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AI赋能低空经济:三大高潜力赛道即将引爆万亿市场

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作者|塔猴,编辑|小塔,文 | 熊鑫

过去二十年,中国商业地产的逻辑约定定在“地面的每一平米”,北上广深的核心地段代表了静态资产的极限溢价。而到了2025年,随着《十五五》规划的预期落地,资产的定义权正向上延伸——真高1000米(广义3000米)以下的立体空域,正在转变为一种高频流转的数字资产。

如果你对低空的理解还停留在“买个无人机拍摄场景”,那么你可能正在误读继房地产、互联网之后的第三次财富范式转移。从深圳美团的分钟级集群,到重庆万架无人机的集群灯光秀,数据展示,低空经济已不再是概念验证,而是进入了物理世界全方位“数字化重构”的深水区。这不仅仅是空间的释放,更是关于算力、算法与数据主权的博弈。

从“单点突破”到“魔兽爆发”

回溯时间轴,从2010年概念首次提出,到2024年撰写《政府工作报告》,低空经济完成了从“政策解禁”到“产业基础建设”的爬坡期。

2025年,我们观察到一个显着的转折点:低空应用场景正在从单点测试走向规模化集群。

  • 在深圳,美团的仓储系列网络已穿梭于楼宇之间,将物流效率压缩至分钟级,这一系列商业闭环的初步运行。

  • 在龙岗,“AI+空中警力”模式打破了传统出警的时空限制。通过空中喊话、AI三维建模与云端责定,交通事故处理流程被最大限度压缩至5分钟以内,效率提升数倍。

  • 在能源与农业领域,缺陷识别率超过90%的电网巡检无人机,以及自主识别病虫害的植保机,正在用机器替代高危、高重复的人力劳动。

这些背后现象,揭示出一个关键信号:

低空经济的爆发,不再依赖单一的“飞手”,而是依赖系统级的调度能力。
不是造飞机,而是造“大脑”

那么问题来了:支撑万亿级低空市场的核心驱动力到底是什么?

很多人误以为是航空制造业的延伸(即“把飞机做小”),但笔者认为,低空经济的本质,是AI为物理世界构建的一套“空中操作系统”。

在地面,交通秩序依赖红绿灯和车道线等物理设施;而在3000米以下的立体空域,想要实现数千架器飞行的零冲突运行,必须依赖主板的“AI中控芯片”。 系统系统由三大技术支架支撑:

  1. 感知层的“数字孪生”:要管理空域,先要“克隆”空域。利用激光雷达和视觉传感器,企业将物理世界的高楼、气象、电磁环境1:1投射进入虚拟世界。在这个“镜像空域”中,AI并非在真实碰撞中学习,而是在模拟中预演上多次干涉冲突,实现全管控流程。

  2. 决策层的“边缘智能”:传统的“风筝式”控制器已失效。中国航空工业推出的“灵筹智算”等平台,展示了每秒280万亿次的边缘算力。这意味着无人机进化为独立智能体,在通信中断或突发故障时,能以数十级速度完成“决策判断决策”闭环,无需地面指令。

  3. 调度层的“群智能算法”:无论是重庆的万机灯光秀,还是未来的城市物流,靠的都是“中心去化”的集群调度。塔台算法类似于超级大脑,指挥无数神经元(无人机)统一行动,根据任务优先级、状态、拥堵情况实时计算全局模式解,彻底取代了塔台控制员的角色。

低空经济的陷阱与护城河

随着产业链的成熟,严格的商业规律将在低空领域重演:硬件的利润最终将归零。

目前的低空性价比颇像早期的智能手机市场:各家比拼的是载重、打造经济等硬件配置。但随着供应链标准化,无人机硬件将会走向“白菜价”,纯粹制造端的利润将被无限摊薄,沦为低毛利的代工厂。

对于B端企业而言,真正的护城河正在从“制造端”向“数据端”迁移。

  • 拥有的城市三维地图

  • 毁灭的低空微气象数据

  • 亿万次飞行训练出的避障算法

这些“看不见的资产”,才是未来企业向B端“过路费”的核心资本。行业格局极大概率会呈现“哑铃型”结构:

一头是谋求核心算法与平台(类似空中Android/iOS)的队伍,另一头是深耕电力、安防等垂直场景的“精专特新”企业。而夹在中间重点卖飞机的厂商,将面临大规模的生存挤压。
不做“造风者”,做“乘风者”

现在站在终局看,低空经济的这支“穿云”已经出炉。对于大多数B端企业和投资者来说,用在红海中搏杀硬件制造,不如关注以下三大射增量:

  1. 基础设施与数字基础:这是一个“看不见的基础建设”。相比于腐蚀水泥,低空经济急需的是“算力+通讯”的基础设施,包括低空通感网络(5G-A)、高精地图数据服务以及无人机自动机场网络。这是行业的“水煤电”。

  2. 高频场景垂直服务商:核心逻辑是“机器代人”。在能源巡检、应急安防、即时物流等高危、枯燥、强时栈高效性领域,具备全套解决方案的服务商将获得高溢价。

  3. 与运维后期市场:随着无人机保有量的指数级上升,围绕全周期的后期市场将爆发。无人机维护、AI飞手训练、自动换等定位服务,将成为蒸汽生命充沛的细分领域。

所有的传统行业,都在尝试用AI重做一遍,低空经济也不例外。

在防护技术与资本的博弈中,比“飞得高”更重要的,是看清数据与算法构成的“航线”。

毕竟,技术会不断迭代,但驾驭系统的思维模型,才是生命周期的核心资产。

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