低空无人机技术在铁路行业的应用与展望

f引 言

随着通航产业链拓展和“无人机+”的新业态生成，中国经济领域正开创一种新经济模式——低空经济模式。

未来低空经济发展趋势包括以下几方面。①政策加码，战略定位上升；②技术标准与监管体系完善；③“低空+”多行业融合：低空技术与传统行业(如物流、交通、农业等)深度融合，创造新应用场景；④低空经济运营探索：深圳粤港澳大湾区数字经济研究院自主研发智能融合低空系统(SILAS)。低空经济正成为新质生产力的典型代表，其与轨道交通的融合潜力巨大。我国高速铁路运营里程已超4.8万公里，承担主要客运任务，安全运维压力日益增加。无人机凭借高机动性、高效率与低成本等优势，为铁路这一国家关键交通基础设施的智能化转型提供了新兴技术手段。低空无人机技术可为铁路工程建设、营运巡检、应急响应与安全管理提供高效解决方案，是铁路智能化转型的关键突破口。本文系统梳理其应用现状，重点探讨铁路领域的需求、技术体系与典型场景，分析当前面临的挑战，并提出相应发展策略，以助力铁路行业高质量发展。

1、国内外研究现状

国内外铁路低空无人机应用对比如下表所示，美国、欧盟、日本等国家和地区较早开展了无人机在铁路行业的研究与应用。随着低空经济的迅速崛起，国内铁路无人机的应用研究也日益受到关注，如空域航线申请、飞行计划申报的审批时长＞24 h；从“单一航拍”到“多传感器融合”(LiDAR+红外)再到“集群协同”，当前技术瓶颈亟需解决(如-30℃低温下电池续航缩短)。对比电网、物流等行业与铁路的差异，如电网无人机可在输电线路正上方飞行，而铁路受《无人驾驶航空器铁路应用安全管理办法》限制，需在距正线50 m外飞行，因此铁路无人机需更强的侧视成像能力。

综上所述，针对国内外铁路低空无人机应用存在的共性痛点，聚焦铁路“高安全、跨地形、多部门协同”特性，突破“电磁干扰与闭环缺失”等技术瓶颈，设计“问题识别-技术适配-试点验证-标准固化”四阶段流程，构建“巡检-识别-维修-溯源”全流程智能闭环，解决“标准空白与审批低效”，为铁路智能化转型提供可落地的技术范式，未来可推广至全国“八纵八横”高铁网络。

2、铁路行业应用需求分析

依据《铁路安全生产“十四五”规划》中“基础设施智能化运维”“运输安全风险防控”“应急救援能力提升”三大重点任务，明确应用需求方向。

2.1 基础设施智能巡检需求

传统人工巡检存在效率低、盲区多、质量不均等问题。无人机可搭载可见光、红外热成像等设备，快速覆盖长大线路与复杂设施，实现扣件松动、接触网过热等病害的早期识别，提升巡检覆盖率、精度与信息化水平，为预防性维护奠定基础。

2.2 运输安全保障需求

针对沿线地质灾害、异物侵限、非法施工等安全风险，无人机可进行常态化空中巡查，通过智能识别算法实现隐患早发现、早预警，尤其适用于边坡、桥下等人员难以到达区段，形成“立体防控”能力。

2.3 应急救援需求

在事故或灾害发生后，无人机可快速抵达现场，开展灾情侦察、三维建模、通信中继等任务，实时回传关键信息，支撑指挥决策，提升救援效率与安全性。

3、低空无人机在铁路行业应用的技术体系

低空无人机铁路应用技术体系主要包括飞行平台、传感器系统与低空管控平台等，实现了从数据采集、信息提取到应用服务的全流程闭环。该体系核心特征涵盖飞行平台机动性、传感器数据可用性及管控平台数据处理与传输的时效性，铁路低空无人机技术框架如下图所示。

铁路低空无人机技术框架

3.1 低空无人机飞行平台

低空无人机飞行平台作为低空技术体系的核心载体，根据飞行机制、飞行高度、飞行航时和应用场景，低空无人机飞行平台的分类及特点如下表所示，主要可分为多旋翼无人机、复合翼无人机、固定翼无人机和仿生无人机。

