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。