🚁 破解“空中堵车”：面向高密度运行的智能防撞技术与协同机制 🚁

【摘要】低空飞行密度激增正催生“空中堵车”与碰撞风险。应对这一挑战，需构建一套融合多模态感知、人工智能调度与先进空管理念的立体交通体系。通过5G-A通感一体、低空雷达等技术实现全域监视，借助AI算法与量子通信构建“空中红绿灯”，并结合U-Space理念落地动态空域管理，共同确保高密度运行下的飞行安全与效率。

引言

天空，曾是自由与开阔的象征。如今，这片广阔的空间，特别是城市上空的低空区域，正变得日益“拥挤”。随着低空经济被提升至国家战略性新兴产业的高度，一个由无人机、电动垂直起降飞行器（eVTOL）构成的“三维交通”新时代正加速向我们驶来。物流无人机穿梭于楼宇之间，载人eVTOL提供着城市空中出行（UAM）服务，应急救援、电力巡检、农林植保等各类飞行器各司其职。

这幅未来画卷令人心潮澎湃，但背后潜藏的挑战同样巨大。据预测，到2025年，中国低空经济的规模有望突破万亿元大关。这意味着，成千上万的飞行器将涌入有限的低空空域。它们种类繁多、性能各异、航线交错。这种高密度、高动态、高复杂的运行态势，将不可避免地带来“空中堵车”现象，近距离避让和碰撞风险将呈指数级增长。传统的空域管理模式，依赖人工监视与调度，在如此庞大的飞行流量面前，显然已是捉襟见肘。

如何为这片繁忙的天空装上智慧的“大脑”和敏锐的“眼睛”？如何建立起一套行之有效的“交通规则”？这不仅是技术问题，更是关乎整个万亿级产业能否安全、有序、高效发展的根本性问题。本文将深入剖析高密度运行带来的核心挑战，系统阐述以多模态融合感知为“眼”、以AI与量子通信为“脑”、以U-Space等先进理念为“法”的智能防撞技术与协同机制，共同探寻破解“空中堵车”的未来之道。

一、迫在眉睫的挑战：当天空开始“堵车”

低空空域的“拥堵”并非简单的飞行器数量叠加，而是一个多维度、多因素交织的复杂难题。它对飞行安全、空域利用效率乃至整个低空经济的健康发展都构成了直接威胁。

1.1 流量激增与热点区域的拥堵困境

想象一下，在未来的城市中心，成百上千架物流无人机、外卖无人机、空中出租车在同一时段内执行任务。它们的航线在三维空间中密集交织，尤其是在物流枢纽、商业中心、交通场站等“热点区域”，飞行密度将达到前所未有的峰值。

这种高密度运行直接导致了两个后果。

• 空域容量饱和。有限的空域资源被大量飞行器占用，航线规划变得异常困难，飞行器可能需要排队等待、空中悬停或绕行，这便是“空中堵车”的直观体现。它不仅降低了运输效率，还增加了飞行器的能耗。

• 碰撞风险剧增。飞行器间距被极限压缩，从传统的“公里级”安全间隔缩减至“百米级”甚至“十米级”。任何微小的航线偏差、设备故障或通信延迟，都可能引发连锁反应，导致近距离危险接近（Near Miss）甚至直接碰撞。

1.2 复杂环境与异构混飞的管理难题

低空空域，特别是城市低空，环境极其复杂。它远非一片开阔的净空。

• 静态与动态障碍物。高楼大厦、高压电线、通信铁塔、桥梁、塔吊等构成了固定的障碍物网络。同时，还有鸟类、风筝等不可预测的动态障碍物。这些都对飞行器的感知和避障能力提出了极高要求。

• 异构飞行器混合运行。空域中将同时存在多种类型的飞行器。既有高速飞行的载人eVTOL，也有低速慢飞的巡检无人机；既有按固定航线运行的物流无人机，也有灵活机动的消费级无人机。更重要的是，还有传统的直升机、警用航空器等有人驾驶飞机。这些“异构”飞行器在性能参数（速度、爬升率、机动性）和运行规则上差异巨大，如何让它们在同一片空域中和谐共存，是管理上的巨大难题，其难度呈指数级上升。

