【摘要】低空经济的万亿市场爆发在即，但结构性人才短缺已成核心瓶颈。本文解构其复合型人才能力栈，并提出构建以标准化、平台化、产教协同为核心的知识新基建系统方案。

引言

低空经济正从概念走向现实。政策的密集出台与技术的快速迭代，共同将这一领域推向了产业爆发的前夜。市场预测显示，2025年其规模将触及1.5万亿元，十年后更是有望突破3.5万亿元。然而，在这片广阔的蓝海之下，一个结构性的制约因素日益凸显，那就是人才。

当前的人才问题，已非简单的数量缺口，而是一个涉及能力结构、培养模式与产业需求严重脱节的系统性挑战。传统的航空人才不懂数据与AI，而互联网技术人才又缺乏对航空系统复杂性与安全性的敬畏。这种“能力鸿沟”直接限制了技术的工程化落地与商业模式的规模化复制。

因此，我们必须转换视角。人才不再是产业发展的附属品，而是先导性的“知识新基D建”。如同交通网、能源网和通信网一样，一个结构合理、动态演进的人才生态系统，是支撑万亿级产业持续健康发展的底层基础设施。本文将从产业需求出发，解构低空经济所需的人才能力图谱，并探讨如何通过系统性工程的思路，构建一个与之匹配的人才培养与供给体系。

一、万亿市场的结构性失衡：“两端型”人才缺口解析

产业的指数级增长，正与人才供给的线性增长形成尖锐矛盾。超过百万的人才缺口预测，仅仅是问题的表象。深入产业一线，我们看到的是一个典型的**“两端型”人才结构性短缺**。一端是具备前瞻性视野和跨学科整合能力的高端研发与架构人才，另一端则是能够确保各类场景安全、高效落地的运维与技术技能骨干。

1.1 高端研发人才的“整合之困”

在产业链的顶端，行业急需能够打通“天空”与“地面”的技术领导者。这类人才不仅要主导核心算法的研发，更要负责整个异构系统的设计与集成。

  • 群体智能与协同控制。单体智能已不是瓶颈，真正的挑战在于大规模、异构无人机集群的协同任务规划、动态博弈与自主决策。这需要算法工程师不仅精通强化学习、多智能体系统，还要深刻理解空域的复杂约束和通信的不确定性。

  • 适航与功能安全。将消费级无人机的技术栈迁移至载人或高价值物流场景，必须跨越“适航”这道门槛。行业需要大量熟悉DO-178C（软件）、DO-254（硬件）等航空标准的系统工程师，他们能将严苛的安全规程融入AI算法和软件架构的设计全过程。

  • 数字孪生与系统仿真。低空交通系统的复杂性与高安全要求，决定了物理世界的测试成本极高。构建高保真度的数字孪生系统，进行大规模、高并发的仿真验证成为必然。这就需要既懂空气动力学、传感器建模，又精通分布式计算、云原生架构的仿真平台架构师。

1.2 一线运维人才的“技能之缺”

在产业落地的末端，大量新兴职业岗位涌现，但合格的从业者却寥寥无几。这些岗位是连接技术与商业价值的“最后一公里”，其专业性和规范性直接决定了运营的安全与效率。

下表详细梳理了当前最为紧缺的关键岗位及其面临的挑战。

关键岗位

角色定义

核心职责

技能短板与挑战

低空交通管制员 (UTM/UAM Controller)

低空空域的“数字交警”，负责无人机交通流的监视、调度与冲突解脱。

实时监控空域态势，处理飞行计划审批，应对突发告警，人机协同进行交通调度。

缺乏对大规模机群协同调度经验；传统空管知识无法直接套用；应急处置能力不足。

无人机系统工程师

负责无人机系统的集成、测试、部署与维护，确保系统在真实场景下的可靠性。

硬件选型与集成，软件部署与调试，外场测试与数据分析，故障诊断与排除。

跨领域知识（航电、通信、软件）整合能力弱；缺乏系统级的测试与验证方法论。

航空器维修工程师 (UAV Technician)

专注于无人机机体、动力系统、飞控与任务载荷的预防性维护和故障维修。

定期检修，部件更换，固件升级，维修记录管理，确保飞行器持续适航。

传统航修经验与新型无人机（电驱动、复合材料）不匹配；缺乏对复杂航电系统的诊断能力。

物流调度员 (Drone Logistics Dispatcher)

负责无人机物流网络的航线规划、运力调度和全流程监控。

订单管理，智能路径规划，电池与运力资源动态分配，监控配送状态。

需同时掌握物流知识与无人机性能边界；数据分析与优化决策能力不足。

数据分析师 (Low-Altitude Data Analyst)

