2025年低空经济人才培养：AI技术如何填补复合型人才缺口

【摘要】2025年，低空经济成为中国新兴产业的战略高地，人才缺口巨大。AI技术正以虚拟训练、智能教学等方式，助力复合型人才培养，推动高校专业创新与产教融合。本文系统梳理低空经济人才现状、AI赋能路径、政策布局、挑战与未来趋势，深度剖析AI与教育融合的广阔前景。

引言

低空经济，作为中国新一轮科技革命和产业变革的重要引擎，正以前所未有的速度重塑城市空间、产业结构与社会生活。从无人机物流、低空旅游到城市空中交通，低空经济的应用场景日益丰富，市场规模持续扩张。根据权威预测，2025年中国低空经济产业规模有望突破1.5万亿元，2026年将迈入万亿级别新台阶。如此庞大的产业蓝图，背后却隐藏着一个不容忽视的现实——人才短缺，尤其是复合型人才的巨大缺口。

在这一背景下，人工智能（AI）技术的崛起为低空经济人才培养带来了革命性机遇。AI不仅重塑了飞手培训的方式，更推动了高校专业设置、课程体系、产教融合等多维度的深刻变革。本文将以技术论坛的视角，系统梳理低空经济人才现状，深入剖析AI赋能路径，探讨政策布局、现实挑战与未来趋势，力求为行业发展和教育创新提供有价值的参考。

一、低空经济人才缺口的现实与挑战

1.1 低空经济的产业格局与人才需求

1.1.1 产业格局的快速演进

低空经济涵盖无人机配送、低空旅游、城市空中交通、应急救援、农业植保、能源巡检等多个领域。随着政策红利释放和技术进步，低空经济正成为中国经济新的增长极。2025年，产业规模预计突破1.5万亿元，相关企业数量、应用场景和投资热度持续攀升。

