移动通信网 赵哲超
近日，中国移动研究院联合华为、中国移动安徽公司等单位在合肥市建成低空安防阵地样板工程，将核心网低空安防垂域AI模型引入现网部署，融合光电摄像头、TDOA（到达时间差）、RID（远程识别）、5G-A通感一体基站等多源感知数据，实现对低空无人机目标的多维特征动态提取与轨迹预测关联。该样板直指重点区域无人机“难发现、难识别、难处置”三大管控痛点，是5G-A通感智一体化网络在低空安防领域从实验室走向规模化落地的代表性案例。当前国内低空经济加速发展，注册无人机数量已突破200万架，但“黑飞”事件频发使得机场净空区、重要党政机关、大型活动场馆等重点阵地的安防压力持续攀升，传统以雷达和无线电侦测为主的单一手段在城市场景中识别精度不足、虚警率偏高，多源数据融合成为行业公认的技术演进方向，此次合肥样板的落地为低空安防体系建设提供了可复制的工程范式。
【关键数据】
[1] 轨迹完整度93.15%
[2] 白天虚警率1%以内
[3] 融合光电、TDOA、RID、5G-A四类多源感知数据
[4] 全国5G-A通感基站试点部署规模超千站级
[5] 低空经济规模2023年超5000亿元，预计2030年达2万亿元
从技术架构看，该项目采用分层多级融合感知体系，核心创新在于三方面。其一，面向多源感知数据异构特点，落地低空垂域AI智能数据底座，将光电、TDOA、RID、5G-A四类传感器的数据格式、时间基准、坐标体系统一至同一框架下，开展多级融合处理，达成全天候无人机高精度识别能力。其二，聚焦身份溯源诉求，打通中国移动“中移凌云”低空管理平台与民航局UOM（无人机综合管理平台）的数据接口，为网联无人机构建统一身份管理能力，实现“一机一码”的跨平台关联追溯。其三，围绕网联与非网联无人机的差异化管控需求，构筑终端特征库与通感融合身份关联技术，通过5G-A基站感知信号指纹匹配识别网联无人机黑飞身份，同时以多源感知能力覆盖非网联目标，形成全量空域感知能力。实测数据显示，该原型系统在密集起降、昼夜交替及大风雨雪等复杂城市场景下感知性能稳定，目标轨迹完整度达到93.15%，白天虚警率控制在1%以内，有效破解了多源感知数据碎片化的行业难题。
低空安防市场竞争格局正在快速演变。从技术路线看，主要分为三类玩家：一是传统雷达与电子对抗厂商，代表企业如国睿科技、四创电子，优势在于探测距离远，但在城市复杂环境下多径干扰严重；二是无线电频谱侦测企业，对“图传+飞控”信号的侦测识别能力强，但对静默飞行目标无能为力；三是运营商系通感一体路线，依托5G-A基站实现通信与感知共址部署，边际部署成本低、覆盖密度高。中国移动此次样板的核心竞争力在于复用现有5G-A基站资源，单站即可提供数百米级感知覆盖，无需新建专用雷达站点。据中国移动披露，其5G-A通感基站已在全国多个城市开展低空试点，累计部署规模超过千站级。相比之下，中国联通、中国电信亦在低空通感领域布局，但中国移动率先将垂域AI模型下沉至核心网并打通民航UOM平台，在身份溯源闭环上形成差异化优势，华为则提供了5G-A通感基站设备与算力底座支撑。
从产业链角度分析，该样板涉及上游感知硬件、中游融合算法与平台、下游运营服务三大环节。上游方面，光电摄像头、TDOA时差定位设备、5G-A通感基站芯片与射频单元构成硬件成本主体，其中5G-A通感基站在现有通信基站基础上增加感知参考信号收发能力，单站增量成本较新建雷达站低一个数量级；中游方面，低空垂域AI模型的训练依赖海量无人机RCS（雷达散射截面）、飞行轨迹、射频指纹等多维数据，中国移动依托全国最大的移动物联网连接规模积累了独特的数据资产；下游方面，中移凌云平台与民航UOM的打通使得管控数据可直接对接执法流程，缩短了从发现到处置的链路。对产业链的带动效应体现在：无人机反制设备厂商、低空保险、飞行服务提供商均可在该基础设施之上构建应用。成本结构上，运营商模式的摊薄逻辑清晰——单阵地一次性投入主要用于边缘算力与光电补盲设备，感知主体复用通信网络，边际成本随覆盖面积扩大而递减。
商业化落地方面，合肥样板并非孤立试点。目前该多级感知原型已在重点阵地安防、机场净空保护、大型活动安保等场景形成落地能力。具体而言，合肥样板覆盖的重点阵地实现了对黑飞无人机的探测、识别、溯源、处置全流程闭环：感知层5G-A基站与光电设备完成目标发现与跟踪，平台层垂域AI模型完成身份甄别与轨迹预测，处置层联动反制设备实施迫降或驱离。从全国范围看，中国移动已在深圳、苏州、合肥等多个低空经济试点城市开展通感能力验证，深圳已建成覆盖主要城区的低空智能网联体系，支撑无人机物流航线常态化运行。低空安防的市场空间同样可观，据中国民航局及第三方机构测算，低空经济整体规模2023年已超5000亿元，预计2030年达到2万亿元量级，其中低空安防与监管基础设施建设是确定性最强的细分赛道之一，机场、监所、能源设施、城市重点区域均为刚性需求方。
行业动向层面，中国移动研究院明确了后续技术演进路线：以5G-A融合感知数据底座为抓手，构建数据采集、感知融合、服务保障三项服务能力；围绕低空垂域AI多轮迭代融合算法，重点攻关飞手溯源、黑飞甄别、多级云边协同融合等关键技术，目标是将低空防控能力从当前的“目标探测”层级升级至“全链路执法支撑”层级——即不仅要发现无人机，还要锁定操控者身份、提供可采信的执法证据链。这一路线对监管体系的影响在于，飞手溯源技术将管控对象从“机”延伸至“人”，大幅提高黑飞违规成本。从网络演进节奏看，中国移动正推动5G-A通感能力从试点阵地向城市级规模化拓展，与6G通感一体研究形成衔接。对设备商而言，华为通过该项目验证了5G-A通感基站在安防场景的商用可行性，为其后续在低空经济领域的产品线扩张提供了实证案例。低空安防基础设施的竞争已从单点技术比拼转向“网络+AI+平台”体系化能力比拼，运营商凭借网络覆盖与数据规模优势，正在这一赛道中占据主导位置。
