随着全球城市化进程不断加速，传统轨道交通系统在高峰时段运力瓶颈、基础设施维护难度大及效率提升缓慢等问题日益凸显-7。与此同时，以无人驾驶航空器（UAV）和电动垂直起降飞行器（eVTOL）为代表的低空经济正迅猛发展，为城市交通系统提供了全新的解决方案-7。低空经济与轨道交通的深度融合，成为构建未来立体化智能交通体系的重要方向。

低空经济一般指在低空空域内（通常为1000米以下）开展的经济活动，以无人驾驶和有人驾驶航空器为载体，涵盖载人、载货及其他多种作业应用-7。据中国民用航空局预计，到2025年年底，低空经济市场规模将达到1.5万亿元人民币，到2035年达到3.5万亿元人民币-1。这一巨大市场潜力为低空与轨道融合提供了强劲的经济驱动力。

目前，国内外学者对低空与轨道融合的研究仍处于起步阶段。现有文献多集中于低空经济在物流、空中出行等单一领域的应用，而对于低空与轨道交通系统相结合的系统性研究相对较少-7。因此，本文旨在梳理低空与轨道融合的技术路径、应用场景与挑战，为后续研究提供参考。

表1：低空与轨道融合的核心驱动因素

驱动因素类别	具体表现	影响程度
政策驱动	交通强国建设纲要、通用航空发展"十四五"规划等政策支持	高
技术驱动	智能感知、5G通信、AI算法、大模型等技术突破	高
经济驱动	万亿级市场前景、运营成本降低需求	高
社会驱动	城市交通拥堵压力、物流效率提升需求	中高

2 低空与轨道融合的关键技术研究现状

2.1 智能感知与识别技术

智能感知技术在无人机应用于轨道交通系统中发挥着至关重要的作用，主要应用于轨道巡检和设施监控中的实时环境感知和精准目标识别-9。通过高精度的视觉识别技术，无人机可以有效提升轨道交通系统的安全水平，并对设施状态进行全面监控。

无人机通过配备高清可见光相机、红外热成像传感器及激光雷达等多种传感设备，能够全面获取轨道设施及周围环境数据-9。这些数据经由YOLO、Mask R-CNN等AI算法实时处理，能够精准识别轨道裂缝、部件腐蚀、异物侵入等隐患-9。卡斯柯公司开发的无人机AI巡检系统集成数字孪生与人工智能技术，能自动识别设备故障、环境异常等隐患，识别准确率超90%，大大提高了巡检效率和质量-1。

在轨道巡检实践中，智能感知技术已经展现出显著价值。传统人工巡检存在效率低、风险高、盲区多等问题，而无人机巡检效率可比人工提升50%以上，特别是在隧道内部和桥梁底部等人工难以触及的区域，能够实现更全面的安全覆盖-9。此外，智能感知技术还能够实时反馈关键数据至轨道交通管理系统，助力发现缺陷、提供决策依据并支持应急维护，有效缩短排查时间，提升维护效率-9。

2.2 可靠通信与精准定位技术

复杂城市环境中的可靠通信与精准定位是保障低空飞行器安全运行的关键。轨道交通环境电磁干扰多，传统无人机射频通信易受阻碍，需建立融合5G通信、卫星通信、Mesh自组网及轨道交通特有EUHT网络的多层次通信保障体系-9。

可靠融合通信机制结合了多种通信技术的优势：5G通信技术因其高速率和低延迟特性，特别适用于动态环境中的实时数据交换；卫星通信则在广域覆盖和偏远地区具有重要作用；Mesh自组网具有高度的灵活性和鲁棒性，能够在复杂环境下灵活组网，并支持应急通信-9。引入边缘计算能力后，无人机在轨道交通系统中可本地处理数据，减少回传依赖，提升实时性和响应速度，增强智能感知效率-9。

在定位技术方面，多传感器融合定位通过整合激光雷达、视觉传感器、里程计和惯性导航系统，有效提升无人机在复杂环境中的定位精度和可靠性-9。激光雷达提供高精度三维环境数据，帮助无人机识别障碍物、更新地图；视觉传感器补充细节信息，提升感知准确性；里程计和惯性导航系统提供短期稳定定位数据-9。这些技术的融合应用，解决了无人机在复杂环境中的高精度定位问题，保障其精准完成自动化巡检任务。