1.1.2 人才需求的多元化与复合化

低空经济对人才的需求呈现出以下特点：

• 数量庞大：仅无人机操控员（“飞手”）岗位，2025年缺口高达100万，持证飞手仅能满足30%市场需求，近七成岗位空缺。

• 层次多样：从基础飞手到高端工程师、运营管理、空域管理、适航认证等，涵盖技术、管理、法规等多领域。

• 复合型特征突出：智能网联、安全反制、数据分析、AI算法等新兴领域人才尤为紧缺。

1.1.3 主要人才缺口分布

1.2 人才短缺的深层原因

1.2.1 传统教育体系的局限

• 学科划分过细：高校相关专业多为航空、电子、自动化等传统工科，缺乏跨学科融合。

• 课程设置滞后：课程内容与产业前沿脱节，难以覆盖AI、智能感知、空域管理等新兴领域。

• 产学研协同不足：校企合作、实训基地、真实项目支撑有限，学生实践能力培养不足。

1.2.2 行业发展速度与人才培养周期错配

低空经济发展速度远超人才培养周期，导致“用人荒”现象突出。企业对高素质、复合型人才的需求日益迫切，而现有教育体系难以快速响应。

1.2.3 区域与资源分布不均

一线城市和产业集聚区教育资源丰富，中小城市和偏远地区则面临师资、设备、实训等多重短板，加剧了人才供需矛盾。

二、AI技术赋能：虚拟训练平台重塑飞手培养

2.1 传统飞手培训的痛点

• 高成本：实操训练需大量设备、场地和安全保障，费用高昂。

• 周期长：理论与实操分离，技能养成周期长，难以满足快速扩张的市场需求。

• 风险大：实地飞行存在安全隐患，空域和天气等外部因素限制训练频次。

• 机会有限：受空域、天气、设备等影响，真实场景操作机会稀缺。

2.2 AI虚拟训练平台的创新路径

2.2.1 技术架构与核心能力

AI虚拟训练平台集成了数字孪生、多模态模型、三维建模、VR/AR等前沿技术，能够高度还原复杂飞行环境和任务场景。

• 数字孪生：构建与现实世界高度一致的虚拟空域、地形、气象等环境。

• 多模态模型：融合图像、语音、文本等多源数据，实现全方位感知与交互。

• 三维建模与VR/AR：沉浸式体验，提升操作真实感和应急处置能力。

2.2.2 典型应用案例

• 元动科技AI多模态模型：结合VR技术，支持学员沉浸式体验危情巡检、农业播种等任务，显著提升实战能力。

• AI实时数据分析：平台可实时采集学员操作数据，动态调整训练难度，实现个性化教学。

• 虚拟实验与在线平台：打破时空限制，支持远程学习与协作，提升教学资源利用率和学习灵活性。

2.2.3 培训流程示意（Mermaid流程图）

2.3 AI虚拟训练的优势与成效

• 显著降低入门门槛：学员可在安全、低成本环境中反复练习，快速掌握核心技能。

• 加速人才培养周期：AI个性化教学缩短技能养成时间，提升整体培训效率。

• 提升技能掌握度：复杂场景模拟与应急处置训练，增强学员实战能力和创新思维。

• 促进教育公平：在线平台覆盖更广区域，缓解区域资源不均问题。

三、高校“低空技术与工程”新专业的政策支持与布局

3.1 政策驱动下的专业创新

3.1.1 教育部“超常”布局

2024年下半年，教育部针对低空经济人才短缺，启动“超常”布局，首批6所高校（北京航空航天大学、北京理工大学、北京邮电大学、南京航空航天大学、华南理工大学、西北工业大学）增设“低空技术与工程”本科专业，纳入2025年专业目录。