低空无人机飞行平台的分类及特点

3.2 低空无人机传感器系统

低空无人机传感器系统是低空信息采集的核心，主要传感器设备包括光学成像、红外热成像与激光雷达等类型。依托多传感器融合技术，可采集图像、视频、点云及环境参数等多模态数据，满足铁路巡检与监测的多样化需求。该集成策略显著提升了故障识别精度与系统智能水平。

3.3 低空无人机管控平台

低空无人机管控平台是实现低空作业安全与高效运行的关键支撑，具备任务调度、空域管理、通信链路与实时监控等功能。5G通信技术凭借高速率、低延时与大带宽特性，保障了数据的稳定传输与实时处理，提高了地面控制中心的数据接收能力。低空无人机智能分析过程如下图所示，借助多源数据融合与深度学习算法，可有效识别铁路设施故障，支撑运维决策，提升自动化水平。

低空无人机智能分析过程

4、典型应用场景

铁路低空无人机典型应用场景如下图所示。

铁路低空无人机典型应用场景

4.1 工程建设监测

基于低空无人机航拍影像，可实现对铁路工程施工进度的实时精准监控，辅助管理人员比对计划与实际进展，动态优化施工组织，如上图a所示。

4.2 铁路沿线巡检

利用低空无人机搭载激光雷达、光学相机等传感器，可实现铁路沿线设施自动化巡检，如上图b所示。借助低空无人机货舱运输能力，可开展运维物资应急配送，充分发挥其垂直起降灵活、响应迅速、载荷适应性强等优势，在常态化巡检的同时，为供电、电务、工务等多专业提供紧急物资配送服务，实现“一机多能、一飞多用”，提升设备综合使用效益与运维响应能力。

4.3 桥梁结构巡检

低空无人机配备中长焦相机与可调云台(如上仰80°)，可对桥梁墩台、梁体焊缝等关键部位进行近距离高清图像采集，结合深度学习算法实现裂缝、锈蚀、螺栓松动等多类病害的自动识别与分析，如上图c所示。

4.4 异物入侵巡检

通过规划自动化仿地航线，并融合红外热成像与可见光双光检测技术，低空无人机可有效识别铁路沿线人员、动物、落石等侵入目标，如上图d所示。在夜间巡检中，热成像模块可基于体温特征捕捉入侵信号，AI模型实时判断并推送告警信息至运维平台。配合固定式无人机运维基站，系统支持“边飞边传”功能，操作人员可实时定位目标坐标，调度巡护人员现场处置，将响应时间缩短至10 min以内。

4.5 安全管理与巡防

低空无人机为重点区域安保提供了空中监测手段，增强了对铁路沿线非法入侵、盗割电缆、设施破坏等行为的立体防控能力。如上图e所示，尤其在夜间或偏远区段，无人机可实施常态化巡查，覆盖安保区监测、山体滑坡识别、防洪评估等任务。

4.6 应急救援应用

在洪涝、事故等导致铁路中断需紧急抢通时，系留无人机可提供持续、灵活的空基照明支持，如上图f所示。其具备3项优势：一是在夜间施工中可配合大功率云台照明灯长时间悬停，提供高亮度、广范围照明，保障作业安全与进度；二是照明亮度可达3万lm以上，功率达300 W，照明范围可随飞行高度灵活调整；三是灯光可与云台相机联动，克服传统地面照明灵活性不足的局限。

在地形复杂、通信信号弱的偏远地区，遭遇洪水、地震、滑坡、泥石流等灾害导致线路中断后，无人机集群可协同构建应急通信链路，搭载云台探照灯、相机、喊话器、抛投箱与通信中继设备，克服交通阻碍，实施快速搜救与现场监测。首架无人机精准定位救援点并捕获现场信号，经由中继节点按最优路径回传至指挥部,智能救援系统结构如下图所示，实现语音、视频直播、灾情全景影像与三维模型数据的实时传输，助力指挥人员快速研判现场态势，评估损毁程度(如路基塌方长度、桥梁损毁状况)，为开展正确的抢险营救决策提供第一手资料。

