近年来，低空经济作为一种新兴经济形态，正在迅速发展并展现出巨大的应用潜力，2024年首次被写入全国两会政府工作报告。进入2025年，低空经济产业政策更多聚焦于空域动态释放机制和风险分级管控体系，以“飞得起必须先管得住”为导向，为低空经济的安全稳定发展奠定了坚实的制度基础。在此背景下，低空经济如何赋能轨道交通产业，业界的专家以独特的视角提出了技术融合与应用场景驱动生态的见解。如北京交通大学蔡伯根等教授提出视觉、激光雷达多模态感知技术与高精度卫星导航、惯性导航、UWB和5G精密定位技术深度融合的低空铁路无人机巡检方案；交控科技股份有限公司郜春海等对于低空轨道的物流场景和出行场景提出了融合的构想；列车自主运行智能控制铁路行业工程研究中心赵强等在铁路应急管理、远程调度分析了应用探索的技术路径；北京佳讯飞鸿电气股份有限公司李斌等针对铁路沿线防洪防灾等风险隐患的排查过程中，巡检作业效率低、识别告警率低、辅助研判精度不高、现场巡检人员作业风险大等诸多问题，提出基于“无人机+AI”的铁路防洪防灾智能巡检系统建设方案。铁路巡检作为铁路运输安全的重要环节，面临效率与智能化双重提升的需求。因此，基于多源信息融合的低空铁路巡检技术路线，综合利用无人机、智能传感器和移动通信，实现对轨道设施的全天候、全要素智能感知，并引入数据自动判别算法，提高巡检准确率，具有极大的研究价值和实际意义。

1 发展现状

截至2024年，中国铁路运营里程已达到16.2万km，其中高铁里程已超过4.8万km，完成了“八纵八横”高速铁路主通道的构筑，稳居世界第一。作为低空经济元年，其发展正处于快速崛起阶段，得益于政策的引导和市场需求的拉动。国家发改委低空经济司的正式成立以及相关政策的出台，不断释放低空经济发展的空间。在铁路巡检领域，中国铁路系统近年来加速引入无人机等新兴技术，用于代替传统的人工巡检模式。高铁线路、桥梁和隧道等重点区域已经实现无人机巡检的初步应用，城市轨道交通车辆服役性能保障重点实验室在铁路隧道无人机智能巡检系统研发上取得重大进展。在欧美等发达国家，低空经济的兴起同样推动铁路巡检迈向智能化与高效化。美国早在十年前便开始试验性地将无人机用于轨道巡检，涉及轨道检测、桥梁应力取样以及环境灾害预警等方面。而在欧洲，无人机和人工智能、大数据结合的试验案例屡见不鲜，MILAN等学者针对无人机在铁路巡检中的应用提出了一种基于视觉的检测方法，利用连续图像处理和偏航角调节技术来实现对铁路线的精准跟踪和缺陷检测，受制于国外产业体量的限制，未在铁路巡检领域大规模的商用。但国外这些先进技术和标准的引入，为我国无人机智能巡检技术的改进提供了宝贵的借鉴与对比参考。总体来看，低空经济与铁路巡检的融合驱动与协同创新已经初步形成，作为全球铁路大国之一，支撑中国高铁“走出去”战略，拓展低空经济与铁路领域技术融合应用是很有必要的。