从海量飞行数据、传感器数据中提取价值，用于航线优化、风险评估和商业决策。

飞行数据清洗与处理，构建风险评估模型，分析运营效率，生成决策报告。

既懂航空数据特性又懂机器学习建模的人才稀缺；数据安全与隐私保护意识薄弱。

这种“两端”同时告急的局面，揭示了问题的本质。低空经济的人才需求，不再是单一技能的线性叠加，而是多维度能力的深度融合。

二、能力重构：低空经济复合型人才的需求图谱

低空经济的本质，是航空工程体系与新一代数字信息技术的系统性融合。这一特性决定了其从业者必须具备跨界整合的复合能力。一个合格的低空经济人才，其知识结构不再是传统的“T”型，而更趋近于拥有两个或多个深厚专业支柱的“Π”型人才。

我们可以将这一复合能力栈解构为四个相互关联的层次。

2.1 层级一：航空系统基础 (Aviation Foundation)

这是从业者必须具备的“底座”知识，是对物理世界飞行规律的认知和对航空业安全文化的敬畏。缺乏这一基础，所有的数字化创新都将是空中楼阁。

  • 飞行原理与空气动力学。理解升力、阻力、推力、重力的平衡关系，掌握不同构型飞行器（固定翼、多旋翼、垂直起降）的气动特性。

  • 结构与材料。熟悉航空复合材料、机体结构设计的基本原则，理解强度、刚度与疲劳寿命对安全的影响。

  • 航电系统。掌握飞控计算机、导航系统（GNSS/INS）、传感器（IMU、气压计、雷达）和作动器的工作原理。

  • 适航与法规。这是不可逾越的红线。必须熟悉CCAR等民航法规体系，理解适航审定流程、航空器认证标准和空域管理规则。

2.2 层级二：数字技术核心 (Digital Core)

这是驱动低空经济智能化的核心引擎，也是区别于传统航空人才的关键能力。

2.2.1 人工智能与数据科学

  • 感知与定位。核心技术包括计算机视觉（CV）在目标检测、场景分割中的应用，以及基于多传感器融合的即时定位与地图构建（SLAM）算法。

  • 决策与规划。涉及基于强化学习的自主路径规划、动态避障算法，以及支撑大规模机群协同的分布式决策模型。

  • 数据运维 (MLOps)。构建从数据采集、标注、模型训练到部署、监控的完整数据闭环，确保算法模型的持续迭代与性能稳定。

2.2.2 通信与网络安全

  • 低空通信技术。深刻理解5G-A（5G-Advanced）、卫星通信（如北斗）等技术在低空覆盖、高可靠、低时延通信场景下的应用与挑战。

  • 网络协议与系统韧性。掌握无人机通信协议（如MAVLink），设计能够在信号干扰、链路中断等恶劣条件下保持基本功能的韧性网络架构。

  • 信息安全。具备从链路层到应用层的全栈安全防护能力，包括数据加密、身份认证、抗欺骗与抗干扰技术。

2.3 层级三：运营与应用服务 (Operation & Service)

这一层级关注如何将技术能力转化为稳定、高效的商业服务，是连接技术与价值的桥梁。

  • 低空交通管理 (UTM/UAM)。掌握数字化的空域管理、飞行计划服务、动态交通流监控与冲突解脱等核心概念与技术。

  • 智能调度与物流优化。应用运筹学、机器学习等方法，解决大规模无人机物流网络中的订单分配、路径规划、电池管理等复杂优化问题。

  • 多场景应用落地。深刻理解物流配送、应急救援、城市巡检、农业植保等不同场景的业务流程与特定需求，能够将通用技术方案进行场景化适配。

2.4 能力图谱的可视化

为了更直观地展示这种复合能力结构，我们可以用下面的Mermaid图来描绘一个理想的低空经济高端人才（如UAM系统架构师）的能力模型。

这个模型清晰地展示了，未来的核心人才必须在航空工程和智能科学两个领域都具备深厚的专业知识，并在此基础上，构建起涵盖通信、管理、法规等领域的宽广知识基座。

三、培养体系重塑：与产业需求同频的模式创新

面对全新的人才需求图谱，传统、割裂的教育培养体系已难以为继。我们必须打破学科壁垒、院校围墙和产学鸿沟，构建一个与产业发展同频共振、敏捷迭代的人才培养新范式。

3.1 学科体系的“破”与“立”

