)研發(fā)-核心突破-生態(tài)協(xié)同”的全鏈條創(chuàng)新體系，以數(shù)字底座、智能裝備和多元應用為核心，推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同躍升?！霎a(chǎn)業(yè)鏈延伸：安徽聚焦eVTOL整機制造，重慶推動通航器、發(fā)動機、航電系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈集聚。■遙感平臺集群：青島重點布局城市低空飛行監(jiān)視、氣象電磁監(jiān)測、風險識別預警等設(shè)施，融合應用5G-A、通感一體(ISAC)、北斗數(shù)據(jù)鏈等技術(shù)。推動特色場景的因地制宜構(gòu)建?！雠R海地區(qū)場景拓展：臨海地區(qū)依托得天獨厚的海洋運輸條件與航空樞紐資源，重點圍繞跨海運輸、即時配送、空港樞紐等領(lǐng)域應用場景探索，形成了具有區(qū)域競爭力的低空經(jīng)濟發(fā)展模式。無人機快速響應、精準投送等特性，為災害救援面，低空遙感技術(shù)大幅提升數(shù)據(jù)采集效率與精度；城市治理中，智能巡檢、環(huán)境監(jiān)測等應用有效提升城市管理效能；物流即時配釋放，不僅推動了低空經(jīng)濟技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)融合，更注入新動能。(5)數(shù)據(jù)區(qū)域協(xié)同治理：低空經(jīng)濟領(lǐng)域?qū)θ诤隙嘣磾?shù)據(jù)構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的需求極為迫切，區(qū)域間的協(xié)同聯(lián)動與領(lǐng)域內(nèi)的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)成為發(fā)展的關(guān)鍵核心要素。構(gòu)建數(shù)據(jù)集，為低空經(jīng)濟決策提供依據(jù)，推動測繪與多領(lǐng)域融合發(fā)展。接。規(guī)則。(6)管理服務(wù)保障：低空監(jiān)管的核心要義在于構(gòu)建高效的管理體系、筑牢系統(tǒng)安全防線以及賦能智能化決策支撐。由此可見，低空經(jīng)濟需依托智能化監(jiān)管手段實現(xiàn)資源的精準配置與動態(tài)調(diào)度，保障系統(tǒng)以高效安全的態(tài)勢運行。尤其是低空經(jīng)濟場景下的少人化乃至無人化系統(tǒng)，對監(jiān)管的精準性、決策的科學性和保障的可靠性提出■監(jiān)管可視化：重慶、江蘇、長春等省市整合三維地理信息、CIM、氣象等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建低空數(shù)字孿生平臺，實現(xiàn)空域資源動態(tài)規(guī)劃。■決策智能化：長春“紫東長空”大模型通過多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與AI分析，支持24小時全天候監(jiān)測與風險預警，適配國產(chǎn)芯片確保數(shù)據(jù)自主可控?！鐾ㄐ鸥兄诤希呵鄭u部署5G-A通感一體(ISAC)、全向信標雷達等設(shè)施，強化低空飛行器身份識別與電磁環(huán)境監(jiān)測能力。綜上，政策驅(qū)動下的低空經(jīng)濟生態(tài)，各省政策呈現(xiàn)“共性框架+因地制宜”的特征，如圖1.4所示?；A(chǔ)設(shè)施技術(shù)創(chuàng)新應用場景數(shù)現(xiàn)區(qū)域管理租務(wù)大創(chuàng)影導算人P分多面蛇法又8空4筑證.能計指得池施N三N三揚場景監(jiān)氣單災tt組意四程試和但動調(diào)邪圖1.4低空經(jīng)濟政策架構(gòu)圖時空智能技術(shù)作為低空經(jīng)濟發(fā)展的核心使能器，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)實時融合、自動化信息處理及知識圖譜驅(qū)動的服務(wù)體系，為低空經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了基礎(chǔ)支撐。其通過深度耦合運行要素，形成“感知-認知-決策-執(zhí)行”的協(xié)同反饋機制，顯著提升了時空協(xié)同效率與資源配置精度，在基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)測、航路優(yōu)化及空域管理等關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)揮著結(jié)構(gòu)性支撐作用，同時為低空經(jīng)濟活動的智能化升級創(chuàng)造了技術(shù)低空經(jīng)濟多元化應用場景的演化需求，正推動測繪科學在技術(shù)創(chuàng)新與實踐深化層面的突破。時空智能技術(shù)通過動態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，實現(xiàn)了對低空經(jīng)濟全要素的數(shù)字化映射，不僅滿足交通管理、應急救援、物流配送等場景的時空信息需求，更與國家新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新政策形成共振效應，共同塑造低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的技術(shù)-產(chǎn)業(yè)融合路徑。3.1時空智能感知賦能低空經(jīng)濟“五張網(wǎng)”建設(shè)低空服務(wù)網(wǎng)智能化測繪技術(shù)深度融入并強化低空經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)效能，提升低空時空數(shù)據(jù)實時化、信息處理自動化扣服務(wù)應用知識化空中航路網(wǎng)空域管理網(wǎng)通信導航網(wǎng)創(chuàng)新柩動圖1.5時空智能感知賦能低空經(jīng)濟立體網(wǎng)絡(luò)低空經(jīng)濟的多元化應用場景需求牽引測繪科學在技術(shù)創(chuàng)新與實踐深化方面的持續(xù)探索，時空智能深度融入并強化低空經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)效能，提升低空經(jīng)濟活動的規(guī)劃與執(zhí)行能力，如圖1.5所示。方式解決資源共享問題，即有限的地面、空域和頻譜資源如何共享共用。■"通信導航網(wǎng)”是低空智聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)中樞”,通過“5G-A+北斗+多模態(tài)感知”技術(shù)棧，實現(xiàn)全域覆蓋的通信、導航與感知服務(wù)。行服務(wù)和各類飛行提供保障，并為后續(xù)低空管理服務(wù)系統(tǒng)和應用拓展提供能力支撐，解決空域資源高效配置問題。運行流程服務(wù)，以及地理、氣象、地面人文、電磁、務(wù)等，在多維測繪數(shù)據(jù)驅(qū)動下升級低空服務(wù)。技術(shù)架構(gòu)與應用場景的深度融合，構(gòu)建了“需求牽引-技術(shù)驅(qū)動-服務(wù)創(chuàng)新”的動態(tài)演進機制。時空智能感知技術(shù)的深度應用，正加速低空經(jīng)濟從經(jīng)驗型運營向數(shù)據(jù)驅(qū)動型生態(tài)系統(tǒng)的范式轉(zhuǎn)型。隨著人工智能、5G/6G等前沿技術(shù)的交叉融合，時空智能感知體系將在低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中持續(xù)釋放協(xié)同創(chuàng)新效能。