1.3 “黑飞”乱象与监管盲区

“黑飞”是指未经申报批准、脱离监管的违规飞行。这一现象是低空安全管理中最不确定的风险源。根据统计数据，仅在2025年1月，无人机“黑飞”事件的报告数量就同比激增了45%。

这些“非合作”目标的存在，给监管体系带来了巨大压力。

• 身份未知。监管系统不知道它是谁，从哪里来，要到哪里去。

• 意图不明。它可能是无意的误闯，也可能是恶意的窥探、干扰甚至攻击。

• 轨迹难测。由于不受控，其飞行轨迹完全随机，对其他合法飞行的“合作”目标构成了严重威胁。

传统的监管手段，如电子围栏，对于主动规避的“黑飞”无人机效果有限。而传统的监视技术，如常规雷达，在探测这些“低、慢、小”目标时存在天然的短板，容易产生探测盲区，使得这些“黑飞”无人机如同空中的“隐形幽灵”，让安全监管防不胜防。

二、锐眼识空：多模态融合感知构建全域监视网

要解决“空中堵车”，首要前提是实现对空域内所有目标的**“看得见、看得清、看得全”**。这意味着监控系统不仅要能追踪那些按规定广播自身位置的“合作”目标，更要能主动探测和识别那些静默飞行的“非合作”目标。单一的探测技术已无法胜任，构建一张由多种技术优势互补、深度融合的“天罗地网”——即多模态融合感知系统，成为破解难题的关键。

2.1 核心基石：5G-A通感一体技术

在众多感知技术中，5G-Advanced（5G-A）的通感一体技术无疑是最具革命性的创新之一。它巧妙地利用了遍布城市的移动通信基站，赋予了它们超越通信的“感知”能力。

2.1.1 技术原理与优势

通感一体，顾名思义，就是将通信和感知功能融合在同一套硬件设备和频谱资源中。5G-A基站在进行正常通信的同时，可以分析无线电波在传播过程中遇到飞行器等目标后产生的反射、散射和多普勒频移。通过对这些回波信号进行处理，系统就能像一部“被动雷达”一样，实时解算出目标的距离、速度、角度甚至轮廓等信息。

这项技术的优势非常突出。

• 广域覆盖与低成本。它可以直接复用现有的5G基站网络，无需大规模新建专用感知设备，极大地降低了部署成本。在城市中，5G基站的密度远高于传统雷达，能够轻松实现对低空空域的无缝、连续覆盖。

• 城市环境适应性强。传统雷达在楼宇林立的城市中，容易受到多径效应和遮挡的影响，形成大量探测盲区。而5G-A的网格化部署特性，可以通过多基站协同探测，有效克服遮挡和非视距（NLOS）问题，实现对“城市峡谷”中飞行目标的精准捕获。

• 高精度与低时延。得益于5G-A的大带宽和波束赋形技术，其感知精度可以达到亚米级，时延则在毫秒级。这种高精度、低时延的感知数据，为后续的智能决策和冲突解算提供了坚实基础。

2.1.2 实践应用案例

目前，这项技术已经从实验室走向了实际应用。例如，在杭州，相关部门与通信运营商合作，已经建成了5G-A多模态融合感知的城市级样板点。该系统成功实现了对城市核心区100米至600米高度空域的连片覆盖，能够实时、精准地感知和追踪范围内的无人机，为城市低空安防和交通管理提供了全新的技术范式。

2.2 优势互补：多源感知的“组合拳”

尽管5G-A技术强大，但没有任何一种技术是万能的。为了应对各种复杂场景和目标类型，必须打出一套多源感知的“组合拳”，将不同技术的优势结合起来，形成1+1>2的效果。

