在国家战略推动与科技迭代的双重助力下，低空经济正成为经济发展新增长极。无人驾驶航空器作为人工智能（AI）的重要载体，两者深度融入构建起覆盖“基础支撑-智能赋能-场景应用”的完整AI+低空产业链生态。
本文结合AI+低空经济产业链图谱，系统拆解各环节关键构成、技术逻辑与应用场景，带你全景透视这一新兴经济形态。
一、产业链架构：三层协同的智能生态网络
AI+低空经济产业链以上、中、下三层协同构建闭环生态。上游基础层提供硬件、数据与技术支撑，是产业发展的“底层骨架”；中游技术层依托AI算法实现能力转化，是产业智能化的“核心引擎”；下游集成应用层聚焦场景落地，是产业价值变现的“终端出口”。
图：AI+低空经济产业链全景图谱
二、上游基础层：AI底层支撑体系
（一）基础软硬件：低空智能的感官与算力中枢
AI芯片与计算平台是低空系统的大脑。如：昇腾310B芯片在7W低功耗下实现22TOPS算力，集成达芬奇架构AI核心，支持多模态数据并行处理，适配无人机、eVTOL 等设备对轻量高效的需求；NVIDIA Jetson平台凭借强大并行计算能力，支撑复杂场景路径规划、目标识别等高密度运算任务，成为智能低空设备的算力底座。
通信设备与网络构成神经网络。如：5G-A通感一体技术突破传统通信边界，将定位精度压缩至厘米级，保障城市复杂环境下飞行成功率；北斗+视觉融合导航方案，解决高楼、峡谷等场景GNSS信号遮挡难题，实现0.5米定位精度与0.1秒避障响应，为低空作业筑牢连接根基。
传感器与感知设备是低空系统的眼睛耳朵。如：多光谱相机可捕捉植被叶绿素含量等10余项参数，助力农业精准作业；毫米波雷达穿透雨雾探测障碍物，激光雷达以0.1毫米精度构建三维环境模型。
（二）数据基础：智能决策的燃料库
基础数据为人工智能提供了智能决策的燃料，如：地理空间数据是低空活动的坐标框架，高精度地图、数字高程模型（DEM）、三维城市模型，为路径规划、空域管理提供基础依据；气象数据通过AI预测模型，可提前6小时预警强风、暴雨等极端天气，保障飞行安全；行业应用数据则沉淀场景知识，农业作物生长周期数据、电力设备缺陷样本、物流配送路线信息，经联邦学习等隐私计算技术处理，为AI模型训练提供场景数据。
（三）支撑技术：系统运行的基础设施
云计算与边缘计算构建算力协同网络，边缘计算将算力下沉至设备端，方寸知微无人机巡检系统通过边缘节点本地化处理红外图像，把设备缺陷识别延迟压缩至毫秒级；云计算平台承担全局调度与大数据分析，如阿里云ET工业大脑接入2.3万架巡检无人机数据，日均处理超200TB检测信息，为行业优化提供决策洞察。
导航与定位系统突破环境限制，融合北斗导航、视觉SLAM（同步定位与地图构建）技术，在隧道、峡谷等GNSS失效场景，仍能保障设备精准定位与作业，深圳无人机配送网络借此实现高楼密集区安全飞行，夯实低空活动的空间坐标基础。
三、中游技术层：AI驱动的智能转化引擎
（一）AI技术层：从感知到决策的智能链路
计算机视觉技术让低空设备看懂世界，如：通过图像识别、目标检测算法，实现电力巡检中绝缘子裂纹识别，提升设备故障发现率；自然语言处理与智能语音技术，赋能智能座舱交互、应急救援指挥，让人机沟通更高效；知识图谱则构建行业知识网络，为智能调度、风险预警提供决策依据。
机器学习、深度学习是智能决策的核心算法，强化学习在eVTOL路径规划中，通过模拟千万种气象、地形场景优化策略，TEeVTOL方案借助深度强化学习，实现城市风场中能源与时间成本最优平衡；数据挖掘技术从海量低空数据中提取规律，为农业精准施肥、物流路径优化提供支撑，推动AI从智能感知迈向辅助决策，再到自主决策演进。
VR/AR技术为低空经济注入虚实融合活力，在飞行培训中构建沉浸式虚拟场景，降低实操风险；在低空旅游中打造增强现实体验，让游客身临其境感受空中风景，拓展低空经济的体验边界。
