低空經濟不僅是國家重點布局的方向，更是科技要素融合演化下自然生長出的全新經濟形態。

文｜胡嘉琦

ID | BMR2004

低空經濟的戰略價值，正在快速突破單一產業板塊邊界，成為新質生產力體系中的重要組成部分。正如交控科技股份有限公司（以下簡稱“交控科技”）董事長、中國上市公司協會副會長、北京低空產業聯盟輪值主席郜春海在6月11日舉辦的2025“破界·共生：新商業文明重構未來暨《商學院》第二屆新商業文明論壇”接受《商學院》記者專訪時所言，“低空經濟不僅是國家重點布局方向，更是科技要素融合演化下自然生長出的全新經濟形態。”

過去二十年間，交控科技深耕軌道交通控制與安全保障系統，在地鐵、城軌、重載鐵路等場景中，積累了大量安全控制、智能調度與實時監控的核心技術能力。伴隨軌道交通市場逐漸飽和、建設節奏趨緩，如何尋找新一輪技術紅利釋放場景，成為企業亟需突破的課題。

“低空經濟的產業邏輯與我們原有的交通控制技術體系具有高度的技術相通性與場景遷移性。”郜春海坦言。通過一年多系統研判與場景比對后，他發現，低空經濟與軌道交通在控制邏輯、調度體系、安全冗余設計、動態風險預警等模塊上，有超過60%的共通架構。由此，交控科技決定將長期積累的安全控制與智能調度技術，逐步外溢并應用至低空經濟賽道。

01

AI正在重塑低空飛行安全邏輯

低空飛行本身蘊含著更多動態風險。飛行器從起飛、巡航到降落，幾乎每一環節都暗藏變量。尤其在空中巡航階段，通信、導航、監視（CNS）系統能否持續在線，直接決定飛行安全邊界。與此同時，復雜氣象、電磁干擾、城市建筑群也對低空飛行的安全系統提出了前所未有的挑戰。

在這一過程中，AI展現出其獨特價值。它不僅具備實時監測與檢測能力，更具備基于歷史數據的訓練與預測能力。正如郜春海所描述：“AI像一個在同一航線反復飛行上萬次的‘老飛行員’，在每次學習與訓練中不斷積累對航線、風向、氣流的精準認知，逐漸提升風險識別與動態響應能力。”

例如，一架無人機在早期巡航時可能僅能識別30%的障礙，但在持續飛行與訓練過程中，識別精度將快速躍升，最終實現復雜城市環境下的動態航線修正、障礙規避與智能決策。

從更深層次看，AI所構建的低空安全體系，正是一種多變量、多維度、動態演化的復雜系統管理邏輯。這一邏輯有望成為未來空管系統、無人機調度網絡與智慧城市交通體系的重要基礎設施。AI最終將在風險識別、航線規劃、實時調度、預案演練等多個環節中，替代人工完成越來越多復雜計算任務，形成“AI決策協同”的新型安全治理框架。實際上，AI早已在軌道交通中深入應用。無論是無人駕駛地鐵的實時監控、列控系統調度、運行圖智能優化，還是客流管理與安全防護系統，AI技術都在不斷沉淀其能力，為其跨界進入低空經濟場景打下了堅實基礎。

“如今AI的集中爆發并非偶然，而是多年積累所致。當前，AI、大數據、物聯網、導航監視系統等技術要素在低空經濟場景中自然疊加、融合深度與應用復雜度遠超以往。”郜春海表示。

相較于封閉場景下的軌道交通，低空經濟面臨的環境變量極其復雜。飛行器種類多元、空間動態變化頻繁、風險源識別難度提升，因此在切入低空產業時，企業尤其強調AI與安全技術的深度耦合能力，既保障飛行安全，又持續提升運行效率與應用智能化水平。

“低空經濟的核心不在于單純制造飛行器，而在于如何讓飛行系統更安全、更智能，支撐更高密度、更復雜場景下的商業化運營需求。”郜春海說。

02

智能瓶頸的突破路徑：數據、算力與模型安全

“推動低空經濟智能化落地，關鍵在于突破數據采集、模型訓練與多任務并發感知三大瓶頸。”郜春海向記者表示。

首先，數據的規模化積累與共享機制決定了AI訓練的上限。借鑒類似特斯拉全球數據工廠模式，每架飛行器在實際飛行中積累的航線、氣象、障礙與通信數據，均可成為全系統共同學習的樣本資源。郜春海說：“如果AI只在自家后院訓練，終究難以培養出真正具備廣闊視野的智能系統。”

其次，飛行器本體的多任務并發能力，是當前無人機技術需重點突破的方向。AI賦能下的飛行器可在單次飛行中同時執行隧道結構識別、電纜巡檢、鋼軌監測等多重任務，真正實現“一人完成十人之事”。AI在多任務計算中的原生優勢，借助大模型與多模態融合，正逐漸形成復雜系統下的智能決策大腦。

值得注意的是，AI模型在訓練初期亦存在“彎路陷阱”風險，即早期樣本若有偏誤，模型就可能偏離最優演化路徑。因此，構建可靠的數據治理與模型安全訓練機制，將成為未來低空經濟AI基礎設施建設的重要保障。

03

產業爆發節奏背后的“三重”邏輯判斷

在郜春海看來，低空經濟產業發展的節奏并非單靠政策推動，而是背后有其內生邏輯。他將整個產業分為三個“技術—應用”演化階段，并提出產業能否爆發需同時滿足“存在真實需求、技術成熟可行、商業模型能夠跑通賬本”三個核心條件。

目前，低空經濟正處于賦能類場景的快速爆發期，如巡檢、消防、政務應用，這些場景風險相對可控，需求明確，成本收益平衡合理，1—3年內將持續放量。

進入3—5年周期后，載物類應用將成為重要探索方向。但目前配送場景的商業模型尚未完全跑通，只有當配送高附加值商品時才具備盈虧平衡的可能。未來還需要依靠成本優化與規模效應釋放，逐步打開市場空間。

而最具挑戰的載人類應用，核心難題仍在安全性與監管兜底。即使在技術逐步成熟后，大規模商業化普及至少還需5—8年以上的時間。但在部分旅游景區、封閉園區等限定場景下，局部試點有望提前展開。

“產業發展要看技術、看需求、看賬算不算得過來，低空經濟的爆發節奏正是三重邏輯動態平衡的產物。”郜春海認為。

作為此次新商業文明論壇的受邀嘉賓，郜春海最后寄語道：“人類社會已走到一個重要的變革節點，商業模式也在AI等新技術推動下重塑邏輯。AI不再只是工具，而正在嵌入商業DNA，重構商業本質與產業形態。希望有更多這樣的平臺，促成思想碰撞與產業實踐深度融合，讓做產業的人在復雜時代中找到清晰的方向，穩步前行。”