《信息通信技术》是中国联合网络通信集团有限公司主管、主办的国内外公开发行的中英文科技期刊（CN11-5650/TN，ISSN1674-1285)，2007年12月正式创刊。本刊旨在反映国内外信息通信技术最新研究成果，提供信息通信技术交流平台，推广先进信息通信业务和应用，为我国建设信息社会和创新型国家服务。
【作者单位】1 湘潭大学 2 中国联合网络通信有限公司智能城市研究院 3 重庆大学
【摘要】随着低空经济被纳入国家战略性新兴产业布局，围绕低空飞行活动构建智能化基础支撑体系的需求愈加迫切。作为其中重要的组成部分，低空智联网与无人机技术深度耦合，正在推动应急救援的组织方式和技术路线发生明显的变化。基于对低空智联网概念与其在无人机应急中功能边界的梳理，文章结合通信保障、物资投送、全域监测与多机协作四个典型任务场景，分析其在实际应用中的运行模式与性能改进，并进一步提炼出支撑上述能力的关键技术环节，包括通信组网、高精度导航、实时数据处理与集群智能控制等。在总结实践成效的基础上，指出当前无人机应急救援仍存在制度不完善、技术体系分散与部门协同不足等问题。从制度规范、技术体系与企业协同三个层面提出系统化的建议，强调完善空域动态管理机制、推动技术标准协同统一、构建产学研用联动体系等具体建议，以促进低空智联网与无人机在应急救援中的规模化、智能化应用，为我国现代化应急救援体系提供理论参考与实践路径。
从技术经济发展的整体趋势看，低空经济已由传统通航产业的延伸转变为依托低空飞行活动的跨领域复合型经济形态，其发展既包括无人驾驶飞行、低空智联网等新兴技术，也涉及与空域、市场等关键要素的深度协同。在政策、技术与需求的共同推进下，低空基础设施建设、低空飞行器研发制造、低空运营管理服务以及低空飞行保障体系完善等，正在同步展开[1]，带动产业边界与战略价值不断拓展。近年来，以无人机为代表的低空装备在城市管理、农业生产、媒体采集、物流运输等领域迅速扩展应用。一方面，无人机具备灵活部署、低成本、多载荷等优势，“低空经济+”应用呈现持续外溢态势；另一方面，应用规模的扩大也推动行业对低空资源的规范化开发，促使产业向多元化、精细化方向演进。与此同时，我国自然灾害突发频率高、影响范围广，公共安全体系面临快速响应和高效协同的双重压力。传统应急救援模式受地形和环境限制，往往难以满足快速到场、精准施救等现实需求。无人机凭借快速部署、风险低、可穿透受灾区域逐渐成为现代应急体系的重要装备。而低空智联网的出现，进一步弥补了无人机单机作业在通信、导航、调度和监管等方面的不足，为其在应急救援体系中的高效运行提供了关键技术支撑。
随着低空经济被纳入国家战略性新兴产业体系，我国在低空飞行活动的政策、技术与应用实践方面进入快速发展阶段。但无人机在应急救援中的规模化、体系化应用仍受治理体系不完善、关键技术能力不足及任务组织方式分散等因素制约。因此，本文从政策、技术与实践三个层面梳理低空智联网赋能无人机救援的现实基础。
2021年《国家综合立体交通网规划纲要》首次将“低空经济”纳入国家交通发展体系，标志着低空空域从传统通航领域的附属概念，逐步上升为国家层面的战略资源[2]。此后政策密度显著提升，2023年低空经济进入国家战略性新兴产业序列，其产业规模、基础设施建设和制度体系均进入快速推进阶段。中国民航局预测显示(图1)，2025年我国低空经济市场规模预计将突破1.5万亿元，2035年有望进一步增长至3.5万亿元。在政策持续加码与需求快速增长的双重推动下，低空智联网逐渐成为支撑低空活动的关键基础设施。灾害频发背景下，无人机的通信保障、灾情监测、物资投送与多场景作业能力受到政策层面高度关注，《“十四五”国家应急体系规划》已将其纳入专业装备体系；2024年，《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》等政策，从生产、运营、飞行等多个环节明确了无人机的管理规范，为低空智联网与无人机协同参与应急救援提供了更加明晰的政策引导。
