从“卖飞机”到“卖服务”：低空经济领域“飞行时间即服务”（Flight-Hour-as-a-Service）模式的兴起

【摘要】低空经济正从硬件销售转向服务订阅。飞行时间即服务（FaaS）模式通过解耦飞行器所有权与使用权，重构了产业的成本结构与价值链。

引言

低空经济已成为新的增长引擎。产业的焦点正悄然转移。过去，行业的核心是制造和销售飞行器硬件。如今，一种全新的商业范式正在崛起，它不再强调“拥有”飞行器，而是聚焦于“使用”飞行能力。这就是“飞行时间即服务”（Flight-Hour-as-a-Service），我们通常称之为FaaS。

这个转变并非偶然。它源于市场需求的本质回归，也是对传统重资产模式固有弊病的回应。对于绝大多数应用方，无论是企业还是政府机构，其最终目标是完成特定任务，比如巡检线路、喷洒农药或运输货物。飞行器只是实现这些目标的工具。购买并维护一支机队，意味着高昂的资本开支、复杂的技术运维和持续的合规压力。这些门槛将大量潜在用户挡在门外。

FaaS模式的核心逻辑，是将飞行能力打包成一种可按需订阅、按量付费的云服务。服务商拥有并维护飞行器，客户则根据实际飞行小时、任务次数或数据量来支付费用。这种模式借鉴了传统航空业的“Power-by-the-Hour”（PBH）和云计算领域的“X-as-a-Service”理念，并针对低空经济的碎片化、高频次、多样化场景进行了深度适配。它不仅是一次商业模式的创新，更是一场涉及技术架构、合同契约和风险管理的系统性变革。

一、 ❖ 模式变革的驱动力：从“拥有资产”到“购买能力”

任何商业模式的演进，都源于现有模式无法高效满足市场需求。FaaS的兴起，正是对传统硬件销售模式痛点的直接回应。

1.1 传统模式的困境

传统的低空经济运营模式，本质上是一种重资产投资。用户需要自行完成“购买-运维-执行”的全流程，这其中隐藏着三大核心障碍。

1.1.1 高昂的资本支出（CapEx）

工业级无人机或eVTOL的单价不菲。组建一支能够满足业务需求的机队，初始投资动辄数十万甚至上千万元。这笔巨大的前期投入，对于许多希望尝试或小规模应用的企业而言，构成了难以逾越的财务门槛。

1.1.2 复杂的运营维护（OpEx）

飞行器的价值不仅在于购买，更在于持续、可靠的运营。这背后是一套复杂的支撑体系。

专业技术团队。需要雇佣飞手、机务、数据分析师等专业人员，人力成本高昂。
持续的维护保养。电池、电机、桨叶等均为易耗品，定期的检测、维修和更换是笔不小的开销。
合规与适航成本。获取和维持飞行器的适航资质、申请空域、应对不断变化的监管政策，需要投入大量精力。

1.1.3 低下的资产利用率

许多应用场景具有潮汐效应或季节性。例如，农业植保集中在特定季节，电力巡检可能因天气影响而暂停。自购的机队在大量时间里处于闲置状态，但折旧、仓储和基本维护成本却不会停止。这种资源错配导致资产利用率低下，进一步拉高了单位任务的实际成本。

1.2 需求侧的本质回归

用户购买服务的根本动机是解决问题。在低空经济领域，客户的核心诉求可以归结为一句话，“在需要的时间和地点，获得可靠、合规的飞行能力与任务成果”。

这个诉求的重点是“能力”和“成果”，而非飞行器这个“工具”本身。客户关心的是输电线路上哪一个绝缘子出现了缺陷，是农田里的病虫害是否被有效控制，是包裹能否准时送达。至于这个任务是由哪款飞机、通过何种技术实现的，并非其关注的核心。

FaaS模式精准地抓住了这一本质需求。它将客户从繁琐的资产管理和技术运维中解放出来，使其能够专注于自身的核心业务。这种理念与云计算的崛起如出一辙。企业不再需要自建数据中心、购买服务器、雇佣运维团队，而是直接向云服务商购买计算、存储和网络能力。FaaS，可以被理解为**“天空中的云计算”**。