高校作为人才培养的源头，必须主动进行一场深刻的“供给侧改革”。

3.1.1 设立交叉融合新专业

传统院系设置是人才培养的最大制度性障碍。航空学院不懂AI，计算机学院不了解适航。必须打破这种壁垒，鼓励有条件的高校设立全新的交叉学科专业。

  • “无人驾驶航空器系统与工程”。该专业应整合航空工程、自动化、计算机科学和人工智能的核心课程。

  • “低空交通与智能管理”。该专业则侧重于交通工程、空域管理、数据科学和运筹学的融合。

3.1.2 推动课程内容的现代化

课程内容必须紧跟技术前沿，将产业界的真实问题和最新技术栈引入课堂。例如，在“飞行控制系统”课程中，除了经典的PID控制，还应引入基于强化学习的自适应控制内容。在“通信原理”课程中，应增加5G-A、星地融合通信等低空场景下的专题。

下表是一个“无人驾驶航空器系统与工程”专业的建议课程体系。

课程模块

核心课程示例

实践环节

平台基础

空气动力学、飞行力学、航空材料与结构、航空发动机原理

风洞实验、结构强度测试、发动机拆装

航电与控制

自动控制原理、嵌入式系统设计、飞控系统与导航、多传感器信息融合

飞控硬件在环（HIL）仿真、传感器标定与数据融合实验

智能与算法

机器学习与深度学习、计算机视觉、群体智能导论、强化学习与决策

SLAM算法实现、目标识别模型训练、集群协同控制仿真

系统与集成

无人机系统设计、适航与安全性分析、低空通信技术、系统测试与验证

无人机整机集成与调试、外场飞行测试、数字孪生系统仿真

法规与应用

民航法规与空域管理、低空经济概论、特定场景应用（物流/测绘）

模拟飞行计划申报、行业应用案例分析

3.2 产教融合的“深”与“实”

让人才培养走出“象牙塔”，与产业真实需求无缝对接，是解决问题的关键路径。产教融合不能停留在挂牌子、签协议的表面，必须走向深度、务实的协同。

3.2.1 构建产教融合共同体

由龙头企业、高水平大学和行业协会牵头，形成利益共享、风险共担的“产教融合共同体”。在这种模式下，企业不再是旁观者，而是人才培养的深度参与者和共建者。

  • 课程共建。企业技术专家直接参与培养方案设计和课程教学，将一线的项目案例、技术难题和开发工具链引入课堂。

  • 师资共育。建立“双师型”教师队伍，高校教师定期到企业挂职锻炼，企业工程师则可受聘为产业教授。

  • 基地共管。校企共同投资建设集教学、科研、实训和认证于一体的实训基地，模拟真实的产业环境。

3.2.2 落地多元化协同育人模式

根据不同层次人才的需求，实施灵活多样的培养模式。

  • 订单班与现代学徒制。针对技能型运维人才，企业提前介入，明确岗位需求，学生“入学即入企”，在真实工作场景中学习，实现“毕业即上岗”。

  • 项目制学习 (Project-Based Learning)。针对研发型人才，由企业发布真实的技术攻关课题，学生以项目组的形式，在校企双导师的指导下，完成从需求分析、方案设计到开发测试的全过程。

下图展示了一个深度产教融合模式下的人才培养流程。

3.3 国际合作与终身学习

低空经济是一个全球性的赛道，人才培养也必须具备国际视野。

  • 加强国际交流。鼓励与国外顶尖大学和研究机构开展合作，引进先进的课程体系和教育理念，支持师生进行海外进修和学术交流。

  • 构建终身学习体系。技术迭代速度极快，从业人员需要持续更新知识。应大力发展在线教育平台、短期技能培训和职业资格认证，为在职人员提供灵活、便捷的“充电”渠道。

四、系统工程：打造低空经济的“知识新基建”

要从根本上解决人才供给问题，必须用系统工程的思维，将人才培养视为一项前瞻性的基础设施建设工程。这项“知识新基建”工程，涵盖了标准、平台、设施和认证等多个层面，需要政府、高校、企业多方协同，系统性部署。

4.1 顶层设计：标准化能力框架与认证体系

标准是实现规模化的前提。我们首先需要为低空经济的各类人才建立一个全国统一、分层分级的职业能力框架。

4.1.1 制定能力标准

由行业主管部门牵头，联合产业联盟、头部企业和高校，共同制定覆盖从研发、测试到运维、管理全岗位的能力标准。该标准应明确每个岗位、每个级别需要掌握的知识点、技能要求和实践经验。