3.2時空智能賦能低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈時空智能除在基礎(chǔ)設(shè)施方面能發(fā)揮重要作用外，其更深度融入空域管理、技術(shù)創(chuàng)新、應用場景和服務(wù)保障體系中，構(gòu)建起覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的賦能網(wǎng)絡(luò)。圖1.6呈現(xiàn)團隊在時空智能領(lǐng)域針對低空經(jīng)濟全產(chǎn)業(yè)鏈的系統(tǒng)化布局規(guī)劃，涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、低空感知體系、應用場景拓展及監(jiān)管機制構(gòu)建四大維度，體現(xiàn)了推動行業(yè)全鏈條、全要素、全周期協(xié)同發(fā)展的創(chuàng)新路徑?；A(chǔ)設(shè)施方向聚焦分布式起降平臺(含模塊化設(shè)施、能源補給站)及通用機場的智能化改造，通過“點-線-面”立體化布局構(gòu)建物理支撐網(wǎng)絡(luò)；感知體系集成激光雷達與多源遙感技術(shù)，研發(fā)高精度動態(tài)地圖及變化檢測系統(tǒng)，為空域環(huán)境提供厘米級三維地理信息支持；場景應用重點開發(fā)智能建造領(lǐng)域的工程全生命周期監(jiān)測運維、自然資源精準識別等典型場景，構(gòu)建“測繪數(shù)據(jù)-業(yè)務(wù)模型-決策支持”的技術(shù)轉(zhuǎn)化鏈條；監(jiān)管方向以三維建實現(xiàn)飛行器動態(tài)監(jiān)控與風險評估閉環(huán)管理。團隊擬構(gòu)建“技術(shù)使能-場景牽引-標準引領(lǐng)”的協(xié)同創(chuàng)新體系。預期成果包括形成覆蓋低空經(jīng)濟全鏈條的時空智能技術(shù)矩陣，建立跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合與共享機制，為國家戰(zhàn)略需求下的低空經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供可驗證的技術(shù)路徑與應用示范。基他設(shè)施建設(shè)第資蒙代謝號航系統(tǒng)6控系統(tǒng)實時成圖低空飛行場量應用生態(tài)病害混感平臺場聚感知我貨水利件事比天語一度三品后0自福監(jiān)簧酸務(wù)保障基出設(shè)縫復雜反填各類起降場(點)、充電場配套設(shè)施建設(shè)精度地圖安化檢測恒空監(jiān)銀雁班究方向134圖1.6低空經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)架構(gòu)示意圖第2章低空經(jīng)濟與時空智能的協(xié)同驅(qū)動時空智能作為融合了地理信息系統(tǒng)(GIS)、遙感(RS)、衛(wèi)星導航定位(GNSS)、高效、可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)支撐與核心驅(qū)動力之一。低空飛行活動的本質(zhì)是對三維空間的精細化利用，其安全與效率高度依賴于對空域環(huán)境的精準感知、精確導航和智能管理。時空智能通過提供高精度的時空基準、高保真的三維空域模型和高智能的動態(tài)環(huán)境感知能力，為低空經(jīng)濟的“飛得起、飛得穩(wěn)、管得住”提供了核心保本章旨在系統(tǒng)闡述低空經(jīng)濟與時空智能協(xié)同驅(qū)動的內(nèi)在機理，深入剖析低空經(jīng)濟發(fā)展對時空智能的需求層級，解析時空智能技術(shù)賦能低空經(jīng)濟的核心路徑，并探討低空空域數(shù)字孿生監(jiān)管平臺、低空機場網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)重點與配套保低空經(jīng)濟從業(yè)者的應用探索、測繪地理信息企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新以及科研機構(gòu)的學術(shù)研究提供戰(zhàn)略指引和決策參考。低空經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，本質(zhì)上是對低空空域資源精細化、智能化開發(fā)利用的過程，這必然離不開時空智能提供的精準時空信息服務(wù)作為其“數(shù)字底座”和“感知中樞”,如圖2.1所示。反之，低空經(jīng)濟的廣闊應用場景和復雜技術(shù)挑戰(zhàn)，也為時空智能技術(shù)的創(chuàng)新突破和應用深化提供了前所未有的歷史機遇和強大動能。二者相互依存、相互促進、協(xié)同發(fā)展，共同構(gòu)筑新質(zhì)生產(chǎn)力，開啟經(jīng)濟社會發(fā)展的新篇章。隨著低空經(jīng)濟的深入發(fā)展，時空智能的角色和定位正在發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)提供者”加速向“空間智能服務(wù)商”演進，其核心價值體現(xiàn)在以下幾個方基礎(chǔ)性支撐：時空智能為低空經(jīng)濟活動提供統(tǒng)一、高精度的時空基準和地理信息數(shù)字底座。這包括高精度地圖、三維城市模型、精確實時定位服務(wù)等，是保障低空飛行安全、有序、高效運行的根本基石。低空區(qū)域的規(guī)劃和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對低空經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要，而這離不開時空智能的支撐。全鏈路賦能：時空智能技術(shù)深度融入低空經(jīng)濟的全產(chǎn)業(yè)鏈條和全生命周期。從前期的空域規(guī)劃(劃設(shè)可飛區(qū)、禁飛區(qū))、基礎(chǔ)設(shè)施選址與建設(shè)(如無人機起降場、充換電站),到中期的飛行器導航與避障、運行監(jiān)控與管理，再到后期的多樣化應用場景落地(如物流配送路徑優(yōu)化、巡檢數(shù)據(jù)智能分析),時空智能都發(fā)揮著不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)支持作用。價值倍增器：時空智能不僅僅是提供原始數(shù)據(jù)，更重要的是通過專業(yè)的處理、深度的分析和智能化的應用，將地理空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有高附加值的信息產(chǎn)品和決策支持服務(wù)。例如，通過對遙感影像和地理數(shù)據(jù)的綜合分析，可以為農(nóng)業(yè)保險提供精準的災情評估；通過對城市三維模型的分析，可以優(yōu)化無人機配送網(wǎng)絡(luò)。這種增值服務(wù)能夠顯著提升低空經(jīng)濟活動的效率、效益和安全性，驅(qū)動低空經(jīng)濟整體價值轉(zhuǎn)型方向：面對低空經(jīng)濟帶來的新機遇和新挑戰(zhàn)，測繪地理信息行業(yè)正經(jīng)歷著一場深刻的變革。服務(wù)模式從提供標準化的地圖產(chǎn)品向提供定制化、場景化、智能化的空間解決方案轉(zhuǎn)變；服務(wù)內(nèi)容從靜態(tài)的地理信息描述向動態(tài)的態(tài)勢感知和預測預警延伸；服務(wù)目標從滿足特定行業(yè)需求向支撐經(jīng)濟社會發(fā)展的更廣闊領(lǐng)域拓展。深度嵌入低空經(jīng)濟價值鏈，成為其不可或缺的組成部分，是測繪地理信息行業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展和價值提升的關(guān)鍵路徑。rruE機場圖2.1低空空域分層結(jié)構(gòu)與地面協(xié)同管理示意圖低空經(jīng)濟的規(guī)?；l(fā)展依賴于飛行器制造、運營服務(wù)及配套保障等核心產(chǎn)業(yè)的協(xié)同創(chuàng)新。