、任务范畴拓展等趋势，传统通航 管理及运营模式难以适应其快速发展需求，未经审批的黑飞、违飞行为频发，增加了空中 交通安全风险，阻碍了低空资源的有效利用。因此，亟需依托低空智联网实现全域感知、 动态调度、智能决策和闭环管理，全面提升低空运行的安全性、效率与服务质量。 低空智联网以 5G 增强（Fifth Generation Mobile Communication System – Advanced 全运行的重要基础，通过它可向飞行器提供通信、导航、监视与数据管理方面的必要支持。 通过集成 5G-A、卫星网络、自组织网络等新一代通信技术，实现对飞行器状态的实时感知 低空智联网场景和关键技术白皮书 4 与动态调度，全面满足其在通信、导航与监视等方面的高可靠性需求，从而有效保障飞行 安全，提升运行效率。 低空智能交通场景的关键技术需求如表 1 所示。根据现有的无线通信系统能力，主要 挑战集中在定位精度和覆盖高度。定位精度要求小于 导航定位需求 · 定位精度＜0.1m 感知需求 · 感知精度为米级 · 虚/漏检率≤5% · 能够感知到雷达散射截面积（Radar Cross Section，RCS） ≥0.01m2 的动态目标 · 能够感知速率范围在 5~150km/h 的低空飞行器 低空智联网场景和关键技术白皮书 5 需求类别 需求描述 飞行需求 · 飞行高度 300~600m 其他需求 · 在低空文旅场景中，无人机续航＞20min

通感一体化基站，构建覆盖全国的低空感知"天网"。通过卫 星雷达、气象监测卫星实时采集气象数据、地形地貌信息，结合 AI 算法 动态生成精细化空域使用方案，实现灾害区域禁飞区、救援通道的智能划 设与动态调整。 数字孪生与灾情推演部署低空数字孪生系统，基于历史灾害数据与实 时监测信息，对地震、洪涝等灾害场景进行三维动态模拟。通过机器学习 训练，系统可提前 72 小时预测灾害发展趋势，灾情推演准确率达 85%以 上，为应急响应方案制定提供科学依据。 、交通等多部门数据接 口。通过统一的可视化操作平台，实现救援资源状态实时监控、飞行计划 3 智能审批、空情动态预警等功能，消除信息孤岛，提升协同效率。 指挥网：智能决策与安全保障网络 AI 中枢与敏捷响应搭载智能决策 AI 中枢平台，集成灾害预警模型、 多资源调度算法、动态路径规划系统。当灾害发生时，系统可在 10 秒内 自动生成多套救援方案，通过算力优选匹配最优路径，指令响应时延低于 人机协同装备体系 AI 算法根据灾情等级与环境条件，动态匹配有人 直升机（用于复杂环境救援）、无人机（物资投送）、地面救援机器人 （废墟搜救）的组合方案。例如，在地震灾区，先通过无人机蜂群投掷应 急物资，再利用地面机器人搭载生命探测仪进行精准搜救，减少救援人员 伤亡风险。 4 动态路径优化技术基于强化学习算法，实时规避灾区电磁干扰、恶劣 天气等动态风险，优化飞行路径。测试数据显示，相较传统人工规划，救

