从“能飞”到“飞得好”：解析2025年低空经济规模化应用的技术瓶颈与治理创新

【摘要】低空经济进入规模化应用阶段，关键在于以系统工程方式重构技术底座与治理架构。

引言

过去谈低空经济，很多场景停留在新闻镜头和展会演示里。人们看到的是跨江飞行、山区送药、园区巡检，看到的是一架架无人机完成一次次“首飞”和“首例”。那种阶段的兴奋感来自“能飞起来”三个字，飞得成不成，是评价成功与否的唯一标准。

时间来到2025年前后，画面已经换了另一种质感。多个城市的无人机飞行，从偶发事件变成了日常背景。低空不再只有航拍和展示，而是承载物流配送、园区运维、城市管理、应急救援等多种任务，同一片空域内同时运行的飞行器数量呈指数级增长。伴随飞行密度的上升，技术与治理的压力一起压到了系统身上，简单的“能否从 A 点飞到 B 点”不再是主角。

真正的难题越来越清晰，城市需要接住的是一套可以像道路网络一样长期运行的低空系统。这套系统既要足够安全，又要足够高效，同时还要让监管部门能看得见、管得住，并在必要时快速介入。行业的关注点于是从“飞得起来”切换到“飞得好、飞得稳”，从单机性能转向城市级能力，从一次性展示转向长期运营。

在这样的节点上，继续讨论“低空经济是不是风口”意义已经有限。更有价值的问题在于，站在二〇二五年的时间点，从一个系统架构和工程治理的视角，把当前从“能飞”走向“飞得好”的关键卡点梳理清楚，再看清需要怎样的技术重构与规则创新，才能让安全要求真正贯穿到链路的每一环。

◆ 一、阶段跃迁：从技术验证到系统运营

1.1 从单机性能到城市级系统能力

回顾前几年的发展，低空应用很像早期互联网时代的“局域网实验”。每一个项目都有它的故事，一条穿越山谷的货运航线，一次高海拔试飞，一次应急药品的空投，足以赢得一轮报道和一段视频。那时技术问题集中在飞行器本身，设计团队最关心续航、抗风、抗雨、载荷能力，更多精力放在机载控制、能源和机体设计上，地面系统和城市层面的配套往往只是临时搭建。

这种模式在试验阶段是合理的，因为任务量不大，飞行频率不高，空域相对宽松，监管也更多采用“特许+人工盯防”的方式。只要一架无人机能飞完任务，安全人员能盯住一块屏幕，项目就能跑通。系统之外的东西都可以用人来补，人力成本以“小队伍”形式消化掉。

随着一些领先城市飞行架次上升到日均万级附近，局面开始彻底不同。不同运营主体在同一片低空中运行，执行的是完全不同的任务，包括电力巡检、快递配送、警用巡查、环境监测和文旅观光等。每一种任务对应不同的飞行习惯、时间规律和安全约束，但它们共享同一片物理空域。任何一类任务的局部异常，都可能放大成系统风险，扰动其他飞行。

这种状态下，讨论的重心自然从“某一架机的性能”转向“整个城市级运行网络的稳定性和弹性”。飞行器本身依然重要，却不再是决定性因素。真正决定城市能否“飞得好”的，是几层能力能否衔接成闭环，包括起降设施在城市空间中的分布是否成网，通信导航和监视体系在关键空域是否有连续覆盖，城市级运行平台是否具备整合多主体任务的组织能力，空域治理机制是否能被固化为可执行的规则和配置模板。

缺少这套系统能力，即使单机性能再好，也只能在低密度、低复杂度环境下做零星飞行。一旦任务量和参与主体稍微放大，就会暴露调度混乱、空域冲突和监管盲区等一系列问题。这就是从“技术验证”到“系统运营”的本质分界，一侧是以科研和示范驱动，另一侧则是以工程和治理驱动。

1.2 “飞得好、飞得稳”的工程含义

“飞得好、飞得稳”听上去像一句愿景，落到工程层面，其实可以拆成几组具体、可量化的要求。只有当这些要求被写入指标体系、系统架构和运维流程，所谓“飞得好”才不至于沦为口号。

第一层含义是安全必须可度量。安全不该只用“近一年无事故”这样的结果型描述，而应该拆解成一系列结构化的数据指标，例如每万小时飞行的事件率、按照机型和任务分解的故障频率统计、不同风险等级航线上的任务比例，以及人口密集区与普通区域的风险分布差异等。城市平台需要为这些指标提供实时采集通道，并支持长期存储和分析，使安全管理从经验判断走向数据驱动。

第二层含义是运力需要可以扩展。低空运力如果要真正承担起类似“城市新基础设施”的角色，系统就必须承受住任务规模成倍增长带来的压力。调度平台要能够处理高并发任务受理和路径计算，通信网络要在飞行器数量增长时保持延迟与可靠性的可预期，空域容量需要可以通过规划和算法不断挖掘潜力，而不是从一开始就被僵硬的划设方案锁死。如果系统一遇到业务高峰，就只能依赖加人、加审批、加人工监控来兜底，扩展性就已经出了问题。

