2025智慧城市低空应用人工智能安全白皮书.docx

智慧城市低空应用
人工智能安全白皮书

目录
1. 智慧城市低空应用背景概述 1
1.1. 智慧城市低空应用发展态势 1
1.2. 智慧城市低空应用海外发展 2
1.3. 人工智能推动低空应用落地 3
1.4. 低空应用网信安全发展现状 4
2. AI+智慧城市低空应用全景洞察 9
2.1. 智慧城市低空应用建设意义 9
2.2. 智慧城市低空域智能应用 9
3. AI 时代低空应用安全风险 13
3.1. AI 引入带来的安全风险 13
3.2. 低空应用自身智能安全需求 18
4. 中国移动 AI+智慧城市低空应用安全体系框架 21
4.1. 总体目标 21
4.2. 智慧城市低空应用 AI 技术风险防范 22
4.3. AI 赋能智慧城市低空应用安全 22
4.4. 智慧城市低空应用六大要素 22
5. 智慧城市低空应用 AI 风险防范方案 25
5.1. 智慧城市低空应用 AI 模型算法安全 25
5.2. 智慧城市低空应用 AI 数据要素安全 27
5.3. 智慧城市低空应用 AI 业务服务安全 28
5.4. 智慧城市低空应用 AI 平台能力安全 29
5.5. 智慧城市低空应用 AI 运营合规安全 30

6. AI 赋能低空应用安全解决方案 34
6.1. 智慧城市低空应用安全总体架构 34
6.2. 智慧城市低空应用装备体系安全 34
6.3. 智慧城市低空应用电磁频谱安全 37
6.4. 智慧城市低空应用网络体系安全 38
6.5. 智慧城市低空应用数据周期安全 40
7. AI+智慧城市低空应用安全展望 46
7.1. AI 让智慧城市低空应用更安全 46
7.2. 安全让智慧城市低空应用更智能 47
附录. 智慧城市低空应用安全参考案例 49
一、低空应用 AI 安全风险防范案例 49
二、AI 赋能低空应用安全案例 52

发布单位：中国移动通信集团有限公司

编制单位：中国移动集团网络与信息安全管理部
中移雄安信息通信科技有限公司
中移（上海）信息通信科技有限公司
中国移动（成都）产业研究院
中国移动通信集团安徽有限公司
北京启明星辰信息安全技术有限公司
成都思维世纪科技有限责任公司
上海嘉韦思信息技术有限公司
北京东方通网信科技有限公司
远江盛邦安全科技集团股份有限公司
泓识智汇(北京)科技有限公司

参编人员：王昀、喻伟、张峰、江为强、盛春晓、苏郁、孙丽娅、姚飞、李 子晔、王光涛、于依明、闫少维、周剑、谷田田、路骁虎、唐双林、孙海涛、 王君诚、郭中元、黄静、赵威、安宝宇、于乐、牛锐、何梦靖、张愉菲、郭 运丰、马禹昇、傅军、祁文博、徐嘉伟、黄琴、于朝翔、梅硕、王晓周、王 馨裕、舒首衡、钟志成、吴志辉、高志欢、何升文、王鹏、刘昱海、江中立、 魏天宇、黄震中、谢学勤、刘超、农豪、郑重、王立业、缪晓军、李征、姚 正宁、程赟、郎琨、史景

1. 智慧城市低空应用背景概述

1.1.智慧城市低空应用发展态势

2021 年 2 月，中共中央，国务院印发《国家综合立体交通网规划纲要》， 提出“发展交通运输平台经济，枢纽经济，通道经济，低空经济 ”。这是“低 空经济 ”概念首次写入国家规划，标志着低空经济成为“十四五 ”时期新兴 经济发展路径。2025 年政府工作报告中明确提出，推动低空经济等新兴产业 安全健康发展，打造宜居、韧性、智慧城市。低空应用作为加速低空经济发 展的载体，成为智慧城市建设中最重要的一环。根据中国民航局预测，预计 到今年，我国低空应用市场规模将达到 1.5 万亿元，到 2035 年有望达到 3.5 万亿元。今年正是低空经济腾飞发展的关键一年。
低空应用是实现低空经济的关键手段和具体实践，通过在物流配送、旅 游观光、农林植保、应急救援等多样化场景的应用，推动低空领域的资源开 发、产业发展和经济增长，而低空经济则是基于低空应用发展形成的涵盖生 产、服务、消费等环节的综合性经济形态，为低空应用提供市场需求和发展 方向，二者相互依存、协同促进。
低空应用的发展将有助于完善正在快速建构的智慧城市精细化场景，从 而为 AI 驱动下的城市规划和设计提供更加扎实全面的数字基础。中国移动早 早布局低空应用，2024 中国移动全球合作伙伴大会上中国移动总经理何彪强 调，中国移动将大力实施“AI+行动 ”计划，通过 AI 赋能低空技术革命性突破、

