该白皮书由中国移动联合多家企业编制,聚焦 AI 与智慧城市低空应用的融合安全,系统梳理低空应用发展背景、全景场景、安全风险,构建安全体系框架并提供解决方案,同时展望未来发展方向,辅以实践案例,为低空经济安全发展提供全面指引。
一、智慧城市低空应用背景概述
1. 发展态势与政策市场
政策支撑:“低空经济” 先后写入《国家综合立体交通网规划纲要》(2021 年)、2025 年政府工作报告,成为 “十四五” 新兴经济路径,明确推动其安全健康发展以助力智慧城市建设。
市场规模:中国民航局预测,2025 年我国低空应用市场规模达 1.5 万亿元,2035 年有望增至 3.5 万亿元,2025 年为低空经济腾飞关键年。
企业布局:中国移动以 “三新六化”(网联化 / 智能化新装备、融合化 / 数字化新设施、无人化 / 精效化新场景)为引领,实施 “一十百” 行动(1 个低空综合运营平台、10 大典型场景、100 个示范标杆),并推进 “AI + 行动” 计划赋能低空技术突破。
2. 海外发展与国际标准
海外实践:美国在通用航空、无人机运输等领域领先(超 5000 个通用航空机场、20 万架在册航空器);日本明确 2025/2030 年目标(电动垂直起降飞行器商业化);欧盟通过 “地平线” 计划孵化城市空中交通项目,德国聚焦工业与物流应用。
3. AI 的推动作用
4. 网信安全现状
法规体系:以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基础,工信部、民航局出台《民用无人驾驶航空器无线电管理办法》《民航数据管理办法(试行)》等规章,2025 年发布《民航领域数据分类分级要求》(MH/T 3039 - 2025)细化数据安全。
AI 安全矛盾:AI 提升低空应用效率(如自动飞行、病虫害监测、集群管理),但也带来风险 —— 依赖算法与数据的决策若出错,可能引发飞行器坠落、救援失败等事故,影响智慧城市公信力,需强化 AI 安全管控。
二、AI + 智慧城市低空应用全景洞察
1. 建设意义
AI 赋能低空应用,可完善智慧城市精细化场景,为城市规划提供数字基础;同时,低空经济作为经济增长新引擎,为智慧城市建设提供技术保障与发展动力,还能通过 AR、数字场所营造等丰富城市体验。
2. 核心智能应用场景
智慧交通运输:如深圳推出直升机通勤补贴政策,2023 年底低空航线近 300 架次、载客超 1300 人次,深圳北站至深圳湾仅需 8 分钟,比地面交通省时 80%。
城市道路智能监测:无人机搭载高清 / 红外相机、激光扫描仪采集数据,AI 对比分析定位路面损伤,结合断裂力学软件预测道路桥梁寿命,提前预警隐患。
城市应急智能保障:无人机搭载照明、红外热成像设备定位受困人员,通过 5G / 卫星搭建临时通信,如 2023 年京津冀洪灾中协助转移 2000 余人;还可执行高空灭火、高危搜救等任务。
智能低空城市旅游:开发低空观光、无人机编队光影表演等项目,未来可结合数字孪生、VR 打造沉浸式体验,拉动文旅消费。
三、AI 时代低空应用安全风险
1. AI 引入的五大核心风险
数据要素风险:训练数据异常(噪声、错误标签影响模型准确性)、数据投毒(篡改气象 / 事故数据误导模型)。
AI 服务风险:输出内容偏差(如错误禁飞区信息)、异常调用(批量虚假请求瘫痪系统、非法访问篡改任务)。
AI 平台风险:算力恶意消耗(无效请求抢占资源)、供应链安全(境外组件后门、技术封锁导致中断)。
AI 运营风险:法律遵从模糊(责任归属、数据跨境规则不明确)、运营管理漏洞(跨部门数据泄露、人才短缺)、评价体系适配难(传统指标无法衡量 AI 效果)。
2. 低空应用自身智能安全需求
装备体系:需保障低空载具、空管基础设施、交通管理装备的物理安全与供应链安全,强化可靠性与冗余设计。
电磁频谱:面临信号干扰、身份假冒、“欺骗式” 干扰(如 GPS 欺骗),需保障通信稳定性与抗干扰能力。
