【低空经济之无人集群】

一、基本概念

无人集群指通过通信网络互联的多架无人机（或多类型无人系统），基于分布式智能协同完成复杂任务的系统。在低空经济中，其核心价值在于突破单机能力限制，实现作业效率与场景适应性的指数级提升，成为物流配送、城市治理、应急救援等领域的颠覆性技术载体。低空经济依托300-1000米空域资源，通过智能化、网络化开发释放经济价值，2025年中国市场规模预计达1.5万亿元。

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二、系统组成

无人集群的架构遵循“物理-数字”双空间融合逻辑，包含五层要素：

1. 硬件层

   • 异构平台：固定翼/旋翼无人机、eVTOL（电动垂直起降飞行器）等，如南京第六十研究所实现的36架异构集群协同。
   • 传感器系统：激光雷达、可见光/红外相机、GNSS/IMU组合导航模块，用于环境感知与定位。
   • 能源与起降设施：氢燃料电池、无线充电停机坪、分布式机巢（集成充换电模块）。

2. 通信层

   • 分层组网：
     • 0-300米：4.9GHz公网（Massive MIMO增强覆盖）
     • 300-1000米：5G毫米波/低空民航专网
     • 1000-3000米：RPAS C2控制数据链。
   • 抗干扰技术：动态频谱共享、通感一体化波形设计（雷达与通信信号融合）。

3. 智能中枢层

   • 边缘计算节点：机载轻量化推理设备（如 Jetson 系列模块）。
   • 云端大脑：空天地一体化算力网络，支持联邦学习与模型训练。
   • 数字孪生平台：Gazebo/ROS仿真环境，预演集群行为。

4. 管控层

   • 低空交通管理网：空域动态划设、飞行计划自动校验（时空网格冲突检测）。
   • 安全反制系统：电子围栏动态生成、干扰枪与捕网设备的协同调度。

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三、核心算法及其作用

无人集群的智能协同依赖多类算法协同工作，关键技术及作用如下表所示：

算法类别	代表算法	核心作用	应用场景实例
集群协同控制	分散式控制算法(MIT)	避免单点故障，降低通信带宽需求，实现无中心化路径规划	36架异构无人机编队飞行
	图注意力网络(GAT)	动态拓扑管理，通信受限下的群体态势共享	十堰800架无人机毫米级精度表演
环境感知与决策	多模态融合(ViT+LSTM+Transformer)	融合视觉/雷达/气象数据，提升复杂环境适应性	山区物流路径规划
	YOLO优化模型	轻量化目标识别，解决遮挡与光照干扰	电网巡检中的设备缺陷检测
任务优化与安全	分层强化学习(HRL)	任务分解与动态奖励函数调整，提升决策效率	物流配送的区域自适应调度
	特定运行风险评估(SORA)	量化环境风险，生成安全飞行策略	城市高楼区的无人机配送
	卡尔曼滤波+粒子滤波	多源数据时空配准，高精度目标跟踪	灾害现场人员搜救

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四、研究进展

（1）技术突破

• 集群智能控制：MIT分散式算法实现集群在移动障碍物环境中的自适应编队，计算成本降低40%。
• 抗干扰导航：通感一体基站（4.9GHz）解决城市多路径效应，定位误差<0.5米。
• 联邦学习架构：Deepoc大模型通过参数交换（非原始数据）实现集群协同学习，隐私保护与效率兼顾。
• 数字孪生验证：深圳建成全域低空数字底座，支持千架级集群仿真测试。

（2）应用场景落地

• 应急救援：2022年台风“梅花”灾害中，无人机集群12小时完成500公里线路评估。
• 城市治理：深圳日均无人机外卖配送700单；上海常态化用无人机运输海岛海鲜。
• 立体交通：南京实现吨级eVTOL跨长江飞行；珠海-深圳开通全球首条eVTOL跨城航线。
• 文化展示：十堰800架无人机集群表演，毫米级精度呈现城市地标。

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五、挑战与趋势

当前挑战：

• 环境适应性：GNSS拒止（高楼/电网电磁干扰）、极端气象扰动。
• 算力瓶颈：边缘设备难以支撑大模型实时推理。
• 标准缺失：低空空域规则体系仍基于传统航空，需重构“管得住、放得开”新范式。

未来方向：

• 算法轻量化：开发面向边缘计算的微型Transformer模型。
• 全空间无人体系：整合无人机/无人车/无人船，构建海陆空协同网络（如合肥骆岗公园示范项目）。
• 政策创新：6城市eVTOL试点（杭州/深圳等）推进600米以下空域授权管理。
• 学科建设：北航、南航等6所高校增设“低空技术与工程”专业（2025年招生）。

低空经济的技术演进本质是“空域资源的数据化重构”。无人集群通过将飞行器、基础设施、空域规则映射为数字空间的可计算要素，最终实现从“管制空域”向“创新空域”的质变。