作為產(chǎn)業(yè)融合的“粘合劑”與“催化劑”,時空智能技術(shù)通過構(gòu)建統(tǒng)一時空基準、提供精準地理信息服務(wù)，可有效實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈橫向板塊的無縫銜接與高效協(xié)同，顯著提升低空經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng)的運行效能與整體價值。在全鏈路產(chǎn)業(yè)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)中，時空智能發(fā)揮著雙重戰(zhàn)略作用：一方面為基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化升級提供核心時空數(shù)據(jù)支撐，另一方面依托其高精度感知技術(shù)與三維建模能力，深度賦能低空空域管理、技術(shù)創(chuàng)新迭代、場景拓展及服務(wù)保障體系建設(shè)。這種協(xié)同發(fā)展遵循“數(shù)據(jù)基石-算法中樞-價值轉(zhuǎn)化”的內(nèi)在邏輯框架，具體體現(xiàn)在以下在上游環(huán)節(jié)，時空智能構(gòu)建標準化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)體系。通過主導技術(shù)標準制定與產(chǎn)品設(shè)計，推動多源傳感器(航測相機、高/多光譜相機、LiDAR、紅外熱成像儀器等)與低空平臺的集成優(yōu)化，建立新型遙感載荷的數(shù)據(jù)格式、精度規(guī)范及作業(yè)標準。該標準化建設(shè)確保全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)質(zhì)量達標，為產(chǎn)業(yè)應用奠定可靠時空數(shù)據(jù)基座。在中游環(huán)節(jié)，時空智能形成核心算法中樞。以低空遙感云平臺為例，通過整合幾何校正、點云處理、三維建模等核心算法，結(jié)合分布式存儲、自動化流水線、智能分析引擎與服務(wù)分發(fā)機制，構(gòu)建一體化智能計算平臺。該平臺作為原始數(shù)據(jù)向高價值信息轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵樞紐，既支撐低空設(shè)施智能化運維，又成為測繪技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的核心載體。在下游環(huán)節(jié)，時空智能驅(qū)動場景化價值轉(zhuǎn)化。通過將專業(yè)處理的低空數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為精細化地理信息產(chǎn)品，實現(xiàn)對智能建造、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等應用場景的深度賦能。無人機智能巡檢重構(gòu)工程運維模式，空間感知技術(shù)優(yōu)化低空物流路徑?jīng)Q策，這種數(shù)據(jù)消費過程實質(zhì)是將時空信息轉(zhuǎn)化為具有高附加值的產(chǎn)業(yè)服務(wù)，最終完成低空經(jīng)濟的社會經(jīng)濟效益轉(zhuǎn)化。2.1數(shù)據(jù)閉環(huán)與價值共創(chuàng)(上游)推動傳感器集成優(yōu)化，參與制定數(shù)據(jù)與作業(yè)標準，為產(chǎn)業(yè)鏈提供高質(zhì)量、標準化的數(shù)據(jù)源頭。測繪技術(shù)賦能低空：時空智能為低空經(jīng)濟的規(guī)劃、建設(shè)、運營和管理提供基礎(chǔ)影像圖、三維模型、導航電子地圖等。低空飛行反哺測繪：低空飛行活動(如無人機遙感、巡檢監(jiān)測)本身就是一種高效的數(shù)據(jù)采集手段，其產(chǎn)生的海量、高頻次的動態(tài)數(shù)據(jù)(如航跡數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、環(huán)境感知數(shù)據(jù))不僅可以用于優(yōu)化和更新測繪產(chǎn)品(如實現(xiàn)實景三維模型的動態(tài)更新，如圖2.2所示),更能催生全新的數(shù)據(jù)服務(wù)需求和商業(yè)模式，例如基于飛行大數(shù)據(jù)的空域流量分析、飛行行為模式挖掘、風險評估等。價值共創(chuàng)：這種數(shù)據(jù)的雙向流動和迭代優(yōu)化，形成了數(shù)據(jù)閉環(huán)，不斷提升雙方的智能化水平，共同創(chuàng)造新的經(jīng)濟價值和社會效益。圖2.2實景三維模型的動態(tài)更新2.2技術(shù)共生與創(chuàng)新迭代(中游)提供核心算法引擎，構(gòu)建智能計算與服務(wù)平臺，實現(xiàn)海量原始數(shù)據(jù)向高價值信息的轉(zhuǎn)化。實時性等方面提出了前所未有的挑戰(zhàn)(如復雜城市環(huán)境下的厘米級導航、海量飛行實時化、網(wǎng)絡(luò)化方向的加速創(chuàng)新和突破。技術(shù)拓展應用：時空智能技術(shù)的進步，特別是人工智能(AI)、數(shù)字孿生、云計算、邊緣計算等與GIS、遙感、GNSS的深度融合，為低空經(jīng)濟開辟了更多新的應用場景和更優(yōu)的解決方案。例如，基于AI的遙感影像智能解譯、基于數(shù)字孿生的飛行模擬與空域優(yōu)化、基于邊緣計算的無人機實時決策等。共生演進：二者在技術(shù)層面相互滲透、相互依賴，形成共生演進的態(tài)勢，共同推動著空天信息技術(shù)體系的整體進步。2.3場景驅(qū)動與服務(wù)升級(下游)賦能智能建造、精準農(nóng)業(yè)、智慧物流、應急管理等多樣化應用場景，將地理空間信息轉(zhuǎn)化為具有高附加值的產(chǎn)品與服務(wù)，驅(qū)動價值實現(xiàn)，如圖2.3所示。光譜儀消費級無人機藥廠醫(yī)院貨畫場站穿越機娛樂觀光全新體驗穿越機偏遠地區(qū)應急響應圖2.2創(chuàng)新驅(qū)動下的低空經(jīng)濟：市場供給與需求概覽場景定義需求：低空經(jīng)濟的多元化應用場景(如前述的物流配送、巡檢監(jiān)測、城市空中交通、應急救援、文旅服務(wù)等)具體定義了時空智能服務(wù)的形態(tài)、內(nèi)容、精度、頻次和響應速度等要求。服務(wù)模式轉(zhuǎn)型：這種場景驅(qū)動的模式，推動測繪地理信息服務(wù)從傳統(tǒng)的“數(shù)據(jù)提供者”角色，向更高級的“空間信息分析與解譯者”、“空間智能解決方案提供商”和“綜合時空信息服務(wù)運營商”轉(zhuǎn)型。測繪企業(yè)需要更深入地理解行業(yè)應用，提供定制化、集成化、智能化的服務(wù)產(chǎn)品。生態(tài)協(xié)同：圍繞特定場景，測繪服務(wù)商需要與飛行器制造商、運營商、通信服務(wù)商、應用開發(fā)商等產(chǎn)業(yè)鏈各方緊密合作，共同構(gòu)建應用生態(tài)。《數(shù)字孿生賦能低空經(jīng)濟研究報告(2024年)》明確指出，低空經(jīng)濟與數(shù)字孿生互相促進、協(xié)同發(fā)展。數(shù)字孿生技術(shù)為低空經(jīng)濟發(fā)展提供技術(shù)支撐，而低空經(jīng)濟則帶動數(shù)字孿生城市向“空地一體”發(fā)展。這正是協(xié)同驅(qū)動邏輯的生動體現(xiàn)。時空智能為低空經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展提供了三大核心能力支撐：構(gòu)建統(tǒng)一的時空基準，作為低空飛行的“度量衡”與“通行證”;實現(xiàn)精細化的空域建模，打造低空環(huán)境的“數(shù)字孿生”與“導航圖”;以及提供動態(tài)化的環(huán)境感知，充當?shù)涂者\行的“千里眼”與“順風耳”。這三大能力共同構(gòu)成了低空經(jīng)濟安全、高效運行的技術(shù)底座，如圖2.4所示。