匹配低空应用场景的重庆大数据湖一体化平台建设探索与实践

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1 匹配低空应用场景的重庆大数据湖一体化平台建设探索与实践 【摘要】低空数据交易呈现“政策+技术+场景”协同发展态势。国家层面目前在加 速推进数据确权与交易标准制定，明确低空数据作为新型生产要素的战略定位，福 建、广东等试点地区探索跨境流通机制。技术层面依托区块链存证、智能合约等技术 实现飞行轨迹、气象信息等实时数据的脱敏处理与秒级交易，数智低空大脑系统推动 数据清洗效率提升 60%。应用场景向多领域纵深拓展，物流领域形成无人机航线动态 定价模型，农业领域建立病虫害识别数据集交易平台，城市治理领域开发低空安防数 据包产品。2025 年市场规模预计突破 800 亿元，催生空域风险评估、航路数字孪生等 新兴服务，但数据隐私保护和跨境流通规则仍是关键突破点。 一、引言：低空数据交易发展趋势概况 1.1 政策驱动标准化进程 国家部委加速推进低空数据确权与交易机制建设，工信部牵头制定飞行轨迹、气 象信息等核心数据交易标准，推动建立分级分类的交易目录体系。 国务院明确将低空数据纳入新型生产要素管理范畴，支持福建、广东等试点地区 开展数据跨境流通试验。 1.2 技术赋能价值释放 依托数智低空大脑系统，实现飞行器状态、空域动态等实时数据的清洗脱敏与区 块链存证，数据交易响应速度提升至毫秒级。 2025 年低空经济规模突破 1.5 万亿，催生航路规划、风险预警等数据服务新业态 56。 1.3 应用场景深度融合 城市空中交通(UAM)领域形成飞行器性能数据交易市场，农业植保领域建立病虫 害识别数据集交易平台，应急救援领域开发实时态势感知数据包产品。预计 2026 年低 空数据交易规模将占整体数字经济交易量的 12%。 2 二、行业数据治理痛点与建设必要性 2.1 低空产业数据治理现存问题 在低空产业蓬勃发展的背景下，数据治理却面临着严峻挑战。数据碎片化困境尤 为突出，植保、吊装、物流等垂直场景的数据各自存储于独立系统中，就像一个个孤 立的信息孤岛，相互之间缺乏有效沟通与联系。这种碎片化不仅导致数据难以整合利 用，更使得跨场景的协同作业变得异常困难。 标准化缺失是另一个关键问题。当前，低空产业缺乏统一的数据质量标准、开发 规范与管理体系。不同企业、不同系统的数据格式、编码规则、采集频率等各不相 同，数据的一致性和准确性难以保障。这就如同不同国家使用不同的语言和度量单 位，极大地阻碍了数据的交流与共享。 应用效能瓶颈也严重制约着低空产业的发展。历史数据与新业务系统兼容性差， 使得大量宝贵的历史数据无法有效利用。同时，面对动态变化的场景需求，传统的数 据处理模式响应滞后，难以满足实时性、精准性的业务需求。 全周期管理断层使得数据从汇聚、存储、管理、使用到运营的全链条存在断裂。 数据价值无法得到充分释放，数据资产的潜力未能有效挖掘，造成了资源的极大浪 费。 图 1：数据交易成为低空行业数据平台建设主要驱动因素 3 2.2 平台建设驱动因素 业务场景升级需求推动着平台建设的进程。随着低空产业的不断发展，巡检、安 防等场景对数据处理能力提出了更高要求，需要具备实时数据融合分析能力，以便及 时发现问题、做出决策。 管理决策智能化诉求成为平台建设的刚性需求。跨部门之间指标口径不统一，数 据分散，导致管理决策缺乏全面、准确的数据支持。建设大数据湖一体化平台，实现 数据的统一管理和智能监管，成为提升管理决策水平的必然选择。 技术融合机遇为平台建设提供了有力支撑。5G + AIoT 技术的成熟，使得新型数 据架构成为可能。高速、稳定的 5G 网络为数据的快速传输提供了保障，AIoT 技术则 实现了设备的智能化连接和数据的自动采集，为大数据湖一体化平台的建设奠定了技 术基础。 产业协同要求也促使平台建设加速推进。在物流、交通等场景中，跨层级的数据 共享机制至关重要。通过建设大数据湖一体化平台，打破数据壁垒，实现数据的共享 与协同，促进产业的协同发展。 