物流配送和环境监测 等关键应用场景的新型基础设施载体 [1]. 随着低空经济应用场景逐步清晰与持续深化, 低空领域的信 息服务需求呈现爆发式增长态势. 面对动态复杂的空域运行环境与差异化业务场景, 如何构建具备自 引用格式: 喻鹏, 谭灿, 李文璟, 等. 数字孪生驱动的低空智联网自智管控架构及关键技术. 中国科学: 信息科学, 2025, 55: 2449– 2470, doi: 10.1360/SSI-2025-0071 使得依赖实时数据交换的各种应用和服务能够成功部署和运行. 低空智联网所支持的应用场景, 如广域物联网、通信与感知融合和应急通信等, 也得到了研究人 员的关注和分析. Vaezi 等 [16] 讨论了如何在非地面网络背景下为物联网应用提供服务, 根据 5G 及未 来网络的主要关键性能指标, 研究了能够实现当前和未来物联网网络的能效、可靠性、低延迟与可扩 展性的解决方案和标准, 包括用于短数据包通信的 打造了低空经济领域新的系统设计和服务范式. 3.0 版本深度解析了低空经济发展安全体系, 涵盖了从飞行器设计制造到运行管理, 再到社会影响的全方 位安全保障. 一些商业机构和政府部门已经开始探索低空网络与数字孪生技术如何落地实践. 成都携恩公司开 发了无人航空数字运营一体化平台, 以前端感知源为基础、以飞行资源管理调度为依托, 搭建实景三 维数字孪生底座, 提供集无人机飞行、时空大数据采集及智能应用于一体的无人航空数字运营服务

· 性 能 模型 1 模型 2 类增量： 持续学习 进化前 进化后 性能进化： 1 +1 >2 面向 10 万 + 机场的海量巡飞数据 ，如何构建低空模型基座并自主进 化 产出价值： • 持续学习 • 模型进化 核心动作： • 广域知识学习 • 基础能力构建 核心动作： • 大小模型协同 • 能力持续进化 能 ， 导 致“看不清” 风沙 清晰目标 清晰目标 表观弱 清晰目标 清晰目标 表观弱 恶劣天气和光照条件变化 动态增强低质量图像 低空多传感 器协同学习 如何动态挖掘多模 态有效性？ 如何动态复原多种 噪声类型？ 挑 战 看不清 多雾 夜间 构建了复杂退化自适应建模理论与复杂多退化统一复原范式 提出了 空场景特征引导的多传感器可信提示动态鲁棒感知方法 感知结果 ， “看不准” 场景复杂多变 & 任务种类繁杂 低空视觉感知模型自主进化难 烟 火 水 车 低空多任 务协同学习 挑 战 如何实现复杂任务场景自主进化？ 如何实现多种实景种类自主进化？ 山地 洪水 冰面 工地 目标场景需求 原场景需求 单一场景 复杂场景 百景难括众需 一模难应百景

网络 化、规模化、常态化”跃迁的中观治理议题。不同于市面上强调技术路线或单一应用的研究，本报告以 规则先行—协同共治—稳步扩容为主线，将国家顶层设计与地方差异化实践贯通，围绕“规则从何而 来、如何落地可执行、谁来协同治理、怎样形成规模化供给”四个核心问题展开系统分析。在审视欧洲 U-Space 强调市场化服务和美国 UTM 侧重分布式协同的治理经验与教训后，本报告认为中国路径选 择将更具 强调中国市场凭借其庞大的人口基数、城市密度和强大的制造业基础，将占据全球近四分之 一的份额。 1.2 核心矛盾：释放经济潜力与保障绝对安全的平衡博弈 在广阔的市场前景面前，低空经济的发展始终围绕着一个核心矛盾展开：如何在保障国 家空防安全、公共安全和飞行安全的绝对前提下，最大程度地释放低空空域资源的经济潜力 与社会价值。 ⚫ 一方面，是产业界对“放得开”的强烈诉求。eVTOL 制造商、无人机物流运营商、通航 本报告研究范畴、核心问题与分析框架 5 与分析，回答以下四个环环相扣的核心问题： ⚫ 规则从何而来？我国低空空域管理的体制是如何从严格的全面管制，一步步演变到今天 的协同管理格局的？现行的主要法规和管理框架是怎样的？其背后的演进逻辑和深层 考量是什么？ ⚫ 安全如何保障？当前的低空安全体系由哪些核心部分构成？从飞行器本身（适航审定） 到操作人员，再到地面基础设施和管理流程，它们各自扮演什么角色？我国在关键的适