電動垂直起降飛行器直升機電動垂直起降飛行器直升機農(nóng)林植保圖2.3從感知到?jīng)Q策：時空智能成為低空經(jīng)濟的“眼睛”與“大腦”3.1統(tǒng)一時空基準：低空飛行的“度量衡”與“通行證”重要性：在廣闊且日益繁忙的低空空域，統(tǒng)一、高精度的時空基準是確保所有飛行活動安全、有序進行的前提。它如同物理世界的度量衡，為每一架飛行器、每一次飛行活動、每一處地面設(shè)施提供了唯一的、可比較的參照標準。缺乏統(tǒng)一時空基準，將導致飛行器定位不準、航線規(guī)劃混亂、飛行沖突風險劇增，多源數(shù)據(jù)的融合與共享更是無從談起。因此，建立覆蓋低空空域的統(tǒng)一時空基準，是低空經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的首要任務(wù)。技術(shù)路徑：構(gòu)建低空統(tǒng)一時空基準，主要依托以我國自主建設(shè)的北斗衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)(BDS)為核心的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)。為進一步提升定位精度、可靠性和可用性，通常需要結(jié)合地基增強系統(tǒng)，如連續(xù)運行參考站網(wǎng)(CORSNet)。通過在區(qū)域內(nèi)布設(shè)一定數(shù)量的CORS基站，實時接收衛(wèi)星信號并進行差分改正，能夠為用戶提供厘米級甚至毫米級的實時動態(tài)定位服務(wù)和事后高精度定位服務(wù)。目標是構(gòu)建覆蓋服務(wù)區(qū)域的“一張網(wǎng)(統(tǒng)一的定位服務(wù)網(wǎng)絡(luò))、一標準(統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式與服務(wù)標準)、一平臺(統(tǒng)一的服務(wù)與管理平臺)”的高精度定位服務(wù)體系。統(tǒng)一時空基準的應用價值貫穿低空經(jīng)濟的各個環(huán)節(jié)：·航線規(guī)劃與飛行監(jiān)控：為無人機、eVTOL等飛行器提供精確的四維(三維空間+時間)航跡規(guī)劃與跟蹤能力，確保其按照預定航線飛行，并為監(jiān)管平臺提供可靠的監(jiān)控依據(jù)?！た沼蚬芾恚涸诮y(tǒng)一的時空框架下，精確劃設(shè)禁飛區(qū)、限制區(qū)、電子圍欄等，實現(xiàn)空域資源的精細化管理?！せA(chǔ)設(shè)施建設(shè)：為低空飛行所需的起降場、充電樁、通信基站等地面設(shè)施的選址、建設(shè)和維護提供精確的地理空間參考?！ざ嘣磾?shù)據(jù)融合：確保來自不同傳感器、不同平臺的地理空間數(shù)據(jù)(如遙感影像、雷達數(shù)據(jù)、飛行器軌跡)能夠在統(tǒng)一的坐標系下進行融合、分析與浙江省在推進實景三維浙江建設(shè)中，強調(diào)夯實統(tǒng)一時空基底，為無人機飛行與監(jiān)管服務(wù)平臺提供支撐，并主動對接交通部門，謀劃全省北斗導航定位“一張網(wǎng)、一標準、一平臺”建設(shè)，為低空安全飛行提供堅實的數(shù)據(jù)支撐與技術(shù)保障，是該領(lǐng)域?qū)嵺`的典型案例。3.2精細化空域建模：低空環(huán)境的“數(shù)字孿生”與“導航圖”核心內(nèi)涵：精細化空域建模是指利用實景三維建模、建筑信息模型(BIM)、城市信息模型(CIM)、激光雷達(LiDAR)掃描、傾斜攝影測量等先進技術(shù)手段，構(gòu)建一個高精度、多尺度、動態(tài)更新的城市及低空空域三維數(shù)字孿生環(huán)境。這個數(shù)字孿生體不僅是對物理世界的真實復現(xiàn)，更是包含了豐富語義信息和時空屬性的智能化模型，是低空飛行的“導航圖”和管理決策的“沙盤”。一個完善的低空空域數(shù)字孿生模型應包含以下關(guān)鍵要素：◆建筑物與構(gòu)筑物：精確的三維模型，包含位置、高度、輪廓、結(jié)構(gòu)材質(zhì)等信息，特別是高層建筑、塔吊、橋梁等關(guān)鍵障礙物。·重要基礎(chǔ)設(shè)施：電力線、通信塔、交通標志、機場、起降點等。+動態(tài)要素：移動的車輛、行人、其他飛行器(通過傳感器數(shù)據(jù)實時接入)。限制區(qū)、禁飛區(qū))、固定航路、航線通道、進離場程序等。氣象信息：風場、溫度、濕度、能見度等(可實時或準實時更新)。技術(shù)挑戰(zhàn)：實現(xiàn)大規(guī)模、高精度、高鮮度的低空空域建模面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，包括：大范圍三維數(shù)據(jù)的快速獲取與處理、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合與一致性表達、模型的輕量化與高效可視化、語義信息的自動提取與賦予、模型的持續(xù)動態(tài)更新機制空域規(guī)劃與管理：在數(shù)字孿生環(huán)境中，可以直觀地進行空域劃設(shè)、航線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、飛行間隔標準制定、空域容量評估，實現(xiàn)空域資源的可視化、可量化、可計算管理。例如，重慶市構(gòu)建的低空實景三維“四張圖”(空域圖、設(shè)施圖、產(chǎn)業(yè)圖、場景圖)為城市空域精細化管理提供了有力支撐。飛行模擬與驗證：為飛行器研發(fā)單位提供高保真的模擬環(huán)境，用于測試飛行控制算法、導航系統(tǒng)性能、障礙物規(guī)避策略，以及驗證新航線的安全性和可行性。低空基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃：結(jié)合地形、地物、空域限制、電磁環(huán)境等因素，在三維環(huán)境中科學評估和規(guī)劃無人機起降場站、eVTOL樞紐、充換電設(shè)施、通信基站、導航信標等的最佳位置與布局。深圳市利用實景三維技術(shù)探索分析城市空間，優(yōu)化起降場點布局和航路劃設(shè)。應急響應支持：在發(fā)生自然災害或突發(fā)事件時，能夠快速調(diào)取或生成災區(qū)的精細化三維場景，疊加實時災情信息，為救援力量部署、救援路線規(guī)劃、避難場所選擇等提供直觀的決策支持。3.3動態(tài)化環(huán)境感知：低空運行的“千里眼”與“順風耳”目標：動態(tài)化環(huán)境感知的核心目標是實現(xiàn)對低空飛行環(huán)境中各類靜態(tài)和動態(tài)要素的實時、精準、全方位監(jiān)測與理解。這包括但不限于氣象條件(風、雨、雪、霧、湍流)、固定障礙物(建筑物、高塔、電線)、移動障礙物(其他飛行器、鳥類)、地實現(xiàn)空域高效協(xié)同運行的關(guān)鍵。實現(xiàn)全面動態(tài)感知依賴于多種技術(shù)的協(xié)同工作：◆多源傳感器融合：集成機載傳感器(如視覺攝像頭、毫米波雷達、激光雷達LiDAR、紅外傳感器)與地面感知設(shè)備(如氣象雷達、ADS-B地面站、場面監(jiān)視雷達、高清監(jiān)控攝像頭、聲學傳感器)。通過數(shù)據(jù)融合算法，綜合不同傳感器的優(yōu)勢，彌補單一傳感器的不足，形成更完整、更可靠的環(huán)境認◆人工智能分析：應用先進的人工智能算法，特別是計算機視覺和機器學習技術(shù)。例如，利用AI圖像識別算法從攝像頭數(shù)據(jù)中檢測和分類障礙物；利用目標檢測與跟蹤算法監(jiān)控其他飛行器的動態(tài)；利用點云分割與識別技術(shù)術(shù)，確保機載傳感器獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r回傳至地面控制中心或云端平臺。同時，需要強大的邊緣計算或云計算能力，對海量感知數(shù)據(jù)進行快速處理、分析和解譯，生成可供飛行決策或監(jiān)管使用的信息。