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生产要素创新性配置，全面构建低空能力体系、加速低空场景创新、推动低 空生态构建，助推我国低空经济展翅翱翔、行稳致远。
中国移动以“三新六化 ”（网联化、智能化的“新 ”低空装备，融合化、 数字化的“新 ”低空设施，无人化、精效化的“新 ”低空场景）为引领，正 在全面实施“一十百 ”行动，释放低空应用发展潜力。打造一个低空综合运 营平台、十大低空应用典型场景、百个低空示范标杆。推动低空应用规模复 制，加速低空经济融入千行百业、服务千家万户。通过政策支持和技术创新， 低空经济将为智慧城市建设注入新的活力，实现城市与数字融合发展的美好 愿景。
1.2.智慧城市低空应用海外发展

美国在通用航空、无人机运输、城市空中交通等领域处于领先地位。拥 有超5000 个通用航空机场，在册航空器数量稳定保持在20 万架以上，飞行 员数量突破 80 万人，对 GDP 的贡献率超 0.5%；拥有强大的科研实力，政府 和企业每年投入大量资金开展技术研发，众多高校和科研机构为技术创新提 供支持；在产业应用方面，多数城市已开展通用航空旅游业务，超 5000 架直 升机和固定翼飞机参与其中。
日本明确 2025 年和 2030 年发展目标，包括启动先进空中交通服务、实 现电动垂直起降飞行器空中出租车和重型货运无人机业务的全面商业化。本 田、丰田等企业积极参与电动垂直起降飞行器研发。在应用场景拓展上， 日

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本不仅在石油海上平台飞行、港口直升机引航等工业领域开展广泛应用，还 在观光娱乐、医疗救护、山区搜救等民生领域进行积极探索。
欧盟着力丰富应用场景。围绕机场运营、空中交通服务、空中交通管理 和航空基础设施四大领域进行布局。德国聚焦工业和物流应用，通过严格的 空中管制法律引导，鼓励相关公司开发空中出租车、载人飞行器等产品。欧 盟还通过“地平线 2020 ”和“地平线欧洲 ”两期计划，孵化出多个城市空中 交通项目和企业，为电动垂直起降飞行器产业发展提供全方位支持。
国际标准：ETSIEN303645《Cyber Security for Consumer Internet of Things : Baseline Requirements》是由欧洲电信标准化协会（ETSI）发布的一项关于消 费类物联网（IoT）设备网络安全的通用标准， 旨在为物联网设备制造商提供 基本安全要求，保护用户隐私和数据安全；ISO/IEC22460：该系列标准旨在规 范无人机（UAS）执照和安全模组的设计，考虑了较高的安全性；
DO-326A/ED-202A：由 RTCA（美国航空无线电技术委员会）和 EUROCAE10（欧 洲民用航空设备组织）同步制定的航空安全标准，全称均为《Airworthiness Security Process Specification》（适航安全流程规范），是航空领域首个针对 机载系统安全的权威标准集。
1.3.人工智能推动低空应用落地

在低空应用领域，AI 通过技术创新重构数据链与决策链，成为核心驱动 力。数据采集环节，智能终端搭载多模态传感器实现全域动态感知，构建低

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空环境数字孪生模型，为精细化管理提供数据基底。算法层面，轻量化模型 与边缘计算结合实现实时目标识别，低空定位和路径规划技术解决复杂环境 导航难题，零样本学习赋予系统未知场景适应能力，全面提升低空作业的智 能性与安全性。空域管理中，分布式调度算法与数字孪生技术融合，支持千 架级无人机集群的动态路径规划与冲突规避，将传统调度的分钟级延迟压缩 至毫秒级，实现空域资源的高效配置。
AI 技术结合低空应用本质是通过“感知-处理-决策 ”全链条智能化，解决 低空环境复杂、调度难度大等痛点，推动低空应用从人工经验驱动转向数据 智能驱动，为物流、巡检、文旅等业态的规模化发展奠定技术基础，加速其 从概念验证迈向产业化落地。
1.4.低空应用网信安全发展现状

1.4.1.低空应用网信安全制度发展

在智慧城市低空应用网信安全领域，法律法规体系正逐步完善。从国家 层面看，《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》和 《中华人民共和国个人信息保护法》构建起基础法律框架。工信部先后提出 《民用无人驾驶航空器无线电管理办法》、《民用无人驾驶航空器系统安全 管理要求》从行业上规范了低空应用的网信安全。2025 年 3 月民航局发布的 《民航数据管理办法（试行）》《民航数据共享管理办法（试行）》，则直