通过融合 5G、卫星通信、高精度导航及智能感知等关键技术，逐步构建起覆盖通信、定位、 环境监测与空域调度的综合体系，支撑农业监测、应急救援、城市物流等多样化场景。然而， 当前仍面临通信信号覆盖盲区、动态频谱管理不足、数据隐私保护等挑战。未来，技术将朝 智能化、集成化与全球化方向演进，依托人工智能、边缘计算及空天地一体化网络，推动低 空经济与智慧城市深度融合，并通过国际合作与标准统一，构建安全、开放、可持续的低空 3、监测技术：将探讨空域监测技术的应用，包括雷达系统、视觉感知、自动相关监视 广播(Automatic Dependent Surveillance–Broadcast, ADS-B)等技术，帮助空域管理者实时了解 低空飞行器的动态位置、飞行状态以及空域使用情况。还将分析这些监测技术如何实现自动 避障、空中冲突预警和实时空域调度。 4、气象技术：低空空域的气象环境变化较大，白皮书将覆盖为无人机和低空飞行器提 供实时气象 2）导航技术：包括 GNSS、INS、GBAS、VN 等，用于提供精确的飞行定位和航向控制。 3）监视技术：包括雷达监控、自动相关监视广播系统、视觉识别、红外成像等，用于 实时监控飞行器位置、空域情况和飞行动态。 4）气象技术：包括气象站、气象卫星、无人机传感器等，用于提供实时天气数据和气 数字低空工作组 5 象预警。 2.2 发展历程与现状 低空通信、导航、监视及气象技

系统总体架构 01 三大核心模块构成 气象数据采集模块 通过部署在低空（ 1000 米以下）的 5 个采集点，实时监测温度、湿度、气压、风速、风 向等气象参数，采用高精度传感器确保数据准确性，并支持动态调整采样频率以适应不同 天气条件。 数据处理与分析模块 服务应用模块 集成边缘计算与云计算能力，对采集的原始数据进行清洗、校准和融合处理，结合机器学 习算法预测短时气象变化趋势，生成可视化报告供决策参考。 级气象数据的管理需 求。 1 2 3 低空微气象预报中心 03 多源数据采集 采用 AI 驱动的异常值检测算法剔除噪声数据， 结合时空插值技术填补缺失值，并通过卡尔曼 滤波实现多源异构数据的动态加权融合。 数据清洗与融合 特征工程优化 基于低空湍流、风切变等特殊场景构建三维气 象特征矩阵，利用小波变换提取高频气象波动 信号，为模型训练提供高价值输入。 整合气象卫星、地面观测站、雷达、无人机及 深度神经网络架构 将数值天气预报（ NWP ）输出作为先验知识嵌入模型，通过 PINN （物理信息神经网络）实 现数据驱动与大气动力学方程的双向约束。 物理机制耦合 部署在线学习模块实时吸收最新观测数据，动态调整模型参数，针对台风、雷暴等极端天气自 动触发专项训练模式。 自适应学习系统 预报产品库建设 标准化数据立方体 构建包含温度场、风场、湿度场等 18 类要素的时空数据库，支持 API

智慧园区 实现精准可视化管理 通过构建三维虚拟模型 ，对低空产业园的物 理空间进行高精度还原 ，包括研发实验室、 制造工厂、装配车间等各个功能区域 ，实现 园区全场景的可视化展示。 实时监测园区动态 实时监测低空园区内各类设施设备的运行状 态 ，如生产设备的运行参数、物流运输车辆 的位置等 ，为管理者提供精准的决策依据。 提升运营效率 实现智能化的资源调度 ，如人员、设备、 能源等 ，确保资源的合理分配和高效利用。 • 利用数字孪生平台构建低空园区的三维虚拟模型 ，包括建筑物、道路、绿化等。 • 数字孪生平台支持实现三维立体呈现与 3D 漫游功能 ：实现三维模型中的机电设备数据的打通 ，支持图形动态渲染、支持动态天气模式、支持报警信 号效果增强、支持多种动画效果展示 ，在三维模型中点击相应的设备即可查看实时监控数据 ，比如摄像头可以查看实时视频、空调可以查看运行参 旨在为低空园区打造逼真的三维景观模型。对于园区中的建 筑物 ，无论是高大的航站楼、宽敞的机库还是现代化的办公 大楼 ，都会进行精确的测量和建模 ，确保每一个细节都能完 美呈现。 能够生动地展现低空园区的动态魅力。深入了解园区的特点 和需求 ，制定详细的动画脚本 三维立体可视化 场景 3D 模型构建 场景 3D 动画制作 虚拟现实场景构建 低空园区 • 对低空园区内的各类设施进行数字化管理