三、平台建设顶层设计框架 3.1 核心建设目标 构建「四智一体」支撑体系，旨在全面提升低空产业的数据处理和应用能力。场 景数据智能化通过建立动态数据湖容量扩展机制，能够根据业务需求的变化，灵活调 整数据存储和处理能力，确保数据的高效利用。 经营管理智能化实现运营成本动态可视与预警，帮助企业实时掌握运营成本情 况，及时发现潜在风险，优化资源配置，提高经营管理效率。 业务作业智能化支持无人机编队协同决策，通过对多源数据的分析和处理，实现 无人机之间的智能协作，提高作业效率和安全性。 行业应用智能化形成巡检路径自优化能力，根据实际场景和数据变化，自动调整 巡检路径，提高巡检的准确性和效率。 3.2 总体架构模型 "6+4+3+1"架构体系是平台建设的核心框架： 4 图 2：匹配应用场景的全域低空大数据一体化平台 3.2.1 六大基础平台 六大基础平台涵盖了数据处理的各个环节： 1. 多模态数据汇聚平台支持 Lidar、ADS - B 等多种数据接入方式，能够将来自 不同设备、不同格式的数据进行统一汇聚，为后续的数据处理奠定基础。 2. 分布式存储计算平台基于云边端三级架构，实现数据的分布式存储和计算， 提高数据处理的效率和可靠性。在云端进行大规模数据存储和复杂计算，在边缘端 进行实时数据处理和分析，实现数据的快速响应。 3. 智能数据处理平台包含数据清洗、特征工程等模块，能够对原始数据进行清 洗、转换和特征提取，提高数据质量和可用性。 4. 场景化分析平台面向物流路径优化等专项模型，根据不同场景的需求，提供 针对性的数据分析和处理能力，为业务决策提供支持。 5. 数据服务中心提供 API 服务总线，实现数据的统一管理和共享，方便不同系 统之间的数据调用和交互。 6. AI 算法中心含联邦学习框架，支持多种 AI 算法的训练和应用，为平台的智 能化提供技术支持。 3.2.2 四大核心中心 四大核心中心进一步完善了平台的功能： 5 1. 动态数据资源池实现数据的动态管理和调配，确保数据的高效利用。 2. 可视化运营驾驶舱通过直观的可视化界面，展示平台的运行状态和业务数 据，方便管理人员进行监控和决策。 3. 安全共享交换平台保障数据在共享和交换过程中的安全性，防止数据泄露和 非法访问。 4. 业务赋能中台整合平台的各种能力，为业务发展提供支持和赋能。 3.2.3 三重保障体系 三重保障体系为平台的稳定运行提供保障： 1. 零信任数据安全防护采用零信任安全模型，对数据进行全方位的安全防护， 确保数据的安全性和隐私性。 2. 智能运维监控体系实时监控平台的运行状态，及时发现和解决问题，保障平 台的稳定运行。 3. 数据资产运营机制建立完善的数据资产运营体系，实现数据资产的价值最大 化。 3.2.4 统一服务门户 统一服务门户集成需求管理、资源目录等八大功能模块，为用户提供一站式的数 据交易服务，方便用户进行数据查询、分析和应用。 图 3：匹配应用场景的重庆低空大数据交易中心 6 3.3 数据架构设计 构建「六区三流」数据体系，实现数据的有序管理和高效流通。数据分区包括： 1. 多源采集区涵盖无人机、地面站等多种数据源，实现数据的全面采集。 2. 清洗入湖区建立数据质量防火墙，对采集到的数据进行清洗和校验，确保数 据质量。 3. 主题汇聚区按场景构建数据立方体，将相关数据进行汇聚和整合，形成主题 鲜明的数据集合。 4. 智能治理区应用知识图谱技术，对数据进行语义分析和关联挖掘，实现数据 的智能治理。 5. 分析挖掘区部署时空数据分析引擎，对数据进行深入分析和挖掘，发现数据 背后的价值。 6. 服务输出区提供标准数据产品，将经过处理和分析的数据以标准化的形式输 出，满足不同用户的需求。 数据流通实现了数据的全方位流动： 7. 纵向贯通实现空域申报 - 作业执行 - 效果评估全流程打通，确保业务流程的 顺畅和数据的完整性。 8. 横向联动建立跨场景数据关联规则，实现不同场景数据之间的关联和协同， 提高数据的利用价值。 9. 价值循环形成数据资产运营闭环，通过数据的采集、处理、应用和运营，实 现数据价值的不断提升和循环利用。 