2.3 空域智能管控技术

随着低空飞行器数量的快速增长，空域智能管控成为保障低空与轨道协同运行的核心。卡斯柯基于近40年轨道交通智控技术积累，将大规模高密度交通流组织、动态路径规划、实时资源分配等成熟经验移植至低空场景，研发出低空智能管控系统-1。

该系统通过数字化空域建模、动态计划流控、安全包络等关键技术，构建覆盖"计划-调度-监视-运维"的全流程管控体系-1。其创新性地采用"移动闭塞"理念，为飞行器立体化形成类似安全罩的包络，通过速差分层管理让不同速度的飞行器有序运行在不同的飞行层-1。这种管控方式为"万点起飞，万点降落"的未来图景奠定了技术基础-1。

重庆低空智能管服平台则代表了空域管控的另一种创新 approach。该平台依托低空时空大模型与4D精细化管控技术，在永川大安试验场成功实现4平方公里内200架航空器的智能融合飞行，支持百条航路秒级并发规划与四维航迹厘米级精度管控，系统性突破复杂空域下的运行瓶颈-2。该平台采用"建、管、服、评、产""五位一体"核心架构，集成30项核心功能、22项差异化优势，构建起空中交通管理、全维安全管理与商业运营服务于一体的超聚合智能体-2。

2.4 协同控制与智能决策技术

协同控制与智能决策是实现低空与轨道系统深度融合的关键。在低空与轨道融合场景中，需要解决无人机作业与列车运行的安全协同问题，确保两者互不干扰-9。通过实时监控协调无人机飞行路径与列车运行路径，根据列车位置、速度及作业区域自动调整无人机飞行轨迹-9。

协同控制机制需要建立无人机与列车调度系统的联锁机制：当无人机作业时，列车不进入作业区；当列车运行时，无人机禁入限界作业区-9。在特殊情况下，系统还需实现自动化的避让机制——当列车接近作业区时，无人机自动启动避让程序，飞至安全区域-9。

在智能决策方面，低空大模型技术正发挥越来越重要的作用。中国科学院自动化所产业化公司中科紫东太初发布的国内首个低空行业大模型"紫东长空"，融合了"紫东太初3.0"多模态大模型的混合专家模型架构与深度推理能力，面向低空经济行业提供专业化、智能化、精细化服务-5。同样，"天牧"低空大模型作为低空飞行智慧大脑"天行"中枢的核心产品，在空情监控、资源调度等方面展现出卓越的智能决策能力，具备实时空情智能监控、多目标协同调度和复杂场景辅助决策三大核心能力-10。

3 低空与轨道融合的典型应用场景研究

3.1 基础设施智能巡检

轨道交通基础设施规模庞大，传统人工巡检存在效率低、风险高、盲区多等问题。低空无人机与AI技术结合，正重塑巡检模式。中国通号在重庆轨道交通5号线等4条线路部署的低空智能巡检系统，覆盖线路总里程约240公里，可实时识别并回传所有可能影响隧道结构安全的大型施工机械信息-1。

天津地铁在5、6、9、10号线及津静线保护区开展的无人机巡检项目，是当前涵盖线路最广的低空巡检实践之一-1。项目通过三大技术创新实现突破：智能航线规划精准规避建筑物障碍；AI毫秒级识别对桩基设备、挖掘机等高危机械及违规施工行为的识别准确率达95%以上；无人机机场自主作业实现无人机自主起降、自动充电与数据回传-1。

此类智能巡检系统不仅提升了巡检效率，更推动了轨道交通运维模式从"故障修"向"状态修"的转变-1。通过全时全域的高精度自动化巡检、智能数据分析及数字化管理，系统能自动识别设备故障、环境异常等隐患，为实现预测性维护提供了数据支持-1。卡斯柯的无人机AI巡检系统已应用于滑县铁路专用线、无锡地铁保护区等项目，推动轨道交通运维模式升级，以及故障识别与应急处置的实时联动-1。