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接针对低空数据安全与共享进行规范。此外，一系列民航数据治理标准，如 民航局 2025 年 7 月 18 日发布的《民航领域数据分类分级要求》（MH/T 3039 - 2025），与部门规章相呼应，共同推动着智慧城市低空域数据安全法律法规 朝着更细致、更具针对性的方向发展，以适应低空经济快速发展的需求，保 障低空应用安全与合规使用。
类别
名称
法规规章
《中华人民共和国数据安全法》
法规规章
《中华人民共和国网络安全法》
法规规章
《中华人民共和国个人信息保护法》
法规规章
《关键信息基础设施安全保护条例》
法规规章
政务信息资源共享管理暂行办法
法规规章
网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法
法规规章
民航数据管理办法 (试行)
法规规章
工业和信息化领域数据安全管理办法 (试行)
法规规章
民航数据共享管理办法 (试行)
法规规章
民用无人驾驶航空器无线电管理暂行办法
国内标准
民用无人驾驶航空器系统安全要求 GB 42950 - 2023
国内标准
信息安全技术 网络安全等级保护实施指南GB/T 25058 - 2019
国内标准
个人信息安全规范 GB/T 35273 - 2020
国内标准
智慧民航数据治理规范 框架与管理机制MH/T 5054 - 2021
国内标准
智慧民航数据治理规范 数据架构MH/T 5055 - 2021
国内标准
智慧民航数据治理规范 数据质量 MH/T 5056 - 2021
国内标准
智慧民航数据治理规范 数据安全 MH/T 5057 - 2021
国内标准
智慧民航数据治理规范 数据服务 MH/T 5058 - 2021
国内标准
智慧民航数据治理规范 数据共享 MH/T 5066 - 2023

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国内标准
智慧民航数据治理规范 数据治理技术 MH/T 5067 - 2023
国内标准
民航领域数据分类分级要求 MH/T 3039 - 2025
国际标准
ISO/IEC 22460 - 2《卡及身份识别安全设备 - ISO 无人机执照和无人机 安全模组 - 第 2 部分：无人机安全模组》
国际标准
ISO/IEC 27001 信息安全管理系统
国际标准
ISO/IEC 27032《网络安全框架》
国际标准
ISO/IEC 15408 (通用安全标准 - 共同准则)
国际标准
EUROCAE ED - 12C/DO - 178C (航空软件安全标准)
国际标准
ICAO UAS Security Manual (无人驾驶航空系统安全手册)
表 1 低空应用网络与数据安全相关适用法律法规及规范性文件

1.4.2.低空应用人工智能安全现状

近年来，新技术在航空领域的广泛融合，为低空应用注入了前所未有的 活力与动能。其中人工智能的结合，进一步推动了低空应用的智能化与自动 化。
通过集成先进的传感器、导航系统和人工智能技术，智能航空系统能够 实现飞行器的自动起飞、巡航和降落，大大提高了低空应用的运营效率。智 能低空系统还能实时监测飞行器的状态，及时发现并处理潜在的安全隐患， 从而确保低空经济的稳定运行。图像识别与视频监控结合人工智能技术后， 可实现农业场景下的虫害病灾监测、应急场景下的水火风电监控、旅游场景 下的人员密集度调拨等效果。大范围无人机编排，可通过人工智能实现集群 整队管理效果。

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人工智能带来低空领域大幅发展的同时，技术带来的负面影响也逐渐体 现。因低空域飞行和模式识别大量依靠算法和数据，低空应用中的决策一旦 出现问题，可能带来极坏的社会影响，影响智慧城市的公信力，甚至可能波 及各行业，导致社会安全、法律责任、道德困境或舆论的负面影响出现，如 低空飞行器坠落、人员救援失败、应急救火防洪判断错误等。因此加强低空 应用人工智能的安全将是本白皮书一大课题。
1.4.3.人工智能赋能低空安全进展

低空应用的发展依赖于高效、智能、可靠的信息基础设施，而网络与数 据安全则是保障低空飞行器安全、高效运行的关键要素。由低空产业联盟主 导发布的《低空智能网联体系参考架构（2024 版）》中提出的“五方三层两 体系 ”架构，强调了构建一个全面安全体系的必要性。

