低空监视体系的建设背景与需求 随着低空飞行活动在生产作业、城市交通等场景 中日益频繁,低空飞行器数量的快速增长与类型的多 样化对空域安全管理提出了更高要求。 当前,低空监 视系统主要面临 3 个方面的挑战:一是传统监管手段 难以应对复杂动态环境,无人机“黑飞”、碰撞风险频 发;二是多源感知“数据孤岛”现象严重,雷达、光电等 传感器信息缺乏协同;三是恶意干扰技术不断升级,导 致目标识别与追踪失效 的基础设施保障,进一步为空域治理模式的现代化转 型奠定坚实基础。 ·17· ���E�����0 1. 2 低空智联监视系统概念 1. 2. 1 系统目标 低空智联监视系统是基于泛在网络连接、多源数 据融合、智能感知计算和协同决策支持构建的新一代 适应低空经济场景的监视体系。 其实现目标主要围绕 3 个方面:一是作为安全基石,通过智能识别和异常预 警有效管控“黑飞” 风险;二是作为效率引擎 策两大能力。 智能感知通过人工智能算法实现雷达、 光电探测、广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)等多源数据融合,为合 作目标提供信息服务,更重要的是提升非合作目标的 检测识别率,然后进一步结合深度学习模型,实现对飞 行器行为意图的精准预测与异常事件的可靠告警;同 时,构建智能决策中枢,为空域动态管理、交通流量调

无人机大气监测总体设计原则 规划的无人机大气监测解决方案按照“顶层设计、统一标准、资源整合、系统集成、 共建共享、分级维护”的原则，提升政府通信协同能力、监测感知能力、常态管理能力和 指挥决策能力，满足城市智慧治气多职能管理中信息汇聚与整合、信息共享与服务、治 安演练与会商决策等核心需求，为智慧治气提供协调一致的体系化解决方案与应用平台 支持。 大气监测解决方案以“云网端 + 场景 SaaS” 架构为核 生城市与物理城市之间精准映射， 实现智能干预，支撑城市智慧应 用 01 虚实融合互动： 打通现实接口 数字空间与物理空间互操作、双 向互动，满足实时、动态、自动、 互动等属性，以无人机产品链接 现实功能对象，触达城市管理多 种需求 02 自学习自优化： 辅助城市管理决策 以 无 人 机 产 品 + 云 网 端 + 场 景 Saas 实现对城市数据的深度学习， 推 动 智 慧城 市自我 优化运 行，满 足 政 、 端 网 云 场景 MEC 边缘计算 门禁 eMBB 切片 WEB 容器 消息中间件 5G 高速专网 数据采集 数据仓库 数据分析与挖掘 数据可视化 污染物观测 特定监控 污染源搜索 环境巡查 污染物判定 智能部署，应用便捷 可利用无人机的自主飞行功能进行昼夜自动巡逻， 对巡逻区域出现的人员进行监控， 同时可利用 AI 识别技术，对车辆进行识别跟踪。 无人机设备与现有监控平台集成进行智能部署

，低空推理决策面临语义稀密、空间难解与任务繁复的挑 战 感知 目标检测、 目标计数、 场景分类、 异常识别 理解 图像描述、 条件判断、 视觉定位、 高度预测 推理 物理推理、 因果推理、 情景推断、 反事实推理 决策 多机协同、 任务规划、 动作执行、 安全性评估 任务高度多样化 ，在输出结构、 知 识 深度与推理路径上差异巨大 ， 需要 跨层次泛化推理能力。 低空强投影与三维信息缺失 ， 需 要 理解姿态与视角差异 复杂环境下 ，低空群体智能面临数据缺、 自主差、协同难的挑 战 、协作具身 感知推理 群体执行协调不稳定 多机具身协同难 ，导致群体具身智 能感策控实现难 性能进化难 灾难性遗忘 协同自主进化机制匮乏 ，导致感知 与持续学习能力双重受限 多机协同感知数据 协同感知与具身基础数据匮乏 ，导 致基座构建受限 “ 自主差” “ 协同难” “ 数据缺” 感知大模型 Z Z " 面 F 含 一 场景理解 物体理解 感知评估 协作决策 多机协同具身感知与推理数据缺乏 性 。模型 1 a 模型 2 能 群体协同规划冲突 群体感知不一致 协同 一、 低空研究背 景 二、 低空数据平 台 三、 低空感知大 脑 CONTEN TS 统计机器学习长期关注数据规模、