2 挑战与机遇

在传统铁路巡检模式中，巡检人员既要承担繁重的工作，又面临地形复杂、环境恶劣等问题，技术与管理运营层面均面临多重挑战，难以满足现代铁路发展的需要。在多传感器数据融合与实时处理方面，高效整合高清视频、激光雷达、红外探测及GPS定位等多源数据、并在边缘端与云平台间实现低时延与高精度的协同，是提升缺陷检测准确率的关键。然而，复杂轨道环境导致数据时延、精度不足及算法鲁棒性欠佳的问题依然突出，直接影响实际应用效果。在铁路沿线诸如隧道、桥梁、高架线路等环境条件下，由于光线遮挡或信号干扰等因素，传统图像识别算法易发生误判或漏检，即便借助计算机视觉与深度学习技术也仍面临在极端环境下的鲁棒性不足。为了保障边缘节点、无人机与云平台间的数据传输稳定与安全，边云协同系统必须具备对网络断裂、数据丢包的容错能力，同时还需重视潜在信息泄露与网络攻击风险，筑牢数据安全防线。除技术难点外，管理与运营层面的障碍同样制约了无人机智能巡检体系的规模化应用。当前低空经济及无人机巡检相关政策虽在各地不断涌现，但全国范围内尚未形成统一的技术标准及运营规范，导致跨区域数据共享、设备兼容和安全管理等方面存在较大摩擦和阻力。在商业模式上，目前大多数项目仍较为依赖政府资金支持，尚未形成可持续的市场化盈利模式，如何通过数据增值服务与长期投入回报来实现经济效益仍需深入探索。由于无人机巡检跨越航空、计算机、通信与自动控制等多领域，国内高端复合型人才储备不足，技术团队在多平台协同、深度算法研发及系统运维方面均面临不小压力。正因如此，从技术到管理运营的全面突破，对于推动铁路巡检乃至更广泛行业应用具有重要意义，也需要各方在政策支持、标准制定、商业模式创新及人才培养等方面协力攻关。

面对铁路巡检的多重挑战，基于低空经济理念下的无人机铁路巡检技术研究取得了全方位和深层次的进展，既体现在硬件层面高清摄像头、激光雷达等传感器的迭代升级，也体现在软件层面多模态数据融合和深度学习算法的融合应用。一方面，高精度巡检技术的发展使得无人机能够在复杂地形和多样化区域中获取高分辨率的三维影像数据，通过先进图像处理与三维重建手段，极大降低了传统巡检模式下因盲区导致的漏检率。另一方面，人工智能驱动的缺陷自动识别算法在铁路巡检中崭露头角，通过大数据训练和特征提取，能够对轨道微裂痕、局部磨损等多种潜在安全风险进行实时识别与预警。在此基础上，有关研究团队还进一步构建了以边云协同为核心的新型数据处理平台：边缘端对无人机采集的图像和传感数据进行预处理，云端则利用深度学习和大规模分布式计算对数据进行深度分析与快速反馈，协同模式的建立不仅降低了巡检周期与成本，也为运营部门提供了更精准的调度决策依据。在这一体系之下，多传感器如激光雷达与GNSS的融合进一步增强了无人机在定位和避障方面的能力，深度学习算法的持续演进则显著提升了缺陷检测与标注的效率与准确率。同时，立法进程和标准化建设的推进也为低空空域开放和无人机规模化协作提供了政策保障，一些地区已先行在低空飞行审批流程和基础设施方面给予了硬件与软件的双重支持，使多无人机协作在长距离或分段式巡检任务中展现高效率与稳定性。系统数据的安全性与合规性对于铁路巡检系统也十分重要，需要采用多层次的数据安全管理措施。在数据存储和传输过程中，采用加密标准以及TLS协议，有效防止数据在传输与存储环节被非法窃取或篡改，同时引入基于角色的访问控制机制，严格限定不同用户和岗位的数据访问权限，实现权限分级和最小授权原则，有效降低内部数据泄露风险。对于关键敏感数据需要经过脱敏处理或匿名化，数据访问和操作审计，异常行为的实时监控和记录等多项举措确保数据安全事件可追溯、可审计，优先考虑使用专网通信，提升通信安全性。

此外，伴随无人机在铁路巡检领域应用的日益广泛，行业内亦开始出现专业培训机构，为无人机驾驶与数据分析提供更系统的技术支持与人才储备，从而为低空经济理念深度融入铁路运维行业奠定了牢固基础。