图 1 低空智能网联体系参考架构

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当前低空应用安全现状呈现风险复杂与防护体系初步构建并存的特点： 一是装备体系安全，包括低空载具、物理基础设施等，需要智能化、 自动化 确保空域安全，并保障人工智能底座供应链安全。二是网络数据安全，使用 人工智能手段降低低空应用中网络攻击威胁，保证数据全生命周期安全。三 是电磁频谱安全，电磁频谱安全是确保低空网联体系通信稳定与可靠的核心 部分，通过人工智能动态管理优化分配，跳频扩频提升抗干扰能力，加密保 护通信安全。

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2. AI+智慧城市低空应用全景洞察

2.1.智慧城市低空应用建设意义

智慧城市低空应用的建设为人们拓展对城市的认知、革新经营和治理理 念带来了全新的视角。智慧城市建设面临城市形象和特征重塑的新挑战，增 强现实、数字场所营造等人工智能手段可以为打造新的城市形象赋能，丰富 人们对城市的体验。AI 赋能低空应用，通过低空设备对建筑物和基础设施进 行智能检测，极大地提升了城市建设的健康管理水平。随着科学技术的不断 进步，AI 和低空域的应用场景更加多样，发展低空经济是经济增长的新引擎， 为智慧城市建设提供强有力的技术保障和发展动力。
2.2.智慧城市低空域智能应用

2.2.1.智慧管理交通运输

人工智能赋能低空经济在推进智慧城乡交通方面发挥了重要作用，尤其 是有人和无人机在空中交通和空中通勤领域的应用。在深圳，低空经济已初 具规模。深圳市坪山区率先出台了直升机固定航线的补贴政策，鼓励市民和 企业职员乘坐直升机空中通勤。这一政策不仅使得消费者承担的空中通勤费 用大幅下降，还大大提高了出行效率。截至 2023 年底，深圳的低空航线已飞 行近 300 架次，乘机人数累计超过 1300 人次，展示了空中交通的潜在应用前 景。据报道，从高铁深圳北站乘直升机到达深圳湾仅需要 8 分钟，比地面交

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通节省了至少80%的时间成本。

2.2.2.城市道路智能监测

AI 与无人机技术深度融合，为道路桥梁健康监测带来全新解决方案。无 人机凭借灵活机动的优势，搭载高清相机、红外相机及激光扫描仪等设备，
可对道路桥梁进行全方位、无死角巡检，快速采集高分辨率图像与视频数据 并实时回传。AI 图像识别技术将回传数据与工程设计施工图、传感器监测数 据进行对比分析，能精准定位路面裂缝、腐蚀、锈蚀等结构损伤和老化问题。 同时，AI 通过大数据分析，整合结构设计图纸数据、 日常监测数据以及关键 参数敏感性分析数据，代入基于断裂力学的疲劳损伤容限计算软件，科学预 测道路桥梁管道结构的疲劳寿命与日历寿命，评估剩余寿命。这一技术显著 提升了桥梁检测的效率与准确性，可提前预警潜在安全隐患，助力工程部门 及时制定养护维修方案，为路管桥安全运行和科学决策提供坚实的数据支撑。
2.2.3.智慧农业管理应用

农业无人机作为专为农业设计的无人驾驶飞行器，配备摄像头、激光雷 达、多光谱传感器等设备，可采集农作物、土壤等关键数据，是推进农业机 械化的重要智能工具，在政策利好下其技术水平与市场规模持续提升，加速 了普及应用。当前，其应用病虫害防控、播撒作业、长势监测等多元场景：
通过多光谱巡田生成地块数字高程模型，助力平整土地；利用 AI 模型识别病

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虫害并生成点喷处方图，实现精准施药以减少农药用量；同步监测作物长势 并变量喷施营养液，提升农业生产精准度。此外，无人机航测与大数据分析 结合，可高密度采集田间图像并智能评估作物状态，为田间管理提供数据支 撑。未来，农业无人机将与感应器、大数据深度融合，构建涵盖土壤、作物、 气候等信息的“农业地图 ”，形成全流程智慧化解决方案，如新疆棉花产业 中无人机巡田、智能灌溉等技术已催生高效绿色生产模式，彰显其在赋能智 慧农业、推进乡村振兴中通过技术融合介入农业全链条的巨大潜力。
2.2.4.城市应急智能保障

在应急保障领域，无人机凭借其独特的技术优势与灵活机动性，成为应 急救援和城市安全保障的重要支撑力量。在应急救援场景中，无人机可搭载 高亮度照明设备与红外热成像系统，在夜间或复杂环境中快速定位受困人员， 构建立体照明与生命探测网络，其搭载的空中通讯中继模块还能通过 5G 或卫 星通信技术搭建临时信号覆盖区，解决灾区通讯中断难题，如 2023 年京津冀 洪灾中，无人机集群通过夜间照明侦查与双向语音通讯，协助转移受困群众 超 2000 人，显著提升救援效率；面对城市安全保障方面，高空灭火、高危区 域搜救等任务，无人机可携带灭火药剂、救援物资实施精准投放，替代人工 完成高危作业。从应急救援的空中生命通道到城市安全保障，无人机正以技 术创新持续拓展智慧城市的应用边界，成为守护智慧城市的关键力量。