第三层含义是成本结构要具有递减空间。低空业务如果长期依赖线下审批、手工画线、人工目视监控，不仅效率有限，还会导致单位飞行成本随着任务规模上升而反向增加。理想的状态是在规则清晰的前提下，把大量重复、规则化的工作交给平台和算法处理，例如标准化航线审批、常规冲突检测、低风险任务的自动放行，让人的精力更多用于处理高风险任务、异常事件和系统优化。只有在规模扩大时，单位飞行成本呈现出趋缓甚至递减的趋势，低空经济才有商业上的可持续性。

第四层含义是治理经验要具备可复制性。如果某个城市的成功高度依赖少数专家团队的长期值守，或依赖大量不可复制的特定资源堆叠，那么这套经验很难推广到其他地区，更撑不起全国范围的行业发展。更好的方式是形成一套可迁移的规则体系、平台架构和接口模板，把本地实践固化为可参数化配置，再在新城市上进行有针对性的本地化调整。评价一套系统是否成熟，不仅要看“在本地跑得好不好”，还要看“迁移到其他城市是否需要全部推翻重建”。

从这些要求可以看到，低空经济正处在一个典型的复杂系统工程阶段。拼单一技术指标的时代已经过去，真正决定成败的是能否在设计阶段，就把技术架构与治理架构并行规划，并在后续迭代中保持两者的同步演进，而不是先堆叠技术，再用事后的行政命令和补丁规则去“套住”已经成形的系统。

1.3 技术系统与治理系统的耦合

技术团队这几年在项目推进中，有一个越来越强烈的体感，很多项目并不是“技术做不出来”，而是“做出来上不了线”或者“上线了规模起不来”。深入追溯原因，会发现相当一部分问题根源不在代码，而在制度和流程是否与系统契合。

一种常见场景是，项目按需求列表完成了开发，功能模块也通过了实验室测试和小范围试飞，运营方眼里的“产品”已经基本成型，但在推动正式运行时，却被各种审批和合规问题卡住。不同部门对空域权责的理解并不完全一致，对数据共享边界、事件处置流程和责任分工也缺乏形成共识的协调机制。技术已经准备好了，但相应的治理框架还没有落地，系统于是只能停在有限试点范围。

监管部门则在另一面遇到同样的困境。很多规则已经写在文件里，例如某些区域限制飞行，重要基础设施周边划定保护圈，特定高度层保留给应急或军方任务等。但如果缺乏与之匹配的城市级监视和运行平台，规则就难以转化为可持续执行的操作。监管人员很难在海量飞行活动中，实时发现哪一架飞行器越界，哪一次任务违反路径要求，最后往往只能退回到线下排查和事后追责模式，执行成本高，威慑力也有限。

在这种背景下，技术能力实际上直接决定了治理工具箱的上限，治理需求又反过来约束技术平台的架构边界和演进方向。要想推动低空经济从“能飞”转向“飞得稳”，更有效的路径是把两套系统当作一体来设计，把空域划设、任务审批、运行监控、事件上报、事故复盘等关键治理动作，拆解成一组组平台功能和流程节点，再在这些节点上叠加商业运营和场景创新。

从架构师角度看，这意味着系统设计阶段就需要和监管、运营三方坐到一起，对“谁能发起什么样的任务”“谁在什么条件下有权干预飞行”“哪些数据必须留痕并可供哪些部门调阅”等问题给出清晰的模型和接口定义。系统与规制一旦在建模阶段达成对齐，后续的扩展、迁移和规则调整才有相对干净的技术承载空间。

◆ 二、四大瓶颈：技术短板背后的治理刚需

行业内部对当前低空经济的主要卡点，已经逐渐形成共识，集中体现在基础设施布局、空域资源利用、商业模式和专业人才四个方面。表面看是推进速度不均衡、标准不统一、盈利模式不清晰、人才供给不匹配，实质上指向的是一个问题，系统设计和治理能力是否跟得上技术扩张的速度。

可以用一张简化的对照表，把这四个维度的表层症状与深层本质放在一起看得更清楚。

这四个维度彼此交织，很难割裂处理。基础设施规划方式决定空域利用效率，空域规则影响商业模式边界，商业模式反过来影响基础设施和平台投资节奏，专业人才则贯穿其中，决定系统能实现到什么程度。

2.1 基础设施布局：从“有起降点”到“有运营网络”

许多地方把建设起降点当成推动低空经济的起步工作，数量在公告和报道里看上去不少，地图上也能标出很多点位。但是一旦把这些点放进现实任务中去检验，就会发现问题远不止“点够不够多”，更关键的是这些点之间是否构成了一张可以支撑大规模调度的网络。

成熟一点的城市，例如深圳，已经在尝试按照“主干枢纽、区域节点、末端微节点”的分层逻辑来构建起降体系。跨城、跨区域任务集中在装备完备的主枢纽之间进行中继，市内和城市圈层任务依托一圈区域节点进行集散，真正贴近居民和企业侧需求的则由末端微节点承接，用类似“公交+地铁”的理念来规划低空通道。这种方式让起降设施在空间上有主次、有分工，也让未来增加新业务时，能在既有节点上做复用和微调，而不是一有新项目就建一批“专用点”。