3.2 立体化物流配送

"低空+轨道"物流通过无人机"最后一公里"配送与轨道交通"干线运输" 结合，构建高效立体物流网络。浙江金华打造的"金轨天翼行"空铁联运项目，是全省首条常态化运营低空专线-4。其运营流程为：无人机从寄递供配中心起飞，运送至轨道大厦起降点，货物转入轨道交通运送至目标站点，最后通过汽车接驳完成配送-4。该专线采用固定运输班次，承运生鲜瓜果等农副产品，实现"空轨联运"模式创新-4。

作为"双链融合"的创新实践，"轨道+低空"空轨联运模式融合无人机灵活起降与轨道交通跨区域、长距离运输优势，构建绿色高效物流体系-4。这种模式不仅能有效解决城市物流"最后一公里"难题，还能充分利用轨道交通的闲置运力，特别是在客运低谷时段，实现资源优化配置。

立体化物流配送的优势在于：一方面，无人机配送突破了地面交通的限制，实现点对点直线运输，大幅缩短配送时间；另一方面，轨道交通提供了大运量、低成本的干线运输能力，两者结合在保证效率的同时显著降低了物流成本。这种模式特别适用于生鲜产品、应急物资、高价值货物等对时效性要求高的物流场景。

3.3 空轨联运客运

空轨联运客运系统主要表现为悬挂式空中轨道与传统轨道交通的衔接融合，形成多层次城市客运体系。虽然该领域目前仍处于探索阶段，但已展现出巨大的发展潜力。

从技术角度看，空轨联运客运需要解决时刻协同、票务互通、安全查验和无缝换乘等一系列关键技术问题。卡斯柯正在部署的起降场管控系统，旨在打造覆盖"起飞-巡航-降落"飞行活动全流程闭环管理的整体解决方案，打通空域管控节点与地面客货运枢纽，助力构建空地协同的智能化综合立体交通体系-1。

未来，随着eVTOL技术的成熟和空域管理体系的完善，空轨联运客运将逐步成为现实。以文旅行业为例，游客下高铁后可在站内即刻换乘飞行器，垂直起降直达景区山顶，满足个性化、便捷化出行需求。这种模式不仅能有效缓解旅游高峰期地面交通压力，还能提供独特的观光体验，成为"交通+旅游"融合发展的新业态。

4 政策支持与标准化建设现状

4.1 国家层面政策导向

近年来，国家层面出台了一系列政策支持低空经济与智能交通发展。交通运输部、国家发展改革委等七部门联合印发的《关于人工智能交通运输的实施意见》，系统规划了人工智能技术在铁路及轨道交通领域的发展路径，为行业智能化转型提供明确政策指引-3。

政策明确了智能铁路发展的重点任务，主要集中在以下方面：支持具身智能列车与自主协同控制系统研发，大力推广自感知、自学习、自运行的智慧化、绿色化动车装备，加速列车智能驾驶、群组运行控制、智能供电等技术应用-3。同时，政策还提出加强综合交通运输大模型统筹布局，研发具有自主知识产权的通用大模型和专用大模型，推动在基础设施、运输服务、行业治理等领域的应用-3。

这些政策文件的出台，标志着人工智能在轨道交通领域的应用进入系统推进阶段，文件聚焦具身智能列车、自主协同控制系统等关键技术，为智能铁路发展提供了清晰的政策指引和实施路径-3。这对于低空与轨道融合发展具有重要的指导意义，为两者在技术、数据、服务等方面的深度融合创造了有利条件。

4.2 地方试点与标准化建设

在地方层面，各地政府积极推动低空经济与轨道交通融合的试点示范。重庆市通过构建"工作推进、安全防护、规则规制、标准规范"四大体系，同步规划低空起降点、通信网络等基础设施，培育无人机研发、低空物流、空中观光等产业生态-2。

重庆低空智能管服平台的发布，不仅标志着低空经济正式进入"数智化治理"新阶段，更彰显中国在低空管理领域的系统创新与技术引领，为全球超大城市低空发展提供可复制、可推广的实践范例-2。该平台同步推出的三项低空经济团体标准，从系统建设、指挥响应到飞行申报，全面规范低空飞行服务管理流程，填补区域标准空白，为低空经济安全、高效、有序发展提供制度保障-2。

标准化建设是低空与轨道融合发展的基础性工作。目前，行业在通信协议、数据接口、安全规范等方面仍缺乏统一标准，导致不同系统之间的互联互通存在障碍。未来，随着更多试点项目的推进和实践经验的积累，标准化工作将逐步完善，为低空与轨道融合提供更加规范的发展环境。