自主飛行與智能避障：為無人機、eVTOL等智能飛行器提供實時的、精確的環(huán)境信息，使其能夠自主判斷飛行路徑上的潛在風險，并執(zhí)行有效的規(guī)避動作，從而顯著提升自主飛行的安全性和可靠性。動態(tài)風險評估與預警：通過持續(xù)監(jiān)測飛行環(huán)境，系統(tǒng)可以實時評估潛在的碰撞風險(如與其他飛行器或障礙物的距離過近)、惡劣氣象條件(如突發(fā)的強風、低能見度)等，并向飛行器或操作員發(fā)出預警，以便及時采取應對措施?？沼驊B(tài)勢監(jiān)控：為低空空域管理部門提供一個全面的、動態(tài)的空域飛行活動態(tài)勢圖。通過整合所有飛行器的位置信息、航行狀態(tài)以及環(huán)境感知數(shù)據(jù)，監(jiān)管者可以實時掌握空域使用情況，及時發(fā)現(xiàn)異常飛行行為，提升空域監(jiān)管效率。協(xié)同交通管理：在未來高密度的城市空中交通場景下，動態(tài)環(huán)境感知是實現(xiàn)多飛行器協(xié)同運行、避免空中擁堵、優(yōu)化整體空域資源利用率的基礎(chǔ)。第3章低空智能感知核心技術(shù)與系統(tǒng)架構(gòu)低空經(jīng)濟當下的快速發(fā)展熱潮方興未艾，然而目前行業(yè)的主要注意力集中在裝更是如何構(gòu)建能夠全面感知、智能分析、精準決策的低空智能數(shù)據(jù)底座的問題，如圖3.1所示。在這其中，低空智能感知技術(shù)作為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁，圖3.4低空智能感知核心技術(shù)全景示意圖數(shù)字孿生是建立物理實體的屬性、行為、與其他實體交互的方式及其他物理性實時感知現(xiàn)實動態(tài)的低空環(huán)境的虛擬副本。通過綜合運用多源感知、動態(tài)建模、仿真與可視化技術(shù)，這樣一個全息數(shù)字空域不僅能實時精準地再現(xiàn)低空飛行器、基礎(chǔ)設(shè)施、通信導航監(jiān)視設(shè)備、低空電磁環(huán)境及氣象變化等關(guān)鍵要素的動態(tài)全貌，更能支撐復雜的模擬推演、風險預警與智能決策，進而全面提升低空運行安全、效率和管理水平。為了實現(xiàn)這樣的數(shù)字孿生平臺，需要實現(xiàn)多方面的技術(shù)整合協(xié)作，包括多源感知與數(shù)據(jù)融合技術(shù)、高精度動態(tài)建模、高級仿真推演技術(shù)以及基于增強現(xiàn)實的可視化交互技術(shù)等等。數(shù)字孿生可作為低空經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施的全生命周期管理平臺，其覆蓋設(shè)計測試、交付運營、巡檢運維、維修升級等多個階段，通過不斷積累數(shù)據(jù)以供版本迭代，能夠不斷優(yōu)化低空系統(tǒng)的性能和效率。其次，低空數(shù)字孿生可以作為智能與自主決策算法的試驗場，通過提供智能體決策與環(huán)境反饋數(shù)據(jù)，其能夠支持當下許多基于強化學習的方法的訓練、測試和實際應用。除此以外，面對許多可能導致人員受傷、設(shè)施損壞的高風險測試場景，其能夠提供安全的操作環(huán)境，從而保證在現(xiàn)實世界中的安全運行，如圖3.2所示?？梢暠磉_可視表達充電站機里通信基站她惡雷達藍源圖3.5空域數(shù)字孿生賦能產(chǎn)品迭代與智慧決策如果說數(shù)字孿生平臺是低空智能感知核心技術(shù)堅實的骨架，那么組網(wǎng)協(xié)同感知則構(gòu)成其肌體，其通過分布式的傳感器捕捉低空環(huán)境全方位、多維度、立體化的實時信息。這一層面的核心在于突破單一傳感器的感知局限，通過協(xié)同組網(wǎng)的方式充實現(xiàn)感知與規(guī)劃的協(xié)同演進，進而為數(shù)字孿生平臺注入高效、精準的數(shù)據(jù)。要實現(xiàn)組網(wǎng)協(xié)同感知，首先要解決多元異構(gòu)的感知節(jié)點之間的互聯(lián)和配合。協(xié)同感知涉及的傳感器可以分為靜態(tài)的原位傳感器和搭載于移動飛行平臺上的動態(tài)傳感器，如圖3.3所示。靜態(tài)的固定感知節(jié)點大多數(shù)情況是地基的，如布設(shè)在關(guān)鍵航路沿線、核心空域和重要設(shè)施附近的地面雷達站、全景/熱成像監(jiān)控攝像頭、以及局部氣象傳感器等，形成對固定區(qū)域的常態(tài)化、連續(xù)性的監(jiān)測。與之相對，無人機、eVTOL等低空飛行器則是移動的感知節(jié)點，通過耦合高清航測相機、激光雷達、高/多光譜相機、4DRadar、慣性測量單元(IMU)、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)等，對特定區(qū)域進行近距離、高分辨率、快速的動態(tài)數(shù)據(jù)采集，靈活響應特定區(qū)域的感知需求。低空協(xié)同感知組網(wǎng)，則是通過大規(guī)模輸入輸出(MassiveMultipleInputMultipleOutput,MassiveMIMO)技術(shù)，將無人機作為通訊節(jié)點接入整個通訊鏈路，從而實現(xiàn)高速、可靠的通信鏈路，形成一個靈活的通信感知一體化網(wǎng)絡(luò)，進一步支持低空環(huán)境的整體態(tài)勢感知。針對整體態(tài)勢的理解和特定感知任務(wù)，智能調(diào)度機制會將感知任務(wù)分解到各任務(wù)節(jié)點，并充分考慮各節(jié)點的性能異同，以最優(yōu)、最經(jīng)濟的方式完成態(tài)勢感知任務(wù)。任務(wù)分配任務(wù)分配地面營達站氣象傳哪器云運節(jié)點協(xié)同組網(wǎng)光潛飲圖3.6空地協(xié)同組網(wǎng)突破單點感知局限低空環(huán)境的復雜性和動態(tài)性，以及低空任務(wù)的多樣性，對感知系統(tǒng)的全面性和準確性提出了極高要求。單一傳感器往往只能捕捉到場景的某個側(cè)面，難以形成完整可靠的認知，而過多的數(shù)據(jù)往往又會造成冗余，且不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)往往不具備統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)。因此，在組網(wǎng)協(xié)同感知獲取海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之后，必然需要數(shù)其核心目標是生成比任何單一數(shù)據(jù)源都要更加準確、完整、可靠的場景描述。在進行融合步驟之前，首先要確保輸入數(shù)據(jù)在時間和空間基準上的一致性。這一步通常通過精確的傳感器檢校參數(shù)、高精度GNSS/IMU數(shù)據(jù)以及特征點匹配等技術(shù)將多源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一的地理坐標系中。對于動態(tài)的場景感知，還需要確保不同數(shù)據(jù)源在時間上的嚴格同步，以便正確關(guān)聯(lián)和分析目標的運動和變化。在完成數(shù)據(jù)的時空基準對齊后，還需要對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行多尺度的特征提取，以獲得最具代表性和區(qū)分度的信息。而后，這些多維度特征信息將匯入“載荷探測信息融合”的核心處理單元。信息的融合可以發(fā)生在不同的階段，根據(jù)不同的任務(wù)，有時會采取不同階段的融合策略，包括幾何基元級別的融合、特征級別的融合以及決策級別的融合等等。此階段的目標主要是對這些異構(gòu)的特征進行有效的整合和關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)信息之間的交叉印證，進一步增強信息的可信度，如圖3.4所示。