与起降点同等重要甚至更关键的，是隐藏在背后的信息基础设施。低空经济如果要走向规模化运行，必须站在一个更高的层面，建设一个可共享、可扩展的城市级通信导航与监视网络。这套网络不一定需要一开始就做到极致，但它至少要满足几个前提，关键空域通信链路不断，定位和导航精度满足任务安全需求，低空监视手段在关键区域形成覆盖，对近地层气象有足够密度的数据采集能力。

一些先行城市用“5G + 毫米波 + 卫星”的组合来增强通信保障，就是这种思路的一个具体落地。不同制式负责不同场景，有的适合广域覆盖，有的适合城市峡谷环境，有的用于补盲，三者叠加提升可靠性。雷达、光电和地基增强站提供对飞行器和环境的感知数据，再通过统一的数据平台汇聚给运行和风控模块。对普通城市来说，完整照抄这种架构的成本压力不小，但不建设一套自己的“瘦身版”底座，低空运营就只能停留在企业自建的局部网络里，很难支撑城市级安全放开。

从治理角度来讲，信息基础设施之所以难推，往往不是技术瓶颈，而是权责划分和长期运维模式尚不清晰。通信塔是谁的，雷达和摄像头归哪一级部门管理，数据如何共享和分级开放，谁为长期运维买单，这些问题如果没有清晰的顶层设计，很容易让项目停在“试点可行，全面铺开没人接盘”的状态。真正的挑战不在于搭建第一批设备，而在于如何以合理的组织和商业结构，把这套基础能力建设成一项能长期运行的“低空公共服务”。

2.2 空域资源利用：从“审批逻辑”到“运营逻辑”

谈到空域管理，很多技术团队会本能地把它归类为“体制问题”或“上位规划问题”，觉得不是工程可以触碰的范围。但从运行一线看，空域规则的落地方式，其实深刻决定了系统架构和平台能力边界，如果在设计阶段不正视这一点，后面会频繁遇到“技术可以，规则不行”或者“规则有了，系统接不住”的尴尬局面。

当前低空开放的节奏在加快，越来越多城市在划定试点空域和低空走廊，审批速度相较早期已有明显提升。不过主导方式仍以“事前报批”为核心，对于偶发性、低频任务，这一套是可行的，只要审批窗口足够熟练，任务总能被排进合适的时段和高度。但当飞行器数量和任务种类一齐上来，审批部门的工作量就会呈非线性增长，审批排队本身会变成一种刚性约束。

更深层的难点在于，多方管理主体并行存在。军方、民航、地方政府以及行业主管部门各自承担不同职责，对安全与发展的权衡也不尽相同，长期演化的结果就是形成了多套逻辑并存的空域划设和审批规则。同一类跨城飞行，很可能要分别对接不同系统和不同工作流程，运营方在实践中需要摸清每一套规则的细节和边界，这本身就是一种不小的隐性成本。

要从这种状态迈向规模化运行，关键是把空域从一个抽象的管理对象，转变为一个有明确属性和容量边界的资源池。数字空域平台正是承接这一转变的工具，把三维空间切分为一系列可管理的单元，为每个单元定义容量、风险等级、允许任务类型和优先级等属性，再与时间维度叠加，形成一个可计算、可推演的空域模型。在这个模型之上，任务不再只是“画一条线”，而是对资源的一次预约和占用，平台通过算法来检查是否越界、是否超载、是否与其他任务产生冲突。

当空域以这种方式被数字化并且可计算之后，审批逻辑自然会向运营逻辑迁移。对于风险可控、规则清晰、路径标准的业务，审批过程可以高度自动化，甚至在安全阈值内完全由系统承接。对于复杂度高、风险等级高或涉及敏感区域的任务，则可以通过平台的分级机制导向人工复核席位，让监管人员集中精力处理那一小部分“需要看一眼”的任务。监管人力不再被均摊到每一次飞行，而是聚焦在高风险业务上，整体效率自然会提升。

2.3 商业模式：从“示范项目”到“运营平台”

很多地方在推动低空经济的过程中，都经历过一个“示范项目繁荣期”。各种场景轮番上阵，从工业园区巡检到景区观光航线，再到特定节日的无人机灯光秀，每一个项目都能作为宣传亮点讲一段故事。示范的意义在于证明技术可用，激发各方兴趣，这个阶段的任务确实完成得不错。

问题出现在示范期之后。一个项目要不要继续运行，最终要回到算账这个现实问题。很多看上去很“高光”的场景，在算成本时会发现，单一业务本身的收入远不足以覆盖起降基础设施折旧、通信与监视网络使用成本、系统平台运维、人力排班等开支。如果没有持续的财政支持或专项资金，业务规模一旦放大，亏损也会按比例增加。对运营主体来说，在不清晰的商业预期下，很难扩大投入。

深入分析可以发现，制约因素不只是单个场景的盈利空间有限，更关键的是缺少平台化的视角与架构。很多地方是以项目制方式推进低空应用，一条航线对应一套系统，一类业务对应一套设施，一家单位对应一套运控团队。系统之间缺少复用，数据难以打通，基础设施也难以跨项目承载运力，导致无法形成规模效应。每做一个项目，都像重启一次轮子，时间一长，资源被切碎，任何一块都堆不厚。

