AI在低空空域管理与智能调度中的应用

【摘要】本文系统梳理了AI在低空空域管理与智能调度中的应用现状、技术路径、典型案例、创新趋势及面临的挑战。通过国内外权威案例与最新平台实践，全面展现AI赋能低空经济的深度与广度，并对未来发展方向进行前瞻性分析。

引言

近年来，随着低空经济的蓬勃发展，无人机、eVTOL（电动垂直起降飞行器）、城市空中交通（UAM）等新兴业态不断涌现，低空空域的管理与调度面临前所未有的复杂性和挑战。传统的空域管理手段已难以满足多元主体、密集流量、动态环境下的高效调度与安全监管需求。人工智能（AI）技术凭借其强大的数据处理、智能决策和协同调度能力，正成为推动低空空域管理智能化、精细化、平台化转型的核心动力。本文将从实时监控与动态调整、空域资源优化、城市级服务平台建设、集群协同、应急响应、数字孪生、基础设施升级、法律与数据安全等多个维度，系统探讨AI在低空空域管理与智能调度中的创新应用与未来趋势。

一、AI驱动的实时监控与动态调整

1.1 多源数据融合与智能感知

1.1.1 传感器网络与数据采集

低空空域的实时监控依赖于多源传感器网络，包括雷达、ADS-B、光学摄像头、激光雷达、无线电信号接收器等。AI通过对这些异构数据的融合处理，实现对空域内各类飞行器、障碍物、气象条件的全面感知。例如，南京浦口高新区利用AI智能识别技术，结合三维点云数据，实现低空环境的高精度建模与动态监控。

1.1.2 智能识别与异常检测

AI算法能够自动识别飞行器类型、飞行状态、轨迹偏离等异常行为。以德国Volocopter公司为例，其基于AI的空中交通管理系统可在城市复杂环境中高效调度eVTOL飞行器，动态调整飞行计划，实时规避潜在冲突，确保空中交通安全顺畅。

1.2 动态调整与自适应调度

1.2.1 实时航线优化

AI通过对实时空域数据的分析，动态优化无人机和eVTOL的航线规划，避免空域拥堵和飞行冲突。例如，长春市低空飞行服务指挥中心依托“紫东长空”大模型，支持任务执行、资源配置和安全监管的“一站式”服务，成为政府和企业决策的“智慧大脑”。

1.2.2 风险预测与预警机制

AI能够基于历史数据和实时监测，预测天气变化、设备故障等潜在风险，并提前发出预警，降低事故发生率。下表展示了AI在风险预测中的关键应用场景：

二、空域资源优化与智能调度

2.1 空域资源动态分配

2.1.1 多维数据驱动的资源分配

AI能够综合气象、地理、飞行器状态、任务优先级等多维数据，动态优化空域资源分配。例如，绍兴越城区的无人机飞行服务系统集成了AI空情分析、飞行审批和数据共享，实现航线智能规划和全流程管控，显著提升了空域资源利用效率。

2.1.2 空域容量管理与流量控制

AI通过对空域容量的实时评估，动态调整飞行计划，避免局部空域过载。中国电信“星巡”低空服务监管平台通过与算力基础设施融合，实现空域协同服务和信息服务能力的提升，已在全国多地落地应用。

2.2 智能调度算法与优化模型

2.2.1 路径规划与冲突消解

AI基于强化学习、遗传算法等优化模型，实现无人机和eVTOL的最优路径规划与冲突消解。下图为智能调度流程示意：

2.2.2 任务优先级与资源调度

AI可根据任务紧急程度、资源可用性等因素，智能分配飞行任务和空域资源。例如，城市应急救援、物流配送等高优先级任务可获得更优航线和调度资源，提升整体运营效率。

三、城市级服务平台建设与网格化管理

3.1 平台化架构与技术体系

3.1.1 城市级无人机服务平台

以泰州市、绍兴市为代表，地方政府依托“无人机+AI算法大模型”技术，搭建了城市级无人机服务平台，部署智能方舱和5G低空运营专网，实现主城区网格化覆盖和“15分钟飞行服务圈”。这些平台集成了飞行审批、任务调度、数据回传、风险预警等多项功能，极大提升了空域管理效率。

3.1.2 智能方舱与5G低空专网

智能方舱作为无人机自动起降、充电、维护的基础设施，结合5G低空专网，实现无人机的远程控制与数据高速回传。吴江区低空服务一体化平台通过大规模数据采集和AI算法模型开发，显著缩短了巡查时间和降低了综合成本。

