当城市的天际线被越来越多的低空飞行器划破，当物流配送、应急救援、城市巡检等场景逐渐向低空延伸，低空经济正从一个概念性赛道，加速转变为拉动经济增长的新引擎。作为国家战略性新兴产业，低空经济凭借万亿级的市场空间，吸引了政策、资本、技术的多方聚焦，而人工智能技术的快速迭代，正成为重构其发展逻辑的核心力量——从感知、决策、协同，到调度、监管，AI正贯穿低空经济全产业链，推动这一新兴领域从试点探索迈向规模化商用的关键跨越。

当下，人工智能技术一日千里，大模型、计算机视觉、机器学习等技术的突破，为低空经济注入了前所未有的活力。但与此同时，疑问也随之而来：AI究竟能为低空经济的技术创新和产业升级带来哪些新想象？在AI的加持下，低空经济能否真正打破发展瓶颈、实现加速起飞？未来，低空经济的各类应用如何真正融入日常生活，成为人们生活的一部分？而在这一过程中，如何守住安全底线，实现“安全落地”，更是行业发展的重中之重。

带着这些核心问题，本期《两说》特别对话国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow、粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA）低空经济分院执行院长、信息科学与技术专家李世鹏教授，请他从专业视角出发，深度剖析人工智能如何赋能低空经济发展，解读行业发展的机遇与挑战，为低空经济的规模化、安全化发展提供思路与指引。

《两说》：李教授，您好。当前低空经济被视为万亿级赛道，而人工智能被认为是其从试点走向规模化商用的核心驱动力。您如何看待AI与低空经济的关系？这种“赋能”体现在哪些核心层面？

李世鹏教授：您好。低空经济的核心价值，在于打破空间限制，重构人与物的流动方式，而这一价值的实现，离不开技术的支撑，其中人工智能扮演的角色，既是“赋能者”，更是“破局者”。低空经济的发展，本质上需要解决“感知、决策、协同、调度、监管”五大核心问题，而这恰恰是人工智能技术的优势所在——AI能够将分散的低空资源、复杂的环境数据、多元的应用需求进行整合与优化，让低空经济从“单点试点”走向“系统落地”，这也是其区别于传统低空作业的关键。

具体来说，AI对低空经济的赋能贯穿全链条。在感知层面，传统低空作业依赖人工观察和简单传感器，受天气、环境等因素影响大，而AI结合计算机视觉、毫米波雷达等技术，能够实现对低空环境的精准感知，比如识别障碍物、监测气象变化、捕捉飞行器状态，甚至能识别低空区域内的人员、建筑等，为低空飞行提供全方位的环境支撑。比如我们团队正在研发的低空感知系统，通过AI算法对实时采集的图像和雷达数据进行分析，能够在复杂天气下精准识别100米范围内的微小障碍物，识别准确率达到99%以上，这为低空飞行器的安全飞行提供了基础保障。

在决策层面，低空飞行面临着复杂的动态环境，比如航线拥堵、突发天气、临时管制等，人工决策往往反应滞后、容错率低，而AI通过机器学习算法，能够基于历史数据和实时信息，快速做出最优决策。比如无人机配送中，AI可以根据实时路况、配送地址、飞行器电量等因素，动态规划最优航线，避开拥堵区域，提升配送效率；在应急救援场景中，AI能够快速分析事故现场的地形、人员分布等信息，为救援飞行器规划最佳救援路径，争取救援时间。

而在协同与调度层面，随着低空飞行器数量的增加，如何实现多飞行器的高效协同、有序调度，成为规模化商用的关键难题。AI通过分布式协同算法，能够实现多架飞行器的协同作业，比如在城市巡检中，多架无人机可以分工协作，覆盖更大的区域，同时避免航线冲突；在调度方面，AI调度系统能够实时监控所有低空飞行器的位置、状态，根据需求动态分配资源，实现低空资源的高效利用。此外，在监管层面，AI能够实现对低空飞行器的实时监管，识别违规飞行行为，防范安全风险，为低空经济的有序发展保驾护航。

《两说》：您刚才提到了AI在低空经济全链条的赋能，那么从技术创新和产业发展的角度来看，AI的快速发展，为低空经济带来了哪些以往难以实现的新想象、新可能？

李世鹏教授：人工智能技术的突破，确实让低空经济的发展边界得到了极大拓展，一些以往只存在于设想中的应用，如今正逐步落地，甚至催生了新的产业形态。从技术创新来看，AI让低空飞行器实现了“自主化、智能化、轻量化”的突破。以往的低空飞行器大多需要人工操控，操作难度大、对操作人员的专业要求高，而AI赋能下的低空飞行器，能够实现自主起飞、自主导航、自主避障、自主降落，甚至能够自主完成作业任务，比如自主巡检、自主配送，这大大降低了低空作业的门槛，也提升了作业效率。