从技术和商业角度，更合理的路径是从一开始就以城市级低空运营平台为核心来设计商业结构。起降网络、通信与感知网络、城市级运行平台和数字空域系统，构成了一套通用的能力底座。这个底座不为某一个场景专属，而是为一组城市级服务共同提供支撑。不同业务只在流程编排、行业接口和监管要求上有所差异。运营方可以围绕这个底座，面向多个行业提供“低空运力即服务”，通过集中运维、统一调度和数据共享来摊薄成本，提高整个系统的资源利用率。

在这样的平台逻辑下，增量场景的边际成本会大幅降低。电力巡检、物流配送、城市治理和文旅业务可以共用同一批飞行器、同一套起降设施和同一个运控团队，只是在时间和优先级分配上做合理安排。高频商业场景带来的现金流，反过来可以支撑一些低频但刚性的公共服务任务，使其无需完全依赖财政兜底。平台在统一计费和风控体系下，既能为运营方提供透明的成本和风险画像，也能为监管方提供完整的任务视图。

对技术团队来说，在商业模式仍处于调整期时，按平台架构进行系统设计，是一种稳健而有弹性的选择。调度、监控、计费、身份与权限管理、安全审计等能力，可以抽象成一组通用模块，再通过配置和插件机制覆盖不同业务线。这样既便于在早期不断试错和调整业务组合，又能在后期支持规模化复制和多城市部署，避免在每一次新场景落地时都重写一遍基础能力。

2.4 专业人才：从“飞手导向”到“系统与治理导向”

低空经济最早被提起人才短缺时，舆论关注的是“无人机驾驶员不够用”。培训和认证体系迅速跟上，一批批飞手走上岗位，满足了早期的小规模操作需求。随着运行密度和系统复杂度的提升，新的短板开始显现，那就是人才结构与任务结构之间的不匹配。

低空经济的本质是一项跨学科的复杂系统工程，远远超出“多招些飞手”可以解决的范围。系统要把飞行、通信、云平台、数据分析、安全认证、法规合规这些环节整合成一个闭环，就需要一整套新的角色组合。既要有懂飞行控制和空气动力学的工程师，也要有熟悉网络协议和分布式系统的架构师；既要有能设计调度算法和自动化控制策略的运控工程团队，也要有能够读懂法规、理解监管边界、并把这些规则翻译成系统配置的治理专家。

当前教育体系和行业培训更多还是按传统专业划分，通信归通信，软件归软件，航空归航空，交叉复合型人才往往只能依靠项目实践一点点摸索出来。很多系统在早期设计阶段，并没有合规和运行人员一起参与，等到功能开发完成、开始对接监管时，才发现某些架构设计天然与规则不兼容，或者在数据留痕、权限控制和事后追溯方面欠账太多，只能通过加层补丁和人为流程绕行，系统整体复杂度随之上升。

更合适的组织形态是，在面向城市级或区域级的项目中，从一开始就设置“技术+运营+合规”三位一体的项目团队，把安全评估和合规评估前移到架构设计阶段。这样每一项关键设计决策，都能同时从工程可行性、运营效率和监管可接受度三个维度被审视。对于技术从业者个人而言，在这个阶段多花时间熟悉空域管理规则、运行规范、风险评估方法和责任边界，不仅有助于当前项目顺利落地，也会在未来数年内形成明显的竞争优势。

◆ 三、治理模式的技术创新：空天地一体与数字空域

治理方式的升级，往往听上去很抽象，但落到低空经济场景时，可以被拆解为几类非常具体的技术系统变化。空天地一体化基础设施、统一的数字空域平台以及基于 AI 和数字孪生的智能调度与风控，正在共同构成一套新的低空治理技术栈。

为了更直观地看清这套技术栈之间的关系，可以用一个简化的架构图描述数据与控制流向。

从图中可以看到，终端、网络、平台和智能引擎构成了一个闭环，飞行器状态和环境数据通过网络上传到城市平台，经由数字空域和 UTM 引擎进行资源分配和冲突检测，再交由 AI 模块做优化与风险评估，最终呈现在运营商和监管席位上，反向通过平台下发指令，形成持续迭代的运行和决策循环。

3.1 城市级空天地一体网络：运行底座的再定义

以深圳为代表的一些城市，已经开始在市域范围内部署空天地一体化安全网络。这套网络不只是多装了几台通信基站和监视设备，而是从城市级视角重新定义了低空运行的“连接层”。

在终端层，成百上千架无人机、未来可能投入使用的载人垂直起降飞行器，以及分布在城市中的起降平台控制单元，共同构成了最贴近业务的一圈节点。这一层负责执行飞行任务、采集姿态与状态数据、感知局部环境，并实时将关键数据回传。好的系统设计会在终端侧预留多链路通信能力和本地安全策略，保证在部分链路退化时仍然可以维持有序飞行或者执行预定的降级策略。

