空中交通智能化：低空經濟浪潮下 高速公路無人機應用平臺建設思路

從2010年低空空域管理改革起步，到2021年“低空經濟”寫入國家規劃，再到2023年無人機應用與飛行管理法規逐步完善，政策逐步推動無人機在交通領域的發展與應用。

• 2010年，《關于深化我國低空空域管理改革的意見》拉開了低空空域管理改革的序幕，明確提出2011-2020年我國低空空域管理改革的總體目標、階段要求、任務分工和落實措施。

• 2021年，《國家綜合立體交通網規劃綱要》提出發展交通運輸平臺經濟、樞紐經濟、通道經濟、低空經濟。“低空經濟”概念首次被寫入國家規劃。

• 2023年9月，《交通運輸部關于推進公路數字化轉型加快智慧公路建設發展的意見》在各業務領域中多次提及要應用無人機。在養護方面，提出加強養護相關軟硬件裝備升級，重點實現自動化巡査、無人機巡査；在路網感知方面，提出要采用無人機及車載終端數據上傳等新型感知手段等。

• 2023年5月，《無人駕駛航空器飛行管理暫行條例》于2024年1月1日起正式實施，標志著我國無人機產業將進入“有法可依”的規范化發展新階段。

• 2024年5月，《關于開展低空無人機在公路巡查巡檢中的先行先試試驗項目的征集通知》明確聚焦橋梁巡查、邊坡巡查、應急搶通、管理支撐四大場景，最終征集全國21個先行試點項目。

在當前背景下，據業內人士分析，以下四個方向已成為無人機落地應用的剛需場景。

• 橋梁巡查：通過高分辨率光學相機與紅外熱成像，配合AI裂縫識別算法，無人機可對橋梁裂縫、位移、銹蝕、防撞設施等進行高頻次、數據化巡查，為結構健康監測提供持續數據支撐。

• 邊坡巡查：邊坡監測常位于高落差、植被密集的區域，傳統靠人靠車難以接近。無人機能實現三維建模與動態比對，快速發現滑移、裂縫、沉降等隱患。

• 應急搶通：無論是自然災害還是突發事故，無人機能第一時間到達現場，提供全局畫面和重點部位細節，輔助指揮調度。部分企業已結合無人機與應急箱、擴音器、燈光系統等形成“應急空投+喊話+夜間搜救”的一體化系統。

• 管理支撐：高頻巡查數據將接入高速公路運營管理平臺，成為數字孿生公路的實時輸入，為智慧運營、養護決策、成本控制提供底層支撐。

可見，從政策推動到場景深耕，無人機正逐步交通運輸體系中不可或缺的常態化工具。為此，以下介紹了無人機統一管控及服務中臺、無人機高速公路全域監測一體化平臺、無人機的路橋病害檢測系統等平臺的建設思路。

無人機統一管控及服務中臺

李方等[1]介紹了一種“無人機統一管控及服務中臺”。針對高速公路行業無人機應用空域劃分不明晰、航線規劃不合理、資源難共享等問題，廣東省打造了集團級無人機統一管控及服務中臺（簡稱“無人機中臺”）。無人機中臺依托高精度地圖、流媒體相關平臺、AI能力等技術資源，推動高速公路場景下無人機應用的體系化建設、規范化管理、標準化應用，讓無人機技術應用更加簡單、安全、體系化，全面為高速公路行業賦能。

無人機中臺體系架構

無人機中臺是智慧高速公路場景下無人機業務應用的核心能力。通過無人機中臺的建設，實現了業務應用與無人機的解耦，實現了無人機應用共性能力的統一建設，推動了無人機空域飛行管理、航線規劃、資源共享、數據統一管控等，簡化了無人機應用，為高速公路實現數字化轉型提供助力。

無人機中臺功能架構

以中臺作為核心，通過體系化建設、規范化管理、標準化應用，構建一個集即時響應、動態調度、個性化服務于一體的空中交通服務體系。該服務體系將高速公路日常管理應用中的復雜技術問題簡單化，依托無人機中臺，實現無人機接入、可視化航線規劃、航線資源應用及管理、影像數據傳輸及存儲、數據AI賦能、高速公路上方空域內飛行管理等通用運營服務，推動無人機成為高速公路行業應用的常用工具之一，為未來打造“空中滴滴”生態環境提供基礎。經過體系化結合，無人機為具體的業務應用場景提供服務。具體應用場景如下。

· 日常巡查

• 路面養護巡查：自動巡查并識別路面拋灑物、坑槽、裂縫、斷裂、積水、交安設施破損或缺失等問題。

• 邊坡巡查：自動巡查并識別邊坡排水系統擁堵或斷裂、坡面沖刷、坡面防護破損、坡面孤石等問題。

• 控制區巡查：自動巡查并識別控制區是否有違建、物品堆積、亂停亂倒、流浪漢及火災等問題。

• 隧道口巡查：自動巡查并識別隧道洞口排水系統、高位水池、邊仰坡是否存在病害。

· 重大節假日巡查

自動巡查交通狀況，及時發現交通擁堵路段并輔助查找原因。無人機抵達交通擁堵現場，利用高清攝像機遠程傳輸現場畫面，利用喊話器對地面車輛進行交通安全引導和宣傳，對應急車道占用等違規現象進行抓拍，大幅提高交警作業效率。