传至云端数据中心，确保数据链路的低延迟（ <500ms ）和高可靠性（ 99.9% 可用 性）。 数据流与业务逻辑 数据采集与传输 系统整合卫星遥感、地面气象站等第三方数据源，通过时空对齐算法消除数据偏差，构 建覆盖 1000 米低空的立体气象模型，提升预测精度。 多源数据融合 基于业务规则引擎和 AI 模型，自动触发预警阈值（如风速超限时暂停无人机作业）， 并通过短信、邮件或平台通知多端推送告警信息。 智能决策支持 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 物联网设备等多维度数据源，通过标准化接口 10 秒更新的气象热力图与风险 区域标记。 实时可视化系统 三维动态气象图谱 集成北斗卫星、毫米波雷达、地面气象站等 8 类数据源，通过 AI 算法生成分钟级更新 的综合气象仪表盘，可自定义显示飞行航线上的垂直风切变指数、积雨云移动轨迹等关 键指标。 多源数据融合驾驶舱 提供过去 72 小时的气象演变时间轴功能，支持用户拖拽查看任意时间节点的气象参数 空间分布，辅助事故调查与航线优化决策。

雨雪雾恶劣天气和低光照环境降低 了无人机对目标的感知清晰度 “ 看不准” 低空感知模型进化难 “ 看不全” 多机跨视角感知难 “ 看不清” 复杂环境全天候感知难 低空感知 基础模型自主进化技术 水情监测 研究挑战 关键难题 技术创新 低空复杂环境 全天候感知技术 安防巡检 多机跨视角 协同感知技术 应急搜救 成果应用 四 未来工作 一 研究背景 · 在内的 2000+ 参赛队伍 5000+ 篇论文使用并引用 > 关键平台： 建立了复杂环境协同感知数据平台 （ TPAMI 2022 ） 构建了大规模多源、多模态、多任务、非完备复杂环境协同感知数据平 台 VisDrone ，覆盖单机和多机协同感知任务。 国内外广泛使用的无人机视觉基准数据平台 DroneCrowd-TJU DroneVehicle-TJU 吴文俊人工智能科技进步奖一等奖 l 吴文俊人工智能优秀青年奖 l 天津市自然科学一等奖 l 黑龙江省自然科学一等奖 l 天津市科技进步奖二等奖 l 中国智能交通协会科技进步奖二等奖 l 2022 CVPR 视觉语言多模态挑战赛冠军 l 2023 CVPR 开放世界目标检测挑战赛冠军 l 2024 昇腾 AI 创新大赛天津区域决赛高校赛道金奖 空军“无人争锋”挑战赛冠军 基础平台建设 构建了国内外广泛使用的无人机视觉基准数据平台

污染防控 环境污染调查 环境监测 构建 XX 城区防尘监测空中之眼 以无人机移动监测系统为平台的走航观测，实现对 XX 城区特定污染源排放（ PM10 颗粒物等）、突发污染事 件及区域污染输送进行快速准确的定位分析，对污染物排 放源进行非接触式监测和对污染物扩散进行跟踪，对污染 物进行大范围和垂直距离的连续、实时、快速监测等。 无人机防尘监测系统具有极强的机动性，更能发挥仪 消息中间件 5G 高速专网 数据采集 数据仓库 数据分析与挖掘 数据可视化 污染物观测 特定监控 污染源搜索 环境巡查 污染物判定  PGIS 图像数据采集 XX 城区防尘监测中心 地理信息 实时数据回传 预警、决策、建议 AI 建模，智能比对 无人机自动巡航 污染源搜索 环境巡查 污染物判定 可有效对接多款 智慧环保管理云平台 无人机巡航 + 智能监测实现智慧防尘监管 机 类 型 、 飞 行 时 间 及 架 次） 2 （阶段二） 无人机城区防尘监测 飞行平台建设 2021.3-2021.8 为环保部门搭建专业可靠 的无人机飞行平台单元， 响应污染源搜索、环境巡 查、污染物判定等多种类 场景的实际使用需要 业主购买无人机系统，我司提供 无人机产品交付、飞行培训认证 及飞行保险等完整服务 根据业主实际 使用需要，我 方提供多种类 飞机配置组合

