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作者:高藤
原创:深眸财经(chutou0325)
11月29日 , 宁德时代投资的峰飞航空2吨级eVTOL成功首飞;同日 , 览翌航空研制的客运eVTOL LE200全尺寸工程样机总装下线交付 。
11月27日 , 《合肥市支持低空经济发展若干政策实施细则》发布;舟山市政府也于日前印发《舟山市人民政府关于推动低空经济产业发展的若干意见》 。
与此同时 , 继获批全国民用无人驾驶航空试验区后 , 石家庄装备制造产业园又成功获批华北地区最大无人机试飞空域 , 面积约600平方公里 , 使用高度4000米以下 。 此举意味着 , 无人机飞行的空域受限问题得以解决 。
而在AI+低空经济层面 , 11月底 , 国内首个“低空大脑”1.0版在深圳发布 。 作为全国首个将市域级低空空域数字化 , 可融合城市级CIM底座与智算算力的低空管理与服务操作系统 , 是目前人工智能赋能低空经济的深度应用之一 。
2024全球数字贸易大会上 , 中国信息协会会长王金平则强调 , 现代社会离不开人工智能 , 低空经济也要赶上AI这个大趋势 。
过去一个月 , 关于低空经济的动向密集发布 , AI助力低空经济也被提到空前高度……
那么 , AI到底能为eVTOL注入怎样的颠覆性力量?低空经济爆发式增长的前夜 , AI加持的eVTOL , 将多大程度上重塑我们的出行模式、商业形态与日常生活?
01 低空飞行 , AI先行低空经济 , 从科幻的想象步入现实的跑道 , 其发展速度令人惊叹 。 尤其是物流配送与短途客运两大“先锋”场景 , 正在国内外加速落地 。
从城市街巷的“空中快递” , 到都市间的“空中通勤” , 低空经济正从概念走向实践 。 推动这一质变的核心动力 , 正是AI技术的全面渗透 。 通过AI赋能 , 低空飞行器得以实现智能、精准、安全、高效化运行 , 为低空经济开拓万亿市场夯实技术“底座” 。
据工信部赛迪研究院发布的《中国低空经济发展研究报告(2024)》显示 , 2023年我国低空经济规模已达5059.5亿元 , 预计到2026年将突破万亿元 。 这背后 , AI技术无疑是最重要的驱动力 , 不仅助力物流与短途客运率先落地 , 更为低空经济构建智慧社会铺平了道路 。
【低空经济爆发前夜,如何乘AI大势?】
物流与客运只是低空经济的基础应用 。 低空飞行在应急救援、智慧农业等更多领域还有更大施展空间 。 这里 , 仅以物流配送和短途客运两大商用场景为切入点 , 探讨AI如何助力低空经济提速发展 , 同时实现降本增效 。
一是 , 物流配送作为低空经济中最早实现小规模应用的领域之一 , 其背后的核心驱动正是AI技术 。
以美团为例 , 数据显示 , 2024年 , 该平台的无人机在深圳43条航线上 , 总计完成超过36万单配送服务 , 每单成本仅为传统配送的60% 。
这一降本增效的关键 , 则在于AI驱动的路径优化系统 。 通过智能算法 , AI使无人机高效运行 , 每小时配送效率较人工配送提升超300% 。
更重要的是 , AI还增强了无人机在复杂地形和环境中的适应能力 。 例如 , 顺丰速运借助AI技术为无人机规划精准航线 , 破解山区和岛屿的配送难题 。
数据显示 , 顺丰无人机仅2023年就在西藏偏远地区累计飞行超4万次 , 覆盖450个高原乡镇 , 配送时效提升70% 。
此外 , AI在物流调度方面的表现出色 。 例如 , 美团的无人机调度系统结合5G与大数据技术 , 能同时处理每平方公里上千架无人机的运营需求 。
2024年初 , 这一系统支持深圳一日配送峰值超2万单 , 为即时零售和生鲜配送提供了坚实保障 , 也打开了低空经济在更广领域的想象空间 。
二是 , 空中出行加速落地 , 短途客运正从“科幻”加速“飞”向现实 , 成为低空经济的另一热门场景 。