比如在物流领域，以往的无人机配送大多局限于短距离、小范围试点，而AI技术的应用，让无人机能够适应复杂的城市环境，实现跨区域、规模化配送。我们团队与物流企业合作研发的智能配送无人机，通过AI大模型对配送路线进行实时优化，能够避开高楼、电线等障碍物，同时根据交通流量、天气变化调整飞行速度，实现“门到门”的精准配送，目前已经在部分城市的社区、园区实现试点应用，配送效率较传统人工配送提升了3倍以上。

在产业发展方面，AI催生了低空经济的多元化应用场景，推动产业从单一领域向多领域延伸。除了大家熟悉的物流配送、城市巡检，AI赋能下的低空经济还在应急救援、农业植保、文旅体验、医疗转运等领域实现了新的突破。比如在农业植保领域，AI结合无人机技术，能够根据农作物的生长情况，精准喷洒农药、施肥，不仅提升了植保效率，还减少了农药浪费，实现了绿色农业发展；在医疗转运领域，AI调度的医疗救援无人机，能够快速将急救药品、设备转运到偏远地区或交通拥堵的现场，为患者争取宝贵的救治时间，目前已经在一些山区、偏远地区投入使用。

更重要的是，AI推动低空经济与其他产业的深度融合，形成了新的产业生态。比如低空经济与数字经济融合，通过AI对低空飞行数据的分析，能够为城市规划、交通管理、环境监测等提供数据支撑；与制造业融合，催生了智能无人机、低空飞行器零部件等新兴制造业领域；与服务业融合，形成了低空旅游、低空摄影、低空安防等新的服务形态。这种融合发展，不仅拓展了低空经济的产业边界，也为其他产业的升级提供了新的思路。

此外，AI还降低了低空经济的产业门槛，让更多企业能够参与到低空经济的发展中来。以往，低空飞行器的研发、运营需要大量的技术投入和专业人才，而AI技术的模块化、标准化发展，让中小企业也能够借助AI工具，开展低空作业相关业务，比如一些中小企业可以利用AI调度系统，开展小型无人机巡检、配送业务，这进一步激发了产业的创新活力，推动了低空经济的规模化发展。

《两说》：我们看到，AI为低空经济带来了诸多新可能，但从试点探索到规模化商用，低空经济还面临着不少挑战。您认为，AI加持下，低空经济要实现“加速起飞”，还需要突破哪些瓶颈？

李世鹏教授：AI确实为低空经济的发展提供了强大的动力，但要实现规模化商用，还需要突破技术、安全、政策、产业链等多方面的瓶颈。首先，在技术层面，虽然AI在低空感知、决策等方面取得了一定突破，但仍有一些关键技术需要完善。比如在复杂环境下的感知精度，极端天气（如暴雨、大雾、强风）会影响AI感知系统的准确性，如何提升AI在复杂环境下的适应性，是当前需要解决的关键问题；再比如多飞行器协同调度技术，当低空飞行器数量达到一定规模时，如何实现高效协同、避免冲突，还需要进一步优化AI算法，提升调度系统的稳定性和可靠性。

其次，安全问题是低空经济规模化商用的核心底线，也是AI需要重点突破的领域。低空飞行涉及公共安全，一旦发生飞行器失控、碰撞等事故，可能会造成人员伤亡和财产损失。虽然AI能够提升飞行的安全性，但目前仍存在一些安全隐患，比如AI算法的容错率、数据安全、网络安全等。比如，AI感知系统依赖大量的实时数据，一旦数据被篡改或泄露，可能会导致飞行器失控；此外，AI算法本身也存在一定的漏洞，可能会出现误判、漏判等情况，影响飞行安全。因此，如何通过AI技术提升低空飞行的安全性，建立完善的安全防控体系，是低空经济加速起飞的关键。

第三，政策法规体系还需要进一步完善。低空经济是一个新兴领域，目前我国的低空飞行管理政策还处于不断完善的过程中，比如低空航线的规划、飞行器的登记管理、飞行许可的审批、违规飞行的处罚等，还没有形成统一、完善的体系。AI赋能下的低空飞行，比如自主飞行、多飞行器协同飞行等，对政策法规提出了更高的要求，需要出台针对性的政策，规范低空飞行行为，明确各方的权利和义务，为低空经济的规模化发展提供政策保障。

此外，产业链协同不足也是当前面临的重要瓶颈。低空经济涉及飞行器研发、传感器制造、AI算法研发、运营服务等多个环节，目前各个环节之间的协同性不足，存在技术壁垒、资源分散等问题。比如，飞行器制造企业与AI算法企业之间的对接不够紧密，导致AI技术无法充分适配飞行器的需求；运营服务企业与监管部门之间的信息共享不够，导致监管效率不高。因此，需要加强产业链各环节的协同，建立产学研用一体化的发展模式，推动技术、资源、人才的整合，形成产业合力。

《两说》：您刚才重点提到了安全问题，这也是大家最为关注的话题。那么，在AI赋能低空经济的过程中，如何实现“安全落地”？有哪些具体的“安全落地”指南？

李世鹏教授：低空经济的“安全落地”，需要技术、政策、管理、行业自律等多方面的协同发力，而AI在其中扮演着核心的支撑角色。具体来说，可以从四个方面入手，构建低空经济的安全保障体系。