3.2 网格化管理与智能调度

3.2.1 主城区网格化覆盖

通过将城市主城区划分为若干网格单元，每个网格配备智能方舱和无人机，实现全域覆盖和高频巡查。AI平台根据实时数据动态分配巡查任务，提升管理的精细化和响应速度。

3.2.2 平台功能与应用场景

四、AI赋能多场景应用与集群协同

4.1 无人机集群智能协同

4.1.1 云边协同与智能控制

AI推动无人机集群的自主感知、智能决策和协同作业。以“神思智飞”系统为例，通过云边协同架构，实现多无人机的任务分配、路径规划和集群接力，广泛应用于交通流量监测、森林防火、能源管线巡检等场景。

4.1.2 集群动态任务分配

AI算法支持动态目标追踪、路径预测和集群接力等复杂任务，极大提升了应急响应和大范围巡检的效率。下表展示了集群协同的典型应用：

4.2 多场景智能应用

4.2.1 智慧城市治理

广州白云区城管部门开发的AI算法在违法建设和环卫垃圾巡检中表现优异，提升了安全隐患识别效率，为城市治理提供了精准支持。

4.2.2 应急响应与安全管理

舟山普陀区“数智普陀”空天地一体化中心利用无人机和AI算法，在夜间巡逻中识别烟火异常并联动消防系统，实现“早发现、早处置”，显著提升了应急响应能力。

五、数字孪生与AI融合创新

5.1 数字孪生平台建设

5.1.1 全域可视化与流程模拟

数字孪生技术通过构建城市、机场等低空环境的虚拟映射，实现全域可视化、全流程模拟和智能调度。博能股份等企业通过数字孪生+AI平台，助力飞行审批、安全监管和资源配置的精细化管理。

5.1.2 智能仿真与风险预警

数字孪生平台能够对飞行任务进行智能仿真，提前识别潜在风险，并为应急处置提供决策支持。下表为数字孪生平台的核心功能：

5.2 数字孪生与AI大模型深度结合

未来，数字孪生与AI大模型的深度融合将实现全域空域的智能仿真与动态调度，支持复杂环境下的无人机集群协同与超视距飞行，推动低空空域管理迈向更高智能化水平。

六、基础设施与平台化能力升级

6.1 低空基础设施体系建设

6.1.1 低空专网与感知网

央企如中国电信积极布局低空经济，打造低空专网、低空感知网、低空算力网等基础设施，支撑低空空域的智能化管理与服务。

6.1.2 平台化能力与多元服务

中国电信推出“星瀚”“星巡”“星云”等低空管理平台，实现设备统一纳管、多元数据智能融合和空域协同服务。这些平台已在全国多地落地，支撑公安、应急、交通、环保等多行业的低空智能化管理。

6.2 平台功能与应用成效

七、法律、数据安全与行业挑战

7.1 法律法规与标准体系

7.1.1 现有法规的局限性

AI在低空空域管理中的广泛应用带来了算法安全、数据隐私、责任归属等法律挑战。现有空域管理规则难以完全适应AI自主决策的复杂性，亟需完善法律和标准体系加以规范。

7.1.2 数据安全与隐私保护

数据采集泛化可能引发隐私侵权，算法黑箱和数据主权等问题日益突出。行业需在保障数据安全和个人隐私的前提下，实现高效管理和创新发展。

7.2 行业挑战与应对策略

八、未来展望与创新趋势

8.1 技术创新方向

• 更高精度的感知与自主决策能力，支持复杂环境下的无人机集群协同与超视距飞行；

• 数字孪生与AI大模型的深度结合，实现全域空域的智能仿真与动态调度；

• 平台化、生态化发展，推动产学研用协同创新，形成多元主体参与的低空经济生态圈；

• 法律、标准与伦理体系的完善，保障AI赋能低空空域管理的安全、合规与可持续发展；

• 拓展智慧物流、城市空中交通（UAM）、低空观光和应急救援等新兴应用场景。

8.2 行业发展趋势

• 平台化与生态化：未来低空空域管理将以平台化、生态化为核心，推动多元主体协同创新，形成开放共享的低空经济生态圈。

• 智能化与自动化：AI将持续提升低空空域管理的智能化与自动化水平，实现无人机、eVTOL等多类型飞行器的自主协同与高效调度。

• 安全与合规并重：行业将加快法律、标准与伦理体系建设，确保AI赋能低空空域管理的安全、合规与可持续发展。

结论

AI正以其强大的数据处理、智能决策和协同调度能力，深度赋能低空空域管理与智能调度，推动低空经济迈向智能化、规模化、生态化的新阶段。通过国内外典型案例和央企平台化创新，行业已形成可复制、可推广的实践路径。未来，随着技术、政策和产业的协同进步，AI将在低空空域管理领域释放更大潜能，助力低空经济高质量发展。同时，行业需持续关注法律、伦理和数据安全等挑战，确保低空空域管理的健康、可持续发展。

📢💻 【省心锐评】

“AI赋能低空空域管理潜力巨大，但法规与数据安全仍是关键挑战，行业需协同创新，确保可持续发展！”