这张融合感知网络通常包括以下几种关键技术。

2.3 智能融合：从数据到智慧的跃升

拥有了来自四面八方的海量感知数据后，如何将这些零散、异构的信息整合成一幅清晰、统一、实时的空情图？答案是AI智能融合。

这不仅仅是简单的数据叠加，而是一个多层次的复杂处理过程。

1. 数据对齐与配准。首先，系统需要将来自不同传感器、不同坐标系、不同时间戳的数据，统一到同一个时空基准下。

2. 目标关联与航迹起始。接着，AI算法会分析各个传感器上报的点迹，判断哪些点迹属于同一个目标，并将它们关联起来，形成一条初始航迹。

3. 航迹融合与平滑。对于同一个目标，系统会融合来自多个传感器的航迹数据。例如，雷达提供了较远距离的粗略位置，而5G-A提供了近距离的精确位置，光电则确认了其型号。AI融合算法会根据不同传感器的置信度，进行加权平均或卡尔曼滤波，生成一条比任何单一传感器都更准确、更平滑的融合航迹。

4. 轨迹预测与风险预警。基于融合后的高精度航迹，AI模型（如长短期记忆网络LSTM）可以对飞行器未来的轨迹进行秒级甚至毫秒级的预测。通过将预测轨迹与其他飞行器轨迹、电子围栏、障碍物数据进行比对，系统能够提前发现潜在的飞行冲突和风险，并发出预警。

以中国航天科技集团的“九天航驭”平台为例，它正是多模态融合感知的杰出实践。该平台深度融合了北斗高精度导航、天地一体化通信和强大的AI算法，能够实现厘米级的精准定位和毫秒级的快速响应。在重庆的试验中，该平台成功指挥百余架无人机完成了高密度综合飞行验证，证明了通过智能融合，空域的利用效率可以提升40%，为解决“空中堵车”提供了强有力的技术支撑。

三、空中大脑：基于AI与量子通信的智能冲突解决系统

如果说多模态融合感知系统是“眼睛”，那么一个能够实时分析海量空情数据、预判飞行冲突并自动下达调度指令的“空中大脑”——即“空中红绿灯”系统，则是保障高密度飞行安全有序的核心。这个大脑的构建，离不开人工智能（AI）的强大算力和量子通信的终极安全保障。

3.1 智能引擎：AI算法驱动的动态调度

传统的空中交通管制依赖于管制员的经验和预设的规则，这种模式在面对每小时成百上千架次的飞行流量时，响应速度和决策能力都将达到极限。AI算法的引入，将空中交通管理从“人工时代”推向了“智能时代”。

3.1.1 冲突检测与解脱的自动化

AI驱动的冲突解决系统，其工作流程可以概括为“感知-预测-决策-执行”。

• 实时冲突检测。系统不间断地接收来自融合感知网络的实时航迹数据，并利用AI模型预测所有飞行器在未来一段时间（例如30秒或60秒）内的三维轨迹。通过在数字孪生空域中进行高速仿真推演，系统能够以**“秒级”甚至“毫秒级”**的速度，精准检测出潜在的飞行冲突点，包括飞行器与飞行器之间、飞行器与障碍物之间、飞行器与禁飞区之间的冲突。

• 自动化解脱策略生成。一旦检测到冲突，AI决策引擎会立即启动。它会综合考虑飞行器的性能、任务优先级、燃油/电量状态、气象条件等多种因素，利用强化学习、遗传算法等优化算法，在瞬间计算出最优的解脱策略。这个策略可能是一条微小的航向调整指令、一个短暂的高度变化指令，或是一个临时的速度增减指令。其目标是在确保安全的前提下，对飞行任务的影响最小。

• 指令下达与闭环验证。生成解脱指令后，系统通过高可靠性的数据链自动下发给相关飞行器。飞行器机载的飞控系统执行指令后，其状态变化会立即被感知网络捕捉，并反馈回“空中大脑”，形成一个完整的**“指令-执行-反馈”**闭环，确保每一次冲突解脱都得到有效执行和验证。

中科星图研发的“智慧空域中枢”就是一个典型例子。该系统宣称可以实现毫秒级的飞行冲突预警与响应，这种近乎实时的处理能力，是人类管制员无论如何也无法企及的。

3.1.2 全局航路动态优化

除了解决眼前的冲突，AI的更高价值在于进行全局的、动态的航路优化。系统可以根据整个空域的实时流量分布、气象变化和突发事件，为每一架准备起飞或正在飞行中的飞行器，动态规划出一条全局最优的四维航路（三维空间+时间）。这就像一个全知全能的“上帝视角”导航系统，能够引导所有飞行器避开潜在的拥堵区域，从而从源头上减少冲突的发生，大幅提升整个空域的运行效率。