在国家层面持续强化低空经济战略部署的带动下，各地政府也开始主动布局、加速落地相关政策。以四川为例，2024年出台了《四川省人民政府办公厅关于促进低空经济发展的指导意见》，着重强调低空装备在森林草原火情监测、地质灾害排查和应急救援中的实战应用，提出建设航空应急救援基地体系[3]。从区域政策动态可以看出，低空智联网与无人机的应用已逐渐从单点试验迈向体系化建设，各地正结合自身需求探索差异化发展路径。
无人机应急救援关键技术发展是一个逐步演进且不断融合创新的过程。早期无人机主要承担空中侦察任务，依托轻便灵活的特点快速获取灾情信息，技术重点集中在飞行稳定性和基础图像传输。然而，随着灾难中通信基础设施受损，“信息孤岛”问题出现，无人机开始承担空中中继站和移动基站的角色，为救援现场恢复通信链路提供支持[4]。5G、6G和边缘计算技术的发展，使无人机能够在近源进行数据处理，显著降低时延并提升响应效率[5]。与此同时，利用多种传感器和外部数据源，无人机实现了多源感知数据的融合，大幅提高了灾害现场的态势感知能力[6]。当前最前沿的研究集中于集群无人机协作，通过任务分配、航迹规划和通信协同形成多平台协同作业体系，大幅提升救援覆盖度与效率[7]。未来，无人机应急救援将向自治化、智能化和系统化的方向发展，在通信链路、边缘计算和集群协作的共同作用下实现更高效的全域救援与信息共享。
目前，围绕低空智联网支撑无人机应急救援的研究与应用已进入快速扩展阶段，其技术能力和应用范围不断向多场景延伸，在实践中典型案例也积累得越来越多(表1、图2)。总体而言，无人机在应急救援体系中的功能正不断拓展，随着低空智联网技术日趋成熟，未来无人机将更加智能化和自动化，能够更好地适应复杂多变的应急环境。
随着低空基础设施的不断完善，低空智联网在感知、通信与协同控制等方面的优势不断强化无人机在应急救援中的能力边界。本文基于其体系结构，分析其在通信保障、物资投送、全域监测和多机协作四类典型应用场景中的赋能机制。
低空智联网通常是指在海拔1000米以下的空域内构建而成的智能化网络系统，结合传统民航通信、导航、监视技术与5G、智能感知、卫星定位、大数据等新一代信息技术，实现多协议互通、信息融合共享和业务流程标准化。其智能调度机制与多节点协同网络可保持指令传输的高可靠性与低时延，为整体系统的稳定运行提供坚实支撑[8]。
低空智联网体系通常由机载终端与基础设施层、数据与服务支撑层和应用系统层三个核心层次构成[9]，具体如图3所示。其中，机载终端与基础设施层由通信设备、传感器、雷达等组成，负责低空监测与数据采集；数据与服务支撑层通过通信感知和导航定位构建高速、低延迟的网络体系；应用系统层通过航线规划、冲突规避和任务调度，实现低空活动的智能化管理与运行保障。
无人机救援通常是指在自然灾害、事故灾难等应急场景下，利用搭载传感器、通信设备、救援物资等任务荷载的无人机，开展灾害监测、人员搜救、应急通信保障与物资投送等任务的技术应用体系[10]。其核心优势在于灵活机动、反应迅速和成本较低，能够穿越地形阻隔、交通中断等不利条件，为救援行动提供更高效率和更安全的作业方式。
