該白皮書由中國移動聯(lián)合多家企業(yè)編制，聚焦 AI 與智慧城市低空應用的融合安全，系統(tǒng)梳理低空應用發(fā)展背景、全景場景、安全風險，構建安全體系框架并提供解決方案，同時展望未來發(fā)展方向，輔以實踐案例，為低空經(jīng)濟安全發(fā)展提供全面指引。
一、智慧城市低空應用背景概述
1. 發(fā)展態(tài)勢與政策市場
政策支撐：“低空經(jīng)濟” 先后寫入《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》（2021 年）、2025 年政府工作報告，成為 “十四五” 新興經(jīng)濟路徑，明確推動其安全健康發(fā)展以助力智慧城市建設。
市場規(guī)模：中國民航局預測，2025 年我國低空應用市場規(guī)模達 1.5 萬億元，2035 年有望增至 3.5 萬億元，2025 年為低空經(jīng)濟騰飛關鍵年。
企業(yè)布局：中國移動以 “三新六化”（網(wǎng)聯(lián)化 / 智能化新裝備、融合化 / 數(shù)字化新設施、無人化 / 精效化新場景）為引領，實施 “一十百” 行動（1 個低空綜合運營平臺、10 大典型場景、100 個示范標桿），并推進 “AI + 行動” 計劃賦能低空技術突破。
2. 海外發(fā)展與國際標準
海外實踐：美國在通用航空、無人機運輸?shù)阮I域領先（超 5000 個通用航空機場、20 萬架在冊航空器）；日本明確 2025/2030 年目標（電動垂直起降飛行器商業(yè)化）；歐盟通過 “地平線” 計劃孵化城市空中交通項目，德國聚焦工業(yè)與物流應用。
3. AI 的推動作用
4. 網(wǎng)信安全現(xiàn)狀
法規(guī)體系：以《網(wǎng)絡安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》為基礎，工信部、民航局出臺《民用無人駕駛航空器無線電管理辦法》《民航數(shù)據(jù)管理辦法（試行）》等規(guī)章，2025 年發(fā)布《民航領域數(shù)據(jù)分類分級要求》（MH/T 3039 - 2025）細化數(shù)據(jù)安全。
AI 安全矛盾：AI 提升低空應用效率（如自動飛行、病蟲害監(jiān)測、集群管理），但也帶來風險 —— 依賴算法與數(shù)據(jù)的決策若出錯，可能引發(fā)飛行器墜落、救援失敗等事故，影響智慧城市公信力，需強化 AI 安全管控。
二、AI + 智慧城市低空應用全景洞察
1. 建設意義
AI 賦能低空應用，可完善智慧城市精細化場景，為城市規(guī)劃提供數(shù)字基礎；同時，低空經(jīng)濟作為經(jīng)濟增長新引擎，為智慧城市建設提供技術保障與發(fā)展動力，還能通過 AR、數(shù)字場所營造等豐富城市體驗。
2. 核心智能應用場景
智慧交通運輸：如深圳推出直升機通勤補貼政策，2023 年底低空航線近 300 架次、載客超 1300 人次，深圳北站至深圳灣僅需 8 分鐘，比地面交通省時 80%。
城市道路智能監(jiān)測：無人機搭載高清 / 紅外相機、激光掃描儀采集數(shù)據(jù)，AI 對比分析定位路面損傷，結合斷裂力學軟件預測道路橋梁壽命，提前預警隱患。
城市應急智能保障：無人機搭載照明、紅外熱成像設備定位受困人員，通過 5G / 衛(wèi)星搭建臨時通信，如 2023 年京津冀洪災中協(xié)助轉移 2000 余人；還可執(zhí)行高空滅火、高危搜救等任務。
智能低空城市旅游：開發(fā)低空觀光、無人機編隊光影表演等項目，未來可結合數(shù)字孿生、VR 打造沉浸式體驗，拉動文旅消費。
三、AI 時代低空應用安全風險
1. AI 引入的五大核心風險
數(shù)據(jù)要素風險：訓練數(shù)據(jù)異常（噪聲、錯誤標簽影響模型準確性）、數(shù)據(jù)投毒（篡改氣象 / 事故數(shù)據(jù)誤導模型）。
AI 服務風險：輸出內(nèi)容偏差（如錯誤禁飛區(qū)信息）、異常調用（批量虛假請求癱瘓系統(tǒng)、非法訪問篡改任務）。
AI 平臺風險：算力惡意消耗（無效請求搶占資源）、供應鏈安全（境外組件后門、技術封鎖導致中斷）。
AI 運營風險：法律遵從模糊（責任歸屬、數(shù)據(jù)跨境規(guī)則不明確）、運營管理漏洞（跨部門數(shù)據(jù)泄露、人才短缺）、評價體系適配難（傳統(tǒng)指標無法衡量 AI 效果）。