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2.2.5.智能低空城市旅游

低空经济在旅游领域的创新应用正通过立体化、智能化的场景构建，为 文旅产业注入全新活力。依托通用航空与无人机技术发展，各地纷纷开发低 空观光、体验飞行等项目，让游客以“上帝视角 ”俯瞰自然景观与城市风貌， 从高空领略山川河流的壮丽轮廓或都市地标的立体美学，这种差异化体验有 效满足了游客对高品质旅游的多元需求。无人机技术的融入进一步拓展了低 空旅游的服务维度，其不仅能为景区提供实时监测、安全预警等管理支持，
更能通过编队光影表演、空中导览等形式打造沉浸式夜游场景，以科技赋能 重构昼夜间旅游生态。未来，随着空天地一体化网络覆盖与智能技术深化应 用，低空旅游有望与数字孪生、VR 体验等融合，成为拉动文旅消费、促进区 域经济发展的重要增长极。

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3. AI 时代低空应用安全风险

3.1.AI 引入带来的安全风险

目前，智慧城市低空域领域整合多种人工智能技术，提供低空物流配送、 空中交通管理、城市环境监测等服务能力。随着人工智能技术快速发展，其 伴生的安全风险日趋严峻，主要风险涉及智慧城市低空域模型算法、数据要 素、AI 服务、AI 平台和 AI 运营等多个方面。
3.1.1.智慧城市低空应用模型算法风险

（1）城市模型低空域算法偏见和歧视风险

在智慧城市低空域建设中，AI 模型训练数据若存在偏差，会导致算法在 决策时产生不公平倾向。例如在低空物流配送路线规划中，若训练数据对特 定区域的地理、交通信息覆盖不足，模型可能减少该区域配送频次，造成资 源分配不均；在城市空中交通管理的飞行权限审批中，含有偏见的数据可能 使模型对部分企业或机型产生不合理的限制，影响行业公平竞争。
（2）城市模型低空域算法伦理和法律风险

AI 技术在处理低空域数据时，极易引发伦理与法律问题。例如在采集飞 行器运行数据、人员轨迹数据过程中，若过度使用个人信息且未获授权，将 违反《中华人民共和国个人信息保护法》；当 AI 模型决策导致低空飞行器事 故，造成人员伤亡或财产损失时，责任界定模糊，可能引发法律纠纷；此外，

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若 AI 系统为追求效率，在紧急情况下优先保障特定群体权益，也会触及伦理 道德层面的争议。
（3）城市模型低空域算法不可解释性风险

智慧城市低空域的 AI 模型多为复杂“黑箱 ”结构，其决策逻辑难以解释。 例如在低空交通流量预测与调度模型中，若模型给出错误的飞行路线调整建 议，因无法追溯决策依据，难以快速定位问题、优化模型；在低空环境监测 预警中，不可解释的模型输出可能导致错误处置，延误风险应对，损害公众 利益，也削弱了政府部门对 AI 决策的信任与监管能力。
（4）城市模型低空域算法被逆向篡改风险

智慧城市低空经济对外开放大量公共服务接 口，恶意攻击者可通过分析 接口调用数据、逆向工程等手段，破解 AI 模型内部逻辑。例如针对低空无人 机调度模型，攻击者获取算法结构后，可注入恶意指令，导致飞行器航线混 乱、碰撞或泄露敏感飞行数据；通过攻击公共服务接 口，还可能窃取模型知 识产权，影响企业核心竞争力与行业健康发展。
（5）城市模型低空域算法对抗样本攻击风险

随着智慧城市低空域中 AI 模型的广泛部署，模型面临的对抗样本攻击风 险日益突出。攻击者可通过在输入数据中注入细微扰动，误导 AI 模型输出错 误结果。例如，在低空飞行器目标识别与避障系统中，攻击者可对地面标识 或飞行目标图像进行像素级篡改，使模型误判障碍物类型或位置，诱导飞行

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器偏离安全航线；在低空监测与安防场景中，对抗样本可能使 AI 系统无法正 确识别违规飞行器或异常行为，导致安全监管失效。此类攻击往往难以通过 传统检测手段识别，对低空域 AI 系统的安全性、鲁棒性与可信度构成严重威 胁。
3.1.2.智慧城市低空应用数据要素风险