在接入层，运营城市通常会综合使用宏站、小站、毫米波节点和卫星终端，形成多制式叠加覆盖。不同制式在不同环境下承担不同角色，城市峡谷与高层建筑密集区由小站和毫米波增强覆盖，郊区与水域由宏站和卫星协同补盲。网络侧需要对链路质量进行持续监测，把延迟、丢包、信号强度等指标作为安全评估的重要输入，一旦发现链路质量持续低于阈值，就需要触发对应的运行策略调整或预警。

感知与服务层则负责对目标和环境的“感知放大”。低空雷达提供对飞行器和其他重要空中目标的探测，光电与红外设备在特定场景下提供更高精度的识别和跟踪，地基增强站提高导航信号的精度和可靠性，低空气象监测设备则不断采集近地层的风场、温湿度、降水和能见度数据。这些数据被统一时间对齐和坐标对齐后，送入城市级平台，为路径规划、碰撞预警和风险评估提供更可靠的环境上下文。

在这三层之上，城市云平台成为运行管理、资源调度和数据汇聚的中枢。平台并不直接控制每一架飞行器的细节动作，而是以资源管理者和规则执行者的身份，负责空域资源分配、任务编排、运行监控和事件处置，与各个运营商的运控系统、监管部门的指挥平台打通，形成分层管理、各司其职又相互协同的格局。从架构设计角度，这一层如果被设计成某个垂直场景的业务系统，就会在后续很快遇到扩展瓶颈。更合适的定位是一个“能力中心”，通过定义清晰的接口和服务目录，向上为各类行业应用暴露统一能力，向下管理多源网络与感知资源。

3.2 数字空域平台：空域管理的“操作系统”

如果把城市级空天地一体网络看作一套“硬件与连接层”，那么数字空域平台就更像是低空领域的“操作系统”。它不直接承担飞行执行，却通过对空域资源的建模和调度，决定了谁能在什么时候、以什么规则在空中飞行。

构建数字空域平台，第一步是建立一个可计算的空域模型。这一步通常包括对三维空间的分区，把城市及周边空域划分为多个空间单元，每个单元都有明确的边界描述和高度范围，并与地面的人口密度分布、建筑物高度和重要目标位置等数据关联。与此同时，还要为每个空间单元定义容量上限、风险等级、允许通过的任务类型、优先级等属性，并把时间维度纳入模型，使平台能够表达出“在某个时间段内，这片空域允许怎样的使用方式”这类规则。

在空域模型基础之上，平台需要承接来自多方的任务请求，包括物流企业、基础设施运维单位、政务部门和应急系统等。每一个任务请求在进入系统时，会被解析为一组关键要素，包含出发位置、目的位置、时间需求、载荷信息和任务优先级。平台在接收到请求后，先进行合规性检查，判断任务是否涉及禁飞区或严格限飞区，是否跨越了需要特殊审批的区域，机型与运营方是否具备相应资质和历史安全记录。通过初筛后，平台再利用空域模型和历史任务规划结果进行路径搜索，计算出一组候选路径，并对每条路径的资源占用和潜在风险进行预评估。

当路径被选定并下发后，数字空域平台会把这一次任务纳入整个城市级运行态势中，对计划状态和实时状态进行持续比对。当检测到飞行轨迹偏离计划路径、飞行高度偏离预设区间、通信链路质量急剧下降，或与其他任务之间出现潜在冲突时，平台会根据预先定义的策略触发对应动作，包括向运营方发送告警，建议修改高度或航向，在高风险情况下请求暂停区域内新任务放行，甚至在极端场景下建议执行迫降或开伞策略。这些动作都需要有清晰的阈值和审计记录，避免系统在关键时刻反应过慢或过度反应。

一个成熟的数字空域平台，除了要在功能上支撑这些流程外，还必须在非功能属性上达到城市级要求。高可用是第一位的，关键服务模块要有冗余部署和自动故障转移机制，平台要具备跨机房乃至跨云的容灾能力，确保在硬件故障或局部网络问题时，能够维持基本的监控与资源管理能力。安全也同样重要，涉及身份认证、访问控制、数据加密与脱敏、操作审计等多个方面，尤其是针对涉及空域权限变更和任务中断的敏感操作，必须保证每一次行为都可回溯到具体主体。

多租户能力是另一个不容忽视的点。一个城市不仅会有多家运营商参与低空业务，还会有多部门共享运行数据。平台设计需要在数据和权限两层做出清晰划分，既保障每个运营主体在逻辑上的隔离和数据安全，又为监管和应急部门提供充分而不越界的观察视角。接口规范的标准化和公开，也关系到未来不同城市和不同区域之间的互联互通，如果各地平台采用封闭协议和私人接口，跨区域任务协调和数据共享都会面临额外的技术障碍。

3.3 AI 与数字孪生：智能调度与风险管理引擎

在飞行密度较低、运行范围较小的场景中，依靠人力调度和人工监控尚且可行。但一旦进入城市级规模，任务之间的耦合复杂度、环境因素的不确定性、运营方的多样性都会显著增加，在这种情况下，AI 和数字孪生不再是“可有可无的增强功能”，而是系统能否维持稳定运行的关键杠杆。