第一，强化AI安全技术研发，提升低空飞行的本质安全。一方面，要优化AI感知、决策、协同算法，提升算法的容错率和适应性，减少误判、漏判等情况的发生。比如，通过强化学习算法，让AI系统能够不断学习复杂环境下的飞行经验，提升应对突发情况的能力；另一方面，要加强数据安全和网络安全保障，建立完善的数据加密、身份认证、访问控制等机制，防止数据被篡改、泄露，保障AI系统的稳定运行。此外，还可以利用AI技术构建低空飞行安全预警系统，实时监测飞行器的状态、环境变化等，提前预警安全风险，及时采取应对措施。

第二，完善政策法规和标准体系，规范低空飞行行为。要加快出台低空飞行管理的相关政策法规，明确低空飞行的准入条件、航线规划、飞行许可、违规处罚等内容，让低空飞行有法可依、有章可循。同时，要建立统一的低空飞行标准体系，包括飞行器的技术标准、AI系统的性能标准、安全防控标准等，规范产业发展。比如，明确AI感知系统的最低识别精度、协同调度系统的响应速度等，确保低空飞行的安全性和规范性。

第三，建立智能化的监管体系，提升监管效率。利用AI技术构建低空飞行监管平台，实现对低空飞行器的实时监控、轨迹追踪、违规识别等，提升监管的智能化水平。比如，通过AI图像识别技术，实时识别违规飞行行为，如未取得飞行许可、超出飞行范围、飞行高度超标等，及时发出预警并进行处置；同时，建立信息共享机制，实现监管部门、运营企业、飞行器制造企业之间的信息互通，形成监管合力。

第四，加强行业自律，强化企业主体责任。低空经济的安全发展，离不开企业的积极参与和自律。企业要树立安全发展理念，将安全放在首位，加强对AI系统的研发、测试和维护，确保AI系统的安全性和可靠性；同时，要加强对操作人员的培训，提升操作人员的专业素质和安全意识，规范操作行为。此外，行业协会要发挥桥梁纽带作用，推动行业自律，制定行业公约，引导企业规范发展。

《两说》：最后，想请您展望一下未来，在AI的持续赋能下，低空经济的各类应用将如何真正融入日常生活？未来低空经济的发展格局会呈现出怎样的特点？

李世鹏教授：我认为，未来3-5年，随着AI技术的不断迭代和政策体系的不断完善，低空经济将逐步从试点走向规模化商用，各类应用将深度融入日常生活，成为人们生活的一部分。比如，在物流配送领域，无人机配送将实现常态化，无论是快递、生鲜，还是药品、日用品，都可以通过无人机快速送达，尤其是在城市社区、偏远地区，无人机配送将成为一种重要的配送方式，极大地便利人们的生活；在城市服务领域，低空巡检、低空安防将成为城市管理的重要手段，AI赋能的无人机能够实时监测城市道路、桥梁、绿化等，及时发现问题并进行处置，提升城市管理的效率和水平。

在医疗、应急等领域，低空飞行器将发挥越来越重要的作用。比如，医疗救援无人机将实现常态化部署，能够快速响应急救需求，将急救药品、设备转运到现场，为患者争取救治时间；在自然灾害、突发事故现场，AI赋能的低空飞行器能够快速勘察现场情况，为救援决策提供支撑，提升救援效率。此外，低空旅游、低空摄影等消费级应用也将不断丰富，人们可以通过无人机体验低空视角的美景，享受更具个性化的文旅体验。

从发展格局来看，未来低空经济将呈现出“智能化、规模化、多元化、协同化”的特点。智能化方面，AI将贯穿低空经济全链条，飞行器将实现完全自主化飞行，AI调度系统将实现高效协同，监管体系将实现智能化监管；规模化方面，低空飞行器的数量将大幅增加，应用场景将覆盖各个领域，形成规模化的产业集群；多元化方面，应用场景将不断丰富，从物流、巡检到医疗、文旅，再到农业、工业，低空经济将渗透到各个行业，形成多元化的发展格局；协同化方面，产业链各环节将实现深度协同，产学研用一体化发展模式将更加成熟，政策、资本、技术、人才等资源将实现高效整合，推动低空经济高质量发展。

当然，低空经济的发展还需要一个过程，需要各方共同努力，突破技术、安全、政策等瓶颈。但可以肯定的是，人工智能作为核心驱动力，将持续赋能低空经济，推动这一万亿级赛道加速崛起，为经济社会发展注入新的活力，也为人们的生活带来更多便利和惊喜。

《两说》：非常感谢李教授的深度解读，让我们对AI赋能低空经济的发展有了更清晰、更全面的认识，也对低空经济的未来充满了期待。

李世鹏教授：谢谢，也希望通过本次对话，让更多人关注低空经济、了解低空经济，共同推动低空经济的安全、健康、规模化发展。