低空经济数据共享平台架构设计

1 低空经济数据共享平台的研究背景

近年来，低空经济在全球范围内呈现快速增长趋势，无人机物流、城市空中交通（UAM）、低空遥感监测等新兴业态不断涌现。这些应用场景高度依赖实时、精准的数据交换，例如空域状态、气象信息、飞行器动态等。然而，现有数据管理方式多为分散式存储，缺乏统一的共享机制，导致跨部门、跨企业协作效率低下。构建低空经济数据共享平台，能够整合多方数据资源，优化低空资源配置，提升行业运行效率，同时为监管机构提供决策支持。此外，数据共享还能促进技术创新，例如基于大数据分析的智能航线规划、风险预警等，进一步推动低空经济的可持续发展。

2 低空经济数据共享平台总体架构分层设计

2.1 基础设施层

基础设施层是平台运行的物理与技术基础，采用“云 - 边 - 端”三级协同计算架构。云端中心负责海量数据的集中处理与存储，支持高并发访问和复杂分析任务；边缘节点部署于低空设施（如无人机基站、地面控制站），实现数据实时预处理与本地化响应，减少云端负载和传输延迟；终端设备涵盖无人机、传感器等，完成原始数据采集与初步过滤。5G/6G 网络提供高带宽、低时延的通信保障，确保飞行状态、空域信息等关键数据的即时传输。同时，北斗 /GNSS 高精度定位系统为低空飞行器提供厘米级定位服务，支撑航线规划、避障导航等核心功能。三者协同构建了高效、稳定的底层支撑环境，满足低空经济对实时性与可靠性的严苛需求。

2.2 数据资源层

数据资源层聚焦多源异构数据的整合与规范化管理。通过适配不同设备协议，该层兼容飞行器轨迹、气象监测、空域管制等结构化与非结构化数据，解决数据来源复杂、格式不一的问题。分布式存储技术（如Hadoop、对象存储）将数据按类型与访问频率分层存储，兼顾性能与成本。数据湖仓一体化设计打破传统数据湖与数据仓库的界限，原始数据直接入湖保留细节，经清洗、标注后按业务需求入仓，形成“湖内自由探索、仓内高效应用”的双模架构。这一模式既支持灵活的数据挖掘，又能快速响应物流调度、应急指挥等场景的即时分析需求，为上层服务提供高质量数据资源。

2.3 服务支撑层

服务支撑层是平台能力开放的核心枢纽。API 网关对外提供统一接口服务，通过流量控制、身份鉴权等机制保障接口安全，同时支持第三方系统快速接入。数据治理引擎内置元数据管理、质量评估、血缘追踪等功能，确保数据从采集到应用全流程可追溯、可管控。AI 分析模型库集成飞行风险预测、空域冲突检测等预训练模型，结合联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下实现跨域模型优化。

2.4 应用接入层

应用接入层面向不同行业提供标准化服务入口。针对物流领域，开放无人机运单管理、仓储联动接口；安防场景支持重点区域监控、异常行为识别接口；测绘行业可调用高精度地图生成、三维建模等工具链。开发者门户则提供 SDK、文档中心与沙箱环境，降低第三方开发门槛。例如，中小型企业可通过沙箱模拟低空配送流程，验证算法后再接入真实数据。该层通过灵活的接口组合与权限分级，满足从政府监管到商业运营的多样化需求，同时鼓励生态共建，避免重复开发。

2.5 安全与管理体系

安全与管理体系贯穿架构各层，保障数据全生命周期安全。零信任框架采用持续身份验证与微隔离策略，默认不信任任何内部或外部请求，防止越权访问。动态权限管理根据用户角色、场景风险实时调整数据访问范围，例如临时任务中飞行器仅能获取限定空域信息。区块链技术用于关键操作存证，如飞行审批记录、数据共享合约等，通过多节点共识确保信息不可篡改，为事后审计提供可信依据。

3 关键技术实现

3.1 多源异构数据融合技术

低空经济涉及无人机、气象传感器、空域管制系统等多源设备，其数据格式、采集频率及语义定义差异显著。为实现高效融合，需构建统一的数据描述框架，通过元数据标注与语义映射技术，将结构化数据（如飞行轨迹）、半结构化数据（如气象报告）和非结构化数据（如遥感图像）转换为标准化格式。针对实时性要求，采用流批一体处理引擎，对动态数据（如飞行状态）进行窗口化聚合，静态数据（如地理信息）则通过增量更新机制同步。此外，引入知识图谱技术关联多维度数据，例如将无人机

ID、空域管制规则与气象预警动态绑定，支持跨域数据的语义级检索与推理，为上层应用提供连贯的信息视图。

3.2 高并发实时处理技术

低空场景下，海量终端设备同时产生数据流（如万架无人机的位置上报），传统集中式架构难以满足毫秒级响应需求。基于分布式消息队列（如Kafka）与流式计算框架（如 Flink ），构建分层处理流水线：边缘节点优先完成数据过滤与本地计算（如碰撞预警），云端集群则负责全局状态聚合与复杂分析（如空域流量预测）。通过资源弹性调度算法，动态分配计算节点以应对流量峰值，例如在物流高峰期自动扩展数据处理实例。同时，采用列式存储与内存计算优化实时查询性能，确保飞行许可审批、应急指令下发等关键业务在百毫秒内完成响应。

3.3 安全可信共享机制

数据共享面临隐私泄露与权属争议双重挑战。在数据分级分类基础上，设计“可用不可见”的共享模式：通过联邦学习支持多方联合建模，原始数据保留在本地，仅交换加密后的模型参数；针对必须流通的数据，采用属性基加密（ABE）技术，实现细粒度访问控制（如仅授权物流企业查看特定空域信息）。区块链技术用于存证数据流转全流程，包括提供方身份、使用方权限及操作时间戳，确保争议可追溯。此外，引入可信执行环境（TEE）处理敏感计算任务（如飞行器身份核验），隔离硬件级安全区域，防止恶意攻击者窃取关键信息。

3.4 空域数字孪生技术

空域数字孪生通过三维建模与实时数据驱动，构建虚拟低空环境镜像。利用 GIS、点云数据与气象模型生成高精度空域底图，集成无人机动态、管制规则等实时信息，形成“物理 - 虚拟”双向映射。该孪生体支持多维度仿真推演，例如模拟极端天气对航线的影响，或预测城市空中交通（UAM）的拥堵热点。通过强化学习算法，可在虚拟环境中训练自主避障、协同调度等智能策略，验证后再部署至物理系统。此外，孪生平台提供可视化交互界面，帮助监管机构动态调整空域划分，优化低空资源利用效率，并为公众提供空中态势感知服务。

4 结束语

本文提出的低空经济数据共享平台架构，通过分层设计和关键技术突破，有效解决了当前低空数据管理中的碎片化和安全性问题。平台不仅实现了多源数据的融合与高效处理，还通过数字孪生等技术手段提升了空域管理的智能化水平。未来，随着 5G/6G、人工智能等技术的进一步发展，平台功能将不断完善，应用场景也将持续拓展。

参考文献：

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