1.3 FaaS模式的诞生与传承

FaaS并非凭空出现。它在传统航空领域早有成熟的实践。

Power-by-the-Hour (PBH)。由罗尔斯·罗伊斯首创，针对航空发动机提供的按飞行小时付费的全面维护服务。航空公司无需自备昂贵的备件库存，只需按小时付费，即可获得发动机的完好率保障。
ACMI租赁。即飞机（Aircraft）、机组（Crew）、维修（Maintenance）和保险（Insurance）的湿租模式。航空公司可以快速、灵活地扩充运力，而无需承担购买飞机的长期财务负担。

FaaS模式继承了这些理念的精髓，即服务化、风险转移和按需付费。同时，它又根据低空经济的特点进行了演化，服务内容更加数字化和一体化，不仅包括飞行本身，还深度整合了数据采集、处理和分析，形成了一个从飞行到洞察的完整闭环。

二、 ❖ FaaS模式深度解析：架构、形态与技术栈

FaaS模式的落地，不仅是商业合同的签署，更需要一套强大的技术平台作为支撑。它将物理世界的飞行器、数字世界的运营数据和商业世界的计费规则紧密耦合在一起。

2.1 核心内涵：交付“可用性”的综合服务包

FaaS交付的不是硬件，而是一个承诺“可用度+安全+任务结果”的综合能力包。服务商的角色从“制造商”或“销售商”，升级为“综合解决方案与平台运营商”。这个服务包通常包含以下几个层面的内容。

服务层面	具体内容	核心价值
硬件层	提供适配任务的飞行器（无人机/eVTOL）及挂载设备。	按需匹配，客户无需为设备选型和采购费心。
运营层	专业的飞手团队、机务维护、备品备件管理、电池充换电网络。	保障可用性，确保飞行任务能够随时、可靠地执行。
合规层	空域申请、飞行计划报备、飞行器适航认证、保险配置。	风险转移，将复杂的合规与安全责任交由专业方承担。
数据层	任务数据的采集、回传、处理、分析，并生成可视化报告或数据接口。	交付成果，客户直接获得可用于决策的业务洞察。
支持层	客户培训、技术支持、应急响应预案。	提升体验，确保服务全周期的顺畅与可靠。

这种全链路的服务，使得客户的体验变得极其简单，真正实现了**“即买即用”**。

2.2 多元化的计费模型与实现

FaaS的灵活性体现在其丰富的计费模型上。服务商可以根据应用场景的特点，设计不同的计价策略，以满足客户多样化的预算和业务需求。

2.2.1 常见计费模型

计费模型	描述	适用场景	优点	缺点
按飞行小时	最经典的模式，根据飞行器在空中的实际运行时长计费。	电力巡检、安防巡逻、空中测绘等时长可预测的任务。	简单直观，成本与使用强度直接挂钩。	难以衡量复杂任务的价值，如数据分析。
按架次/任务数	每次飞行或每个闭环任务作为一个计费单元。	物流配送、应急响应、样本运输等目标明确的单次任务。	成果导向，计费与业务成果直接关联。	任务的复杂度和时长差异可能较大。
按数据量/成果	根据采集的数据量（如测绘面积、巡检里程）或交付的成果（如缺陷报告数量）计费。	精细农业、资产巡检、地理信息采集。	价值导向，最能体现服务为客户创造的实际价值。	价值衡量标准不易统一，需要清晰的KPI。
订阅制（包年/包月）	客户支付固定费用，在周期内获得约定数量或不限量的服务。	园区安防、常态化巡检、高频物流等需求稳定的场景。	预算可预测，客户粘性高，服务商收入稳定。	可能存在资源浪费或超额使用的情况。
混合计费	基础订阅费+超额用量计费。例如，每月包含20小时飞行，超出部分按小时另计。	需求有一定波动，但存在基础业务量的场景。	兼具灵活性和可预测性。	合同条款相对复杂。

