维行业快速 发展。 1.1.2. 智能电网建设现状及意义 传统电力检修方式存诸多痛点，“状态检修”策略是未来趋势。传统电力运 维方式主要通过人工及简单的监控设备等方式对电力设备进行定性判断为主的 检查，包括“被动运维”和“主动运维”，存在人工成本较高、巡检工作量大、监 测结果数字化程度低等问题，难以解决电网规模持续扩张趋势下输电、变电、 配电环节的运维痛点。而“状态检修”策略则强调利用现代信息技术及诊断技术， 息化、 智能化和自动化方向发展，对电力运维的准确性和及时性提出了更高的要求， 4 迫切需要通信、计算机、人工智能、大数据等技术相互结合在电网中应用，以 实现在线监测、状态诊断、智能巡检等目标。在此背景下电力系统智能运维应 运而生，智能运维在“状态检修”策略的理念下，通过引入人工智能、物联网等 先进技术，实现对电网运行的实时感知、全息互联、自主预警、智能处臵，克 服传统模式下存在的劳动 举个例子，在传统的电力巡检当中，早期巡检主要依靠的是人工巡检，由 一位巡检员骑着摩托车、拿着一个望远镜，对一根一根的杆塔进行检查，一般 6 一个人一天只能巡检一到两级杆塔，如果碰上风雨天气或者杆塔较为偏僻，可 能巡检效率还会大打折扣，同时巡检工人不仅要翻山越岭，还面临着在相对复 杂的野外得不到安全保障的危险。但如果使用无人机代替人工巡检，则可以将 巡检效率大幅提升，变成一人一天巡检三十到四十级杆塔，如此一来不仅能大

叶片维修平台检查 上述巡检模式都不同程度的存在检查效 率低、经济成本高、高空坠落安全隐患等问 题。 现场手动无人机操作痛点 飞手人工成本高 通勤开支大 工作环境艰苦 时效性差 无人机不能即时反应 无法应对突发事态 精度和一致性差 人工飞行难度高 无法高精度控制 航程短 无法有效覆盖工作区域 需频繁转场 风机叶片无人机全自动巡检系统 巡检飞行自动化 无人机起飞后，全自主飞行，自 任务作业，实现现场“无人化”。 图像分析自动化 无人机拍摄的风机叶片照片 传到后端， AI 自动识别叶片 缺陷，实现分析处理自动化。 用户在任务区部署自动机场与无人机，以实现风机巡检全流程的自动化，无需人工干预。通过 搭配此套无人机全自动巡检系统，风机巡检可以实现包含现场自动化、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。 :810×670×430 mm, 重量： 3.6kg ，含电池 6.3g 人工成本 机库购入成本 + 保修费用 = 自动化成本 自动化机库的优势：  自动化执勤频次 30 次 / 天 VS 人工 15 次 / 天  自动化机库可 7*24 小时工作  自动化机库避免人为低级错误  自动化机库 5 分钟出勤圈 VS 人工 1 小时  自动化机库可对数据图像进行梳理，方便 SaaS

.............................................................................................9 3.4 人工智能与大模型应用........................................................................................... ............................... 23 一、方案总体概述 本实施方案基于低空经济交通基础设施建设及规划设计方案，围绕基 础设施建设、新型基础设施构建、数字化转型、人工智能与大模型应 用、数据要素开发利用等核心内容，明确各阶段目标、任务、实施路 径与保障机制，旨在高效推进低空经济交通基础设施建设，支撑低空 经济产业蓬勃发展，助力综合交通体系优化升级。 二、实施目标体系 全覆盖，形成较为完善的低空基础设施网络。 2. 建成全国统一的低空交通管理系统与数据共享平台，实现 90% 以上低空飞行器实时监控与飞行计划智能管理。 3. 在低空物流、空中游览等领域开展 10 - 15 个人工智能与大模型 应用示范项目，验证技术可行性与商业模式。 4. 推动低空经济数据要素市场化交易，建立 3 - 5 个区域性数据交 易试点平台。 2.3 长期目标（5 - 10 年） 1. 构