3 案例分析

3.1 铁路基础设施无人机智能巡检系统

铁路基础设施无人机智能巡检系统通过利用无人机搭载的多类型传感器和先进算法，实现对铁路沿线基础设施的高效、精准巡检。该系统由4个子系统构成：办公管理服务平台子系统、飞行管理子系统、数据采集子系统和调度平台。办公管理服务平台子系统通过访问接口与飞行管理平台和算法调度平台交互，实现高效全面的巡检管理。数据采集子系统包含与无人机相关的硬件设施，主要包括飞行器、载荷、通信设备及机巢平台。飞行管理子系统与无人机设备直接通信，同时记录巡检任务阶段的航线、飞行时长、飞行架次、飞行里程等信息。调度平台集成人工智能分析算法，能够灵活调度，实现高效的数据并行检测。低空智能运营服务系统（铁路巡检场景）如图1所示。

在铁路巡检场景下，巡检系统通过融合红外、可见光、激光雷达等多源传感器，能够在多种环境条件下采集作业数据，用人工智能算法及图像识别技术开展关键工作场景的缺陷检测。针对铁路沿线周边环境检测方面，无人机的灵活机动性能可对沿线树木、植被以及其他潜在可入侵物进行实时监测，及时发现被忽略的安全隐患。在施工安全方面，通过定位施工人员的位置，实时评估施工安全预警，一旦预测到有潜在危害安全的可能，对施工人员进行预警提示，提前预防安全事故的发生，多种铁路巡检应用场景如图2所示。

3.2 子系统功能需求

办公管理服务平台子系统作为低空智能运营系统的管理中枢，集成了飞行管理子系统和调度平台的各项功能，实现高效而全面的铁路基础设施巡检管理，通过接口调用实现多子系统间的数据和业务信息交互。包括巡检任务管理、工单计划管理、历史信息查询与系统日志管理等4项核心功能，在巡检流程中，办公管理服务平台首先负责制订巡检计划和巡检工单，并将生成的航线信息下发至飞行管理子系统，以便无人机按照分配的航线自主执行数据采集任务。完成飞行作业后，无人机将返回机巢平台，并将采集到的影像和传感器数据上传至数据采集服务器节点。随后，办公管理服务平台对返回的数据加以整合、分析，并将处理请求发送至调度平台。调度平台则依据所接收的指令执行算法模型的调度和检测分析，并将检测结果保存在数据库中，最终再将分析成果反馈给办公管理服务平台。巡检系统的操作人员可以在办公管理服务平台上查看并处理检测所发现的缺陷信息，完成审核、复核以及生成巡检报告等后续作业，从而实现对铁路基础设施巡检的全流程闭环管理。同时，在运维阶段，办公管理服务平台根据业务需求提供对巡检任务、缺陷数据以及后续处置和维护工作的有效支持，确保巡检业务的高效率与高可靠性，办公管理服务平台子系统业务流程如图3所示。

在巡检应用中，通过搭载不同类型的任务负载，可以有效满足多样化的数据采集需求，实现对目标区域更大范围、更快速且更精细化的巡检。为了确保飞行器在执行巡检任务时的安全性与稳定性，将列车控制系统安全碰撞预警算法与无人机控制深度融合，显著提升了在复杂环境下作业时的可靠性。飞行器内部同时嵌入了多种二次开发安全策略模块，包括北斗导航应用、电量保护机制、失联返航机制、六向安全避障、安全返航机制以及对恶劣环境的适应性等，为无人机提供全方位的安全保障与灵活度。本系统以P4型垂直起降复合翼无人机为基础进行针对性应用开发，支持搭载多种类型的相机和传感器，包括变焦相机、定焦可见光相机、红外相机、激光雷达以及第三方挂载系统，借助这些载荷可以实现对铁路线路等重点基础设施的全方位监测和巡检。在地面基站方面，配合无人值守机巢系统，可在固定范围内实现智能化、无人化的管理与操作。通过外接电源保障机巢内无人机的供电需求，地面基站系统不仅能够下发航线任务，还可实时回传巡检数据，让操作人员在远程即可完成任务规划、任务下发、数据监控与结果分析。无人机可在完成精准巡检后自主返航充电，数据实时上传至后台，全流程无需人员到场干预，大幅降低了人力成本并提升巡检效率。

