■ 日前，民航局发布《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》）。《实施意见》围绕安全、运行、出行、物流、监管、规划建设等六大重点领域，结合民航发展需求与人工智能技术优势，系统梳理了“人工智能+民航”创新赋能场景。其中明确，围绕通用航空与低空安全保障场景，推动人工智能在低空飞行活动动态监视、风险预警、低空障碍物精准识别及主动避障、运行冲突智能探测与解脱，以及民用机场低空安全智能管控等应用，保障低空运行安全高效。「低空经济观察」获悉，《实施意见》提出了安全风险预警、运行智能优化、旅客便捷服务、物流提质增效、监管精准决策等方面的智能化应用场景框架，并基于实践应用的成熟度，在附件中对具有较高推广前景的“人工智能+”42项具体应用场景作了细化，其中包括低空障碍物精准识别及主动避障技术、低空智能安全协同运行等。
《实施意见》明确了“人工智能+民航”高质量发展的总体要求，坚持“创新驱动、安全可控，需求导向、场景赋能，基础先行、重点突破，系统布局、协同推进”的总体原则，深入推进人工智能创新赋能行业发展。《实施意见》提出，到2027年，率先实现人工智能与民航安全、运行、出行、物流、监管、规划建设等领域融合发展，民航人工智能核心支撑要素建设初见成效；到2030年，实现人工智能与民航各领域广泛深度融合，民航人工智能治理体系和安全保障体系逐步完善，人工智能成为推动民航高质量发展的强劲引擎。
据「低空经济观察」了解，《实施意见》明确，要强化“人工智能+民航”高质量发展的要素供给，围绕高质量数据集建设、基础设施平台构筑和行业模型算法研究等方面，提升民航领域人工智能基础支撑能力。要深化行业、产业与人工智能深度融合，构建资源共用、协同联动、共创共享的民航人工智能融合创新生态与技术互通、数据互信、流程互嵌、生态互促的协同体系。民航局发展计划司相关负责人表示，《实施意见》的发布将进一步明确行业未来智能化发展的路径，引导各单位突破重点场景下人工智能的创新赋能，构建民航人工智能核心支撑要素。下一步，民航局将持续加强政策统筹和组织推动，深化行业宣贯和经验推广，积极推进“人工智能+民航”重点场景实践落地，加快形成协同共进、融合创新的发展格局，为民航高质量发展注入新动能。「低空经济观察」将部分内容及政策图解分享如下。
■ 人工智能+安全充分利用人工智能在安全状态感知、风险预测等方面的优势，提升安全风险的主动感知、精准预警与快速处置能力。围绕飞行安全、机务维修等场景，整合多维度数据资源，构建飞行安全风险预警与决策模型，实现风险的前瞻性预警与动态化管控，开展飞机故障提前预测与精准维修，推动维修模式向智能化、主动化升级。围绕机场运行安全、空防安全等场景，精准识别外来物（FOD）、道面异常状况、车辆及人员非法侵入、机场无人驾驶航空器及空飘物防控、鸟情监测防控、航油作业现场异常等，推动安检智能判图应用、消防救援和飞行中安保能力智能化提升，加强机坪滑行冲突和飞行区不安全事件预测预警。围绕空管风险预警、应急响应等场景，推动人工智能在飞行冲突探测与解脱、气象风险动态预警、空管设备状态监测、运行态势感知溯析等应用，实现空管安全风险的主动探测、动态预警与分级管控。围绕通用航空与低空安全保障场景，推动人工智能在低空飞行活动动态监视、风险预警、低空障碍物精准识别及主动避障、运行冲突智能探测与解脱，以及民用机场低空安全智能管控等应用，保障低空运行安全高效。
■ 人工智能+监管充分发挥人工智能在知识提取建模、数据分析与预测、异常识别与辅助决策等方面的优势，提升行业监管的主动感知、精准识别与风险防控能力。围绕安全监管场景，构建民用航空法律法规规章库，探索人工智能在监管执法辅助、考试阅评、差异化监管、无人驾驶航空器违规监测等场景应用。围绕市场监管场景，开展航线航班审批智能辅助决策、运输市场运力规划分析、航线网络布局分析、运输市场发展趋势预测、行李全流程跟踪智能监管、价格收费智能监测和监管以及通用航空和低空经济相关市场监管业务分析，形成智能监管业务画像，推动民航市场发展趋势分析预测，强化以统计数据为基础、多元数据融合的民航经济运行全方位监测监管能力。围绕数字政务场景，安全稳妥推进人工智能在机关办公、政务服务、辅助决策中的探索应用，进一步提升办公效能、优化服务管理、辅助科学决策。
■ 民航人工智能应用场景参考指引——“人工智能+”低空安全1.低空障碍物精准识别及主动避障技术基本概念：构建面向低空复杂环境的实时感知与智能决策模型，对障碍物进行精准识别和分类，生成实时警示信息和避障决策，提升低空障碍物的感知能力和避障决策效率。应用场景：融合多模态传感器，构建全方位的低空障碍物感知网络，依托深度学习算法，实现对障碍物的实时识别与精准定位。依据飞行任务、环境条件和飞行员状态，动态规划最优避障路径，有效降低低空飞行碰撞风险。融合障碍物轮廓信息、避障引导决策信息、实际地形信息，以及听觉和触觉多模态反馈机制，为飞行员提供直观、及时的警示信息，增强复杂情景下的低空飞行安全性。成熟度推荐：探索实践。2.低空智能安全协同运行基本概念：运用多智能体协同调度与大数据分析技术，实现低空空域各类飞行器的安全高效协同运行与智能化管理。应用场景：研究构建无人驾驶航空器冲突预测模型，整合空域资源使用情况、不同类型飞行器（无人驾驶与有人驾驶航空器）的飞行任务需求、实时气象条件等多维数据，利用多智能体协同调度技术，实现无人驾驶与有人驾驶航空器在低空空域的协同运行，合理规划飞行路线，避免空中碰撞。针对低空物流配送，通过人工智能算法优化无人驾驶航空器的配送路径与任务分配，提高配送效率与时效性。成熟度推荐：探索实践。
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