相较传统救援方式，无人机具备响应快、机动性强、环境适应性高等优势，可在灾害发生后迅速抵达现场，并进入山区、坍塌建筑等难以到达区域开展精细侦察，有效降低救援力量直接暴露于危险中的概率，从而提升整体行动的安全性[11]。在此基础上，依托实时通信、数据共享和协同控制的网联无人机进一步拓展了传统无人机的作业边界，在任务协同、信息流通与作业效率上表现更为突出，因此在应急救援中的应用愈加广泛[12]。
从低空智联网的“通、监、导、气、算”五网协同能力出发，本文将其在无人机应急救援中的应用场景按赋能的方式划分为四类：一是以保障通信链路稳定为核心的通信保障场景；二是依托高精度导航技术的物资投送场景；三是以多源感知和数据处理为主要特征的全域监测场景；四是以实现集群化协同作业为目标的多机协作场景。
当地面基站因地震、山洪损毁，同时应急通信车辆又因道路受阻而无法抵达现场时，搭载应急通信设备的无人机可通过构建空中中继链路，扩展通信覆盖范围，形成具备一定韧性的三维通信网络，实现与指挥中心及救援力量间的语音、数据和视频实时交互[13-14]。这类任务对通信速率、续航、时延和覆盖能力要求较高。然而，随着任务规模扩大和环境复杂性增加，传统通信方式在带宽、时延和信号衰减等方面的瓶颈逐渐显现，尤其在多任务并发时易出现带宽不足、时延上升及区域性覆盖空洞，难以满足应急救援对链路可靠性的需求。
低空智联网在很大程度上弥补了上述不足。依托空天地一体化覆盖，其可在 0~3 000 m低空空域内提供较为连续、稳定的网络服务，显著提升链路可达性与覆盖完整性。在网络性能方面，以5G/5G-A为基础的低空智联网能够将通信时延降至毫秒级别[[15]，并提供最高10 Gb/s的数据速率[16]，以支持多路高清视频的并发传输。此外，5G通信技术通过更强的编码解码能力、调制方式与纠错算法，增强了通信链路的稳定性和抗干扰能力[17-18]。总体而言，低空智联网在覆盖、时延、带宽和稳定性方面的系统性增强，使其在灾害现场的通信保障能力显著提升。
在道路中断的山区、孤岛等传统交通难以抵达的场景中，无人机已成为应急物资投送的重要工具。执行任务前，无人机通常通过机载智能控制系统完成路径、速度和基准点规划，并依托高精度传感器和机器视觉技术实现无人机的自动航路飞行和精准着陆；必要时还可通过投放装置将药品、食物等物资定点投递[19]。然而，低空空域普遍存在建筑密集、气象多变、地形复杂以及信号环境不稳定等问题，导致传统依赖GPS的导航方式在弱信号区域误差可达20米，难以满足高精度物资投送的需求。
在低空智联网体系中，导航主要由GPS、北斗等卫星导航系统与惯性导航、视觉导航等技术协同构成。惯性导航具备自主、高动态等优势，能够满足高位置精度和高姿态精度，其误差通常小于10米或0.2°；当卫星信号遭遇遮挡或干扰时，可短期独立提供相对精确的导航数据，并在信号恢复后借助卫星定位校正累积误差；视觉导航则利用机载摄像设备识别环境特征实现相对定位，无需依赖外部信号[20-21]。通过多源融合导航结合各类技术优势，显著增强了复杂环境下导航系统的可靠性和精度。
在应急救援场景时，无人机常搭载多光谱相机、热成像仪设备等传感装置获取灾区温度分布和影像数据，为指挥人员提供态势研判依据。此类任务通常对无人机的数据传输与处理能力提出较高要求：一方面，需具备足够的传输速率，以保障高清视频及大容量数据的实时回传；另一方面，需具备一定的实时处理能力，以便快速完成对关键信息的提取与灾情评估。此外，为适应地形复杂、环境多变的救援条件，无人机还必须依托自主导航与高精度定位技术，确保监测数据的连续性与完整性。然而，在废墟、山地等遮挡严重的区域，传统无人机易出现信号衰减，导致局部监测缺失。同时，传统通信技术受限于宽带不足与时延偏高，在大规模数据传输时易出现滞后甚至丢包，难以满足灾害现场对实时性和稳定性的严格要求。