设施和机场停机坪等物理设施之上，向航空器和各应用系统提供通信、导航、监视、信息 保障等多种能力，将传统民航体系的通信、传感、控制等基础设施与新兴运营商体系的通 导感一体、空天地一体的信息基础设施相融合，形成多系统的联合立体网络[1]。 随着低空经济的快速发展和低空空域的逐步开放，低空智联网作为关键的信息化基础 设施，连接低空经济中的各类飞行器、平台和应用系统。一方面，低空智联网是空域开放 的数字化支 UAV）和城市空中交通（Urban Air Mobility, UAM）的支持，特别是在低空网络覆盖能力、服务质量及可靠性等通信层面取 得了重要突破，以满足快速增长的低空通信需求。自 2024 年 6 月，3GPP 发布了多份技术 规范或报告。《无人机系统支持（TS 22.125）》[3]提出了无人机系统在 3GPP 网络中的通 信需求；《传感与通信一体化研究（TR 22.837）》[4]研究了如何在 5G 中集成感知功能， 提供空中观光、文艺表演等服务，从而拓展旅游产品类型，增强游客的游览感受。在空中 观光方面，游客可以乘坐低空飞行器，从空中俯瞰景区风景，享受别具一格的观赏体验。 在文艺表演方面，低空飞行器通过搭载特定设备，利用自组织网络技术进行多机协同路径 规划，使低空飞行器集群既能够在空中进行文化展示和创意表演，为游客带来视觉盛宴， 又能避免无人机集群发生碰撞，保障旅客安全。 城际交通：城际交通场景是指依托直升机、eVTOL 等低空飞行器开展的载人航空运输

应用场景，形成“支线 物流+末端配送”物流 体系，打造成渝地区低 空物流配送枢纽中心。 融资建设 需求 项目地点：淮州新城通航产业 片区 建设内容：满足仓储物流、展 销展示、办公等多业态需求的 基础设施建设。 估算投资：9 亿元 征集对象：社会资本 载体面积 5 万平方米。 需求清单 - 4 - 所处产业 链环节 场景名称 场景介绍 场景建设 地点 需求类别 需求名称 （场景所需的场地、数 据、资金等） 单位名称 联系人 联系方式 信息 有效期 全产业链 低空文旅 消费示范 场景 深度挖掘金堂本地文 旅资源本底，集成发挥 成都周边文旅优势资 源，突出“空中飞行体 验+航空主题娱乐”相 结合，围绕赛事会展、 低空文旅、科普研学 等，持续丰富低空消费 场景，建设具有全国示 范意义的航空主题公 园，形成具有全国影响 力的低空文旅特色 四川全域 人才需求 AI 算法人 才需求 深度强化学习算法人才引进， 强化学习领域的企业、高校科 研团队。 1.搭建虚拟仿真环境的 算法及研发团队； 2.雷达、光学、电磁等 多数据源融合、态势感 知生成的数据采集硬件 设备； 3.装备级的末端制导电 子对抗产品。 行同伦数 字科技（四 川）有限 公司 李先生 13269610033 2024.12-2 025.12

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 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 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，

虽然部分机场、边境口岸等重点安防场所部署了雷达、视频等感知设施和电磁压制等设备，但针对低空空域的多类型飞 行器、多样化攻击手段等特征，低空安防技术防御体系整体仍处于起步阶段。此外，虽然现有感知探测和反制存在多种技术 手段，但单一技术在实现功能、适用场景等方面各有差异，单一探测感知和反制技术无法满足各种低空安防场景的需求，构 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 覆盖进行弥补。 图3.5 5G-A通感基站目标识别技术 感知 数据流 非无人机 无人机 识别引擎 广覆盖：基站易组网，无低空覆盖盲区； 高感知精度：超大规模阵列，米级定位精度； 多模态融合：标准接口可结合多种设备，提供全面解决方案； 智能化：实现AI目标识别和航迹跟踪； 演进能力强：作为3GPP国际标准，具备持续的演进能力，未来演进到6G阶段的通感技术具备更强大的功能和更丰富的 频谱探测技术以无线电频谱特征分析为主，其基于到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）和到达角度 （Angle-of-Arrival，AOA）等技术实现对无人机的无源定位；同时，基于多通道信号接收的特征提取与信号识别技术，实 现对无人机的识别。当前，TDOA设备是频谱探测技术应用的主要产品类型，其典型设备形态如图3.7(a)所示，同时也有厂 家会选择与AOA进行融合设计；AOA典型设备形态如图3