3.1.2 专业定位与课程体系

• 工学门类下的交叉工程类：强调多学科融合，打破传统学科壁垒。

• 课程体系：涵盖飞行器设计、人工智能、通信感知、空域管理、适航法规等，突出系统工程实施能力与全流程工程素养。

3.1.3 政策支持举措

• “绿色通道”审批：突破常规申报限制，确保专业设置与产业需求快速对接。

• 学位点建设：国务院学位委员会推动低空技术与工程交叉学科学位授予点建设，强化学科基础。

• 政校企研协同：推动高校、企业、研究机构、政府多方协作，形成产教融合新生态。

3.2 高校差异化培养模式

3.2.1 北航模式

• 跨学院联动：整合5个一级学科资源，构建“厚基础、强交叉”的培养体系。

• 项目制教学：以真实项目为载体，强化学生实践与创新能力。

3.2.2 华南理工模式

• AI与低空应用融合：聚焦智能航行与安全保障技术，推动AI与低空经济深度结合。

• 企业协同育人：与龙头企业共建实训基地，提升学生工程实践能力。

3.2.3 其他高校特色

• 南京航空航天大学：侧重飞行器系统集成与智能控制。

• 西北工业大学：强化空域管理与适航认证方向。

3.3 产教融合与实训资源建设

• 校企共建实训基地：推动企业深度参与人才培养，提供真实项目和实训平台。

• 虚拟仿真与在线教育：利用AI平台扩展实训资源，提升教育普及度和灵活性。

• 区域协同发展：鼓励中小城市和产业集聚区共建人才培养基地，缓解区域资源不均。

四、AI在低空经济人才培养中的多重作用

4.1 场景模拟与应急处置能力提升

4.1.1 高精度虚拟环境构建

AI可生成高度还原的虚拟环境，模拟恶劣天气、障碍物、导航误判、电磁干扰等复杂场景，提升学员应变和障碍识别能力。

4.1.2 应急处置训练

通过AI驱动的应急演练，学员可在虚拟空间中反复练习突发事件处置，如设备故障、空中冲突、信号丢失等，增强实战经验。

4.2 智能化飞行管理与路径规划

4.2.1 动态路径规划

AI支持动态路径规划与航危天气预警，提升飞行安全性和效率。例如，杭州亚运会期间，AI系统成功避免了17起低空拥堵事件，保障了赛事顺利进行。

4.2.2 空域管理与协同调度

AI可实现多架无人机协同管理，优化空域资源配置，提升整体运营效率。

4.3 个性化与数据驱动教学

4.3.1 学习数据分析与内容调整

AI根据学员学习数据，动态调整教学内容，强化薄弱环节，缩短技能养成周期。

4.3.2 创新思维与实践能力培养

AI推动课程从“知识传授”向“能力塑造”转变，支持数据分析、智能决策等新型能力培养。部分高校已开设“人工智能在低空技术中的应用”等课程，促进学生创新能力提升。

4.4 课程体系与能力转型

4.4.1 新型课程体系建设

高校积极推进AI与低空技术融合课程体系建设，涵盖AI算法、智能感知、数据分析、空域管理等内容，满足产业对复合型人才的需求。

4.4.2 能力转型与素养提升

AI赋能下，学生不仅掌握技术技能，更具备系统思维、创新能力和跨学科素养，适应低空经济多元化发展需求。

五、现实挑战：交叉学科机制与产教融合的短板

5.1 交叉学科机制不足

• 学科壁垒依然存在：高校内部学科分割，难以有效整合航空、AI、通信、法律等多领域知识。

• 课程体系与师资队伍建设滞后：新兴课程开发和师资培养需进一步加强，满足复合型人才培养需求。

5.2 产教融合与实训资源有限

• 企业参与度不足：部分高校与企业合作深度不够，缺乏共建实训基地和真实项目支撑。

• 实训资源受限：受空域和安全因素影响，真实场景操作机会有限，影响学生实践能力提升。

5.3 区域与资源分布不均

• 教育资源集中：一线城市和产业集聚区资源丰富，中小城市和偏远地区教育资源和产业支持不足。

• 人才流动不畅：区域间人才流动受限，加剧了供需矛盾。

5.4 AI教育普及参差不齐

• 理解与投入有限：部分院校和培训机构对AI赋能的理解和投入不足，AI在教育中的普及和应用水平不一。

• 技术落地难度大：AI平台建设、数据采集与分析、个性化教学等环节仍面临技术和管理挑战。

5.5 行业标准与认证体系滞后

• 标准体系不完善：低空经济相关的行业标准、人才认证体系尚未完全建立，导致人才培养与岗位需求之间存在脱节。

• 适航与合规难题：适航认证、空域管理等领域的法规更新滞后，影响了人才培养的针对性和实用性。

5.6 产学研用协同创新不足

• 创新链条断裂：高校、企业、科研院所之间的协同创新机制尚未完全打通，产学研用一体化进程缓慢。

• 成果转化率低：部分高校和科研机构的创新成果难以快速转化为产业应用，影响了人才培养的实效性。

六、AI与教育深度融合的未来展望

6.1 虚拟仿真与智能评测主流化

6.1.1 虚拟仿真技术的普及

AI驱动的虚拟仿真平台将成为低空经济人才培养的主流工具。通过高度还原的三维环境和任务场景，学员可以在虚拟空间中完成从基础操作到复杂应急的全流程训练。虚拟仿真不仅降低了培训成本，还极大提升了安全性和灵活性。

6.1.2 智能评测体系建设

AI将推动智能评测体系的建立，实现对学员技能水平的动态、精准评估。通过大数据分析，平台能够为每位学员生成个性化成长档案，辅助教师和企业精准选拔与培养人才。

6.2 产教融合与跨学科协同常态化

6.2.1 校企协同育人新模式

未来，产教融合将成为低空经济人才培养的常态。高校与企业将共建实训基地、联合开发课程、共同指导项目，推动学生在真实产业环境中提升综合能力。企业深度参与人才培养，有助于课程内容与岗位需求无缝对接。

6.2.2 跨学科交叉创新

低空经济的发展要求人才具备航空、AI、通信、管理、法律等多领域知识。高校将加快跨学科课程体系建设，推动“技术+管理+法规”全能型人才成长。跨学科团队项目、创新创业竞赛等将成为培养复合型人才的重要载体。