（1）智慧城市低空域训练数据异常风险

AI 模型训练数据若存在噪声、错误标签或离群点，将严重影响模型准确 性。例如用于低空飞行器故障预测的训练数据中，传感器误报数据未被清洗， 会使模型误判正常设备为故障状态，干扰维修计划；在低空物流配送路径优 化模型中，异常的交通流量数据可能导致规划出不合理的高耗能、低效率路 线。
（2）智慧城市低空域数据投毒污染风险

由于大量训练数据来自公开渠道，恶意攻击者可篡改关键数据实施投毒 攻击。例如修改公开的低空气象数据，误导 AI 模型生成错误的飞行安全评估， 导致飞行器在恶劣天气下冒险作业；向飞行器历史事故数据中注入虚假信息， 使安全预警模型产生误判，增加事故隐患。
3.1.3.智慧城市低空应用 AI 服务风险

（1）城市服务低空域输出内容偏差风险

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AI 服务输出偏差会直接影响城市低空域运行效率与安全。例如低空交通 智能咨询服务因数据偏见或模型缺陷，向用户提供错误的禁飞区域信息，导 致飞行器违规飞行；在低空物流客服场景中，智能问答机器人给出错误的配 送时间或路线，降低企业服务质量与用户信任度。
（2）城市服务低空域异常调用安全风险

攻击者利用 AI 技术发起异常调用攻击，威胁低空域服务稳定。通过 AI 批 量生成虚假飞行计划请求，可耗尽服务器资源，导致空中交通管制系统瘫痪； 利用 AI 绕过身份认证，非法访问低空物流调度平台，篡改配送任务，造成货 物丢失或延误；传统 DDoS 攻击、漏洞利用等手段，也会使低空域服务中断， 影响城市物资供应与应急响应能力。
3.1.4.智慧城市低空应用 AI 平台风险

（1）智慧城市低空域算力恶意消耗风险

外部攻击者通过自动化脚本发起大量无效飞行模拟计算请求，抢占 AI 平 台算力资源，使正常的飞行器调度、航线规划任务无法及时处理；内部人员 因任务分配不当、无节制占用算力进行非必要模型训练，也会导致关键业务 响应延迟，影响低空域服务效率与安全性。
（2）智慧城市低空域供应链安全性风险

智慧城市低空域 AI 平台依赖的芯片、云计算服务等核心技术，部分来自 境外供应商。国际形势变化或技术封锁可能导致供应链中断，影响平台算力

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供给；境外供应商提供的组件若存在后门或安全漏洞，攻击者可借此入侵平 台，窃取飞行器控制指令、敏感业务数据，威胁城市低空域安全与国家安全。
3.1.5.智慧城市低空应用 AI 运营风险

（1）法律遵从风险

低空域领域 AI 应用涉及航空法规、数据安全法、知识产权法等多领域法 律。 目前，AI 决策责任归属、数据跨境流动规则等法律界定模糊，例如 AI 控 制的飞行器造成事故时，开发者、运营商、数据提供者的责任划分不明确，
亟待完善相关法律体系。

（2）运营管理风险

智慧城市低空域多部门协作与复杂技术架构，加剧了运营管理难度。跨 部门数据共享时，隐私保护机制不完善，易造成数据泄露；AI 算法迭代升级 过程中，若测试不充分，可能引发系统故障；此外，专业 AI 安全运维人才短 缺，无法及时应对新型攻击与漏洞修复，导致平台安全防护能力不足，影响 低空域业务连续性。
（3）评价模糊风险

传统智慧城市评价体系难以适配低空域 AI 应用场景。现有指标无法有效 衡量 AI 驱动的低空交通效率提升、安全风险降低程度；对 AI 模型决策的公平 性、透明度缺乏量化评估标准；此外，针对低空经济新兴业务模式的 AI 服务 质量评价方法缺失，不利于行业优化与监管，阻碍智慧城市低空域可持续发

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展。

3.2.低空应用自身智能安全需求

3.2.1.装备体系智能安全需求

装备体系安全侧重于硬件设备的物理保护与系统的持续可靠运行，主要 包括低空载具装备、信息物理基础设施装备以及空中交通管理装备三个方面。 相关设备重点加固可靠性和冗余设计，通过人工智能手段加强设备供应链安 全。
3.2.2. 电磁频谱智能安全需求