2.2.2 计费系统的技术实现

要实现上述灵活的计费，背后需要一个事件驱动的自动化用量计费系统。这个系统的技术逻辑如下。

这个流程的核心在于：

数据源。飞行器的飞控日志、GPS轨迹、挂载设备的工作数据是计量的基础。
计量引擎。负责精准捕捉“飞行开始”、“任务结束”、“数据上传完成”等关键事件，并进行量化统计。
规则引擎。这是计费系统的大脑。它根据客户合同中定义的计费模型（按小时、按次、阶梯价等），对计量数据进行价格计算。
自动化。整个流程从数据采集到账单生成高度自动化，减少人工干预，确保计费的准确性和及时性。

2.3 FaaS平台的技术架构

一个健壮的FaaS平台，是实现规模化运营的关键。其技术架构通常可以分为三层。

2.3.1 终端与边缘层

这一层是物理世界的实体和边缘计算节点。

飞行器（UAV/eVTOL）。作为服务的执行载体。
机载计算单元。负责执行复杂的自主飞行算法、实时障碍物感知和边缘侧的数据预处理。
自动化基础设施。包括能自动完成起降、充电/换电、数据回传的机库，是实现无人化运营的基础。

2.3.2 平台服务层

这是FaaS平台的核心，是一系列微服务的集合。

设备管理与数字孪生。对每一架飞行器、每一块电池进行全生命周期的数字化管理，建立其物理状态的数字镜像，用于监控健康状况和预测性维护。
任务规划与调度。智能化的“大脑”，根据客户需求、空域限制、天气状况和机队资源，自动规划最优航线和调度最合适的飞行器。
飞行监控与告警。实时接收飞行器回传的遥测数据，实现“运筹于帷幄之中”，对偏离航线、低电量等异常情况进行实时告警。
数据处理与AI分析。负责将采集到的原始数据（如高清图像、点云）转化为客户需要的业务成果（如缺陷报告、三维模型）。AI算法在这里扮演关键角色。
计费与账单管理。前文提到的自动化计费系统的所在地。

2.3.3 应用与接口层

这一层是平台与用户的交互界面。

客户门户。客户可以通过Web或App下单、查看任务进度、下载成果报告、管理账单。
运营管理后台。供服务商内部人员使用的“驾驶舱”，用于监控整个机队的状态、处理客户订单和进行系统维护。
开放API。允许客户将FaaS平台的能力集成到自己的业务系统（如ERP、MES）中，实现业务流程的深度融合。

2.4 典型应用场景剖析

FaaS模式的适用性极广，几乎覆盖了低空经济的所有领域。

B/G端（企业与政府）。这是FaaS模式当前最主要的应用市场。
- 电力巡检。电网公司无需自建无人机团队，只需订阅巡检服务。服务商定期提供输电线路的高清图像和AI自动识别的缺陷报告。业务成果清晰，价值易于衡量。
- 农业植保。大型农场在种植季购买植保服务套餐。服务商根据作物长势，分阶段执行精准喷洒任务。服务与农业生产周期紧密结合。
- 应急救援。消防、公安等部门在紧急事件（如火灾、失踪人员搜救）发生时，按需调用无人机服务，获取现场的实时空中影像，辅助决策。响应速度和可靠性是关键。
C端（个人消费者）。随着eVTOL技术成熟和城市空中交通（UAM）的发展，面向C端的FaaS模式将迎来爆发。
- 空中出租车。用户通过App叫一架eVTOL，从城市的一个点飞到另一个点，按航程或时间付费。这本质上就是出行的FaaS服务。
- 低空旅游观光。游客按人次或时长购买空中观光服务，体验独特的城市或自然风光。

三、 ❖ 双边价值主张：供需双方的共赢逻辑

FaaS模式之所以具有强大的生命力，因为它为价值链上的供需双方都创造了显著的价值，形成了一个正向循环的商业生态。

3.1 对客户（应用方）：轻资产与高聚焦

对于服务的使用方，FaaS带来的好处是直接且显而易见的。

优势维度	具体表现
财务优化	从CapEx到OpEx。将一次性的巨额资本支出，转化为可预测、可按月支付的运营费用，极大缓解了现金流压力。
风险转移	将技术风险（设备故障、过时）、运营风险（人员管理、安全事故）和合规风险（政策变化）完全转移给服务商。
成本可控	费用与业务量直接挂钩，业务收缩时成本随之降低，业务扩张时可弹性扩容，避免了资产闲置的浪费。
聚焦核心	将非核心的飞行运维工作外包，使企业能够集中资源和精力发展自己的主营业务。
专业保障	获得比自建团队更专业、更高效的服务，包括更先进的设备、更优秀的飞手和更强大的数据分析能力。