行活动能够有效协调。根据国际民航组织（ICAO）的标准和建 议，建立一个高效的空中交通管制系统关键在于以下几个方面：  流量管理：通过动态调整航班的起降顺序和飞行高度，为航空 器提供安全的距离和运行空间。  监视技术：使用雷达和卫星技术对航空器进行实时监视，确保 能够及时掌握所有飞行器的动态。  信息交换：构建高效的信息共享平台，确保不同管制中心和航 空公司之间能够实时交换关键信息，提高反应速度。  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。 为了应对这些挑战，必须开发一种集成化的空中交通管制系 统。这一系统将融合先进的技术手段，提升信息透明度和决策支持 分配空域资源，减少航班延误，保障航空公司和旅客的时间成本。 通过先进的算法和实时数据分析，动态调整航班的起降序列和飞行 路线，减少航班间的冲突和滞留。 其次，加强空中交通安全保障，降低航空事故风险。通过引入 先进的监测与预警技术，及时发现并处理潜在的安全威胁。例如， 实施自动识别与追踪系统，确保每架飞行器都能被实时监控，并通 过数据融合提高对航班动态的感知能力。 此外，优化航路规划，减少油耗和碳排放。通过更为合理的航

比如，在一些城市中心区域，由于商业飞行活动频繁， 空域资源紧张，但周边一些偏远地区的空域却闲置，造 成了资源的浪费和不均衡 传统方式难适应新需求 传统的空域管理方式较为固定和静态，难以适应低空经 济下日益增长的动态飞行需求。例如，传统的空域划设 是基于固定的航线和高度层，而低空经济中的飞行器飞 行轨迹更加灵活多样，传统方式无法及时调整空域资源 以满足这些新需求，导致空域利用效率低下。 空域管理问题凸显 的浪费和拥堵，使低空经济能够更 加有序地发展。 提高空域资源利用效率 传统的空域管理方式存在资源分配不合理、利用效率 低下的问题。低空经济的发展对空域资源动态分配需 求急剧增加，重构空中交通管理范式可以采用更加灵 活和智能的空域管理方法，如空域网格化建模、动态 高度层技术等，实现对空域资源的精准分配和高效利 用，提高空域资源的整体利用效率。 促进资源合理利用 04 重构方向探索 法规体系重构 治安监控方面，其灵活性和机动性可补充传统 监控手段，快速响应和定位嫌疑人，协助执法 部门维护治安。 娱 乐 拍 摄 场 景 ， 影 视 制 作 中 ， 无 人机搭载高清 摄像头和稳定器，能提供独特视角和动态效果， 避 免 传 统 拍 摄 方 式 的 高 成 本 和 限制。体育赛事 和大型文化活动中，可进行空中表演和灯光秀， 增添现代感和科技感。 低空经济中的无人机技术应用 应用领域广 泛

面构建低空基础设施标准体系，推动低空基础设施向保障安全、提升效率、带动 产业升级、开拓市场应用方向发展，对促进低空经济繁荣及新质生产力发展意义 重大。2024 年低空经济进入商业化元年，2025 年顶层规划密集出台，本研究将 构建动态跟踪机制，结合产业发展完善成果。 1.2 研究目的与范围 低空基础设施是支撑低空经济的基础性、先导性、战略性设施，直接或间接 服务低空飞行活动，涵盖各类低空飞行器的起降场点、停靠站区、能源供给等物 信息基础设施是低空经济数字化、智能化管理的 “神经中枢”，包括通信、 导航、监视（CNS）网络、气象服务系统，以及数据与服务支撑平台。当前地面 通信标准较为完善，但低空通信标准因其对通信安全要求更高，环境更加复杂多 变且动态性更强，需开展针对性研究，民航与工信部成立低空标准化技术委员会， 中国通信标准化协会多个工作组，积极推进相关课题与标准。国家数据局与中国 气象局开展示范场景建设，制定低空气象数据标准规范；中国智能交通协会发布 显著高于城市通用机场，提升服务响应速度与质量。 项目单位深圳市博铭维系统工程有限公司组织对多个低空应用项目进行调 研，调研时发现区县级低空经济的发展更为活跃，应用低空无人飞行器开展市政 基础设施巡检、生态环境动态监测、应急抢险与救援等城市管理活动，使用小微 7 低空无人飞行器提供物流、快递等社会服务活动。然而，目前关于低空无人机领 域的业务活动情况尚无准确数据，表 2.2 为本次课题调研的区县级低空经济应用