載荷探測信息融合態(tài)勢感知模型構(gòu)建載荷探測信息融合多尺度轉(zhuǎn)征棵取多尺度轉(zhuǎn)征棵取圖3.7多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)統(tǒng)一場景認知經(jīng)過數(shù)字底座的構(gòu)建、組網(wǎng)協(xié)同感知的全域數(shù)據(jù)獲取以及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的深度信息提煉，低空智能感知體系最終邁向價值實現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——遙感智能解譯與決策支持。這一層面聚焦于如何經(jīng)過融合處理的高維特征數(shù)據(jù)中提取深層次的語義智能的決策輔助，真正實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價值的轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期閉環(huán)。在產(chǎn)品端，依托機器學習和深度學習算法，可以實現(xiàn)對多模態(tài)融合數(shù)據(jù)進行自動分析和語義理解的過程，賦能各個場景中的算法類產(chǎn)品轉(zhuǎn)化，如圖3.5所示。智能化解譯涵蓋低空遙感影像的圖像分類、目標檢測、圖像分割、變化監(jiān)測等基礎(chǔ)任務(wù)，其對城市交通、農(nóng)林植保、國土監(jiān)測、建筑施工等場景皆具有重要意義。在此背景下，各類視覺-語言大模型(LargeVision-LanguageModel,LVLM)的蓬勃發(fā)展，正推動智能化解譯領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性進展。這些模型除了具備大模型的強大性能和場景泛化能力，還通過融合視覺與語言模態(tài)，實現(xiàn)同時理解復雜視覺信息以及其對應的描述性文本。因此，其拓展出了如視頻理解、基于文本的圖像檢索等全新的任務(wù)形態(tài)，而此類新的任務(wù)又會為智能解譯產(chǎn)品賦予新的生命力。在此基礎(chǔ)上，測繪遙感領(lǐng)域開始了針對構(gòu)建低空應用的多模態(tài)大模型的嘗試，以期進一步提升場景任務(wù)的自動化處理能力和智能化水平。智能決策支持系統(tǒng)則在智能解譯的基礎(chǔ)上，面向低空空域相關(guān)管理部門，進一步整合領(lǐng)域知識、運行規(guī)則和相關(guān)法律法規(guī)，形成應急事件響應語料庫，構(gòu)建低空經(jīng)濟領(lǐng)域知識圖譜，將飛行器、航路、空域、法規(guī)、基礎(chǔ)設(shè)施、氣象等實體及其相互關(guān)系以結(jié)構(gòu)化的方式進行組織和存儲，從而支持復雜的關(guān)聯(lián)分析。通過結(jié)合大型語言模型強大的理解和生成能力，為決策人員提供對相關(guān)制度規(guī)定的快速查詢、復雜場景的深度解答、方案的自動生成與評估等等便利，進而顯著提高人機交互效率和決策質(zhì)量。圖像分類圖像分割目標檢測變化檢測圖3.8四大基礎(chǔ)任務(wù)賦能九大應用場景總結(jié)低空智能感知核心技術(shù)體系是一個層層遞進、協(xié)同工作的技術(shù)框架，以時空智能技術(shù)為核心，結(jié)合信息科學、計算機科學、信息與通信工程等學科領(lǐng)域，為低空經(jīng)濟的高效、安全、智能化運轉(zhuǎn)提供核心支撐。通過整合空-地多源傳感器產(chǎn)生的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，深度挖掘多模態(tài)信息，最終實現(xiàn)消費者端和企業(yè)端的雙重價值實現(xiàn)，是低空經(jīng)濟數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施未來建設(shè)的重點。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合作為低空經(jīng)濟與時空智能遙感協(xié)同發(fā)展的核心支撐技術(shù)，正引領(lǐng)低空經(jīng)濟從單一維度向多維立體、從離線處理向?qū)崟r智能的方向演進。通過整合遙感影像、IoT傳感器數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)專題數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合構(gòu)建了高精度、高時效性的時空數(shù)據(jù)底座，成為低空智能感知網(wǎng)的“神經(jīng)中樞”,為城市低空機場建設(shè)、災害監(jiān)測預警、基礎(chǔ)設(shè)施智能巡檢等應用場景提供全方位的數(shù)據(jù)支持與決策依據(jù)。本章節(jié)將系統(tǒng)闡述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的技術(shù)架構(gòu)、應用場景及價值，并提出未來發(fā)展趨勢與建議。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在低空經(jīng)濟領(lǐng)域特指將來自不同傳感器、不同平臺、不同時空維度的數(shù)據(jù)進行有機整合，以形成統(tǒng)一、完整、高精度的時空數(shù)據(jù)表示。從技術(shù)內(nèi)涵看，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合包含三個關(guān)鍵層次：數(shù)據(jù)級融合(原始數(shù)據(jù)層面)、特征級融合(提取特征層面)和決策級融合(分析決策層面),各層次融合具有不同的優(yōu)勢與適用場景。在低空經(jīng)濟中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合需解決的核心問題包括：異構(gòu)數(shù)據(jù)的時在數(shù)據(jù)來源方面，低空多模態(tài)數(shù)據(jù)融合主要整合三類核心數(shù)據(jù)：低空遙感數(shù)據(jù) 據(jù)(氣象、溫濕度、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測、交通流量等實時傳感器數(shù)據(jù))以及業(yè)務(wù)專題數(shù)據(jù)(規(guī)劃、土地、人口、經(jīng)濟等屬性數(shù)據(jù)),如圖3-1-1所示?？臻g空間圖3-1-1低空多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的全方位感知示意圖這些數(shù)據(jù)在空間覆蓋范圍、時間分辨率、數(shù)據(jù)維度和感知精度上各有所長，通周期性覆蓋的宏觀信息，而IoT數(shù)據(jù)則能補充地面或近地面的高頻率、高精度微觀動態(tài)信息，兩者結(jié)合可實現(xiàn)“空天地一體化”的全方位感知。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在低空經(jīng)濟中的核心技術(shù)架構(gòu)包含三大核心模塊：時空數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、三維GIS集成與實時融合質(zhì)量控制。這三個模塊相互支撐、協(xié)同工作，形成完整的數(shù)據(jù)融合處理閉環(huán)。時空數(shù)據(jù)庫構(gòu)建是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)，其技術(shù)架構(gòu)主要包括：數(shù)據(jù)采集與預處理(輻射校正、幾何配準、時間戳同步)、分布式存儲(采用云原生架構(gòu)實現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)存儲與動態(tài)擴展)、時空索引與查詢(支持多維度時空檢索與快速調(diào)用)。在低空經(jīng)濟場景中，時空數(shù)據(jù)庫需特別適應高頻、多源數(shù)據(jù)的動態(tài)更新特性。