3.2 对服务商：锁定收入与价值链延伸

对于服务的提供方，FaaS模式构建了一条更宽、更深的护城河。

3.2.1 商业模式的升级

稳定的经常性收入（Recurring Revenue）。订阅制和长期服务合同带来了稳定、可预测的现金流，改变了传统硬件销售“一次性买卖”的不确定性。这对于企业的估值模型和长期发展至关重要。
提升客户生命周期价值（LTV）。通过持续的服务，与客户建立长期、高粘性的合作关系。服务商可以不断挖掘客户需求，提供数据增值、培训咨询等附加服务，持续提升单个客户的价值贡献。

3.2.2 价值链的向上延伸

FaaS模式促使服务商从产业链的底端（硬件制造）向顶端（解决方案与数据服务）攀升。

从卖产品到卖方案。服务商不再是简单地交付一个飞行器，而是交付一个解决客户业务痛点的完整方案。
从硬件利润到服务利润。服务利润通常比硬件利润更稳定，且毛利率更高。

3.3 数据资产的闭环价值

在FaaS模式下，服务商通过运营庞大的机队，持续积累海量的飞行数据、任务数据和设备状态数据。这些数据本身就是一座金矿，构成了**“服务即数据，数据即资产”**的新范式。

优化自身运营。
- 预测性维护。通过分析设备运行数据，AI模型可以预测部件何时可能发生故障，从而提前进行维护，将“事后维修”变为“事前保养”，极大提升机队的完好率。
- 智能调度优化。分析历史任务数据和实时交通、天气数据，可以持续优化任务规划和调度算法，提升整体运营效率。
开发数据增值产品。
- 行业洞察报告。例如，为保险公司提供基于区域灾害巡检数据的风险评估报告；为城市规划部门提供基于人流、车流监测数据的交通分析。
- 碳积分交易。通过精确计算电动飞行器替代传统燃油交通工具所减少的碳排放，开发碳资产并进行交易。
构建生态壁垒。
海量、高质量的独家运营数据，是训练和优化AI算法的最佳养料。数据越多，算法越智能，服务质量越高，从而吸引更多客户，形成一个强大的数据驱动飞轮效应，构筑起竞争对手难以逾越的壁垒。

四、 ❖ 合同契约与风险管理：FaaS模式的基石

FaaS模式的本质是一种长期服务关系，而非一次性交易。因此，其成功与否高度依赖于一份严谨、清晰、可执行的合同。这份合同的核心，不再是产品规格书，而是服务等级协议（SLA）。

4.1 服务等级协议（SLA）：量化“承诺”

SLA是将服务商的“承诺”从模糊的语言描述，转化为可衡量、可考核、可追溯的关键绩效指标（KPI）的法律文件。它是定义服务质量、划分责任、解决争议的根本依据。一份优秀的FaaS SLA，必须对以下核心指标进行量化定义。

KPI类别	关键指标	定义与量化方式	考核重要性
可用性指标	服务可用度 (Availability)	`(约定服务总时长 - 服务中断时长) / 约定服务总时长 * 100%`。需明确中断时长的起止计算规则。	★★★★★
	机队完好率 (Fleet Readiness)	任何时刻可立即执行任务的飞行器数量占机队总数的百分比。	★★★★☆
时效性指标	任务准点率 (On-Time Performance)	`准点执行的任务数 / 总任务数 * 100%`。需定义“准点”的时间窗口（如±15分钟）。	★★★★★
	故障响应时间 (Response Time)	从客户报障或系统告警开始，到服务商技术人员开始处理的时间。可分级定义（如严重故障15分钟，一般故障2小时）。	★★★★☆
	数据交付时效 (Data Delivery SLA)	从任务结束到客户收到合格数据报告的时间。	★★★★★
质量指标	任务成功率 (Mission Success Rate)	`成功完成并交付成果的任务数 / 总任务数 * 100%`。需定义“成功”的标准。	★★★★★
	数据准确率 (Data Accuracy)	交付的数据成果（如缺陷识别、测绘精度）的准确度，需有明确的验收标准。	★★★★☆
安全指标	安全事件发生率	每千飞行小时或每万架次的安全事件（事故/事故征候）数量。	★★★★★