4.1.2 建立分层技能认证体系

基于能力标准，建立一套具有公信力的职业技能等级认证体系。这套体系应实现职教、高教与继续教育的贯通。

认证等级

面向岗位

核心能力要求

培养路径

LETA-1 (操作员级)

无人机飞手、设备巡检员

熟练操作、常规维护、遵守法规

职业院校短期培训、企业岗前培训

LETA-2 (技术员级)

维修工程师、系统测试员

故障诊断、系统部署、数据采集

高职院校专业学习、企业学徒制

LETA-3 (工程师级)

系统工程师、算法工程师、UTM调度员

系统集成、算法开发、交通调度、方案设计

应用型本科、研究生教育、项目实践

LETA-4 (专家/架构师级)

系统架构师、首席科学家、标准制定者

技术路线规划、复杂系统设计、行业标准制定

博士研究生教育、重大科研项目攻关

这套认证体系（以LETA，Low-Altitude Economy Talent Accreditation为例）不仅为人才评价提供了标尺，也为从业者的职业发展规划了清晰的晋升通道。

4.2 核心设施：共享实训平台与数字孪生靶场

实践能力是低空经济人才的核心素养。建设一批开放共享、高度仿真的实训基础设施至关重要。

4.2.1 物理实训基地

建设集成了多种机型、任务载荷、通信设备和地面站的综合性实训基地。学生可以在这里完成从“仿真—半实物—实飞”的全流程训练，获得宝贵的“飞行小时数”和动手经验。

4.2.2 数字孪生测试靶场

这是“知识新基建”的数字底座。该平台应具备以下核心能力：

  • 高保真环境建模。精确复现城市、山地、海洋等典型场景的地理信息、建筑模型和电磁环境。

  • 多物理场仿真。集成空气动力学、传感器物理特性、通信信道衰减等多领域仿真引擎。

  • 大规模智能体仿真。支持数千乃至上万架无人机并发运行，用于测试集群控制算法和UTM系统的压力与鲁棒性。

  • 想定与注入。能够灵活构建各类复杂、危险的测试场景（如GPS欺骗、恶劣天气、发动机失效），这是物理世界难以安全复现的。

4.3 赋能工具：开放知识平台与公共数据集

降低人才培养的门槛，加速知识的传播与共享，需要构建数字化的公共服务平台。

  • 开放课程与知识库。建立一个类似GitHub的开源社区，汇聚全球顶尖高校的课程视频、课件、教材，以及行业白皮书、技术标准和法规文档。

  • 公共数据集。数据是AI的“燃料”。政府和企业应合作发布一批经过脱敏处理的高质量数据集，如不同场景下的无人机视觉数据、飞行日志数据、空域交通流数据，供教学和科研使用。

  • 开源仿真工具。提供开源的、模块化的仿真软件工具包，让更多的高校和中小企业能够以较低成本搭建自己的研发验证环境。

4.4 组织保障：构建区域性人才协同网络

人才的培养和集聚具有明显的地域性特征。应依托粤港澳大湾区、长三角等产业基础雄厚的城市群，打造跨学校、跨企业、跨区域的人才协同共育网络。

  • 集聚优质资源。吸引全球顶尖的专家学者、头部企业的研发中心和高端人才培训机构在此落地。

  • 促进要素流动。通过学分互认、课程共享、联合实验室等机制，促进师资、学生、设备、项目等创新要素在网络内自由流动。

  • 形成品牌效应。将区域打造成低空经济人才的“高地”和“摇篮”，形成强大的人才虹吸效应，为区域产业发展提供源源不断的智力支持。

结论

低空经济的竞争，归根结底是人才的竞争。当前产业面临的严重人才短缺，已无法通过零敲碎打的修补来解决，而必须采用系统工程的方法，进行一场深刻的“供给侧”结构性改革。

将人才培养提升到“知识新基建”的战略高度，意味着我们必须从顶层开始，构建标准化的能力框架与认证体系；在执行层面，建设共享的实训设施与数字孪生平台；在赋能层面，打造开放的知识库与公共数据集；在组织层面，形成区域协同的人才共育网络。

这是一项长期而艰巨的工程，需要政府的战略牵引、高校的自我革新和企业的深度参与。唯有三方协同发力，打通技术创新、产业需求与人才培养之间的壁垒，我们才能为这条万亿级的新赛道，真正锻造出坚实、可靠、可持续的知识底座和人才引擎。

📢💻 【省心锐评】

低空经济的人才解法，不在于“招人”，而在于“建体系”。它是一项涵盖标准、平台、产教协同的系统工程，本质是为新兴产业铺设一条可规模化、可复用的“知识高速公路”。