在日常运行中，AI 最直接的价值体现在智能路径规划与流量预测上。传统路径规划通常是根据禁飞区和限飞区，结合一些基本的安全间隔规则，生成相对保守的航线。AI 算法在拥有大量历史飞行数据和环境数据后，可以对路径规划进行精细化优化。比如，在满足安全约束的前提下，选择更少穿越高风险区域的路径，或者考虑风向和风速，对飞行耗能和时效进行权衡，从而生成兼顾安全、效率和成本的路径组合。随着样本数据的持续积累，路径规划算法可以逐步学习不同天气条件、不同时间段、不同区域的运行特性，形成更有针对性的策略。

流量预测则是另一个关键应用方向。平台可以利用历史任务数据、节假日信息、城市活动安排和行业运力需求，预测特定区域和时间段的任务密度，例如商业区在工作日傍晚的物流需求，旅游景区在节假日白天的观光与服务飞行，医院和应急中心在特定事件期间的物资运送需求等。通过这些预测结果，平台可以提前调整空域容量配置和放行策略，提前进行错峰安排，避免在运行中途因为任务集中涌入而被动采取临时管控措施。

在风险管理方面，AI 可以帮助建立更细腻的风险画像体系。相比传统按区域划分风险等级的做法，AI 模型可以在更细粒度上综合考虑路线所经区域的人口密度、地面目标敏感程度、天气状况、机型稳定性、运营方历史安全表现和当前任务的载荷类型等，计算出每一次任务的综合风险评分。平台据此可以对任务进行分级管理，对高风险任务施加更多的审批节点和运行监控，对低风险任务给予更简化的流程和更高的调度优先级。监管部门在资源有限的情况下，可以把更多精力集中在高风险区间与行为主体，而不是在所有任务上平均用力。

数字孪生则在另一侧提供了一个高保真“虚拟城市低空”，可以在不影响现实运行的前提下，对新策略、新规则和异常事件进行演练。通过不断将真实运行数据和事件记录注入孪生系统，虚拟城市的状态和现实城市保持足够接近，规划部门可以在其中尝试不同的空域划设方案、节点布局方案和调度策略，观察对运行效率和风险分布的影响。运营方可以在虚拟环境中模拟大规模业务扩容、高峰时段叠加和极端天气来临时的运行状态，检验当前运控流程的韧性。应急和监管部门可以利用孪生环境进行联合演练，把跨部门协调流程在虚拟空间中跑熟，在现实事件发生时减少磨合时间。

当然，在把 AI 和孪生引入关键决策环节时，另一个必须被正视的问题是避免形成不可审计的黑盒。对任何与安全相关的重要决策，系统需要保留充分的日志，记录输入数据、模型版本、关键特征和中间推理结果，便于事后解释和责任划分。对于监管部门和运营主体来说，理解模型在做什么、哪些因素会影响模型的输出，是接受自动化决策的一项前提。平台在架构上应把 AI 能力设计成可插拔模块，通过清晰的接口把决策过程与外部系统解耦，一旦发现模型表现不稳定或者规则发生重大调整，可以有序地进行灰度更新和回滚，而不至于牵一发而动全身。

◆ 四、安全的全链条贯穿：把可靠性写进每一层

安全在低空经济中不是“与效率之间的权衡选项”，而是一条硬约束。尤其在人口密集区执行超视距物流配送和载荷敏感任务时，系统必须从一开始以“问题迟早会出现”为假设，把冗余、防护和兜底能力写进规划、设计、运营和监管的每一层结构里。

4.1 规划层安全：把风险控制前移

城市规划阶段如果没有把低空视作一种需要系统性预留的资源，后续所有补救措施都只能在既有城市肌理上“打补丁”，成本高且效果有限。把风险控制前移，意味着在起降点布局、空域划设和功能分区协同时，就把安全作为刚性约束写入。

起降点的布局需要与城市功能分区协同设计。重要医疗机构、应急物资中心、大型综合交通枢纽和市级政务服务节点附近，应预留等级较高的起降设施和相对独立的低空走廊，用于在应急状态下迅速调动低空运力。高密度住宅区、学校和幼儿园上空应该对飞行频次和任务类型实行更严格的限制，避免把大量飞行风险叠加在对安全感最敏感的人群之上。高层建筑群和老旧小区混杂区域，则需要综合考虑建筑高度、消防通道和避险能力，对可用高度层和航线走向进行更精细的规划。

空域划设层面，可以采用分层、分区和分时的组合方式管理风险。不同高度层分配给不同类别的任务，例如保留某一高度带给应急和安全任务，限制常规商业航班进入。不同区域按照人口密度、地面重要目标和环境敏感性划分风险等级，在高风险区域增加安全约束和审批环节，在低风险区域适当放宽运行边界。分时管理则体现在重大活动、极端天气或环境预警期间，通过数字空域平台对相关区域施加更加严格的放行策略，动态调整原有规则，确保在系统风险上升时期有足够的缓冲和冗余。

这些规划内容如果只存在于纸面或者静态图件，很容易在执行中与实际运行脱节。因此一个关键的工程动作是把规划规则建模进数字空域平台，实现“规则即配置”。规划人员和运行管理人员可以在平台界面上可视化地调整规则参数，平台实时反馈空域容量变化、典型任务受影响范围和风险分布变化情况。在发生事件之后，可以借助任务轨迹和规则版本记录，快速复盘当时的规则设置是否合理，为下一轮规划优化提供数据依据，而不是仅凭事后印象做调整。