低空智联网技术的应用，有效地解决了传统无人机监测在带宽、时延与数据连续性等方面的问题。通过5G通信技术，无人机传输速率得到提高，保障了高清视频和其他数据的传输；高精度定位系统确保影像采集与空间位置信息同步，提高了数据完整性；无人机将所采集到的灾情数据实时上传至云端或地面分析平台，利用实时数据处理技术生成灾情评估、风险预警信息等，帮助指挥人员快速掌握现场态势[22]。多项技术的协同作用下，无人机监测的效率与精度均得到明显提升。
在大规模灾害救援任务中，多架无人机往往需要以集群方式协同开展作业。依托低空智联网，集群控制可将复杂任务拆分并同步执行，实现多机在同一空域内的有序协同与信息共享，显著提升救援效率[23]。因此，低空智联网对集群控制、数据处理及通信组网等关键技术提出了更高要求。相比之下，传统依赖自组网的集群受通信距离和环境干扰限制，且以局部感知为基础的分布式决策在高不确定场景下易出现响应滞后[24]。低空智联网通过提供最高10 Gb/s的数据速率和毫秒级时延，支持多源感知数据在集群内部的实时共享，显著提高了协同控制的响应速度与稳定性。广覆盖的空地一体化网络突破了传统自组网通信距离短、易受遮挡影响的限制，使无人机集群在城市、山区等复杂环境中仍能保持稳定互联。同时，依托低空智联网的边缘计算能力，集群可在毫秒级完成任务分配与资源调度[25]。总体而言，低空智联网大幅提升了无人机集群的通信稳定性与协作效率。
四类典型救援模式表明，无人机在灾害现场对通信、定位、感知与协同能力具有高度依赖，而这些能力的持续与规模化应用离不开低空智联网的技术体系支撑。因此，本文从通信、高精度导航、多源数据处理和集群协同控制方面系统分析其关键技术。
在无人机通信技术的相关研究中，为适应救援场景的多样化需求，学界与工程实践逐渐形成了多路径并行的技术体系。Wi-Fi适用于短距高速传输，4G/5G可提供较稳定的广域链路，而卫星通信在远海、山区等传统网络难以覆盖的区域具有明显优势[26]。低空智联网在此基础上融合卫星通信、5G移动通信和机载自组织网络，构建多层级通信架构，既扩大了低空通信覆盖范围，也提升了复杂环境下的可靠性与稳定性，为无人机在广域、多场景救援中的持续通信提供支撑。
在定位导航领域，传统卫星导航技术的定位精度通常为10~30米，可满足开阔平原地区的常规作业需求。但在城市建筑密集区或山区等灾害现场，这一精度往往不足，容易出现偏航甚至碰撞风险。近年来，随着网络级实时动态载波相位差分技术的应用，厘米级精度定位逐渐成为可能，从而突破了传统技术的精度局限[27]。如图4所示，通过高精度定位技术结合惯性导航与自主避障技术，无人机能够在复杂环境下实现更为精确的定位与自主飞行。
在应急救援任务中，无人机通常可搭载高清摄像设备、热成像传感器等多种感知装置，可对灾害现场开展实时动态的监测和数据采集。通过影像预处理、空中三角测量、三维建模等数据处理技术，并结合AI技术进行分析，可生成相对全面的灾情评估结果，从而为救援人员迅速掌握灾区实时情况提供技术支持[28]。
随着边缘计算、云计算与智联网技术的迅猛发展，无人机集群的数据处理和智能决策能力得到了显著提升。依托异构网络互联与多源信息融合技术，多架无人机可在同一空域实现有序协同作业，有效规避冲突，形成系统化“整体作战”能力。无人机集群编队控制策略依据其协同结构、算法设计、建模方式及演进过程，可以划分为传统协同控制方法和智能协同控制方法两大类[29]。传统协同控制方法主要基于预设的控制规则和固定的通信拓扑结构，适用于较为简单的集群作业场景；智能协同控制方法则引入了AI技术，能够根据环境变化和任务需求动态调整协同策略，具有更强的适应性和灵活性。