例如，數(shù)簡科技的“簡算數(shù)擎”技術(shù)通過免切片模式實現(xiàn)遙感原始數(shù)據(jù)動態(tài)按需處理，避免全量預處理的冗余成本，使數(shù)據(jù)服務(wù)周期從數(shù)日縮減為秒級。此外，根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級與空域管理需求，需設(shè)計智能數(shù)據(jù)調(diào)度機制，確保關(guān)鍵區(qū)域(如災害監(jiān)測、基礎(chǔ)設(shè)施巡檢)的數(shù)據(jù)獲取與更新。三維GIS集成是實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)空間可視化與分析的核心。其技術(shù)架構(gòu)主要包括：多源數(shù)據(jù)空間配準(投影變換、控制點匹配、沖突檢測)、三維模型構(gòu)建與輕量化(采用Cesium引擎優(yōu)化大規(guī)模三維數(shù)據(jù)渲染)、全空間分析工具(通視分析、日照分析、地下管線檢測等)。在低空經(jīng)濟場景中，三維GIS需支持遙感影像與IoT數(shù)據(jù)的實時疊加展示，以及多模態(tài)數(shù)據(jù)的空間語義關(guān)聯(lián)。例如，MapGIS平臺通過“一碼多態(tài)”實體構(gòu)建與圖譜關(guān)聯(lián)技術(shù)，將地理實體的空間關(guān)系與業(yè)務(wù)屬性進行統(tǒng)一表達，實現(xiàn)“人理解”向“人機兼容理解”的轉(zhuǎn)變。同時，三維GIS還需支持大規(guī)模物聯(lián)設(shè)備的接入與管理，如數(shù)字政通的“星揆計劃”構(gòu)建了“5+2”系統(tǒng)服務(wù)平臺，集成飛控作業(yè)系統(tǒng)、影像智能分析系統(tǒng)和全息智能感知平臺，實現(xiàn)城市空間數(shù)據(jù)的動態(tài)更新與多部門共享。實時融合質(zhì)量控制是確保多模態(tài)數(shù)據(jù)融合可靠性與實用性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。其技術(shù)架構(gòu)主要包括：數(shù)據(jù)流式處理(采用ApacheFlink等流式計算框架)、輕量化AI模型(模型剪枝、量化技術(shù))、邊緣-云協(xié)同計算(復雜任務(wù)云端處理、實時任務(wù)邊緣處理)、異常值檢測與數(shù)據(jù)一致性驗證(基于深度學習的質(zhì)量評估模塊),如圖3-1-2所示。在低空經(jīng)濟場景中，實時質(zhì)量控制需滿足毫秒級響應需求，例如防撞系統(tǒng)中檢測并避開迎面而來的物體。中電信AI申請的多模態(tài)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)專利通過深度學習與算法優(yōu)化手段，創(chuàng)建多模態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量指標并設(shè)置相應的質(zhì)量檢測任務(wù)，生成并展示質(zhì)量檢測報告，為決策者提供可靠依據(jù)。同時，質(zhì)量控制還需考慮數(shù)據(jù)安全與隱私保護，如邊緣計算節(jié)點集成硬件級加密(安全芯片)和動態(tài)訪問控制機制，防止敏感數(shù)據(jù)泄露。實時融合質(zhì)量控制圖3-1-2低空多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)框架示意圖3.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在低空經(jīng)濟典型場景中的應用價值業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為各場景提供精準的數(shù)據(jù)支持與智能決策能力。根據(jù)應用場景需求的不同，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合可采取不同的融合策略與技術(shù)路徑，以實現(xiàn)最優(yōu)效果。在城市低空機場建設(shè)場景中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合通過整合無人機遙感影像、地面地形數(shù)據(jù)、氣象IoT數(shù)據(jù)及空域管理信息，構(gòu)建城市三維數(shù)字孿生模型，支持機場選址規(guī)劃與空域航線設(shè)計。例如，深圳“5G-A+毫米波+衛(wèi)星”空天地一體化網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合無人機遙感與IoT數(shù)據(jù)，形成低空數(shù)字底座，為城市空中交通、航空救援等場景提供精準空間參考。這種融合使機場建設(shè)能夠更充分考慮城市空間結(jié)構(gòu)、環(huán)境影響與空域資源利用，提高建設(shè)效率與安全性。在災害監(jiān)測場景中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合通過遙感影像與IoT數(shù)據(jù)的時空關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)災害的動態(tài)監(jiān)測、風險評估與應急決策。例如，中國地質(zhì)大學構(gòu)建的地震災害知識圖譜，融合遙感影像、地質(zhì)/氣象IoT數(shù)據(jù)、社交媒體文本等多模態(tài)信息，通過計算詞向量語義相似度實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合與統(tǒng)一表達，為地震災害損失評估、應急鏈決策支持及次生災害推理提供有效工具。在洪澇災害監(jiān)測中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合結(jié)合遙感AI與專業(yè)模型能力，實現(xiàn)灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)的智能化自動提取、需耗水預測預報、作物長勢分析等，提升災害監(jiān)測的精準性和預警的及時性。這種融合使災害監(jiān)測從靜態(tài)分析向動態(tài)預測轉(zhuǎn)變，大大縮短了應急響應時間，如重慶洪澇監(jiān)測服務(wù)周期從數(shù)日在基礎(chǔ)設(shè)施智能巡檢場景中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合顯著提升了巡檢效率與精準度。智洋創(chuàng)新申請的基于多模態(tài)特征融合的輸電線路運維專利，通過自適應視覺特征分支、自適應文本特征分支以及跨模態(tài)融合模塊，結(jié)合KL散度和Wasserstein距離實現(xiàn)模態(tài)特征的精準對齊，使輸電線路缺陷識別準確率提升至95%以上，百公里巡檢人力成本從30人天降至3-5人天。在水利工程中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合通過無人機搭載衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù)，實現(xiàn)堤防和大壩的工程安全狀態(tài)監(jiān)測，提升風險綜合研判能力。這種融合使基礎(chǔ)設(shè)施巡檢從人工為主向智能為主轉(zhuǎn)變，大大降低了人力成本與安全風在城市生態(tài)監(jiān)測與河湖水利監(jiān)測場景中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合通過遙感與1oT環(huán)境傳感器的協(xié)同，實現(xiàn)生態(tài)要素的全面感知與精準評估。生態(tài)環(huán)境部通過融合多源遙感時序數(shù)據(jù)與多光譜智能識別技術(shù)，構(gòu)建秸稈焚燒污染風險量化評估模型，準確率≥0.70,為污染防控提供科學依據(jù)。