网络体系:设备密集接入导致身份认证漏洞、变种攻击难防御,需构建智能化防护与决策监督体系。
数据周期:需覆盖数据收集、存储、使用、传输、提供、公开、销毁全阶段,如收集环节遵循 “最小必要”,存储环节加密分级,销毁环节不可逆清除。
四、中国移动 AI + 智慧城市低空应用安全体系框架
1. 总体目标
实现 “让低空安全更智能,让低空智能更安全”,一方面确保 AI 模型合规、算法公平、数据可信、平台可控;另一方面以 AI 赋能低空装备、频谱、网络、数据全流程安全防护。
2. 两大核心方向
AI 技术风险防范:从模型算法、数据要素、业务服务、平台能力、运营合规 5 个维度,杜绝算法偏见、防范数据泄露、保障服务合规、抵御算力滥用、完善责任体系。
AI 赋能安全防护:将 AI 深度融入低空装备、电磁频谱、网络、数据安全,提升全生命周期防护能力。
3. 六大支撑要素
涵盖法律保障(如《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》)、标准依据(如《民用无人驾驶航空器系统安全要求》)、场景价值(挖掘交通、农业等场景潜力)、关键空域(开放空域提升资源利用率)、技术支撑(5G、AI、云计算等)、安全底线(建立风险防控体系)。
五、智慧城市低空应用 AI 风险防范方案
1. 模型算法安全
2. 数据要素安全
搭建标准化训练库(如 50 万 + 飞行器故障记录),用时空异常检测清洗数据;接入层阻断伪造数据,处理层交叉验证防投毒,应用层对抗训练增强抗篡改能力。
3. 业务服务安全
4. 平台能力安全
动态评估算力需求,限制异常请求并审计;优先选用国产芯片(如鲲鹏、昇腾),构建供应链全流程管理体系,检测组件漏洞。
5. 运营合规安全
构建 “制度 - 管理 - 技术 - 评估 - 保险” 体系:制定分层安全制度,建立五层组织架构(决策 - 管理 - 执行 - 参与 - 监督),依托 “九天安全大模型” 实现 7×24 小时监控,设立国产化算力占比等量化指标,推出运营安全保险(覆盖营业中断、数据泄露等损失)。
六、AI 赋能低空应用安全解决方案
1. 总体架构
基于《低空智能网联体系(2024 版)》,覆盖 “云 - 网 - 端 - 场景”,聚焦装备体系、电磁频谱、网络体系、数据周期四大安全领域。
2. 细分领域解决方案
装备体系安全:低空载具遵循 “安全三同步”,用 AI + 区块链管理供应链;搭建 AI + 无人机实战靶场测试空管基础设施;空管装备加密通信链路、设置备用通道,AI 监控轨迹与动态地理围栏。
电磁频谱安全:AI 动态频谱管理实时分配频段,强身份认证 + 端到端加密控制频谱接入,用 AI + 频谱感知定位干扰源,结合跳频、多导航源融合提升抗干扰能力。
数据周期安全:收集环节用 AI 扫描资产并分类分级;存储环节 AI 优化脱敏与加密;使用环节 AI 审计异常操作、动态控制访问;传输环节 AI 加密与监控;提供环节 AI 动态脱敏;公开环节 AI 嵌入数字水印;销毁环节 AI 评估销毁需求并审计。
七、AI + 智慧城市低空应用安全展望
1. AI 让低空应用更安全
政策法规:结合《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》,针对低空场景制定专门管理规定,建立跨部门协同监管机制。
安全能力:构建 “感知 - 决策 - 控制” 全链条技术安全体系,强化算法、数据、基础设施可靠性,形成多元协同治理格局。
2. 安全让低空应用更智能
以安全为基石,培育低空经济生态:支持企业开发自主感知、集群协同的终端与系统,建设示范区、统一接口标准,形成 “飞行平台 - 运营服务 - 数据处理” 全产业链,注入智慧城市发展新动能。
八、附录参考案例
安徽移动 5G-A 低空应用网络安全验证能力:依托 “中移凌云” 平台,搭建自动化渗透、终端 / 网络 / 平台安全验证体系,实现攻击溯源与动态防御,漏洞修复率 100%,攻击阻断率超 95%,支撑低空经济安全运营。