飞行管理子系统有效整合了无人机飞控、实时动态监测、航线与航路管理、飞行信息统计，以及设备、人员与机巢管理等关键功能，依托5G-A网联通信技术，实现无人机地面站为铁路巡检等场景提供高效而全面的管理与支持。通过无人机动态监测模块，可实现与无人机的设备连接管理、飞行监控以及图像实时回传，不仅提升了巡检过程的可视化程度，也为快速响应与决策提供了重要保障。在巡检任务部署方面，平台允许对无人机巡检航线进行规划、调整及下发，并可保存航线模板以便后续复用。每次作业前，需遵照当地政府以及运营公司制定的巡检作业技术要求及管理规范，确保无人机配置及各项系统功能正常，并充分评估作业区域的环境与气象条件是否符合相关标准及要求。无人机在任务接收后，可直接由机巢自动起飞，依照设定的航程路线进行沿线巡检，对目标对象或重点部位进行拍摄，完成巡检任务或在突发情况下可自主返航至地面基站，并将采集到的图像数据传回平台进行统一管理与分析，从而实现安全、高效且全面的铁路巡检流程。

调度平台充分依赖数据中心所提供的数据存储与分析能力，利用CPU、GPU等硬件基础设施以及深度学习框架，贯穿人工智能全流程，为用户提供从数据准备、模型开发和训练到模型部署的完整功能支持，并统一模型输入输出接口信息，实现对机器学习算法与深度学习算法模型的一键式发布，以便与业务系统无缝对接。在数据管理层面，该平台根据飞行任务类型与时间生成记录信息，对采集到的影像数据进行归类，并通过在图像中进行缺陷标注，输出包含图片名称、缺陷类别及缺陷坐标等信息的数据，形成铁路沿线基础设施及周边环境数据库，为后续分析奠定坚实基础。在图像预处理过程中，通过对比度调节、图像去雾和减小光影影响等方式提高图像质量和人眼可视度，为缺陷检测提供更准确的输入数据。对检测出的疑似缺陷结果进行人工复核，确认存在缺陷位置后完成记录，确保海量数据的高效有序分析和处理。值得注意的是，当分析结果出现潜在的安全隐患时，调度平台会进行安全预警，提示操作人员立即组织相关应急行动，预防事故的发生。

4 创新与展望

4.1 技术融合的探索

在未来的低空经济与铁路巡检融合进程中，技术与应用场景将进一步趋于深度协同与智能化发展，利用边缘计算的无人机能实现实时数据处理与本地化决策，配合铁路企业构建涵盖多元业务的低空巡检综合物联网平台，形成从数据采集到智能诊断及远程调度的完整闭环，为铁路运维自动化、智能化提供了可复制的范例，也将大幅提升铁路巡检效率与安全保障水平。与此同时，低空空域管理和无人机在铁路交通特殊领域的操作规范也亟待更加专业和细化的法规与政策来保驾护航，特别是在紧急抢险和应急救援等特殊情况下，可以通过建立快速审批流程，确保第一时间调动低空资源。在政策层面上，仍需推动低空经济与智能铁路建设的政策统筹，以形成配套完善、良性互动的政策生态。除此之外，中国低空经济企业与铁路运营公司应通过深化合作，积极吸取各省市示范区的成熟经验与成功实践，从技术研发到标准制定，实现国内协同与共同创新，推动建立统一的铁路高效巡检标准。基于这一发展趋势，低空经济在铁路领域的应用远不止巡检，还将持续拓展至灾后抢修、货物运输以及沿线生态环境保护等多元化场景，推动传统行业转型升级、加速数字化变革，满足铁路行业在安全生产、服务效率和可持续发展等方面的更高要求。