电磁频谱安全是保障低空智能网联体系通信稳定性与可靠性的核心环节， 其涵盖频谱资源的规划与管理、接入权限控制等关键内容。在智慧城市场景 中，飞行器控制链路、导航系统、空中交通管制网络、数据传输链路及应急 通信系统等关键通信设施，常面临信号干扰、传输延迟、连接中断、数据失 真与安全漏洞等多重可靠性难题。例如，通信链路可能遭遇恶意干扰、信号 截获或数据篡改等攻击，进而引发通信中断或敏感信息泄露；同时，低空经 济活动参与主体众多，若身份认证机制存在缺陷，极易滋生身份假冒、信号 欺骗等安全事件，对低空智能网联体系的稳定运行构成威胁。

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3.2.3.低空网络智能安全需求

（1）低空应用智能化网络防护需求

低空应用智能化进程中，因无人机、传感器等智能设备密集接入，形成 “设备-网络-数据 ”多元交互的复杂架构，其网络安全面临设备身份认证漏洞、 跨系统协议兼容性缺陷等风险。例如，低空网联系统开放的网络架构易遭恶 意代码注入，而传统基于特征匹配的防护技术难以应对 AI 驱动的变种攻击， 且设备间数据交互频繁可能导致隐私信息泄露或被篡改，亟需构建覆盖设备 接入、数据流转、协议交互的智能化安全防护体系。低空应用可引入人工智 能安全自检技术，主动挖掘流量、系统中是否存在 AI 驱动的变种攻击或自身 漏洞。
（2）低空应用智能化决策监督需求

低空经济场景中，飞行控制、空管调度等业务对实时决策安全性要求极 高，传统人工运维模式在面对海量安全事件时存在响应滞后、误判率高的问 题。安全大模型通过整合威胁情报与算法推理，可实现攻击行为自动化识别 与分级响应。同时应用智能化决策需依赖人工智能技术进行监督，防范低空 应用决策发生偏离导致安全事故。
3.2.4.低空数据智能安全需求
根据《GB/T 42447-2023 信息安全技术电信领域数据安全指南》国家标准， 数据的处理措施包括七个阶段：数据收集、数据存储、数据使用加工、数据

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传输、数据提供、数据公开、数据销毁。智慧城市低空应用数据在数据处理 的不同阶段具有不同需求。
智慧城市低空域数据全生命周期管理需建立系统性防护体系：收集环节 须明确数据采集边界并遵循最小必要原则，通过强化业务能力确保飞行器运 行、地理空间、气象及空管业务等分散节点的多源异构数据真实完整，同时 部署防劫持机制保障控制命令安全；存储阶段要求对海量数据实施敏感度分 级与分布测绘，采用加密技术保护敏感数据，建立定期备份机制防范灾难性 丢失；使用加工时需构建细粒度访问控制体系（如飞行调度数据权限管控）， 防御数据库异常流转及拖库/删库攻击，并完善内部监管遏制非法牟利；传输 过程应保障跨平台/组织数据流转的安全性，通过抗拦截篡改技术（如飞行指 令加密验证）抵御中间人攻击，规范操作流程并禁用不安全介质/设备；数据 提供阶段需建设安全合规的交易平台，健全外部共享审计溯源能力，采用隐 私计算技术防止通过轨迹等数据反推所有者信息；公开环节必须精确界定公 开范围与类别（如管制空域限制数据分级公开），确保气象等关键数据的完 整性，制定清晰的访问授权规则及审批程序以维护国家安全；销毁阶段则需 对低空物流、监测等涉密数据执行不可逆清除操作，确保介质残留信息不可 恢复。

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4. 中国移动 AI+智慧城市低空应用安全体系框架

在国家标准智慧城市体系架构和《中国移动人工智能安全白皮书》的指 导下，中国移动 AI+智慧城市低空应用安全体系框架，针对智慧城市低空应用 人工智能安全风险防范和 AI 赋能低空应用安全两部分内容进行设计。

图 2 AI+智慧城市安全解决方案体系框架

4.1.总体目标

智慧城市低空应用人工智能安全集中体现在低空应用 AI 风险防范、AI 赋 能智慧城市低空应用安全两个方面。首先需确保低空应用 AI 模型合法合规运 行、算法公平公正决策、数据安全可信流转、计算平台可管可控操作；其次 强化 AI 对智慧城市低空应用安全的赋能作用，将智能化手段深度融入低空应 用装备体系、电磁频谱、网络安全、数据安全全流程安全防护工作，全面提 升低空应用安全水平。最终实现“让低空安全更智能，让低空智能更安全 ”

