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11月29日，寧德時代投資的峰飛航空2噸級eVTOL成功首飛；同日，覽翌航空研制的客運eVTOL LE200全尺寸工程樣機總裝下線交付。

11月27日，《合肥市支持低空經濟發展若干政策實施細則》發布；舟山市政府也于日前印發《舟山市人民政府關于推動低空經濟產業發展的若干意見》。

與此同時，繼獲批全國民用無人駕駛航空試驗區后，石家莊裝備制造產業園又成功獲批華北地區最大無人機試飛空域，面積約600平方公里，使用高度4000米以下。此舉意味著，無人機飛行的空域受限問題得以解決。

而在AI+低空經濟層面，11月底，國內首個“低空大腦”1.0版在深圳發布 。作為全國首個將市域級低空空域數字化，可融合城市級CIM底座與智算算力的低空管理與服務操作系統，是目前人工智能賦能低空經濟的深度應用之一。

2024全球數字貿易大會上，中國信息協會會長王金平則強調，現代社會離不開人工智能，低空經濟也要趕上AI這個大趨勢。

過去一個月，關于低空經濟的動向密集發布，AI助力低空經濟也被提到空前高度……

那么，AI到底能為eVTOL注入怎樣的顛覆性力量？低空經濟爆發式增長的前夜，AI加持的eVTOL，將多大程度上重塑我們的出行模式、商業形態與日常生活？

01

低空飛行，AI先行

低空經濟，從科幻的想象步入現實的跑道，其發展速度令人驚嘆。尤其是物流配送與短途客運兩大“先鋒”場景，正在國內外加速落地。

從城市街巷的“空中快遞”，到都市間的“空中通勤”，低空經濟正從概念走向實踐。推動這一質變的核心動力，正是AI技術的全面滲透。通過AI賦能，低空飛行器得以實現智能、精準、安全、高效化運行，為低空經濟開拓萬億市場夯實技術“底座”。

據工信部賽迪研究院發布的《中國低空經濟發展研究報告（2024）》顯示，2023年我國低空經濟規模已達5059.5億元，預計到2026年將突破萬億元。這背后，AI技術無疑是最重要的驅動力，不僅助力物流與短途客運率先落地，更為低空經濟構建智慧社會鋪平了道路。

圖源：《企業家雜志》公眾號

物流與客運只是低空經濟的基礎應用。低空飛行在應急救援、智慧農業等更多領域還有更大施展空間。這里，僅以物流配送和短途客運兩大商用場景為切入點，探討AI如何助力低空經濟提速發展，同時實現降本增效。

一是，物流配送作為低空經濟中最早實現小規模應用的領域之一，其背后的核心驅動正是AI技術。

以美團為例，數據顯示，2024年，該平臺的無人機在深圳43條航線上，總計完成超過36萬單配送服務，每單成本僅為傳統配送的60%。

這一降本增效的關鍵，則在于AI驅動的路徑優化系統。通過智能算法，AI使無人機高效運行，每小時配送效率較人工配送提升超300%。

更重要的是，AI還增強了無人機在復雜地形和環境中的適應能力。例如，順豐速運借助AI技術為無人機規劃精準航線，破解山區和島嶼的配送難題。

數據顯示，順豐無人機僅2023年就在西藏偏遠地區累計飛行超4萬次，覆蓋450個高原鄉鎮，配送時效提升70%。

此外，AI在物流調度方面的表現出色。例如，美團的無人機調度系統結合5G與大數據技術，能同時處理每平方公里上千架無人機的運營需求。

2024年初，這一系統支持深圳一日配送峰值超2萬單，為即時零售和生鮮配送提供了堅實保障，也打開了低空經濟在更廣領域的想象空間。

二是，空中出行加速落地，短途客運正從“科幻”加速“飛”向現實，成為低空經濟的另一熱門場景。

據深圳新聞網2024年2月27日報道，峰飛航空的5座eVTOL飛行器“盛世龍”，實現了20分鐘跨越珠海和深圳，比陸路節省80%的時間。

AI賦能的自主飛行技術，正成為空中出租車公司Joby Aviation發展的核心驅力，其推出的eVTOL飛行器，通過AI算法實現了自動起降與巡航操作，并在復雜城市環境中完成了多次成功試飛。

而沃蘭特航空的乘客管理系統，通過實時分析航班動態和乘客需求，有效提升調度效率和載客率。2024年初，其在東南亞運營的空中出租車單架次平均載客4.7人、載客率高達94%。

無論是物流配送還是短途客運，AI正成為低空經濟提速發展的“幕后推手”——讓低空經濟從初露鋒芒走向規模化落地。

02

低空經濟持續“騰飛”，AI“護航”

低空經濟要駛入可持續發展的商用快車道，人工智能可謂“保駕護航”的“中堅力量”。

因為，要讓低空飛行更精準、高效、安全，離不開AI的賦能。而且，AI還能為eVTOL裝上“智慧大腦”，切實降本增效，以加速全面商用。

一如智駕是新能源汽車的“靈魂”，AI智駕導航系統可謂eVTOL的“方向盤”，通過整合北斗導航、5G通信等多源數據，定位誤差降至厘米級，從而為低空飛行商用提供保障。

而通過與激光雷達、視覺感知技術相結合，eVTOL能基于AI的加持，擁有毫秒級反應能力。例如，大疆的避障系統可在幾十毫秒內規避障礙物。

2024年，空中出租車公司Joby Aviation的AI避障技術，便實現了在復雜城市環境下100%避障成功率，為商用低空飛行提供有力支持。

自主飛行更是AI的一大核心能力，賦予低空飛行器路徑規劃和速度控制等決策能力。有試驗數據顯示，采用AI飛控系統的eVTOL，全自動化任務成功率達98%，顯著高于人工操作。