智能救援系统结构

5、低空无人机技术在铁路应用的现实挑战

5.1 多源数据融合与集成应用

低空无人机可获取多模态、高时空分辨率的铁路设施设备状态数据，支持全方位铁路巡检与监测任务。实现多源数据有效融合是全面评估铁路设施健康状态的关键。当前融合过程中主要存在3类局限：①数据格式差异引入误差，降低数据可用性；②数据多批次采集导致时空不一致，难以统一管理；③混合使用不同定位系统(如米级GPS与厘米级RTK GPS)将导致整体定位精度下降，影响细小目标的识别与几何测量。

5.2 续航能力与通信稳定性

在山区、隧道等复杂铁路环境中，卫星信号易受干扰，影响无人机定位精度与通信连续性，威胁实时探测与救援效率。多旋翼无人机受限于续航短与载荷能力，难以支持长距离巡检任务。同时，现有低空通信网络存在覆盖差、速率低与管理效率低下等问题，通感一体等新一代通信导航技术尚未规模化应用，制约高密度无人机作业。空域申请与飞行许可流程复杂，也限制了铁路低空无人机应用的效率与范围。

5.3 数据质量和安全管控

低空数据质量受气象与光照条件影响显著。研究表明，强风、雨雾等天气会导致无人机平台稳定性下降，影像出现模糊、偏移、色彩失真或重叠不足等问题，严重影响铁路病害识别与三维建模精度。数据安全方面，低空无人机在铁路巡检过程中采集的高分辨率影像可能包含敏感信息，存在隐私泄露与国家安全风险。目前行业缺乏统一的数据安全管理规范，脱敏技术与涉及国家安全的数据分级管理机制不完善，关键基础设施(桥梁、隧道等)数据的存储、传输与使用环节存在隐患。作业安全方面，铁路低空飞行缺乏专项标准，包括安全距离、应急处置与气象限制等规范尚未健全，通信导航监视(CNS)系统在复杂电磁与气象环境中的连续性仍面临挑战。

5.4 模型精度与铁路行业需求

现有铁路病害检测算法多针对单一场景设计，在实际应用中因气象干扰与结构差异导致泛化能力不足。例如，轨道部件传统目标检测算法未能充分利用部件间几何关系，易发生漏检，给铁路长期安全运营造成隐患。尽管无人机影像可识别线路基础设施及周边异物，现有异物入侵检测模型仍局限于有限类别，风险分级单一，难以适应开放环境下的实际需求。

5.5 政策法规与铁路专业人才培养

低空无人机在铁路应用面临空域管理分散、协调审批复杂等法规制度障碍。尽管各地陆续推出空管规章并推进监视平台建设，仍存在监管覆盖不足、动态空域分配机制不成熟、起降点布局不均等问题。同时，跨领域标准不统一、追溯监管困难也制约实际运行。人才方面，低空无人机技术涉及到多个领域的知识和技能，既熟悉航空技术、电子信息、计算机科学，又掌握铁路专业的复合型人才短缺，低空作业的细化操作规范、标准协同协议和安全规程尚不完善，制约了低空无人机技术在铁路行业的深入应用和推广。

6、发展策略

为推进铁路低空无人机应用从单点/局部调查向全线智能巡查转型，需系统解决标准缺失、空域审批、安全控制、技术整合与人才短缺等关键问题，建议采用“问题识别-技术适配-试点验证-标准固化”的闭环实施流程,铁路低空无人机应用实施流程如下图所示，协同推进技术迭代与产业升级。

铁路低空无人机应用实施流程

6.1 强化顶层设计与标准体系

建议由交通运输主管部门牵头制定《铁路低空无人机巡检技术标准》，明确作业流程、数据采集、质量控制与安全规范。建立分级分类标准体系，适应不同类型铁路和对象的差异化需求。构建低空多源数据共享平台，推动数据资源的开放共享和深度挖掘，为技术创新提供数据支撑。同时，将低空无人机巡检纳入铁路养护技术规范体系，明确其在日常养护、定期检测和应急响应中的定位和作用。