为了确保SLA的有效执行，必须配套基于飞行数据自动化的计量与考核系统。该系统自动采集和分析飞行日志、任务报告等数据，生成SLA考核报告，并自动触发奖惩条款（如服务抵扣券、赔偿金），最大程度减少人为争议。这是一种成果导向的采购模式，客户购买的是符合SLA标准的确定性结果。

4.2 风险分担机制：构建信任的防火墙

FaaS模式将原本由客户一方承担的风险，分散到了供需双方的整个合作链条中。清晰的风险分担机制，是双方建立长期信任的前提。

风险承担方	风险类别	具体内容	风险管控措施
服务商	设备与技术风险	飞行器故障、性能衰减、技术迭代落后。	预测性维护、建立备用机队、选择技术路线成熟的供应商。
	运营与安全风险	飞行事故、人员操作失误、网络安全攻击。	完善的SOP（标准作业程序）、严格的人员培训与考核、购买足额保险、加强数据安全防护。
	合规与政策风险	空域申请失败、监管政策收紧、适航认证问题。	专业的法务与合规团队，与监管机构保持密切沟通，提前进行政策研判。
客户	业务需求风险	业务量未达到合同约定的最低保底量。	在合同中设置灵活的调整条款，或选择无最低消费的按需付费模式。
	任务信息风险	提供的任务地点、目标等信息不准确，导致任务失败。	建立任务信息确认流程，明确因客户方信息错误导致失败的责任归属。
	业务中断风险	因服务商服务中断，导致自身业务流程受阻或产生损失。	在SLA中明确服务中断的补偿标准和应急预案。
双方共同面对	不可抗力风险	极端天气、空域临时管制、重大社会事件等。	合同中设置不可抗力条款，明确此情况下的责任豁免、服务顺延或合同中止等处理方式。

4.3 数据与知识产权：未来的核心资产

在FaaS模式中，数据是与飞行服务同等重要的核心产物。合同必须对数据的归属与使用权做出明确、细致的约定，避免未来的纠纷。

数据所有权界定。
- 原始采集数据。飞行过程中直接采集的图像、视频、点云等原始数据，其所有权通常归属于客户。
- 成果分析数据。经过服务商平台处理、分析后生成的缺陷报告、三维模型等，其所有权通常也归客户，但服务商可能保留使用权用于算法优化。
- 飞行过程数据。飞行器的遥测数据、设备状态数据等，所有权通常归服务商，这是其优化运营和进行预测性维护的基础。
数据使用权与隐私保护。
- 合同需明确，服务商在使用任何与客户业务相关的数据（即使是用于算法训练）时，必须进行严格的匿名化和脱敏处理。
- 对于涉及国家安全、公共设施、商业机密的敏感数据，必须遵守相关法律法规，约定更高的数据安全等级和流转规范。
知识产权。
- 服务商在服务过程中使用的AI算法、数据处理模型等，其知识产权归服务商所有。
- 客户不能对服务平台进行逆向工程或破解。

4.4 保险与责任划分：安全网的设计

完善的保险方案是FaaS模式能够抵御重大风险的最后一道防线。服务商必须配置全面的保险组合。

机身险。保障飞行器本身的损失。
第三方责任险。这是重中之重，用于赔偿因飞行事故对地面人员或财产造成的损害。保额需要根据运营场景的风险等级进行充分配置。
货物/乘客责任险。在物流和载人场景下必须配置。

合同中应明确事故发生后的责任划分与追偿流程，可以借鉴民航ACMI租赁模式中成熟的责任切割范式，清晰界定在何种情况下由哪一方的保险先行赔付。

五、 ❖ 行业落地与发展展望

FaaS模式的推广并非一蹴而就，它需要技术、市场、政策三方面的协同演进。其发展路径将呈现出清晰的阶段性特征。

5.1 演进路径：“先货后人，先景后勤”