据深圳新闻网2024年2月27日报道 , 峰飞航空的5座eVTOL飞行器“盛世龙” , 实现了20分钟跨越珠海和深圳 , 比陆路节省80%的时间 。
AI赋能的自主飞行技术 , 正成为空中出租车公司Joby Aviation发展的核心驱力 , 其推出的eVTOL飞行器 , 通过AI算法实现了自动起降与巡航操作 , 并在复杂城市环境中完成了多次成功试飞 。
而沃兰特航空的乘客管理系统 , 通过实时分析航班动态和乘客需求 , 有效提升调度效率和载客率 。 2024年初 , 其在东南亚运营的空中出租车单架次平均载客4.7人、载客率高达94% 。
无论是物流配送还是短途客运 , AI正成为低空经济提速发展的“幕后推手”——让低空经济从初露锋芒走向规模化落地 。
02 低空经济持续“腾飞” , AI“护航”低空经济要驶入可持续发展的商用快车道 , 人工智能可谓“保驾护航”的“中坚力量” 。
因为 , 要让低空飞行更精准、高效、安全 , 离不开AI的赋能 。 而且 , AI还能为eVTOL装上“智慧大脑” , 切实降本增效 , 以加速全面商用 。
一如智驾是新能源汽车的“灵魂” , AI智驾导航系统可谓eVTOL的“方向盘” , 通过整合北斗导航、5G通信等多源数据 , 定位误差降至厘米级 , 从而为低空飞行商用提供保障 。
而通过与激光雷达、视觉感知技术相结合 , eVTOL能基于AI的加持 , 拥有毫秒级反应能力 。 例如 , 大疆的避障系统可在几十毫秒内规避障碍物 。
2024年 , 空中出租车公司Joby Aviation的AI避障技术 , 便实现了在复杂城市环境下100%避障成功率 , 为商用低空飞行提供有力支持 。
自主飞行更是AI的一大核心能力 , 赋予低空飞行器路径规划和速度控制等决策能力 。 有试验数据显示 , 采用AI飞控系统的eVTOL , 全自动化任务成功率达98% , 显著高于人工操作 。
AI还为低空飞行提供全链路支持 , 既保障安全 , 也实现降本增效 。
一方面 , 通过实时分析传感器数据 , AI能预测飞行器是否存在潜在故障 。 例如 , 通过AI分析电池状态 , 能提升对电池寿命预估的准确率 , 进而减少飞行器的运行中断 。
同时 , AI通过对飞行数据的整合 , 还可以优化路径和成本 。 美团在深圳的无人机配送中 , 基于AI路径算法 , 令其平均节省配送时间25%、降低能耗15% 。
即使是在环境感知方面 , AI也能通过多维传感器实时感知周围环境 , 让飞行器在复杂场景中“飞得更稳” 。 有资料显示 , 波士顿某AI感知系统 , 在狂风条件下 , 也能将飞行器失控率降至2% 。
不止如此 , 在推动低空飞行器设计和创新上 , AI所扮演的角色同样不容小觑 。 基于AI技术的仿真和优化 , 设计师能在材料强度与重量间 , 找到最佳平衡点 。
例如 , 波音公司借助AI优化材料 , 有效减轻飞行器重量20%、提高强度15% 。 在生产制造环节 , 空客的AI辅助生产线 , 则将飞行器生产周期缩短37%、成本降低20% , 为商用化铺路 。
人工智能不仅推动千行百业的技术革命 , 也是低空经济可持续“腾飞”的“护身符” 。
从精准导航到数据分析 , 从对低空飞行器“健康状况”的动态监测 , 到智能制造新型、轻型、更低成本的低空飞行器 , 及至落地到更多场景 , AI无不在加速低空经济持续“高飞” 。
数据显示 , 预计到2030年 , 全球低空经济规模将达到2万亿美元 。 而只有让AI在这一进程中持续发挥“硬核”作用 , 方才能推动低空经济大举改变出行、物流和生产方式变革等商用化进程 。
03 大规模商用尚存挑战 , AI能否“应对”?低空经济的商业化进程加速 , 技术瓶颈难免会随之凸显 , 且亟待突破 。
例如 , 电池续航不足、复杂环境中的飞行稳定性差、智能化程度低等问题 , 就在一定程度上限制了低空飞行器大规模商用 。
那么 , AI技术能否为解决这些难题提供支持 , 进而推动低空经济更平坦地迎接万亿市场规模的到来?