· 應急救援

在發生交通事故，需要現場處理時，無人機可以在第一時間趕到人員進出危險的場合，并且進行航拍、錄音取證、交通疏導、交通指引等工作。通過構建這一空中交通服務體系，無人機產業與交通行業的深度融合進入新階段。它將通過不斷拓展低空應用場景，完善低空基礎設施，優化低空航線資源配置，深度融入并推動低空經濟的快速發展，為構建帶狀低空空域、合理規劃航路資源、交叉管理低空空域提供支撐。

AI與無人機聯動的高速公路全域監測一體化平臺

AI與無人機聯動的高速公路全域監測一體化平臺[2]通過大模型算法對歷史數據和實時交通信息進行深度學習，精準預測事故風險，并實時監控在途車輛的行為。當潛在事故風險被識別時，AI算法能快速分析出高風險區域，并啟動無人機聯動機制。無人機作為關鍵應用場景，通過平臺上的AI預警系統，迅速識別事故發生的風險點，飛往預測地點。

數字駕駛艙：平臺具備強大的可視化功能，通過全景數字駕駛艙展示實時交通監控數據、車輛軌跡、無人機巡檢畫面及異常事件預警等多維度信息，支持交通流量分析、駕駛行為評估等多種應用場景，全面提升決策效率；結合AI預警系統，支持快速識別異常情況并觸發聯動預警機制。

事故聯動機制：當系統識別到潛在風險時，平臺會自動定位高風險區域并啟動無人機聯動機制；系統調度附近的巡檢無人機或機巢無人機前往事故現場，利用RSU天線環掃和云端AI識別技術進行現場勘察，確認事故位置。通過實時直播、遠程喊話、爆閃示警等手段，結合無人機現場勘察，系統可在事故發生的第一時間啟動應急響應，確保交通恢復通暢，減少次生事故的發生。風險點位高桿監控聯動示意圖如圖2所示。

在途車輛跟蹤：系統對所有在途車輛進行實時跟蹤，支持通過車牌號查詢車輛的入口站、入境時間、行駛路徑、平均速度、歷史軌跡、車輛畫像等信息；對于大件運輸車、大客車、危化品車及黑名單等重點車輛，系統提供重點跟蹤，確保對高風險車輛進行更加精準的監控和管理，在途車輛跟蹤示意圖如圖3所示。

全域大數據湖：系統匯聚全域、全場景的數據，形成超10億條數據的大數據湖，支持大模型訓練和數據分析，通過流式計算技術，實時生成交通動態數據，提供精準的決策支持，助力智能交通管理體系的構建。

基于無人機的路橋病害檢測系統

針對橋梁病害檢測出現的人力效率低下、成本高，人為檢測范圍存在疏漏，人工作業安全等問題，基于無人機巡航，段學鋒[3]介紹了一種無人機的路橋病害檢測系統，擁有自主避障，路橋病害探測以及自主巡航定位等功能。同時開發了可視化集成功能的桌面端控制系統，與云服務平臺有機結合使操作更加直觀與便捷，得以將監測信息地圖化并實時更新顯示，為路橋資產管養與病害檢測提供了技術數據基礎。

針對橋梁病害檢測出現的人力效率低下、成本高，人為檢測范圍存在疏漏，人工作業安全等問題，無人機的路橋病害檢測系統，擁有自主避障，路橋病害探測以及自主巡航定位等功能。同時開發了可視化集成功能的桌面端控制系統，與云服務平臺有機結合使操作更加直觀與便捷，得以將監測信息地圖化并實時更新顯示，為路橋資產管養與病害檢測提供了技術數據基礎。

該系統通過無人機檢測路橋病害，主要包括無人機避障控制、無人機定位、路橋病害識別、路橋病害信息管理與預警等。

• 無人機避障技術：在無人機巡航過程中，如遇障礙物需要進行避障以便實現圖像的安全順利采集。

• 無人機的定位：在無人機巡航的過程中實時通過激光雷達獲取無人機的位置。在無人機進行位置與姿態估算時，將位移初值設為零，偏航初值設置為IMU測得的當前掃描和參考點差值，也即相對于世界坐標系下的差值。

• 病害識別：基于無人機傳回地面的圖像數據進行處理，完成特定的路橋病害檢測。

• 路橋病害檢測：涉及模型構建和檢測匹配兩個步驟，首先利用大量的影像樣本數據，訓練機器學習或深度學習模型，然后通過根據無人機影像數據，檢測出道路典型病害。因病害和所處路橋位置具有一定相關性，在MoCov2、YOLOv4模型（分別為自監督和有監督模型）基礎上，增加三維點云位置特征，以單獨通道輸入模型，并將卷積模塊替換為膨脹卷積，以提升特征提取的感受野。

基于無人機平臺開發了一套路橋病害檢測系統，無人機的路橋巡檢系統包括基于三維地理信息系統的路橋病害識別和道路橋梁病害信息管理與預警，實現橋梁異物智能觀測與路橋病害智能識別、路橋健康狀況定期檢查、實現路橋等級評定功能，構建了路橋病害特征知識庫、路橋對象模型庫，實現對公路橋梁的橋面及邊坡、構建物健康狀況的巡查檢測，具備路橋病害智能檢測與識別、健康狀況信息統計、道路檢修與災害搶險智能決策等功能，為智能化管理提供了數據與技術支持。

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參考資料：

[1] 李方,邢萬勇,張驅,等.經濟背景下高速公路無人機應用思考[J].中國交通信息化,2025(02):131-134.

[2] 蘇州交投AI與無人機聯動的高速公路全域監測一體化平臺

[EB/OL].[2025-07-24].https://mp.weixin.qq.com/s/a_2yVpbgu7JqicRBPHERNA

[3] 段學鋒《寧夏高速公路無人機低空巡檢方案》

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