丹麥技術(shù)大學的無人機河流監(jiān)測系統(tǒng)，通過搭載雷達測高儀、聲吶、水穿透雷達和多普勒雷達，實現(xiàn)了對河流水面高程、水深和流速的高精度測量，為洪澇預警、水資源管理提供了全新解決方案。這種融合使生態(tài)監(jiān)測從單一指標向綜合評估轉(zhuǎn)變，提高了管理決策的科學性和有效性，如圖3-1-3所示。在城市更新場景中，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合通過實景三維建模與物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的結(jié)合，實現(xiàn)城市空間的精細化管理和更新規(guī)劃。例如，深圳市龍崗區(qū)通過數(shù)字孿生技術(shù)，整合城市治理、公共服務(wù)、經(jīng)濟發(fā)展等多個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對城市運行狀態(tài)的全面監(jiān)測和快速響應，提升了城市治理的精細化水平。這種融合使城市更新從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變，提高了規(guī)劃的精準性和實施效率。災害監(jiān)測災害監(jiān)測城市更新多模態(tài)隱合散屬圖3-1-3低空多模態(tài)數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的多場景應用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)正朝著更加智能化、個性化、實時化的方向發(fā)展。未來三年，隨著AI大模型、邊緣計算與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合將實技術(shù)發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，AI大模型將深度融入多模態(tài)數(shù)據(jù)融合流程，通過跨模態(tài)注意力機制、遷移學習等技術(shù)，實現(xiàn)更復雜的特征關(guān)聯(lián)與語義理解。例如，中科云圖將DeepSeek大模型與低空遙感技術(shù)結(jié)合，有效克服了傳邊緣計算與輕量化模型將推動多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的實時化，無人機搭載可插拔算力模塊(如FPGA加速卡、NPU芯片),結(jié)合流式計算框架(ApacheFlink)和模型壓縮技術(shù)(知識蒸餾、量化),實現(xiàn)毫秒級響應與低延遲處理。第三，三維GIS與數(shù)字孿生的深度融合，構(gòu)建更精細、更動態(tài)的低空數(shù)字底座，支持復雜場景的模擬推演與決策優(yōu)化。例如，華為云的數(shù)字孿生城市案例，通過三維建模與實時數(shù)據(jù)可視化，實現(xiàn)了對城市運行狀態(tài)的精準映射與動態(tài)監(jiān)測。異構(gòu)數(shù)據(jù)對齊的復雜性、邊緣計算算力與能耗的平衡、實時數(shù)據(jù)流處理的低延遲要求。例如，無人機邊緣計算設(shè)備受限于體積和重量，難以應對突發(fā)的高負載任務(wù)，需通過動態(tài)算力預測與擴展模塊自動安裝/卸載實現(xiàn)資源優(yōu)化。此外，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的魯棒性和泛化能力仍需提升，特別是在復雜環(huán)境(如城市峽谷、惡劣天氣)下的數(shù)據(jù)可靠性保障。非技術(shù)挑戰(zhàn)主要包括：政策法規(guī)滯后、數(shù)據(jù)共享機制不健全、安全與隱私保護難題。當前低空經(jīng)濟空域管理仍以靜態(tài)審批為主，跨區(qū)域協(xié)調(diào)機制缺失，難以滿足阻礙了智慧空管系統(tǒng)的建設(shè)。同時，低空飛行涉及大量敏感地理信息和個人數(shù)據(jù)，如何在確保安全的前提下實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與流動，仍是亟待解決的難題。隨著低空經(jīng)濟的發(fā)展，無人機低空遙感已成為對地觀測的重要手段，廣泛應用于測繪、農(nóng)業(yè)、城市管理、應急響應等多個領(lǐng)域。由此產(chǎn)生的低空遙感數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長，數(shù)據(jù)類型也日益豐富，包括可見光影像、紅外影像、高光譜影像、激光雷達(LiDAR)點云等。然而，如此海量多模態(tài)的低空遙感數(shù)據(jù)也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和信息提取方法帶來了巨大挑戰(zhàn)。各行業(yè)對低空遙感數(shù)據(jù)的智能化、精細化解譯需例如，在城市管理中，需要快速準確地識別違章建筑、監(jiān)測交通流量；在精準農(nóng)業(yè)中，需要實時評估作物長勢、診斷病蟲害。傳統(tǒng)遙感分析方法往往依賴人工判讀或基于小樣本訓練的專用模型，難以滿足大規(guī)模、復雜動態(tài)場景下的應用需求。在此背景下，以Transformer架構(gòu)為代表的人工智能大模型，或稱基礎(chǔ)模型 (FoundationModels,FMs)憑借其強大的特征學習能力、泛化能力和多任務(wù)處理能力，在自然語言處理和計算機視覺領(lǐng)域取得了突破性進展，如圖3-2-1所示。將大模型技術(shù)引入低空遙感領(lǐng)域，研究低空遙感智能感知大模型，對于提升數(shù)據(jù)解譯的自動化和智能化水平，賦能各行業(yè)應用，具有重要的科學價值和廣闊的實踐前景。感知規(guī)劃語義地圖高維特征宏現(xiàn)規(guī)劃中框決策圖3-2-9“快思慢想”:分布式低空智能感知框架數(shù)據(jù)特性低空影像通常具有極高的空間分辨率，但也伴隨著視角多變、光照和天氣條件復雜、小目標密集且尺度變化大等問題。與傳統(tǒng)無人機攝影測量的數(shù)據(jù)獲取方式不同，無人機平臺的靈活性使得拍攝傾斜影像成為常態(tài)，這對模型的魯棒性和視角不變性提出了更高要求。樣本獲取與標注高質(zhì)量、大規(guī)模、多樣性的低空遙感標注樣本庫建設(shè)相對滯后。標注工作耗時低空遙感領(lǐng)域在業(yè)務(wù)中積累的樣本量遠小于計算機視覺領(lǐng)域的數(shù)十億圖像數(shù)據(jù)集，亟須構(gòu)建億級高質(zhì)量樣本。模型泛化能力低空場景(如城市峽谷、茂密森林、災后廢墟)的復雜性遠超普通自然圖像。目標尺度差異巨大，從單個行人到大片建筑群；遮擋、陰影、相似地物干擾等問題普遍存在，增加了智能解譯的難度。如何構(gòu)建一個能夠適應不同地域特征、不同傳感器參數(shù)(如光譜響應、分辨率)、不同任務(wù)場景(如城市、農(nóng)村、山區(qū))的大模型，是提升實用性的關(guān)鍵。目前，許多模型在特定數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異，但在未知場景下的泛化能力仍有不足。實時性與效率許多低空遙感應用，如應急響應、實時監(jiān)控、動態(tài)目標跟蹤等，對解譯結(jié)果的實時性有極高要求。同時，無人機單次作業(yè)即可產(chǎn)生TB級數(shù)據(jù)，如何在保證精度的前提下實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理，是一個重要挑戰(zhàn)，如圖3-2-2所示。大模型賦能場景理解低空復雜場景實時解譯高維語義表征空間映射海量無監(jiān)督低空遙感數(shù)據(jù)模型輕量化部署地地通信拒止場景快速響應針對場景快迭代y提示詞對齊用戶偏好圖3-2-10低空遙感智能解譯核心挑戰(zhàn)遙感大模型定義遙感大模型(RemoteSensingFoundationModels,RSFMs)通常指利用