3.2 安全基石：量子通信的终极护航

在高密度、高价值的低空飞行场景中，通信安全是不可动摇的基石。试想，如果“空中红绿灯”发出的调度指令被黑客截获、篡改或伪造，哪怕只有一次，后果都可能是灾难性的。一架载人eVTOL被恶意指令引向障碍物，或者上百架物流无人机被欺骗信号诱导至同一空域，都将造成无法估量的损失。

传统的加密方式，如RSA算法，其安全性建立在“计算复杂度”之上，理论上仍有被未来超强算力（如量子计算机）破解的风险。而量子通信，则提供了基于物理原理的、理论上不可破解的“终极安全”。

3.2.1 原理与应用价值

量子通信的核心在于量子密钥分发（QKD）。它利用光子的量子态（如偏振状态）来编码密钥信息。根据量子力学的基本原理（如“测不准原理”和“不可克隆定理”），任何第三方试图窃听或测量这些光子的行为，都必然会干扰其量子态，从而被通信双方立刻察觉。

这种“一窥即毁”的特性，确保了密钥分发的绝对安全。一旦通信双方拥有了这条绝对安全的密钥，就可以用它来加密和解密后续的飞行控制、航迹规划等关键数据，从而杜绝了数据在传输过程中被窃听和篡改的可能。

在低空交通管理体系中，量子通信的应用价值主要体现在：

• 保障指挥控制链路安全。确保地面管控中心发往飞行器的每一条指令都真实可信。

• 保护关键数据传输。为分布式AI系统之间的数据同步、高精度地图的更新、敏感任务的航迹规划等提供安全信道。

• 奠定未来网络基础。随着中国“星地一体”量子保密通信网络的逐步构建，例如“墨子号”量子科学实验卫星的成功，未来有望为广域的低空空域管理提供覆盖全国乃至全球的安全通信保障。

虽然目前量子通信尚未全面集成到每一架无人机上，但它已在关键的骨干网络和高价值任务的指挥链路上开始试点应用，是未来低空空域安全体系中不可或缺的一环。

3.3 先进系统实践：从蓝图到现实

理论和技术最终要通过实际系统落地才能发挥价值。国内多家科研院所和高科技企业已经推出了先进的低空管理系统，将上述理念变为了现实。

• 中国电科“天行”系列产品。这并非单一产品，而是一整套面向低空经济的综合解决方案。它提供了包括通信、导航、监视、飞行服务（CNS+S）在内的核心能力，能够系统性地解决航线规划、动态调度、空域容量评估和风险预警等一系列难题。它就像是低空领域的“操作系统”，为各类应用和服务提供底层支撑。

• 中国航天科技集团“九天航驭”平台。如前所述，该平台是技术融合的典范。它不仅具备强大的感知能力，更是一个高效的指挥调度中心。在重庆的试验中，它成功支撑了每小时千架次级别的高密度飞行场景，验证了其在复杂环境下的交通流量管理和冲突自动解脱能力。这标志着我国在应对未来超高密度飞行的技术储备上，已经走在了世界前列。

四、规则之治：U-Space理念的本土化落地与动态管理

先进的技术必须与科学的管理理念相结合，才能发挥最大效能。源自欧盟的U-Space空域管理框架，正以其前瞻性的理念，深刻影响并推动着中国低空空域管理的现代化转型。

4.1 U-Space核心理念解析

U-Space并非一个具体的系统，而是一套服务化的、高度自动化的无人机空域管理框架。其核心思想是通过提供一系列标准化的数字化服务，确保大量、多样的无人机能够安全、高效地融入现有空域。