Prime Air 项目。 低空旅游项目如热气球、滑翔伞等在多个地区兴起， 成为旅游经济的新亮点。 各国政府针对低空经济活动制定了一系列监管政策， 以确保安全和秩序。 随着低空飞行器数量增加，如何有效管理低空交通 成为当前面临的重要挑战。 数字经济对低空经济的影响 数字技术的融合 随着数字技术的进步，无人机被广泛 应用于物流配送，提高配送效率，降 低成本。 无人机物流配送 费者的需求，增强市场竞争力。 个性化产品服务 通过分析物流数据，企业可以优 化配送路线和库存管理，降低成 本并提升客户满意度。 智能物流优化 数字化转型的挑战 在低空经济数字化过程中，如何 确保数据安全和用户隐私不被侵 犯成为一大挑战。 数据安全与隐私保护 数字化转型需要大量投资于基础 设施，对于资金有限的低空经济 企业来说，这是一个重大挑战。 基础设施建设成本 技术的快速迭代要求低空经济领 泄 露 风 险 无人机等低空飞行器若出现技术故障，可能导致严重的安 全事故，对人员和财产安全构成威胁。 技 术 故 障 引 发 的 安 全 事 故 低空经济的快速发展带来了空域管理的复杂性，如何有效 监管以防止空中碰撞和非法侵入成为一大挑战。 空 域 安 全 监 管 挑 战 技术与基础设施瓶颈 随着无人机应用增多，监管技术尚未成熟， 导致空域管理复杂，影响低空经济的有序 发展。

提高空域 管理的智能化水平，优化空域资源的配置。 挑战与机遇 衔接点：对于低空来说，从哪飞从哪降？如何飞如何降？ 关键问题 空间扩展如何管理：将 UTM 系统纳入立体交通框架，实现无人机物流与地面交通的协同，所 形成“地下 - 地面 - 空中”三维运输网络如何管理。 数据互通后如何处理，实现全局调控：地面车流数据（来自智能交通信号系统）飞行器飞行数 据（来自 UTM 系统）公共交通

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 供实时气象服务的技术，尤其是如何通过微型气象站、气象卫星、无人机自身传感器等技术， 提供实时天气预报、飞行气象条件评估，帮助飞行器规避极端天气影响。 域的无人机低空飞行。 3.5 数据处理与分析 低空数据处理与分析在无人机应用、智能交通系统、环境监测和城市管理等领域发挥着 至关重要的作用。随着无人机技术的快速发展，获取的数据量急剧增加，如何有效处理和分 析这些数据成为了一个关键挑战。 低空通导监及气象技术涉及的数据处理与分析，主要涵盖实时数据采集与处理、数据融 合与清洗、数据存储与管理等数据处理技术，以及环境建模、趋势预测、异常检测与智能决 2）频谱资源管理 无人机的通信依赖于无线电频谱，一些场景下可能需要动态分配频谱资源，以适应不同 场景下的通信需求，但目前频谱资源的管理技术尚不完善，频谱资源有限且分配复杂，限制 了无人机通信的效率和可靠性。如何高效利用频谱资源，避免与其他无线设备的冲突，也是 通信技术中的重要课题。 3）抗干扰能力 在复杂的电磁环境中，无人机通信系统需要具备更强的抗干扰能力，以确保数据传输的 稳定性和可靠性。例

(LAE)概念的诞生标志着孤立的无人机技术正向更广泛的 经济体系的发生转变，该体系可利用低空空域开展物流、出行和公共 服务等多个领域的活动。低空经济的核心不仅仅在于飞行设备本身， 更关乎我们应如何重新思考城市的运作方式。低空经济引入了一个 新的基础设施层，有助于减少交通拥堵，提高配送效率，并在应急响 应、环境监测，乃至旅游业等方面提供支持。 这一转型在粤港澳大湾区等高密度城市地区显得尤为重要，可帮助 点与 规模化应用提供了理想的环境。此外，该地区在城市形态和治理结构 上的多样性，也为跨境协同与制度创新提供了宝贵的试验场。 然而，低空经济目前仍处于初步发展阶段，面临诸多关键挑战。其中 包括如何管理日益拥挤的低空空域、保障飞行安全与个人隐私，以及 构建能够适应技术快速变革的监管框架。公众接受度亦是另一大阻 碍——人们须积极接纳低空经济带来的便利，而非将其视为一种干 扰。 尽管面临重 市环境中的实施路径与适应机制。 研究结果与未来方向的衔接 5 大湾区低空经济发展与城市规划 从上到下：基本飞行、自由航 线、走廊式航线、固定航线 - 航线规划策略 未来方向 低空经济未来发展的关键在于如何将其有效地整合进城市基础设施 和公共空间体系。当前可行的两条战略路径——公共空间设计以及物 流枢纽与建筑融合，为城市提供了发展路线图。 FD1a：街道空间再设计 该路径聚焦于通过重新设计城市街道，减少地面配送的交通压力。通