AI還為低空飛行提供全鏈路支持，既保障安全，也實現降本增效。

一方面，通過實時分析傳感器數據，AI能預測飛行器是否存在潛在故障。例如，通過AI分析電池狀態，能提升對電池壽命預估的準確率，進而減少飛行器的運行中斷。

同時，AI通過對飛行數據的整合，還可以優化路徑和成本。美團在深圳的無人機配送中，基于AI路徑算法，令其平均節省配送時間25%、降低能耗15%。

即使是在環境感知方面，AI也能通過多維傳感器實時感知周圍環境，讓飛行器在復雜場景中“飛得更穩”。有資料顯示，波士頓某AI感知系統，在狂風條件下，也能將飛行器失控率降至2%。

不止如此，在推動低空飛行器設計和創新上，AI所扮演的角色同樣不容小覷。基于AI技術的仿真和優化，設計師能在材料強度與重量間，找到最佳平衡點。

例如，波音公司借助AI優化材料，有效減輕飛行器重量20%、提高強度15%。在生產制造環節，空客的AI輔助生產線，則將飛行器生產周期縮短37%、成本降低20%，為商用化鋪路。

人工智能不僅推動千行百業的技術革命，也是低空經濟可持續“騰飛”的“護身符”。

從精準導航到數據分析，從對低空飛行器“健康狀況”的動態監測，到智能制造新型、輕型、更低成本的低空飛行器，及至落地到更多場景，AI無不在加速低空經濟持續“高飛”。

數據顯示，預計到2030年，全球低空經濟規模將達到2萬億美元。而只有讓AI在這一進程中持續發揮“硬核”作用，方才能推動低空經濟大舉改變出行、物流和生產方式變革等商用化進程。

03

大規模商用尚存挑戰，AI能否“應對”？

低空經濟的商業化進程加速，技術瓶頸難免會隨之凸顯，且亟待突破。

例如，電池續航不足、復雜環境中的飛行穩定性差、智能化程度低等問題，就在一定程度上限制了低空飛行器大規模商用。

那么，AI技術能否為解決這些難題提供支持，進而推動低空經濟更平坦地迎接萬億市場規模的到來？

其一，電池續航能力是關鍵難題，尤其是三元鋰電池能量密度有限，最大續航時間短，難以滿足長途運輸需求。

對此，AI可以在電池管理系統（BMS）中加以應用，通過實時分析電池狀態，優化充放電過程，提高電池效率，延長使用壽命。

一個例子是，特斯拉的AI電池管理技術，就已被應用于飛行器領域，幫助提升電池性能。

其二，惡劣環境下的飛行穩定性至關重要。然而，復雜的氣候和天氣，尤其是強風、高溫、低溫等因素，嚴重影響低空飛行器的穩定性。

AI賦能的低空飛行器，則能夠利用激光雷達、視覺傳感器等技術，提高抗風能力并優化飛行穩定性。

例如，德國電動飛行公司Volocopter開發的AI穩定系統，可在8級風速下保持飛行穩定。

此外，AI還能夠分析歷史氣象數據，預測惡劣天氣并調整飛行路徑，從而進一步提升飛行器在極端條件下的安全性與效率。

其三，空域內高密度飛行的安全性與調度問題，乃“卡脖子”的“大難題”。

隨著低空飛行的規模商用化，空域內飛行密度的大幅增加，安全和調度問題凸顯。AI在這方面可以做的是，通過介入空中交通管理（UTM）系統，實時處理飛行數據，從而做到基于AI實現的動態避碰，有效降低飛行器間的碰撞風險。

有公開數據顯示，AI介入下，系統可將碰撞風險降低90%以上、空域效率提升45%。此外，AI還可以優化飛行器調度與路徑規劃，保障高密度飛行環境下的安全與高效。

不僅如此，鑒于低空經濟的萬億想象空間，勢必需要愈來愈多的場景落地。

而場景越多，低空飛行就需要更靈活多變的適配能力，以滿足多樣化甚至“眾口難調”的需求。

對此，AI的模塊化設計能力，在其中便可發揮相應作用，讓飛行器可以根據不同任務調整配置。

例如，在農業場景中，AI能夠根據多光譜數據優化噴灑路徑；在多任務并行操作中，美國Zipline International公司的無人機，則探索基于AI技術加持同時執行配送與測繪任務，打開了低空經濟向多場景應用發展的又一可想象空間。

當然，低空經濟要博得萬億級市場規模，成本與用戶接受度可謂兩大“終極考驗”。

一方面，高成本是低空飛行器商用化的最大障礙之一。AI通過優化生產和運營流程，能在降本層面發揮作用。

這里的思路可以是發散的，既可以從制造上降低成本，像波士頓動力（Boston Dynamics）就利用AI提升制造效率，生產成本降低了15%；而亞馬遜Prime Air配送無人機，則是通過AI優化能耗，使每次配送成本降至傳統方式的30%。

對于用戶的接受度，最關鍵的兩個問題，便是飛行器的安全性和便捷性。

AI技術在上述各維度的全方位加持，可以釋放“路遙知馬力”的效應，潛移默化中強化用戶對飛行器安全性的認可。

而連同AI驅動的便捷性和低成本，用戶接受度“達峰”之際，或正是低空經濟萬億規模達成之時。

那么，低空經濟是否真的能成為下一個萬億級產業？AI賦能下的飛行技術是否足以徹底改變現有的商業生態？這場技術與產業的雙重變革，將以怎樣的速度和方式改變我們的日常生活？答案似乎已呼之欲出，卻又充滿懸念，我們只能拭目以待。（高藤）