7 图 4：匹配应用场景的重庆低空大数据为行业和企业的服务模式 四、场景化实施路径 4.1 七步转型战略 1. 组织变革设立数据治理委员会，打破部门壁垒，实现跨部门的协同合作。数 据治理委员会负责制定数据治理策略、规划和标准，协调各部门之间的数据管理工 作，确保数据治理工作的顺利推进。 2. 标准建设制定低空数据元标准（参照 ICAO 规范），统一数据格式、编码规 则和质量标准，为数据的共享和交换奠定基础。 3. 采集体系构建空天地一体化采集网络，整合无人机、卫星、地面传感器等多 种采集设备，实现数据的全面、实时采集。 4. 存储优化采用冷热数据分层存储方案，将频繁访问的热数据存储在高性能存 储设备中，提高数据访问速度；将不常访问的冷数据存储在低成本存储设备中，降 低存储成本。 5. 治理筑基建立数据质量 KPI 体系，对数据质量进行量化评估和监控，确保数 据的准确性、完整性和一致性。 6. 共享机制设计数据沙箱安全共享模式，在保障数据安全的前提下，实现数据 8 的共享和交换。数据沙箱为数据使用方提供一个安全的环境，使其能够在不泄露原 始数据的情况下进行数据的分析和处理。 7. 价值释放开发行业指数等数据产品，将数据转化为有价值的信息和产品，实 现数据资产的价值变现。 4.2 典型场景实践 在物流配送场景中，通过构建路径优化数字孪生体，对物流配送过程进行模拟和 优化，降低了 30%的配送成本。数字孪生体能够实时反映物流配送的实际情况，通过 对各种因素的分析和模拟，找到最优的配送路径和方案。 在电力巡检场景中，利用大数据湖一体化平台实现了缺陷识别准确率提升至 98.7%。通过对无人机采集的大量电力设备图像数据进行分析和处理，结合 AI 算法， 能够准确识别设备的缺陷和故障，及时进行维修和维护。 在应急安防场景中，建立多源数据融合的应急响应决策树。将来自监控摄像头、 传感器、无人机等多种数据源的数据进行融合分析，快速判断应急事件的性质和严重 程度，制定科学合理的应急响应方案。 在农业植保场景中，开发病虫害预测预警模型。通过对气象数据、土壤数据、作 物生长数据等多源数据的分析，预测病虫害的发生趋势，提前采取防治措施，保障农 业生产的安全。 五、建设成效与未来展望 5.1 实施成果 通过大数据湖一体化平台的建设，取得了显著的成效。数据汇聚效率提升 400%， 能够快速、全面地汇聚各类数据；跨场景数据共享响应时间缩短至分钟级，实现了数 据的快速共享和交互；业务报表生成效率提高 75%，大大减轻了业务人员的工作负 担；异常事件预警准确率达 92.3%，能够及时发现和处理潜在风险。 5.2 演进方向 未来，大数据湖一体化平台将朝着多个方向不断演进。在技术融合方面，探索数 字孪生与元宇宙技术集成，为低空产业带来全新的应用体验和发展机遇。通过数字孪 9 生技术实现对低空场景的精准模拟和仿真，结合元宇宙技术打造沉浸式的交互环境， 提升业务的智能化和可视化水平。 在生态扩展方面，建设低空数据交易市场，促进数据资产的流通和价值实现。通 过数据交易市场，数据提供方可以将自己的数据进行交易，数据需求方能够获取所需 的数据资源，实现数据的优化配置和价值最大化。 在智能升级方面，开发自主进化型 AI 分析引擎，不断提升平台的智能化水平。自 主进化型 AI 分析引擎能够根据数据的变化和业务需求的发展，自动学习和优化算法， 实现更精准的数据分析和决策支持。 在标准输出方面，积极参与制定低空数据国际标准，提升我国在低空产业领域的 话语权和影响力。通过制定国际标准，推动低空产业数据的规范化和标准化发展，促 进全球低空产业的协同发展。 六、结语 本文通过系统分析低空产业数据治理痛点，创新提出场景驱动的数据湖架构模 型，构建了完整的建设方法论体系。实践表明，该平台有效解决了行业数据割裂问 题，为低空经济数字化转型提供了可复制的实施路径，对推动新型基础设施建设和空 天信息产业发展具有重要参考价值。 北京力通通信有限公司·低空事业部 总经理·白智兴：13804783205（微信）