其一 , 电池续航能力是关键难题 , 尤其是三元锂电池能量密度有限 , 最大续航时间短 , 难以满足长途运输需求 。
对此 , AI可以在电池管理系统 (BMS) 中加以应用 , 通过实时分析电池状态 , 优化充放电过程 , 提高电池效率 , 延长使用寿命 。
一个例子是 , 特斯拉的AI电池管理技术 , 就已被应用于飞行器领域 , 帮助提升电池性能 。
其二 , 恶劣环境下的飞行稳定性至关重要 。 然而 , 复杂的气候和天气 , 尤其是强风、高温、低温等因素 , 严重影响低空飞行器的稳定性 。
AI赋能的低空飞行器 , 则能够利用激光雷达、视觉传感器等技术 , 提高抗风能力并优化飞行稳定性 。
例如 , 德国电动飞行公司Volocopter开发的AI稳定系统 , 可在8级风速下保持飞行稳定 。
此外 , AI还能够分析历史气象数据 , 预测恶劣天气并调整飞行路径 , 从而进一步提升飞行器在极端条件下的安全性与效率 。
其三 , 空域内高密度飞行的安全性与调度问题 , 乃“卡脖子”的“大难题” 。
随着低空飞行的规模商用化 , 空域内飞行密度的大幅增加 , 安全和调度问题凸显 。 AI在这方面可以做的是 , 通过介入空中交通管理 (UTM) 系统 , 实时处理飞行数据 , 从而做到基于AI实现的动态避碰 , 有效降低飞行器间的碰撞风险 。
有公开数据显示 , AI介入下 , 系统可将碰撞风险降低90%以上、空域效率提升45% 。 此外 , AI还可以优化飞行器调度与路径规划 , 保障高密度飞行环境下的安全与高效 。
不仅如此 , 鉴于低空经济的万亿想象空间 , 势必需要愈来愈多的场景落地 。
而场景越多 , 低空飞行就需要更灵活多变的适配能力 , 以满足多样化甚至“众口难调”的需求 。
对此 , AI的模块化设计能力 , 在其中便可发挥相应作用 , 让飞行器可以根据不同任务调整配置 。
例如 , 在农业场景中 , AI能够根据多光谱数据优化喷洒路径;在多任务并行操作中 , 美国Zipline International公司的无人机 , 则探索基于AI技术加持同时执行配送与测绘任务 , 打开了低空经济向多场景应用发展的又一可想象空间 。
当然 , 低空经济要博得万亿级市场规模 , 成本与用户接受度可谓两大“终极考验” 。
一方面 , 高成本是低空飞行器商用化的最大障碍之一 。 AI通过优化生产和运营流程 , 能在降本层面发挥作用 。
这里的思路可以是发散的 , 既可以从制造上降低成本 , 像波士顿动力 (Boston Dynamics) 就利用AI提升制造效率 , 生产成本降低了15%;而亚马逊Prime Air配送无人机 , 则是通过AI优化能耗 , 使每次配送成本降至传统方式的30% 。
对于用户的接受度 , 最关键的两个问题 , 便是飞行器的安全性和便捷性 。
AI技术在上述各维度的全方位加持 , 可以释放“路遥知马力”的效应 , 潜移默化中强化用户对飞行器安全性的认可 。
而连同AI驱动的便捷性和低成本 , 用户接受度“达峰”之际 , 或正是低空经济万亿规模达成之时 。
那么 , 低空经济是否真的能成为下一个万亿级产业?AI赋能下的飞行技术是否足以彻底改变现有的商业生态?这场技术与产业的双重变革 , 将以怎样的速度和方式改变我们的日常生活?答案似乎已呼之欲出 , 却又充满悬念 , 我们只能拭目以待 。
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