低空经济的应用场景将遵循从低风险到高风险、从非载人到载人的渐进式发展路径。FaaS模式的渗透也将遵循同样的规律。

第一阶段：物联与信息采集（当前-近期）。
- 主导场景。电力巡检、农业植保、安防监控、测绘等对载荷要求不高、安全边界相对宽松的场景。
- 模式特点。以**“飞行+数据”**为核心，FaaS服务商大规模试点，积累运营经验和飞行数据，验证商业模式的可行性。
第二阶段：空中物流（中期）。
- 主导场景。在城市郊区、园区内部、跨海岛屿等区域，开展中低吨位的空中物流运输。
- 模式特点。“先货后人”，在货物运输中验证大载重飞行器的可靠性、自动化调度系统的稳定性和经济性。
第三阶段：载人交通（远期）。
- 主导场景。“先景后勤”，先从低空旅游观光等非通勤、低频次的载人场景开始，逐步过渡到城市空中交通（UAM）的日常通勤。
- 模式特点。对安全性和可靠性的要求达到顶峰，需要空域管理、适航审定、社会接受度等全方位的成熟。

5.2 商业模式的深化：政企合作与平台化

为了支撑FaaS模式的规模化发展，基础设施的建设和运营模式的创新至关重要。

政企合作（PPP）。起降场、充换电网络、低空通信与监视网络等公共基础设施的建设，单靠企业难以完成。可以探索采用PPP模式，由政府提供土地和政策支持，企业负责投资建设和运营，通过**“使用者付费”**的FaaS模式实现投资回报，形成可持续发展的闭环。
平台化运营。未来，可能会出现类似“滴滴”或“货拉拉”的低空运力调度平台。这些平台本身不拥有飞行器，而是整合了众多中小型FaaS服务商的运力。它们通过标准化的接口、统一的计费结算中台和智能调度算法，为客户提供一站式的服务入口，从而极大地提升整个行业的资源匹配效率。

5.3 面临的挑战与破局点

FaaS模式乃至整个低空经济的腾飞，仍需克服几大关键挑战。

挑战领域	核心问题	破局方向
空域管理	当前空域管理体系仍以人工审批为主，效率低，无法满足未来大规模、高密度飞行的需求。	发展和部署数字化的无人机交通管理系统（UTM），实现空域的动态、精细化、自动化管理。
技术与成本	电池能量密度是续航瓶颈；核心零部件（如飞控、电机）成本依然较高；飞行器的可靠性、安全性有待大规模验证。	电池技术的持续突破；通过规模化生产降低硬件成本；积累海量飞行数据，通过AI提升飞行器的自主与安全能力。
法规与标准	缺乏统一、明确的无人机/eVTOL适航标准、运营规范和数据安全标准。	加快相关法规标准的制定与出台，为产业的健康发展提供清晰的法律框架。
公众接受度	对飞行噪音、视觉污染、隐私侵犯和安全性的担忧，可能成为商业化落地的阻力。	通过技术手段（如低噪音设计）降低影响；加强与公众的沟通，进行科普教育；建立透明的安全监管和事故追溯机制。

结论

从“卖飞机”到“卖服务”，FaaS模式的兴起，标志着低空经济正在经历一场深刻的范式转换。它并非简单的商业模式创新，而是一次基于技术平台、数据驱动和契约精神的系统性重构。

其核心逻辑，是用服务化解耦了重资产的财务与运营枷锁，让更广泛的用户能够轻装上阵，享受低空经济带来的效率红利。它用平台化的思路整合和调度资源，提升了整个行业的运行效率。它用数据化的手段，将每一次飞行都转化为可用于优化运营、创造新价值的宝贵资产。

FaaS模式的成熟，将是低空经济从概念走向规模化应用的“催化剂”和“放大器”。尽管前路依然面临空域、技术、法规等多重挑战，但这条从产品导向迈向能力输出、数据变现和生态共建的道路，方向已然清晰。它正在将天空，封装成一个巨大的、可按需调用的云服务，等待着我们去探索和构建一个更加立体、高效的未来。

📢💻 【省心锐评】

FaaS的核心，是用服务化解耦了重资产的枷锁，用数据化重构了价值链的利润。它不是简单的租赁，而是将天空的能力封装成API，供各行各业按需调用。