（二）AI大模型层：行业智能的放大器
通用大模型提供基础智能支持，凭借广泛的数据训练，具备跨场景语言理解、逻辑推理能力，为低空经济各环节提供通用AI服务；行业大模型则聚焦垂直领域，电力巡检大模型深谙设备缺陷特征、农业植保大模型精通作物生长规律，通过“通用+行业”双轮驱动，加速AI技术向低空经济渗透，提升场景适配性与决策精度。
（三）AI应用产品/工具：智能能力的场景转化
路径规划与避障工具是低空交通的导航大脑，生成式AI通过动态建模，在城市建筑群、复杂地形中规划最优航线，如美团上海无人机配送试点借此将时效压缩至8分钟/单；数智低空大脑依托空间计算技术，实时优化多机协同路径，深圳宝安智慧物流中心实现无人机、无人车无缝衔接，配送效率较路面运输提升4倍，重塑低空物流网络。
自主导航与控制工具让设备自主作业，大疆行业无人机搭载的人、车、船识别模型，飞行中毫秒级锁定目标，无需依赖云端算力，保障复杂场景下作业连续性；智能调度与管理系统则是“空中指挥中心”，AI驱动的“低空大脑”实时监控飞行器状态，依据空域容量动态调整起降顺序，Archer与 Palantir合作平台，为大规模eVTOL编队协同调度提供支撑，推动城市空中交通商业化落地。
四、下游应用层：场景驱动的集成应用
（一）物流配送：空地协同网络
构建“无人机+地面枢纽+末端配送”集成体系，通过AI调度平台实现三级网络动态协同。智能路径规划系统实时优化跨区域航线与末端配送路径，结合温湿度传感与AI温控算法，保障冷链物资全程品质可控。偏远地区通过自主起降站点与无人机集群配送，实现医疗物资24小时不间断供应，形成全域覆盖的低空物流网络。
（二）农林植保：全流程智能作业
集成多光谱遥感、自主飞行与物联网监测技术，构建“空中巡检-智能决策 -精准作业”闭环。AI系统分析作物生长数据生成施肥方案，通过厘米级定位与自动化路径规划实现精准喷洒，结合地面物联网设备验证作业效果，形成从监测到作业的全流程智能化管理，提升农药利用率。
（三）工业巡检：立体监测体系
打造“无人机集群+地面站+云端平台”集成监测网络，多机协同完成大范围设施巡检。AI图像识别与红外热成像技术融合，实现设备缺陷自动检测与分级预警，数据实时传输至云端管理平台生成维修方案。在高危场景中，通过远程操控与自主避障技术替代人工巡检，将隐患响应时间从小时级压缩至分钟级。
（四）应急救援：多维度响应网络
构建“空中侦察+物资投送+通信中继”一体化救援体系，AI系统快速匹配灾情与救援资源。多传感器融合技术穿透复杂环境定位受困人员，群体智能算法分配侦察与救援任务，自主避障系统保障物资精准投放。极端条件下自动建立应急通信链路，形成空地协同的立体救援网络，缩短响应时间。
（五）城市空中交通：智能出行生态
集成eVTOL自主飞行、空域动态管理与地面接驳系统，构建短途立体交通网络。AI环境感知系统实时规避障碍物与其他飞行器，数字孪生平台优化空域资源分配，通过语音交互与智能调度实现“点到点”高效出行，目前已在多个城市开展商业化试点，形成空中交通与地面交通衔接的智能出行生态。
五、总结与展望
AI技术已深度渗透低空经济全产业链，上游基础层的硬件与数据支撑、中游技术层的智能算法赋能、下游应用层的场景落地，形成了“感知-决策-执行”的完整闭环。物流配送的空地协同、农林植保的精准作业、工业巡检的无人化运维、应急救援的快速响应以及城市空中交通的商业化探索，共同勾勒出低空经济的多元化应用图景。
展望未来，生成式AI将推动路径规划自主进化，数字孪生技术实现空域精细化管理，群体智能突破单机局限实现大规模协同。随着政策体系完善与技术成熟，低空经济将从单点场景向全域融合拓展。作为新质生产力的重要载体，AI+低空经济将重构交通、农业、应急等领域的发展模式，成为推动经济高质量发展的新引擎。
来源：低空经济合作会客厅