5 当前挑战与未来研究方向

5.1 技术整合与成熟度

低空与轨道融合面临技术整合复杂性高与部分技术成熟度不足的双重挑战。在感知技术方面，现有视觉识别算法在恶劣天气条件下性能显著下降，难以满足全时段巡检需求-9。轨道交通环境复杂，城市内电磁干扰多，传统无人机射频通信易受阻，移动信号覆盖不稳定，需要更可靠的融合通信机制-9。

中国民用航空局原副局长李健指出，需加快300米以上空域有人机、无人机融合飞行验证，攻关智能避让、空域动态分配等关键技术，为大规模商业化扫清障碍-2。同时，航空级元器件成本较高，价格可达消费级产品的10倍以上，且认证周期往往长达2至3年，限制了无人机在民用领域的普及-1。

大模型技术在低空与轨道融合中的应用也面临专业性与可靠性挑战。通用大模型在垂直领域的专业知识不足，可能产生"幻觉"问题，生成错误或虚构内容；而专业数据的缺乏与行业知识库的缺失，也限制了领域大模型的训练效果-8。此外，大模型在实时决策、安全攸关场景中的应用可靠性仍需进一步验证。

5.2 空域管理与协同机制

空域管理的精细化水平与低空经济发展需求之间存在差距。低空经济面临"空域数字化管理能力不足"的挑战，空域资源高效利用的技术手段和管理机制还不完善-1。

面对"万点起飞，万点降落"的未来图景，需构建高效可靠的融合基础设施-1。卡斯柯相关负责人指出，围绕城市空中交通生态的建设还不够完善，地面的物理基础设施建设，包括起降场、充电桩、停机航站楼等还需要加大建设力度；空中信息化数字化的智能管理网络体系还无法为航空器大规模应用和商用提供充足的保障-1。

在协同机制方面，无人机与轨道交通系统的跨网络调度、应急协同和资源共享机制尚未完善。目前的应用多为独立场景，缺乏系统级的协同优化。未来需要建立统一调度平台，实现低空与轨道资源的动态分配和协同运行，提升整体交通系统的效率和韧性。

5.3 未来研究方向

基于当前低空与轨道融合的发展现状与挑战，未来研究可重点关注以下方向：

专用大模型研发：开发针对低空与轨道领域深度优化的行业大模型，在保持通用能力的同时，显著提升专业领域的认知与决策水平。"紫东长空"低空大模型与"天牧"低空大模型已在这一方向进行了有益探索-5 -10。
智能协同算法：研究低空与轨道协同调度、跨网通信、联合应急处理等核心算法。重点突破高密度、异构航空器与轨道交通的协同运行技术，实现资源动态优化配置-2。
数字孪生平台：构建低空与轨道一体化的数字孪生系统，支持系统仿真、方案验证和优化决策。通过虚拟空间中的测试验证，降低实际应用风险，加速技术创新-1。
标准规范体系：推动低空与轨道融合的标准化工作，建立统一的技术标准、数据规范和交互协议，促进系统互联互通和产业生态繁荣-2。

6 结论

低空与轨道交通的融合代表着未来交通发展的新方向，是构建立体交通体系的关键路径。本文系统综述了"低空+轨道"融合的技术体系、应用场景、政策支持与发展挑战。

研究表明，通过智能感知技术、可靠通信网络、空域智能管控和协同调度算法等核心技术的综合运用，低空与轨道系统可形成高效协同的立体交通网络。在基础设施巡检、立体化物流运输等场景中，这一融合模式已展现出显著效益，如巡检效率提升50%以上、物流时效大幅缩短等-1 -4 -9。

然而，低空与轨道融合仍面临技术整合复杂性、空域管理精细化不足、基础设施不完善及标准法规滞后等挑战，需要从技术攻关、体系建设、生态培育等多方面协同推进。

未来，随着低空智联网、先进飞行器技术和统一标准体系的持续突破，"低空+轨道"模式将逐步实现全网联通、智能先进和绿色经济，为构建现代化综合立体交通体系提供有力支撑，推动城市交通进入立体化、智能化、绿色化的新时代。

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