4.2 技术层安全：冗余设计与三级保障

从飞行器系统视角看，安全要从“不出事”的期望落地成“出事时后果可控”的能力，最佳实践往往体现为多层冗余与多级防护相结合。对于在城市人口密集区执行任务的无人机系统，一种被广泛接受的安全方案是构建“冗余备份、安全迫降和开伞兜底”三层安全保障。

第一层是关键系统冗余与降级运行能力。飞行控制、动力系统、电源管理、导航传感和通信链路等核心模块，都需要通过双机冗余或多模组合保证单点失效不会立即导致失控。例如，采用双飞控架构，在主飞控出现异常时自动切换到备份飞控；使用蜂窝网络、专网和卫星链路的多模通信方案，在某一路径质量下降时通过本地策略平滑切换；在导航层面融合 GNSS、惯性导航和视觉/地图匹配等手段，在单一信号不可靠时依旧维持基本定位能力。系统在检测到自身状态异常后要能自动进入降级模式，限制部分高风险动作，并为后续迫降或其他安全动作预留时间。

第二层是安全迫降机制。当系统连续检测到核心能力严重退化，例如导航误差在短时间内快速增加、动力输出不稳定无法满足任务需求、通信链路长时间中断而无法恢复等，就需要选择附近相对安全的区域执行迫降。在城市环境下，迫降选点可能是预先规划的备用降落区、相对空旷的建筑顶部或者特定设计的缓冲区域。迫降控制逻辑中要尽量保持机体姿态稳定和水平速度可控，减少对周边环境和地面人员的潜在损伤。这一层安全能力的设计，需要在飞行控制系统和数字空域平台之间形成协同，平台可以为机载系统提供一份实时更新的“安全降落候选点清单”，机载系统在极端情况下据此快速决策。

第三层是极端情况下的降落伞兜底。当飞行高度和速度满足条件，且系统评估认为常规迫降方案无法保证风险在可接受范围内时，可以通过开启降落伞大幅降低整体下落速度和冲击能量。降落伞系统既可以由机载逻辑自动触发，也可以由地面运控团队在必要时远程触发。在高风险任务场景中，例如在人口密集区上空运送贵重或敏感载荷时，引入降落伞作为最后一道防线，对提升监管部门和公众的安全信任都有重要作用。

在实际审批中，许多城市对企业提出的超视距、跨区域甚至穿越人口密集区的运营申请，会重点审查这三层安全保障是否设计充分，测试数据和验证报告是否完整，应急演练是否形成闭环记录。对于有意向从无人机系统升级到未来载人飞行器项目的团队来说，在当前阶段就主动对标更高安全标准，采用航电行业成熟的失效模式分析方法，把故障树分析、冗余策略和应急预案写入设计和文档，会为未来顺利进入更高等级认证体系打下基础。

4.3 运行层安全：专业运营与应急联动

随着低空业务总量增长，安全风险越来越多地从“设备故障”转向“运行组织和流程缺陷”。多任务并发、跨运营主体协作、不同任务类型之间的相互影响，都会让“怎么组织飞”和“谁在管飞”成为影响安全的重要变量。

从发展趋势看，低空运营很难长期停留在“设备厂商兼做运营”的阶段，更可持续的路径是出现一批专业运营商，承担起日常运行组织与安全管理的责任。这类运营商不一定拥有全部设备，但需要对所运营空域和任务负最终安全责任，负责航线设计和维护、任务调度与执行、日常安全巡检与隐患排查、人员培训与资质管理，同时与监管部门保持高频沟通和信息共享。城市级平台需要在模型里明确运营商这一主体，为其建立完整的任务、设备和人员档案，记录其安全表现和运营质量，并支持监管部门对不同运营商进行量化评估和分类管理。

应急体系也需要围绕低空运力进行再设计。随着无人机在消防侦察、交通事故勘查、地质灾害监测、医疗物资运送等场景中的参与度提高，应急部门对低空资源的调配需求会越来越刚性。城市应急指挥中心需要能够在短时间内获取当前可用的低空运力清单，包括各类飞行器的当前位置、剩余续航、载荷能力和当前任务状态，再根据事件位置和紧急程度选择最合适的资源快速投入。而当发生严重飞行事故或存在高概率坠落风险时，运行平台要能在第一时间向应急、公安和消防部门推送事件信息，包括可能影响的地面区域、预计触及时间窗和潜在影响范围，以支持地面快速实施疏散和封控。

这些能力不能依赖临时的电话与即时聊天工具，需要在平台内通过统一的事件模型和接口协议来固定下来。技术团队需要与多部门共同梳理关键事件类型与分级标准，明确每一类事件的触发条件、信息内容、响应流程和回执机制，并在日常运行中进行多轮联合演练。在重大活动、极端天气预警期间，可以通过数字孪生系统提前模拟潜在事故场景，把跨部门应对流程在虚拟环境中跑通，尽量在现实世界发生前暴露流程中的薄弱环节。