6.2 推进基础设施与协同感知能力建设

推广“低空无人机+便携充电站”及系留低空无人机等续航提升方案，选用高抗风、耐高温机型，增强通信冗余与任务规划能力。发展混合动力平台以提高续航与载荷，推进多机协同控制。加快通用起降场点布局，建设通感一体网络，实现关键区域低空连续感知与通信管控。借助分布式协同定位技术，集成超宽带(UWB)、蓝牙等近距通信模块，通过5G-A等网络实现集群内高精度定位与数据同步。结合边缘计算与人工智能，提升低空无人机多基站协同感知与管理水平。构建“卫星+固定翼/大型无人机+多旋翼无人机+地面传感”空天地一体化监测体系，形成铁路设施全生命周期智能运维方案，提升铁路管理系统整体智能化水平。

6.3 构建跨部门协同管理机制

鉴于低空飞行活动涉及民航、交通、公安等多部门管理，建议建立跨领域协调机制，简化审批流程，设立铁路无人机应用“绿色通道”。推动成立省、市级低空无人机调度中心，实现区域资源统筹与任务协同，提升设备利用与应急响应效率。加强铁路与航空、通信、电子信息等行业的跨领域协同合作，共同开展低空无人机技术研发、规模化应用、标准制定等工作，形成产业生态合力，推动低空无人机技术在铁路领域的快速发展，为铁路行业的现代化建设提供有力支撑。

6.4 深化核心技术与融合应用

推动低空无人机技术与大数据、人工智能、云计算、5G通信、数字孪生等深度融合，实现气象、地图与障碍物数据的实时更新及飞行器动态路径规划，提升复杂气象环境下飞行安全性。研发分布式轻量化智能算法，支持无人机集群协同决策，增强系统鲁棒性与实时性。人机交互技术通过态势感知建模，建立空间实体与逻辑指令的映射关系，辅助操作员高效决策与指挥。发展多模态人机交互，融合视觉、语音与手势识别技术，提高操作效率与安全性。通过持续技术演进，全面提升低空无人机在感知能力、自主决策、续航能力与环境适应性方面的性能，支撑更精准的故障识别与灾害响应。

6.5 完善法规体系与人才培养机制

建议完善《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》《低空经济空中交通管理条例》等相关法规，明确空域使用规则、飞行规范与责任认定，解决审批模糊与监管重叠问题，促进低空无人机在铁路施工管理、营运巡检、应急救援等场景应用高效落地。工业和信息化部加强“全国一套标准接口、一张网”建设，推进低空智联网、起降场、通信导航等标准统一，避免区域割裂，降低跨区域运营成本。鼓励交通运输部门联合高等院校、科研机构与企业建立低空无人机技术培训基地，明晰一线铁路低空无人机操控人员所欠缺和需提升的能力，设计分级培训课程体系，开展分层次、分类别的专业人才培训。支持成立行业技术创新联盟，推动产学研合作及上下游企业(如电池供应商、通信服务商)协同，共享技术与市场资源，降低研发与运营成本。加速低空装备向低碳、零碳演进，发展新能源无人机成为主流。构建基于 AI 的空域管理系统，提前规划空域资源，根据实时飞行需求(如应急救援)通过低空智联网动态分配空域资源，提升资源利用效率，推动低空无人机技术低碳化、智能化发展。

7、结束语

低空经济的蓬勃发展不仅是技术与产业的突破，更是国家战略与经济转型的重要支柱。随着精准定位、多源感知、人机交互等技术的持续进步，低空无人机技术在铁路行业应用前景广阔。其在工程建设、运营巡检、安全管控与应急救援等方面深度融合，推动无人机系统在感知能力、自主决策、续航能力及环境适应性方面不断升级。尽管目前低空技术已在铁路领域取得显著成效，仍面临多源数据融合实时性、算法鲁棒性、通信稳定性、安全可靠性、续航限制及恶劣天气适应性等现实挑战，同时专业人才缺乏与高培训成本也制约其规模化推广。未来需通过技术、制度与模式协同创新，持续优化低空无人机技术体系，将其打造为铁路现代化发展的重要技术支撑，为实现铁路行业降本增效、培育新质生产力提供示范。