伴随着低空空域的逐步开放和无人机技术在铁路巡检领域的应用拓展，可能会出现航道冲突、设备失控及数据安全问题。在低空空域管理尚未完全成熟的情况下，铁路巡检无人机不仅要与民用航空、通用航空以及其他工业无人机争夺空域，也可能由于网络信号干扰、系统故障和电池动力衰竭等原因发生失控坠落，从而对铁路设施与周边环境造成安全威胁。同时，铁路作为国家交通命脉的一部分，若无人机采集到的重要数据遭到黑客攻击并被篡改或泄露，可能引发更为严重的铁路运营安全和国家安全隐患。尽管近年来中国在低空经济领域的法规有所进步，但对于铁路巡检无人机的法律仍处于起步阶段，一些省份尚未建立统一的低空空域管理平台，巡检任务常需与地方民航争夺空域，审批流程复杂且缺乏跨区域调度的灵活性。在执行层面，由于铁路多延伸在恶劣或复杂的气候环境中，无人机在高风速、紊流及极端天气条件下的抗干扰、抗低温能力仍待提升。此外，从业人员的短缺与培训机制的不足也成为约束低空经济在铁路巡检中大规模应用的重要因素，尤其是在偏远地区，合格的专业操作与维护团队数量更显不足。整体而言，低空经济与铁路巡检的深度融合是机遇与挑战并存，坚持“管得住”是“飞得起”前提的安全原则，通过高效的运维手段与绿色环保理念促使行业持续健康发展，其规范化、智能化应用值得进一步推广与完善。

4.2 多场景融合的探索

随着交通基础设施的不断升级和文旅融合发展的深入推进，低空与铁路载客运输在满足多元出行需求和促进地区经济与文化交流方面展现出了广阔的应用前景。低空载客运输不仅在通勤、一日游和短途旅行等轻量级场景中具有灵活高效的优势，而且在应急救援、边远地区补给等领域也能发挥重要作用。与此同时，铁路载客运输依托其大容量、快捷性和安全性，始终是跨区域人流、物流运输的骨干力量，在配合低空运输的互联互补上潜力巨大。通过合理规划低空与铁路的枢纽节点，可以实现多种交通方式的无缝衔接，提高人员流动与产业资源配置的效率，形成跨区域的综合交通运输体系，带动沿线城市群的发展。在文旅市场方面，铁路与低空相结合能够为游客提供更加独特和多样化的出行体验，不仅能带动特色旅游资源的开发，还可进一步丰富旅游产品形态，创造新的消费热点。例如，深圳北站的“空铁联运”，借助直升机或小型固定翼飞机等短途飞行服务，配合高速铁路或观光列车项目，让游客在有限时间内最大化感受深圳的地域文化、地理风光和历史人文魅力。未来，随着相关政策和技术的不断完善，低空与铁路载客运输的场景将在城市更新、区域联动和文旅创新等方面进一步衍生出更多合作模式，为产业升级和可持续经济发展注入新的活力。

5 结论

本文通过对国内低空经济与铁路融合产业的新发展、新动态进行研究，并基于对智能运营系统在安阳、重庆、合肥铁路巡检案例的分析，低空经济在铁路巡检领域的应用既面临技术、法规与安全等多重挑战，也孕育着巨大的发展潜力。新型无人机平台、智能识别算法以及大数据分析的深度融合，不仅能拓展铁路巡检的主动感知能力，还能提升巡检质量与效率。面对飞行安全、法规限制与运营成本等难题，需要多方协调与技术创新相结合，通过完善安全标准与配套制度来强化产业的规范化发展。同时，与5G-A、云计算等相关技术的协同集成，将带动更多智能化应用的落地，为铁路巡检作业提供更灵活的解决方案。未来，在政策支持与技术迭代的推动下，低空经济势必对铁路巡检领域的智能化升级与行业转型产生深远影响，助力行业共同健康的发展。