6.3 动态课程与在线教育的广泛应用

6.3.1 动态课程体系

AI助力下，课程体系将实现动态更新，及时引入产业前沿技术和最新应用案例。高校可根据行业需求和技术发展，灵活调整课程内容，提升人才培养的适应性和前瞻性。

6.3.2 在线教育平台普及

AI驱动的在线教育平台将打破地域和时间限制，为中小城市和偏远地区提供高质量的低空经济人才培训。虚拟实验、远程协作、在线评测等功能将极大提升教育资源的普及度和利用率。

6.4 城市级低空智能系统的构建

6.4.1 数字孪生与AI协同

未来，数字孪生与AI技术将深度融合，构建城市级低空智能管理系统。系统可实现对千架无人机的协同调度、实时监控与风险预警，提升城市低空运行的安全性和效率。

6.4.2 智能空域管理

AI将推动智能空域管理平台的建设，实现空域资源的动态分配与高效利用。通过大数据与AI算法，平台可自动识别潜在风险，优化飞行路径，保障低空经济的有序发展。

6.5 政策与市场协同创新

6.5.1 政策引导与支持

政府将持续加大对低空经济人才培养的政策支持力度，完善专业设置、学位点建设、产教融合等政策体系。通过“绿色通道”、专项资金等措施，推动高校与企业深度合作。

6.5.2 市场驱动与创新生态

市场需求将倒逼人才培养模式创新。企业、资本、科研机构等多方协同，形成创新生态，推动低空经济高质量发展。AI与教育的深度融合，将为中国在全球低空经济竞争中赢得先机。

七、低空经济人才培养的全景图与未来路径

7.1 低空经济人才培养全景图

7.2 未来路径建议

7.2.1 完善交叉学科培养机制

• 加快跨学科课程体系建设，推动航空、AI、通信、管理、法律等多领域知识融合。

• 建立多元化师资队伍，吸引产业专家、企业工程师参与教学。

7.2.2 深化产教融合与校企协同

• 推动高校与企业共建实训基地，联合开发课程和项目。

• 鼓励企业参与人才培养全过程，实现课程内容与岗位需求无缝对接。

7.2.3 优化区域资源配置

• 加强中小城市和偏远地区教育资源投入，推动区域协同发展。

• 利用AI在线教育平台，提升教育资源普及度和公平性。

7.2.4 推动AI教育普及与技术创新

• 加大AI在教育中的应用投入，提升平台建设、数据分析、个性化教学等能力。

• 鼓励高校和企业联合研发AI教育工具，推动技术创新与落地。

7.2.5 完善行业标准与认证体系

• 加快低空经济相关行业标准和人才认证体系建设，提升人才培养的针对性和实用性。

• 推动适航认证、空域管理等领域法规更新，保障产业健康发展。

结论

低空经济作为中国战略性新兴产业，正迎来前所未有的发展机遇。人才，尤其是复合型、创新型人才，已成为制约产业高质量发展的关键瓶颈。AI技术的深度赋能，为破解人才短缺难题提供了全新路径。虚拟训练平台、智能化教学、个性化评测、产教融合新模式，不仅显著降低了飞手等岗位的入门门槛，更推动了高校人才培养体系的创新升级。

政策的超常布局、高校的专业创新、企业的深度参与，共同构建了低空经济人才培养的新生态。未来，AI与教育的深度融合将成为主流，虚拟仿真、智能评测、动态课程、城市级智能系统等创新应用，将极大提升人才培养效率和质量。唯有持续完善交叉学科机制、强化产教协同、优化资源分布、健全标准体系，才能释放AI与教育融合的最大潜力，为中国低空经济高质量发展提供坚实的人才保障和技术支撑。

📢💻 【省心锐评】

“低空经济的胜负手不在空域而在人才。AI虚拟训练是破局起点，但需警惕技术狂欢掩盖产教脱节本质——真实场景数据反哺教学，才是可持续人才供应链的关键。”