2. 低空應用自身智能安全需求
裝備體系：需保障低空載具、空管基礎設施、交通管理裝備的物理安全與供應鏈安全，強化可靠性與冗余設計。
電磁頻譜：面臨信號干擾、身份假冒、“欺騙式” 干擾（如 GPS 欺騙），需保障通信穩(wěn)定性與抗干擾能力。
網(wǎng)絡體系：設備密集接入導致身份認證漏洞、變種攻擊難防御，需構建智能化防護與決策監(jiān)督體系。
數(shù)據(jù)周期：需覆蓋數(shù)據(jù)收集、存儲、使用、傳輸、提供、公開、銷毀全階段，如收集環(huán)節(jié)遵循 “最小必要”，存儲環(huán)節(jié)加密分級，銷毀環(huán)節(jié)不可逆清除。
四、中國移動 AI + 智慧城市低空應用安全體系框架
1. 總體目標
實現(xiàn) “讓低空安全更智能，讓低空智能更安全”，一方面確保 AI 模型合規(guī)、算法公平、數(shù)據(jù)可信、平臺可控；另一方面以 AI 賦能低空裝備、頻譜、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)全流程安全防護。
2. 兩大核心方向
AI 技術風險防范：從模型算法、數(shù)據(jù)要素、業(yè)務服務、平臺能力、運營合規(guī) 5 個維度，杜絕算法偏見、防范數(shù)據(jù)泄露、保障服務合規(guī)、抵御算力濫用、完善責任體系。
AI 賦能安全防護：將 AI 深度融入低空裝備、電磁頻譜、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)安全，提升全生命周期防護能力。
3. 六大支撐要素
涵蓋法律保障（如《無人駕駛航空器飛行管理暫行條例》）、標準依據(jù)（如《民用無人駕駛航空器系統(tǒng)安全要求》）、場景價值（挖掘交通、農(nóng)業(yè)等場景潛力）、關鍵空域（開放空域提升資源利用率）、技術支撐（5G、AI、云計算等）、安全底線（建立風險防控體系）。
五、智慧城市低空應用 AI 風險防范方案
1. 模型算法安全
2. 數(shù)據(jù)要素安全
搭建標準化訓練庫（如 50 萬 + 飛行器故障記錄），用時空異常檢測清洗數(shù)據(jù)；接入層阻斷偽造數(shù)據(jù)，處理層交叉驗證防投毒，應用層對抗訓練增強抗篡改能力。
3. 業(yè)務服務安全
4. 平臺能力安全
動態(tài)評估算力需求，限制異常請求并審計；優(yōu)先選用國產(chǎn)芯片（如鯤鵬、昇騰），構建供應鏈全流程管理體系，檢測組件漏洞。
5. 運營合規(guī)安全
構建 “制度 - 管理 - 技術 - 評估 - 保險” 體系：制定分層安全制度，建立五層組織架構（決策 - 管理 - 執(zhí)行 - 參與 - 監(jiān)督），依托 “九天安全大模型” 實現(xiàn) 7×24 小時監(jiān)控，設立國產(chǎn)化算力占比等量化指標，推出運營安全保險（覆蓋營業(yè)中斷、數(shù)據(jù)泄露等損失）。
六、AI 賦能低空應用安全解決方案
1. 總體架構
基于《低空智能網(wǎng)聯(lián)體系（2024 版）》，覆蓋 “云 - 網(wǎng) - 端 - 場景”，聚焦裝備體系、電磁頻譜、網(wǎng)絡體系、數(shù)據(jù)周期四大安全領域。
2. 細分領域解決方案
裝備體系安全：低空載具遵循 “安全三同步”，用 AI + 區(qū)塊鏈管理供應鏈；搭建 AI + 無人機實戰(zhàn)靶場測試空管基礎設施；空管裝備加密通信鏈路、設置備用通道，AI 監(jiān)控軌跡與動態(tài)地理圍欄。
電磁頻譜安全：AI 動態(tài)頻譜管理實時分配頻段，強身份認證 + 端到端加密控制頻譜接入，用 AI + 頻譜感知定位干擾源，結合跳頻、多導航源融合提升抗干擾能力。
數(shù)據(jù)周期安全：收集環(huán)節(jié)用 AI 掃描資產(chǎn)并分類分級；存儲環(huán)節(jié) AI 優(yōu)化脫敏與加密；使用環(huán)節(jié) AI 審計異常操作、動態(tài)控制訪問；傳輸環(huán)節(jié) AI 加密與監(jiān)控；提供環(huán)節(jié) AI 動態(tài)脫敏；公開環(huán)節(jié) AI 嵌入數(shù)字水印；銷毀環(huán)節(jié) AI 評估銷毀需求并審計。