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的总体目标，助力智慧城市低空经济高质量发展。

4.2.智慧城市低空应用 AI 技术风险防范

智慧城市低空应用 AI 风险防范聚焦人工智能技术在低空经济应用与平台 中存在的安全隐患，从模型算法、数据要素、业务服务、平台能力、运营合 规等五个维度实施全面防范。通过对低空经济 AI 模型算法的严格审查与持续 优化，杜绝因算法偏见导致的资源分配不公；防范低空应用训练数据非法采 集、泄露及投毒攻击；构建业务服务实时监控体系，保障低空物流配送、空 中交通管理等 AI 服务输出准确合规；强化低空智算平台安全防护能力，抵御 算力恶意消耗与供应链安全威胁；完善运营合规管理体系，明确各参与方责 任，确保低空应用 AI 能力在安全可控的环境下稳定运行，为智慧城市低空经 济发展筑牢安全防线。
4.3.AI 赋能智慧城市低空应用安全

在 AI 赋能智慧城市低空应用安全领域，通过人工智能核心技术的深度应 用，全面强化低空应用全生命周期的安全防护能力。全面提升低空装备体系、 电磁频谱、网络安全和数据安全保障低空经济健康快速发展。
4.4.智慧城市低空应用六大要素

智慧城市低空应用遵循六大要素：

（1）法律保障：国务院和中央军委发布《无人驾驶航空器飞行管理暂行

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条例》、 中国民用航空局《国家空域基础分类方法》、工业和信息化部《民 用无人驾驶航空器生产管理若干规定》等奠定了坚实的法律基础，明确了国 家主导、地方政府主责、市场运营的低空应用业态框架。
（2）标准依据：低空应用的快速发展需要一套完善的标准体系，当前包 括《民用无人驾驶航空器系统安全要求》、《民用无人驾驶航空器运行安全 管理规则》、《数字化城市管理无人机信息采集管理规范》 等国标团标规划 陆续出台，确保行业的健康有序推进，对于确保低空应用的可持续发展至关 重要。

（3）场景价值：低空应用离不开智慧城市的基础场景落地。只有针对不 同用户主体实现场景的深度开发与价值化应用，才能推动低空应用走向规模 化。当前，在智慧城市如交通运输、道路检测、农业管理、应急保障、城市 旅游等领域，市场潜力正加速释放；除现有场景外，仍有诸多新兴领域有待 挖掘。通过持续创新应用场景，能够进一步释放低空应用潜能，助力该产业 实现高速发展。

（4）关键空域：开放的空域是智慧城市建设的一大突破，也是低空应用 规模化发展的关键，将空域开放与场景使用相结合，有助于提高空域资源的 有效利用率，推动低空经济的快速增长。

（5）技术支撑：智慧城市通过大量技术手段，如 5G 、视联网、物联网、 智联网、云计算、AI 等技术，提升城市治理的智能化程度。在智慧城市低空

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应用发展阶段，需依托以上技术大量支撑。

（6）安全底线：智慧城市关系到公共安全、民生服务及城市治理现代化 等重要领域，因此低空应用必须始终以安全为发展基石。在推动各类低空业 态落地过程中，需建立健全风险防控体系，强化飞行安全监管，保障城市空 中活动有序、可靠、可控，从而实现低空经济与城市智慧发展深度融合。

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5. 智慧城市低空应用AI 风险防范方案

5.1.智慧城市低空应用 AI 模型算法安全

5.1.1.维护低空模型公平透明

在设计低空域 AI 模型算法阶段，聚焦飞行器调度、空域分配等核心场景， 构建包含不同机型、气象条件、地理环境的多维度测试数据集，重点验证模 型在低空物流配送优先级、临时禁飞区划定等决策中的一致性。例如针对京 津冀低空经济示范区，通过模拟不同企业无人机的调度数据，评估模型是否 存在区域配送频次歧视。采用可视化决策树与规则引擎结合的方式，公开算 法在飞行权限审批、流量管控等场景的决策逻辑，确保监管机构可追溯每一 条飞行指令的生成依据。
5.1.2.提升低空模型可解释性

针对低空交通流量预测、应急物资空投路径规划等关键模型，采用“热 力图+规则链 ”双解释体系：通过热力图可视化展示低空域不同高度层的流量 预测依据，同步生成包含气象数据权重、历史事故影响因子等的规则链说明。 例如在雄安新区低空物流场景中，模型输出的配送路线调整建议需附带障碍 物规避算法的参数配置文档，支持监管部门通过中国移动自研的“万象智航 ” 平台进行实时溯源。

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5.1.3.保证低空模型合法合规

建立覆盖飞行器轨迹数据、空域使用许可等敏感信息的隐私保护机制， 结合《地理信息数据分类分级工作指南（试行）》、《国家空域基础分类方 法》等材料对模型训练数据实施防护。针对无人机航拍影像数据，采用联邦 学习技术实现“数据不动模型动 ”，避免