随着无人机在通信保障、灾情监测与物资投送等任务中的深入应用，其在应急救援体系中的战略地位愈加凸显。但要实现规模化、体系化运行，还需制度、技术和协同机制的系统支撑。基于此，本文从管理制度、技术体系与企业协同三个方面探讨相应的政策保障机制。
无人机在应急救援领域的规模化应用，需依赖完善、高效的应急救援体系作为制度保障。当前，我国在无人机应急救援方面的实施细则尚不健全，低空飞行审批流程仍较为复杂，影响实际响应效率。为此，应系统推进无人机应急救援管理机制的优化。具体而言，可针对应急救援无人机设立“先飞行后补批”的快速审批通道，提高救援响应速度。与此同时，应建立健全的空域动态管理机制，根据任务需求及时调整空域配置，保障无人机在关键时段和重点区域顺利作业。此外，需加强与多部门的沟通协调，建立空域协同管理机制，明确职责分工，完善协同规则和信息共享机制，避免管理交叉与责任不清等问题。
为适应复杂环境下的应急救援需求，需持续推进无人机及低空智联网技术的迭代升级。在国家层面，应推动专项资金的设立工作，重点支持融合低空智联网的无人机应急救援技术研发，推动产学研协同攻关。同时，应制定统一的技术标准体系，明确设备性能指标、数据接口规范等技术参数，避免因区域发展不均衡导致基础设施兼容性问题。
在专业人才培养方面，应加强学科建设与职业教育双轮驱动。高校需根据行业发展趋势优化无人机相关专业课程设置。针对在职人员，需定期举办职业培训和应急训练，提升其专业技能水平。此外，应完善人才引进与激励政策，吸引具备先进理念和创新能力的人才，为低空智联网赋能无人机应急救援提供智力支持。
各企业应当加强合作，构建“需求—制造—应用”高效对接的创新链条。无人机企业可依据救援需求开展定制化研发，应急部门参与测试与反馈，共同提升装备性能。同时，应推动建立涵盖科研机构、企业和技术服务商的知识共享平台，促进技术交流与成果转化，激励科研机构以及企业将前沿技术应用于实际生产场景，并在技术转移的过程中保障其公平性与透明性[30]。此外，应当构建低空应急资源共享平台，整合闲置的无人机、通信设备等资源，提升统筹调度能力，在灾害发生时实现快速响应和高效配置。在制度、技术和协同体系不断完善的推动下，低空智联网显著强化了无人机在通信、投送、监测与协作场景中的应用能力。图5以可视化方式展示了各类应用模式的结构逻辑及其内在互动，为理解无人机应急救援体系的整体运行提供了更加直观的参考。
低空智联网在通信保障、物资投送、全域监测和多机协作四个场景中的应用表明，其为提升无人机系统的应急救援能力提供了关键支撑。通过稳定通信链路、精准导航、实时感知处理和集群协同，无人机能够更高效地完成任务，显著减少救援人员直接暴露于危险环境的风险。
尽管无人机在应急救援应用中的优势已得到充分体现，但其大规模化、体系化应用仍受到相关制度尚未完备、关键技术基础薄弱与协同机制不足等因素的制约。因此，亟需建设更加完备的应急救援体系框架，从制度层面优化空域管理与审批流程，从技术层面加强核心技术攻关与装备性能提升，在组织层面完善人才培养体系与多方协作机制。多维度协同推进，方能实现低空智联网赋能无人机应急救援整体效能的提升。
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如您需要引用本文，参考文献写法为：刘晓倩, 周紫涵, 朱文祥, 等. 低空智联网赋能无人机应急救援应用模式及政策保障机制[J]. 信息通信技术, 2025, 19(06):53-60