4.4 监管层安全：数据驱动与风险分级

在高频运行的环境中，如果监管仍主要依靠事前审批和零星抽查，工作负荷会远超可用人力，安全保障能力也会受到限制。一个更可行的方向是以数据为主线构建动态监管机制，让监管资源在更精细的风险模型支持下，实现“有的放矢”的干预。

构建数据驱动的监管体系，首先需要在事前、事中和事后三个阶段形成贯通的数据流。事前阶段，监管平台通过与运行平台对接，获得即将执行任务的计划信息，包括航线、时间窗、机型、载荷类型和运营主体。平台可以在这一阶段基于规则和历史表现对任务进行初步筛选，把一部分高风险任务标记出来，进入更严格的审批或人工复核流程。事中阶段，监管平台通过订阅关键任务的实时状态流和事件流，对任务执行过程进行在线监督，对接近安全阈值的状态设置更高频率的数据采样和告警阈值。事后阶段，平台对全部任务的执行记录进行结构化归档，对出现异常的片段进行自动标注，为后续事故调查和规则优化提供直接数据支持。

在此基础上，风控引擎可以基于海量运行数据建立起一套相对稳定的风险分级体系。这套体系不只是简单地给任务打高、中、低三档，而是结合空域环境复杂度、地面人口和目标分布、任务类型和载荷性质、运营方历史表现、机型可靠性等多维因素，生成可比较的风险画像。监管部门可以用这些画像指导资源投入，把更多的现场检查、专项审计和重点约谈资源集中到高风险任务类型和运营主体上，对低风险任务则适当简化环节，以降低社会运行成本。

为了让这种以模型为核心的监管方式具有可接受性和透明度，平台在设计时应避免将风控引擎塑造成一个“不可质疑的黑盒”。与任务审批和权限控制相关的关键模型输出，应当附带主要影响因子和分值构成，让运营方知道在哪些方面提升安全表现可以获得更好的风险等级和更宽松的运行权限。监管部门也可以根据运行数据的变化，对模型参数和规则阈值进行定期调整，使风控系统始终与现实风险水平保持匹配。技术实现上，需要建立完善的模型版本管理和灰度发布机制，避免模型更新在短时间内引入系统性偏差，对现有运行秩序造成扰动。

数据采集与使用过程中，隐私保护和数据安全也是不可忽视的一环。平台需要清晰划分不同数据的敏感等级，定义不同参与方的访问权限，避免将超出监管与运行需要范围的数据过度集中和暴露。同时，在数据传输和存储过程中，要通过加密、签名和时间戳等机制，保证关键运行数据的完整性与不可篡改性，为责任认定和司法程序提供可信证据。这些技术细节听上去琐碎，却是支撑低空经济在安全与信任之上长期运行的隐性基础。

结论

低空经济已经明显走出了“能飞”的早期阶段，正在站到“能不能飞得好、飞得久、飞得稳”的新门槛前。单机性能的提升依然重要，但不再是决定性变量，真正决定未来几年行业发展走向的，是谁能在技术架构与治理架构上率先完成系统性重构。

从基础设施角度看，起降设施和信息基础设施需要从零散建设转向分层成网的系统布局，起降点不再是一个个孤立的“项目工程”，而是组成城市低空运力网络的节点，通信导航与监视系统则成为所有运行活动的公共底座。空域管理需要从以审批为主的静态控制模型，转向以数字空域平台和 UTM 为载体的动态运营模型，把空域当成带有容量约束和风险属性的资源池进行管理。

从商业和组织角度看，低空业务需要从项目化、示范化的逻辑，走向平台化和多场景叠加的逻辑，让物流、巡检、政务服务、文旅等不同场景共享一套基础能力，形成规模效应和正向现金流，支撑公共服务和低频刚需。人才和组织也需要完成从“飞手导向”的单点能力结构，升级为“系统+运营+治理”一体化能力结构，把安全和合规从“事后把关”前置到架构设计。

对技术团队而言，工作重心正在从“把一组功能做对”转变成“把一整套系统设计成可演化”。城市级低空运行平台、数字空域与 UTM 系统、安全冗余架构、AI 调度与风控引擎，这些模块都不是一次性工程，而是未来十年需要持续演进的基础能力。能否在设计阶段就把安全要求、合规边界、运营效率和商业可行性纳入统一考量，将直接决定一个项目的生命周期长度和可复制性，也将决定一个城市和一批技术团队在下一轮城市基础设施竞争中的位置。

从时间尺度看，未来十年很可能是低空经济能否形成稳定、可推广体系的关键窗口期。如果在这一阶段，基础设施、数字治理、安全体系和商业生态能够在少数城市和城市群中跑通并沉淀为可复制经验，低空经济就有机会从局部示范转向大范围常态化运行。当那一天到来时，低空不再是一个“新奇产业”，而会像地面道路和通信网络一样，自然地嵌入城市的日常运行逻辑之中，成为城市操作系统的一部分。

📢💻 【省心锐评】

低空经济走到今天，真正的门槛已经不在“机好不好”，而在谁敢也谁能把安全和治理直接写进技术架构。