息，利用大数据分析手段对数据进行处理与分析，为决策提供 科学依据。 2. 空域管理：在不同区域合理规划空域资源，对飞行器的飞行路 径进行管控，避免空域冲突、提高飞行安全。同时，该平台能 够动态调整空域使用政策，以适应实时需求。 3. 应急响应与协调：低空产业城市管理平台能够在突发事件发生 时提供快速响应，根据实时数据制定应急方案，并与各相关部 门进行协调，确保应急任务的高效落实。 最后，数据可视化技术则是将复杂数据以图形化方式展示，使 决策者能够更容易地理解和解析数据结果。通过图表、GIS 地图以 及实时监控面板等手段，可以使得数据分析结果更加直观，帮助管 理人员及时把握动态变化和趋势。 在平台中应用数据处理与分析技术，最终的目标是实现对整个 低空产业的智能化管理，提高城市管理效率和灵活性。同时，该平 台也能促进数据共享与协同，推动低空经济的可持续发展。 2.2 立了专门的无人机飞行管理平台。该平台聚集了飞行审批、空域使 用、数据分析等多项功能，为无人机产业的快速发展提供了有力支 撑。深圳的管理平台集成了实时监控系统，能够通过卫星定位和机 载传感器监测多个无人机的飞行动态，有效避免空中事故的发生。 此外，深圳市还在特定区域内设立了低空空域，并制定了相关的飞 行管理法规，确保无人机运营的安全性和高效性。 再看武汉，武汉市在低空产业管理方面引入了大数据与云计算

适用场景，形成低空安防融合感知的综合解决方案，助力低空经济安全健康发展。 低空感知与反制是实现低空安防的重要技术手段，其主要包括两大环节，分别是探测感知与反制。其中，探测感知负责 对低空无人机或其他物体进行探测、动态追踪与身份识别，综合利用脉冲波、频谱、光电等感知手段，确认入侵物体类型、 速度、位置等，是低空安防过程中的“眼睛”；反制负责在发现威胁目标后，实现无人机或其他飞行物的管控与打击，综合 运用电磁压 建多技术融合的低空安防体系成为未来的重要发展趋势。低空融合感知就是利用5G-A通感一体、低空监测雷达、无线电侦 测等多种技术手段，根据应用场景特点和需求，通过设备联合部署与优势互补，构建低空安防的综合性实时动态监测体系，并 利用电磁压制、激光摧毁等各类技术手段，形成低空安防的协同反制体系，为解决低空安防过程中的关键挑战提供技术能力。 低空安防融合感知技术应用蓝皮书 02 1.2 低空安防融合感知面临的挑战 有限，无法携带大功率干 扰设备或多类型反制载荷。 激光反无人机系统以激光拦截为核心技术，实时融合多传感器数据，实现目标识别、轨迹预测与自动决策，并支持人工 复核和联合指挥，配合自适应聚焦和高速动态转台，对飞行器关键部位进行热破坏，确保精准击落。典型激光摧毁装置如图 3.13所示，其性能指标如表3.10所示。 激光摧毁 表3.9 典型机动车载察打系统性能 基本性能指标 车载察打系统