路的安全监测要求越来越 高，传统的人工巡检方式已经很难满足安全、高效的现代化需求，所以急需利用现代化科学 技术产品来解决铁路安全监测面临的问题。 铁路安全 监测项目 项目描述 图示 传统安全监测 方式 存在问题 铁路施工 安全监测 主要针对铁路施工 安全、施工进度等 进行监测 人工监测为 主， 地面仪器监测 为辅 1、人工工作量大； 2、工作效率低； 3、不能实时、全局掌控 受损维护及运营安 全等进行监测 人工巡检为 主， 直升机或小型 消费级无人机 为辅 1、人工工作量大； 2、工作效率低； 3、直升机使用费用高， 安全隐患多，操作复杂； 4、消费级小型无人机工 作效率低，监测分辨率 低； 铁路防灾 安全监测 主要指对大风、雨 雪、泥石流、地震 等自然灾害以及铁 路路段异常落物等 威胁铁路安全的因 人工巡检为 主， 直升机应急监 直升机应急监 测为辅 1、人工工作量大； 2、工作效率低； 3、直升机使用费用高， 安全隐患多，操作复杂； 5 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司） 素进行监测 2 无人机铁路安全监测 2.1 无人机铁路安全监测优势 近年来，中小型无人机发展迅猛，无人机在铁路方面的应用前景值得期待。无人机自身 具有

十几万公里， 遍布全国二十多个省市和渤海、黄海、南海等广大海域，形成了国民经济的“血脉”。石油、天然气管道 作为国家的能源动脉，其安全性显得尤为重要。 传统石油、天然气管线巡检面临问题  人工管线巡线方式，工作量 大、工作效率低，巡线周期长  遇到冰雪、水灾、地震、滑坡 等恶劣天气时，对管线巡检工 作影响大  受地形因素影响较大，山区等 人、车到达困难区域，勘察工 作困难，危险性大 使用成本高，维修费用高，操 作复杂，空域申请复杂 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司） 4 2 解决方案 2.1 管线施工安全检测 管线施工，都呈条带状分布，施工线路很长，施工时单纯依靠传统的人工监测，不仅工作量大，工作 效率低，难以从全局去把控施工进度及施工安全问题。  首先，利用四旋翼无人机 iFly D1 搭载高清专业摄像机，实时获取施工现场图片和视频数据；  然后，通过高清 iFly D1搭载图传设备进行巡检监控，并将数据实时同步传输至 地面站；  最后，地面人员根据巡检实时数据判断巡检结果，并根据具体情况制定科学、合理的解 决措施。 无人机可见光巡线优势： 与人工目视巡线相比，无人机工作范围大，拍摄角度灵活，离拍摄目标近，拍摄到的目 标细节更丰富，有效提高巡线效率。 天津腾云智航科技有限公司（中海达旗下子公司） 6 b. 无人机搭载红外热成像设备巡查

市自然资源监管面临 “人力不足、效率低下、精度欠缺” 等 实际困难，传统监管模式已难以适应新形势下的管理需求， 面临多重挑战： 1.态势感知能力薄弱 Xx 市自然资源现有监管依赖人工巡查与卫星遥感 结合，但人工巡查受限于地理环境（如山区、水域覆盖率不 足 30%）和巡查周期（重点区域周巡、一般区域月巡）， 违法违规行为发现滞后，往往形成事实后才介入处置；卫星 遥感虽覆盖范围广，但受云层遮挡、重访周期长（高分卫星 米）、违建体积测算不准、生态修复效果评估 粗放。基层执法人员需多次往返现场核查，单次核查平均耗 时 4-6 小时，且人工记录的证据材料（如照片、坐标）易出 现错漏，影响工作办理效率。 3.协同联动机制滞后 省、市、县三级监管系统独立运行，数据格式不 统一、共享壁垒突出。例如，县级无人机巡查影像需人工转 码后通过线下渠道上报，市级平台获取现场动态延迟超过 24 小时；跨部门协同（如应急管理、生态环境部门）时， 里（复杂地形）至 50-100 平方公里（平原），数据采集效 率较人工巡查提升 20 倍以上，且支持厘米级定位精度，为 高精度监管提供硬件基础。 2.软件智能升级 AI 识别算法在自然资源场景中深度应用，基于深 度学习模型，可自动识别耕地内水泥硬化、大棚房、矿山机 械、林木砍伐等 10 + 类疑似违法目标，识别准确率超过 95%，大幅降低人工判图成本；配合三维建模软件可在 2 小 自然资源 xxx

