11月29日，宁德时代投资的峰飞航空2吨级eVTOL成功首飞；同日，览翌航空研制的客运eVTOL LE200全尺寸工程样机总装下线交付。
11月27日，《合肥市支持低空经济发展若干政策实施细则》发布；舟山市政府也于日前印发《舟山市人民政府关于推动低空经济产业发展的若干意见》。
与此同时，继获批全国民用无人驾驶航空试验区后，石家庄装备制造产业园又成功获批华北地区最大无人机试飞空域，面积约600平方公里，使用高度4000米以下。此举意味着，无人机飞行的空域受限问题得以解决。
而在AI+低空经济层面，11月底，国内首个“低空大脑”1.0版在深圳发布 。作为全国首个将市域级低空空域数字化，可融合城市级CIM底座与智算算力的低空管理与服务操作系统，是目前人工智能赋能低空经济的深度应用之一。
2024全球数字贸易大会上，中国信息协会会长王金平则强调，现代社会离不开人工智能，低空经济也要赶上AI这个大趋势。
过去一个月，关于低空经济的动向密集发布，AI助力低空经济也被提到空前高度……
那么，AI到底能为eVTOL注入怎样的颠覆性力量？低空经济爆发式增长的前夜，AI加持的eVTOL，将多大程度上重塑我们的出行模式、商业形态与日常生活？
01
低空飞行，AI先行
低空经济，从科幻的想象步入现实的跑道，其发展速度令人惊叹。尤其是物流配送与短途客运两大“先锋”场景，正在国内外加速落地。
从城市街巷的“空中快递”，到都市间的“空中通勤”，低空经济正从概念走向实践。推动这一质变的核心动力，正是AI技术的全面渗透。通过AI赋能，低空飞行器得以实现智能、精准、安全、高效化运行，为低空经济开拓万亿市场夯实技术“底座”。
据工信部赛迪研究院发布的《中国低空经济发展研究报告（2024）》显示，2023年我国低空经济规模已达5059.5亿元，预计到2026年将突破万亿元。这背后，AI技术无疑是最重要的驱动力，不仅助力物流与短途客运率先落地，更为低空经济构建智慧社会铺平了道路。
物流与客运只是低空经济的基础应用。低空飞行在应急救援、智慧农业等更多领域还有更大施展空间。这里，仅以物流配送和短途客运两大商用场景为切入点，探讨AI如何助力低空经济提速发展，同时实现降本增效。
一是，物流配送作为低空经济中最早实现小规模应用的领域之一，其背后的核心驱动正是AI技术。
以美团为例，数据显示，2024年，该平台的无人机在深圳43条航线上，总计完成超过36万单配送服务，每单成本仅为传统配送的60%。
这一降本增效的关键，则在于AI驱动的路径优化系统。通过智能算法，AI使无人机高效运行，每小时配送效率较人工配送提升超300%。
更重要的是，AI还增强了无人机在复杂地形和环境中的适应能力。例如，顺丰速运借助AI技术为无人机规划精准航线，破解山区和岛屿的配送难题。
数据显示，顺丰无人机仅2023年就在西藏偏远地区累计飞行超4万次，覆盖450个高原乡镇，配送时效提升70%。
此外，AI在物流调度方面的表现出色。例如，美团的无人机调度系统结合5G与大数据技术，能同时处理每平方公里上千架无人机的运营需求。
2024年初，这一系统支持深圳一日配送峰值超2万单，为即时零售和生鲜配送提供了坚实保障，也打开了低空经济在更广领域的想象空间。
二是，空中出行加速落地，短途客运正从“科幻”加速“飞”向现实，成为低空经济的另一热门场景。
据深圳新闻网2024年2月27日报道，峰飞航空的5座eVTOL飞行器“盛世龙”，实现了20分钟跨越珠海和深圳，比陆路节省80%的时间。
AI赋能的自主飞行技术，正成为空中出租车公司Joby Aviation发展的核心驱力，其推出的eVTOL飞行器，通过AI算法实现了自动起降与巡航操作，并在复杂城市环境中完成了多次成功试飞。
而沃兰特航空的乘客管理系统，通过实时分析航班动态和乘客需求，有效提升调度效率和载客率。2024年初，其在东南亚运营的空中出租车单架次平均载客4.7人、载客率高达94%。
无论是物流配送还是短途客运，AI正成为低空经济提速发展的“幕后推手”——让低空经济从初露锋芒走向规模化落地。
02
低空经济持续“腾飞”，AI“护航”
低空经济要驶入可持续发展的商用快车道，人工智能可谓“保驾护航”的“中坚力量”。
因为，要让低空飞行更精准、高效、安全，离不开AI的赋能。而且，AI还能为eVTOL装上“智慧大脑”，切实降本增效，以加速全面商用。
一如智驾是新能源汽车的“灵魂”，AI智驾导航系统可谓eVTOL的“方向盘”，通过整合北斗导航、5G通信等多源数据，定位误差降至厘米级，从而为低空飞行商用提供保障。
而通过与激光雷达、视觉感知技术相结合，eVTOL能基于AI的加持，拥有毫秒级反应能力。例如，大疆的避障系统可在几十毫秒内规避障碍物。
2024年，空中出租车公司Joby Aviation的AI避障技术，便实现了在复杂城市环境下100%避障成功率，为商用低空飞行提供有力支持。
自主飞行更是AI的一大核心能力，赋予低空飞行器路径规划和速度控制等决策能力。有试验数据显示，采用AI飞控系统的eVTOL，全自动化任务成功率达98%，显著高于人工操作。