雄安新区部署 12 个机巢，服务 12 个委办局，覆盖 760 平方公里。未来，全国预计将部署超 过 10 万个机巢，覆盖全国 960 万平方公里土地，实现低空全域覆盖，产生海量的低空感知 数据。如何从海量低空数据中建立数据引擎，主要挖掘高质量数据，实现低空感知大脑的自 主学习和进化，是亟需攻克的技术难题。未来低空智能将主要聚焦低空基座模型、低空具身 智能、低空群体智能以及低空安全，衍生出低空世界模型及模拟器等新数据平台和引擎。 环境数据的 特殊性，直接使用通用大模型存在局限。因此，亟需综合考量跨领域共性技术与低空环境特 性，开发专为低空环境设计的大模型。此外，巨大的模型规模带来了对计算和存储资源的严 苛挑战。必须面对如何在有限算力的无人机机载硬件上，高效压缩和部署这些庞大的模型。 同时，无人机在采集数据时，不可避免地会触及敏感的个人隐私和企业机密，因此，数据安 全与隐私保护也成为该技术发展中必须优先解决的核心问题。低空大模型在实现低空智能感 类则是多模态融合模型，通过在单一模型中融合多模态输入实现联合建模与跨模态生成。这 两种范式为多模态大模型在图文理解、跨模态生成和下游应用中的快速发展奠定了基础。 （1）基于对比学习的多模态大模型 如何在没有特定任务标注数据的情况下，通过学习大量图像-文本对，实现图像和文本 xxx -109- 的跨模态理解和统一表示，是多模态大模型实现的关键问题。从网络爬取的图文数据集中获 取带噪标签的监

机机尾朝向自己飞行时，遥控器的摇杆前 后左右就对应了飞机的前后左右，飞手不容易发生判断错误。 适应摇杆量 松手悬停 在飞机处于 GPS 模式飞行时，如果新手分不清飞机方向了、感觉自己不知道该如何操作摇杆 时，只要松开遥控器摇杆，飞机就会保持悬停。 遥控器信号 • 调整天线 遥控器信号 遥控器信号 遥控器信号——无线干扰 提控回家 标准飞行动作讲解 • DJI GO 认知与模拟器飞行

大的潜力。预计包括无人机在内的低空飞行器数量将大幅增加，为 各行各业提供新的应用场景。 目前，各国在低空经济尚处于布局阶段，虽然前景广阔，但也 面临一些挑战，例如空域管理、安全监管、公众接受度等。尤其在 政策的框架下，如何平衡发展与安全将是各国亟待解决的问题。因 此，低空经济的发展需要政府、科研机构与产业界的紧密合作，通 过政策引导和技术创新，共同推动这一新兴领域的成熟与发展。 1.5 项目的必要性与紧迫性 的飞行技巧讲解，以确保他们具备基本的飞行知识，减少风险。 此外，为提高学员的沉浸体验，飞行前将采用模拟器进行初步 训练。具体安排如下：  学员在模拟器中进行至少 1 小时的飞行培训  学习如何进行起降、航线调整以及紧急应对 参与者的飞行体验项目将采用按次计费的方式，并可提供优惠 套餐，以吸引更多的学员参与。具体定价策略根据飞行小时的长短 和不同机型进行调整，同时根据市场需求和竞争状况进行动态优 实践能力。 在这一课程中，可以重点包括以下几个模块： 1. 航空历史与发展 本模块通过讲座和观看纪录片的方式，介绍航空发展的历程， 从莱特兄弟的飞行实验到现代飞机的发展，让学生了解航空科 技如何演变，推动社会进步。 2. 航空器的基本构造 通过拆解模型飞机或使用虚拟现实技术，学生能够直观了解飞 机的基本结构，如机翼、机身、尾翼等部件及其功能。此外， 还可组织制作简易纸飞机的活动，以体验基本的航空力学原