AI助力低空经济中的智慧安防：构建全景式监控体系

【摘要】低空经济的崛起推动了智慧安防体系的深度变革。本文系统梳理AI赋能下的低空全景监控、预测预警、实战应用、技术创新与生态构建，结合典型案例，深入探讨低空经济智慧安防的技术路径、落地成效与未来趋势，为行业发展提供参考。

引言

低空经济，作为新质生产力的代表，正以惊人的速度重塑城市空间、产业格局和社会治理方式。无人机、eVTOL等低空飞行器在物流、应急、城市管理、文旅等领域的广泛应用，带来了前所未有的机遇，也对城市安全、空域管理和应急响应提出了更高要求。传统的“人防”与“物防”模式，已难以应对低空经济下多元、动态、复杂的安全挑战。
在此背景下，人工智能（AI）与5G、数字孪生、边缘计算等前沿技术的深度融合，推动低空安防体系向全景式、智能化、可预测的方向演进。智慧安防不仅成为低空经济安全运行的基石，更是城市治理现代化的重要引擎。本文将围绕全景监控、预测预警、实战应用、技术创新与生态构建等核心议题，结合最新案例与数据，系统梳理AI赋能低空经济智慧安防的技术路径、落地成效与未来趋势。

一、全景式监控体系的构建

1.1 “一张图”全景监控与资源整合

低空经济的繁荣，首先要求对空域、地面、设备、人员等多元要素实现全局可视、动态可控。各地正加快建设低空飞行服务平台，打造“低空数字底座”，实现数据整合、设备连接与智能决策支持。
以天津市为例，其低空飞行服务平台通过三维动态可视化管理，将无人机、视频监控、警力部署、气象数据等多源信息汇聚于一张图，实现“天地一体”的低空空间数据中台。平台不仅支持飞行活动的全局监控，还能根据实时态势灵活调度安防资源，提升应急响应效率。
这种全景式监控体系，打破了传统安防的“信息孤岛”，实现了资源的高效整合与协同，为低空经济的安全运行提供了坚实的数据和技术支撑。

1.1.1 典型平台功能一览

1.2 多源感知与智能识别

低空安防的本质，是对动态、复杂空域的实时感知与智能识别。AI通过雷达、ADS-B、光学摄像头、红外热成像、激光雷达等多种传感器网络，实现对低空飞行器的实时定位、轨迹追踪与身份识别。
南京浦口高新区利用三维点云数据构建高精度低空模型，实现全域动态监控。京东物流在偏远山区部署的无人机配送网络，结合动态避障系统与5G通信技术，确保飞行安全。
多源感知不仅提升了监控的精度和广度，还为后续的智能分析、风险预警和应急处置提供了坚实的数据基础。

1.2.1 多源感知流程图

1.3 数字孪生与三维可视化

数字孪生技术的引入，为低空安防带来了全新的管理范式。通过对城市、机场等低空环境的虚拟映射，实现全域可视化、流程模拟和智能调度。
深圳等地已建设虚拟空域数字孪生系统，能够提前预判交通拥堵和碰撞风险，优化安防资源配置。数据显示，深圳低空经济示范区事故率下降56%，空域利用率提升70%。
数字孪生不仅提升了监控的直观性和科学性，还为复杂场景下的应急演练、资源调度和风险评估提供了强有力的技术支撑。

二、AI驱动的预测预警与主动防控

2.1 风险预测与智能预警

在低空经济的高速发展中，风险无处不在。AI基于历史数据和实时监测，能够对天气变化、设备故障、空域冲突等潜在风险进行预测，并提前发出预警。
“星地协同观测+AI预警”模式，通过飞行姿态数据分析，实现对航危天气的秒级响应。长春“紫东长空”平台可实时监测无人机电池异常和信号丢失，事故率降低30%以上。
这种智能预警体系，将被动响应转变为主动防控，大幅提升了低空经济的安全韧性。

2.1.1 风险预测应用场景

• 天气风险：AI分析气象大数据，提前预警雷暴、强风等极端天气。

• 设备故障：实时监测飞行器状态，预测电池、通信等关键部件异常。

• 空域冲突：基于轨迹预测，提前发现潜在碰撞风险，动态调整航线。

2.2 智能反制与安全防护

随着低空飞行器数量激增，“黑飞”、扰航等安全事件频发。AI赋能的反无人机系统，通过深度学习算法，实现无人机行为预测与威胁评估，支持分级响应（警告、信号干扰、定向拦截）。
北京大兴国际机场部署的无人机侦测反制系统，可在15秒内锁定并驱离闯入禁飞区的无人机，保障民航安全。
智能反制体系的建设，为低空经济筑起了坚实的安全防线，有效遏制了非法飞行和恶意干扰事件的发生。