AI还为低空飞行提供全链路支持，既保障安全，也实现降本增效。
一方面，通过实时分析传感器数据，AI能预测飞行器是否存在潜在故障。例如，通过AI分析电池状态，能提升对电池寿命预估的准确率，进而减少飞行器的运行中断。
同时，AI通过对飞行数据的整合，还可以优化路径和成本。美团在深圳的无人机配送中，基于AI路径算法，令其平均节省配送时间25%、降低能耗15%。
即使是在环境感知方面，AI也能通过多维传感器实时感知周围环境，让飞行器在复杂场景中“飞得更稳”。有资料显示，波士顿某AI感知系统，在狂风条件下，也能将飞行器失控率降至2%。
不止如此，在推动低空飞行器设计和创新上，AI所扮演的角色同样不容小觑。基于AI技术的仿真和优化，设计师能在材料强度与重量间，找到最佳平衡点。
例如，波音公司借助AI优化材料，有效减轻飞行器重量20%、提高强度15%。在生产制造环节，空客的AI辅助生产线，则将飞行器生产周期缩短37%、成本降低20%，为商用化铺路。
人工智能不仅推动千行百业的技术革命，也是低空经济可持续“腾飞”的“护身符”。
从精准导航到数据分析，从对低空飞行器“健康状况”的动态监测，到智能制造新型、轻型、更低成本的低空飞行器，及至落地到更多场景，AI无不在加速低空经济持续“高飞”。
数据显示，预计到2030年，全球低空经济规模将达到2万亿美元。而只有让AI在这一进程中持续发挥“硬核”作用，方才能推动低空经济大举改变出行、物流和生产方式变革等商用化进程。
03
大规模商用尚存挑战，AI能否“应对”？
低空经济的商业化进程加速，技术瓶颈难免会随之凸显，且亟待突破。
例如，电池续航不足、复杂环境中的飞行稳定性差、智能化程度低等问题，就在一定程度上限制了低空飞行器大规模商用。
那么，AI技术能否为解决这些难题提供支持，进而推动低空经济更平坦地迎接万亿市场规模的到来？
其一，电池续航能力是关键难题，尤其是三元锂电池能量密度有限，最大续航时间短，难以满足长途运输需求。
对此，AI可以在电池管理系统（BMS）中加以应用，通过实时分析电池状态，优化充放电过程，提高电池效率，延长使用寿命。
一个例子是，特斯拉的AI电池管理技术，就已被应用于飞行器领域，帮助提升电池性能。
其二，恶劣环境下的飞行稳定性至关重要。然而，复杂的气候和天气，尤其是强风、高温、低温等因素，严重影响低空飞行器的稳定性。
AI赋能的低空飞行器，则能够利用激光雷达、视觉传感器等技术，提高抗风能力并优化飞行稳定性。
例如，德国电动飞行公司Volocopter开发的AI稳定系统，可在8级风速下保持飞行稳定。
此外，AI还能够分析历史气象数据，预测恶劣天气并调整飞行路径，从而进一步提升飞行器在极端条件下的安全性与效率。
其三，空域内高密度飞行的安全性与调度问题，乃“卡脖子”的“大难题”。
随着低空飞行的规模商用化，空域内飞行密度的大幅增加，安全和调度问题凸显。AI在这方面可以做的是，通过介入空中交通管理（UTM）系统，实时处理飞行数据，从而做到基于AI实现的动态避碰，有效降低飞行器间的碰撞风险。
有公开数据显示，AI介入下，系统可将碰撞风险降低90%以上、空域效率提升45%。此外，AI还可以优化飞行器调度与路径规划，保障高密度飞行环境下的安全与高效。
不仅如此，鉴于低空经济的万亿想象空间，势必需要愈来愈多的场景落地。
而场景越多，低空飞行就需要更灵活多变的适配能力，以满足多样化甚至“众口难调”的需求。
对此，AI的模块化设计能力，在其中便可发挥相应作用，让飞行器可以根据不同任务调整配置。
例如，在农业场景中，AI能够根据多光谱数据优化喷洒路径；在多任务并行操作中，美国Zipline International公司的无人机，则探索基于AI技术加持同时执行配送与测绘任务，打开了低空经济向多场景应用发展的又一可想象空间。
当然，低空经济要博得万亿级市场规模，成本与用户接受度可谓两大“终极考验”。
一方面，高成本是低空飞行器商用化的最大障碍之一。AI通过优化生产和运营流程，能在降本层面发挥作用。
这里的思路可以是发散的，既可以从制造上降低成本，像波士顿动力（Boston Dynamics）就利用AI提升制造效率，生产成本降低了15%；而亚马逊Prime Air配送无人机，则是通过AI优化能耗，使每次配送成本降至传统方式的30%。
对于用户的接受度，最关键的两个问题，便是飞行器的安全性和便捷性。
AI技术在上述各维度的全方位加持，可以释放“路遥知马力”的效应，潜移默化中强化用户对飞行器安全性的认可。
而连同AI驱动的便捷性和低成本，用户接受度“达峰”之际，或正是低空经济万亿规模达成之时。
那么，低空经济是否真的能成为下一个万亿级产业？AI赋能下的飞行技术是否足以彻底改变现有的商业生态？这场技术与产业的双重变革，将以怎样的速度和方式改变我们的日常生活？答案似乎已呼之欲出，却又充满悬念，我们只能拭目以待。
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