的视频图像实践应用成效 无人机大气智能监测系统：集成视频专网，形成空中巡逻队 05/26/2025 12 实施保障： AI 云计算平台，打造高效稳定运行基础 AI CLOUD 人工决策 人工智能 视频联网 机器视觉 图像解析 算法仓库 大数据平台 • 资源共享 • 权限管理 • GIS 应用 • 面部识别 • 物体识别 • 轨迹重构 • 算法审核 • 接口管理 • 算法描述 机载 新都 无人机大气智能监测系统：实时监测、预警防控 · 实时远程采集 · 人工智能分析 · 电子沙盘污染情况实时映射 · 重大、重点污染提前预警 可为相关部门提前进行干预，从 而实现区域环境的实时性监控巡 逻提供有效依据，强有力地保护 和改善大气环境 基于数字孪生，融合大数据、人工智能、 5G 通信和三维建模技术 致力于打造“盆地大气环境监测最强大脑”  PGIS 02 03 • 需要进一步细化飞行器使用范围，拓展无人机落地应用场景，整合工 业级专业负载、研发定制化硬件软件，培养无人机实践应用人才 04 • 需要依托智慧新城市建设成果，运用大数据、云计算、人工智能等科 技手段，推进智感安防设施建设和联网应用 • 从“移动天眼”变成“智慧云大脑”，可直接进行资源调拨和指挥 高度集成现有视频平台，由信息化向智能化发展 适配多挂载需求，解锁多种任务 快速响应需求，操作简便

....................................................................................... 26 4.4.3. 人工智能安全.................................................................................. 30 5. 总结与展望 助于提升行业的合规性和安全性，促进低空经济的有序发展。 技术创新与安全保障：多项政策鼓励企业和科研机构加强低空安全相关技术 研究，如数据安全、通信链路安全等，以提升低空飞行器的安全性和稳定性。同 时，政策支持应用商用密码技术、人工智能等前沿技术，以增强网络与数据安全 防护能力。这些举措有助于提升行业的整体技术水平，为低空经济的发展奠定坚 实基础。 数据管理与安全防护：在数据管理方面，提出应加强数据在采集、存储、传 输 若干措施》《芜湖市 低空经济高质量发展 行 动 方 案 （2023—2025 年）》  围绕低空感知管控体系和低空信息安全关键技术开展 研究，有序推进要地防御技术创新迭代。  积极运用人工智能、大数据等新一代信息技术，提高 低空飞行服务系统的响应速度和各项飞行数据处理能 力，采用加密技术、访问控制等手段防止数据泄露或 篡改，保护数据的安全性和隐私性，确保飞行活动安 全。 

5.2.1 数据融合技术.............................................................................65 5.2.2 人工智能应用.............................................................................67 5.3 通信系统...... 安全性要求提高：随着航空事故频率的变化，空中交通安全的 问题愈发受到重视，特别是在繁忙的机场和航线区域，必须加 强管制以减少事故发生的风险。  技术创新：现代技术的发展，如卫星导航、数据链通信、人工 智能等，为空中交通管制提供了新的解决方案，使得交通管理 可以实现更高效的实时动态调整。  环境保护：航空公司与政府越来越重视航空运输过程中对环境 的影响，致力于寻找节能减排的空中交通管理方案。 分钟 预计未来增长率 每年约 4-6% 随着航空业的不断发展，空中交通管制系统亟需转型升级，以 实现更高的安全性和运行效率。这也为未来的设计方案奠定了基 础。现代化的系统设计应考虑数据融合技术、人工智能辅助决策、 以及 高级自动化控制等前沿技术的应用，以确保在高密度空域下 的安全和效率。 2.1 全球空中交通管制现状 全球空中交通管制系统（ATC System）是旨在确保航空器安

为了实现以上目标，低空产业城市管理平台应具备以下几个基 本要素： 1. 数据采集与处理能力：整合各种低空飞行器的实时监控数据， 包括飞行轨迹、飞行高度、气象信息等，为决策提供依据。 2. 智能化管理系统：利用大数据、人工智能等技术，实现飞行任 务的智能化审批和调度，提升管理效率。 3. 安全保障机制：通过完善的飞行安全预警系统及应急响应机 制，确保低空飞行的安全性，减少潜在的事故风险。 4. 用户友好的服务 低空航空器包括无人 机（UAV）、载人小型航空器、直升机等，这些航空器在海拔 500 米以下的空域中进行飞行。低空产业不仅涵盖了航空器的制造、运 营、管理、监管等环节，还涵盖了大数据、云计算、人工智能等现 代信息技术的应用。其应用领域广泛，包括农业植保、物流配送、 环境监测、安防巡检、城市管理等。 在全球范围内，低空产业的发展受到诸多因素的推动。首先， 技术进步为低空产业提供了强有力的技术支撑。近年来，无人机技 首先，低空产业有助于提升社会管理和服务的智能化水平，推 动智慧城市的建设。通过无人机等飞行器的使用，能够高效开展城 市管理与监控，例如环境监测、交通管理、灾害应急等。这些科技 手段使得管理决策更为科学化，有效降低了人工成本和管理难度。 其次，低空产业能够带来显著的经济效益。根据相关研究，低 空经济在未来十年内将拥有数万亿的市场规模，涵盖了物流配送、 农业植保、基础设施巡检等多个领域。一个具有整合性的低空产业