三、实战应用与多场景落地

3.1 重大活动与应急安保

低空经济的安全保障，离不开重大活动和应急场景的实战检验。杭州亚运会期间，AI系统成功避免17起潜在低空拥堵事件，保障赛事空域安全。
兰州公安在马拉松赛事中，运用无人机集群进行多维态势感知，结合AI算法识别人群聚集、交通拥堵等风险，实现全程无死角监控。
这些案例表明，AI赋能的低空安防体系，已成为大型活动安全保障的“标配”，极大提升了现场处置能力和应急响应效率。

3.2 智慧城市与公共安全

智慧城市建设，离不开低空安防的深度参与。广州白云区城管部门开发“无人机+AI”低空巡检模式，自动识别违法建设、环卫垃圾等问题，巡查效率提升2倍以上。
石家庄低空智能巡检平台结合AI技术，对桥梁等基础设施进行实时告警和维护，提升了城市公共安全管理的智能化水平。
低空安防的智慧化转型，为城市治理注入了新动能，推动了城市管理的精细化、智能化升级。

3.3 应急救援与灾害防控

在自然灾害、突发事件中，无人机搭载AI算法可快速侦察灾情、建立三维模型、精准定位受灾点，为指挥决策和救援部署提供数据支撑。
2024年四川泥石流高发区，通过AI识别山体裂缝并提前12小时预警，成功疏散600余人。云南昭通山体滑坡救援中，AI识别多处新生滑坡体并计算风险，为预警和应急处置提供精准数据。
AI与无人机的深度融合，极大提升了应急救援的效率和精准度，为生命安全赢得了宝贵时间。

四、技术创新与生态构建

4.1 平台化与网格化管理

低空经济的快速发展，催生了平台化、网格化的管理新模式。多地上线低空飞行服务平台，推动“全国一张网”建设，实现跨区域协同、标准统一，避免“信息孤岛”和重复建设。
泰州、绍兴等城市通过“无人机+AI大模型”构建网格化监控体系，形成“15分钟飞行服务圈”，实现低空安防的精细化、智能化管理。

4.1.1 网格化管理示意表

4.2 产业链协同与标准建设

AI推动低空经济与文旅、农业、应急等多行业深度融合，形成“低空+”新模式。2024年《关于实施公共安全标准化筑底工程的指导意见》提出推动视频监控联网共享与智能分析，强化低空设备安全认证。
各地也在加速推进通航机场、起降场地等基础设施建设，完善标准体系和人才培养，保障低空经济的健康可持续发展。

4.3 核心技术突破与应用拓展

5G-A、边缘计算、数字孪生、AI大模型等新技术持续赋能低空安防，提升无人机、eVTOL等飞行器的智能化水平。
深圳、广州建设数字孪生机场，支持千架无人机同时起降，冲突检测准确率达99.9%。京东无人机物流结合动态避障系统与RTK定位技术，AI优化配送路径，实现高效安全配送。
核心技术的不断突破，为低空经济智慧安防体系的升级提供了源源不断的动力。

五、典型案例精选

5.1 深圳低空经济示范区

深圳低空经济示范区通过虚拟空域系统预判飞行风险，事故率下降56%，空域利用率提升70%。该系统集成了三维可视化、智能调度、风险预警等多项功能，实现了低空经济的安全高效运行。

5.2 天津“低空遥感一张网”

天津“低空遥感一张网”集成空天地一体化感知、智能化调度、全场景应用，支持3万架无人机同时管理。平台实现了数据的高效整合与智能分析，为城市治理和产业升级提供了有力支撑。

5.3 广州白云区“无人机+AI”城管

广州白云区建成4个无人机自动机场，AI算法识别准确率全国前列，巡查效率提升2倍。该模式已成为智慧城市管理的典范，推动了城市治理的智能化转型。

5.4 京东无人机物流

京东无人机物流结合动态避障系统与RTK定位技术，AI优化配送路径，实现高效安全配送。该系统在偏远山区的应用，极大提升了物流效率和安全水平。

5.5 黄山景区巡逻

黄山景区通过AI识别游客越界行为，10秒内发送定位至指挥中心，提升应急响应效率。该模式为景区安全管理提供了创新范例。

六、未来展望

低空经济的智慧安防体系，正向“体系化、智能化、服务化”方向加速演进。多技术融合与法规完善，将构建起空天地一体化的安全屏障。AI与数字孪生的深度融合，将推动低空经济成为万亿级新质生产力阵地。
未来，随着AI大模型、边缘计算、通感一体等技术的持续突破，低空经济的智慧安防体系将更加精准、高效、智能，成为城市治理、产业升级和公共安全的重要基石。
低空安防的创新与实践，不仅关乎产业发展，更关乎社会安全与民生福祉。只有不断推动技术进步、标准完善和生态协同，才能为低空经济的可持续发展保驾护航。

📢💻 【省心锐评】

“低空安防的终极形态是构建‘会思考’的空域。当AI不仅能看见风险，更能理解风险、预测风险、化解风险，这才是真正的数智化升维。”