这些服务通常被划分为四个阶段（U1-U4），循序渐进。

• U1 基础服务。包括电子注册、电子身份识别和地理围栏。这是最基本的管理单元，确保“无人机是谁、在哪飞”清晰可查。

• U2 初始服务。在U1基础上，增加飞行计划管理、飞行动态跟踪和交通信息服务。飞行员在飞行前需提交计划，飞行中可获取周边其他飞行器的信息。

• U3 高级服务。引入更复杂的自动化能力，如冲突探测与辅助解脱、动态容量管理。系统能够主动预警风险，并为飞行员提供避让建议。

• U4 全面服务。这是最高阶段，实现与有人驾驶航空的全面融合。系统具备全自动的冲突解决能力，能够自主协调无人机与传统飞机，实现空域的协同高效运行。

4.2 中国的创新实践与本土化落地

中国并未简单照搬U-Space，而是结合自身庞大的市场需求、复杂空域特点和强大的数字基础设施，走出了一条富有特色的本土化创新之路。

4.2.1 从静态划分到动态管理

传统的空域管理如同在地图上画出固定的“马路”，僵硬且效率低下。而中国的实践，正朝着动态容量管理的方向大步迈进。

以福州新区和重庆两江新区的试点为例，它们引入了**“空域数字孪生—动态推演—智能决策”**的闭环管理体系。

1. 空域数字孪生。首先，在计算机中构建一个与物理世界完全对应的三维数字空域模型，包含建筑、地形、气象、实时飞行器动态等所有要素。

2. 网格化管理。将复杂的空域划分为精细化的三维网格。每个网格的容量、风险等级、可用状态都可以被实时计算和评估。

3. 智能调度与动态分配。当有飞行申请时，智能调度平台会基于数字孪生和网格化数据，进行动态推演，自动规划出最安全、最高效的航路，并实时分配相应的空域网格资源。飞行结束后，资源立即释放。

这种模式，将空域从一种静态资源，变成了一种可以按需分配、实时调度的“云服务”。据测算，这种精细化的动态管理，可将空域利用率提升40%。

4.2.2 流程再造与服务创新

在管理流程上，各地也在积极探索。部分省市已经实现了“即报即飞”的便捷申报模式，大大缩短了飞行计划的审批时间。动态电子围栏技术，可以根据临时活动或突发事件，实时调整禁飞区域，兼顾了安全与灵活性。空域容量的自动评估，则为管理者提供了科学的决策依据，避免因主观判断导致空域资源的浪费或超载运行。

4.3 打破壁垒：协同管理机制的构建

低空空域的管理，涉及多个部门，权责交叉。如果各自为政，信息不通，再好的技术也无法发挥作用。因此，建立一个跨部门的协同管理机制至关重要。

当前，发展的重点是打通民航、空管、地方政府、军队等部门之间的数据壁垒。通过建设统一的、综合性的低空飞行服务与监管平台，将来自不同部门的空域规划、飞行计划、实时气象、监视数据等信息进行汇聚和共享。

在这个统一的平台上，可以实现：

• 信息共享。所有管理者都能看到一幅统一、完整的空情图。

• 协同决策。面对复杂的空域使用申请或突发事件，各方可以基于同一份信息进行会商，快速做出协同决策。

• 一体化服务。为用户提供“一站式”的飞行申请、信息查询、告警接收等服务，提升用户体验。

只有建立起这样高效的协同机制，才能确保低空经济在“放得开”的同时，也能“管得住”，真正实现安全、有序、健康的发展。

结语

天空的叙事正在被重写。破解“空中堵车”这一时代性课题，是一项复杂的系统工程，它呼唤的不是单一技术的突破，而是一场体系化的变革。

我们看到，以5G-A通感一体为代表的多模态融合感知技术，正在为我们擦亮“眼睛”，让空中的一切无所遁形。以AI算法和量子通信为核心的“空中大脑”，正在赋予我们智慧的“头脑”，实现从被动响应到主动预测的跃迁。而以U-Space为蓝本并加以本土化创新的管理理念，则在为这片繁忙的天空制定科学、高效的“交通规则”。

技术铺路，规则定界。当这三者深度融合，一个“看得见、管得了、服务好”的现代化低空交通管理体系便呼之欲出。这不仅是化解高密度运行风险的必然选择，更是释放万亿级低空经济潜能、开启一个安全、高效、智能的“三维交通”新纪元的坚实基石。未来的天空，将不再是拥堵与风险的代名词，而将成为连接城市、赋能产业、服务民生的新维度。

📢💻 【省心锐评】

技术铺路，规则定界。低空经济的腾飞，不在于飞得多快，而在于管得多好。真正的壁垒，已从硬件转向数据融合与智能决策的软实力。