从2010年低空空域管理改革起步，到2021年“低空经济”写入国家规划，再到2023年无人机应用与飞行管理法规逐步完善，政策逐步推动无人机在交通领域的发展与应用。
2010年，《关于深化我国低空空域管理改革的意见》拉开了低空空域管理改革的序幕，明确提出2011-2020年我国低空空域管理改革的总体目标、阶段要求、任务分工和落实措施。
2021年，《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。“低空经济”概念首次被写入国家规划。
2023年9月，《交通运输部关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》在各业务领域中多次提及要应用无人机。在养护方面，提出加强养护相关软硬件装备升级，重点实现自动化巡査、无人机巡査；在路网感知方面，提出要采用无人机及车载终端数据上传等新型感知手段等。
2023年5月，《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》于2024年1月1日起正式实施，标志着我国无人机产业将进入“有法可依”的规范化发展新阶段。
2024年5月，《关于开展低空无人机在公路巡查巡检中的先行先试试验项目的征集通知》明确聚焦桥梁巡查、边坡巡查、应急抢通、管理支撑四大场景，最终征集全国21个先行试点项目。
在当前背景下，据业内人士分析，以下四个方向已成为无人机落地应用的刚需场景。
桥梁巡查：通过高分辨率光学相机与红外热成像，配合AI裂缝识别算法，无人机可对桥梁裂缝、位移、锈蚀、防撞设施等进行高频次、数据化巡查，为结构健康监测提供持续数据支撑。
边坡巡查：边坡监测常位于高落差、植被密集的区域，传统靠人靠车难以接近。无人机能实现三维建模与动态比对，快速发现滑移、裂缝、沉降等隐患。
应急抢通：无论是自然灾害还是突发事故，无人机能第一时间到达现场，提供全局画面和重点部位细节，辅助指挥调度。部分企业已结合无人机与应急箱、扩音器、灯光系统等形成“应急空投+喊话+夜间搜救”的一体化系统。
管理支撑：高频巡查数据将接入高速公路运营管理平台，成为数字孪生公路的实时输入，为智慧运营、养护决策、成本控制提供底层支撑。
可见，从政策推动到场景深耕，无人机正逐步交通运输体系中不可或缺的常态化工具。为此，以下介绍了无人机统一管控及服务中台、无人机高速公路全域监测一体化平台、无人机的路桥病害检测系统等平台的建设思路。
无人机统一管控及服务中台
李方等[1]介绍了一种“无人机统一管控及服务中台”。针对高速公路行业无人机应用空域划分不明晰、航线规划不合理、资源难共享等问题，广东省打造了集团级无人机统一管控及服务中台（简称“无人机中台”）。无人机中台依托高精度地图、流媒体相关平台、AI能力等技术资源，推动高速公路场景下无人机应用的体系化建设、规范化管理、标准化应用，让无人机技术应用更加简单、安全、体系化，全面为高速公路行业赋能。
无人机中台体系架构
无人机中台是智慧高速公路场景下无人机业务应用的核心能力。通过无人机中台的建设，实现了业务应用与无人机的解耦，实现了无人机应用共性能力的统一建设，推动了无人机空域飞行管理、航线规划、资源共享、数据统一管控等，简化了无人机应用，为高速公路实现数字化转型提供助力。
无人机中台功能架构
以中台作为核心，通过体系化建设、规范化管理、标准化应用，构建一个集即时响应、动态调度、个性化服务于一体的空中交通服务体系。该服务体系将高速公路日常管理应用中的复杂技术问题简单化，依托无人机中台，实现无人机接入、可视化航线规划、航线资源应用及管理、影像数据传输及存储、数据AI赋能、高速公路上方空域内飞行管理等通用运营服务，推动无人机成为高速公路行业应用的常用工具之一，为未来打造“空中滴滴”生态环境提供基础。经过体系化结合，无人机为具体的业务应用场景提供服务。具体应用场景如下。
· 日常巡查
路面养护巡查：自动巡查并识别路面抛洒物、坑槽、裂缝、断裂、积水、交安设施破损或缺失等问题。
边坡巡查：自动巡查并识别边坡排水系统拥堵或断裂、坡面冲刷、坡面防护破损、坡面孤石等问题。
控制区巡查：自动巡查并识别控制区是否有违建、物品堆积、乱停乱倒、流浪汉及火灾等问题。
隧道口巡查：自动巡查并识别隧道洞口排水系统、高位水池、边仰坡是否存在病害。
· 重大节假日巡查
自动巡查交通状况，及时发现交通拥堵路段并辅助查找原因。无人机抵达交通拥堵现场，利用高清摄像机远程传输现场画面，利用喊话器对地面车辆进行交通安全引导和宣传，对应急车道占用等违规现象进行抓拍，大幅提高交警作业效率。
· 应急救援
在发生交通事故，需要现场处理时，无人机可以在第一时间赶到人员进出危险的场合，并且进行航拍、录音取证、交通疏导、交通指引等工作。通过构建这一空中交通服务体系，无人机产业与交通行业的深度融合进入新阶段。它将通过不断拓展低空应用场景，完善低空基础设施，优化低空航线资源配置，深度融入并推动低空经济的快速发展，为构建带状低空空域、合理规划航路资源、交叉管理低空空域提供支撑。
AI与无人机联动的高速公路全域监测一体化平台
AI与无人机联动的高速公路全域监测一体化平台[2]通过大模型算法对历史数据和实时交通信息进行深度学习，精准预测事故风险，并实时监控在途车辆的行为。当潜在事故风险被识别时，AI算法能快速分析出高风险区域，并启动无人机联动机制。无人机作为关键应用场景，通过平台上的AI预警系统，迅速识别事故发生的风险点，飞往预测地点。
数字驾驶舱：平台具备强大的可视化功能，通过全景数字驾驶舱展示实时交通监控数据、车辆轨迹、无人机巡检画面及异常事件预警等多维度信息，支持交通流量分析、驾驶行为评估等多种应用场景，全面提升决策效率；结合AI预警系统，支持快速识别异常情况并触发联动预警机制。
事故联动机制：当系统识别到潜在风险时，平台会自动定位高风险区域并启动无人机联动机制；系统调度附近的巡检无人机或机巢无人机前往事故现场，利用RSU天线环扫和云端AI识别技术进行现场勘察，确认事故位置。通过实时直播、远程喊话、爆闪示警等手段，结合无人机现场勘察，系统可在事故发生的第一时间启动应急响应，确保交通恢复通畅，减少次生事故的发生。风险点位高杆监控联动示意图如图2所示。
在途车辆跟踪：系统对所有在途车辆进行实时跟踪，支持通过车牌号查询车辆的入口站、入境时间、行驶路径、平均速度、历史轨迹、车辆画像等信息；对于大件运输车、大客车、危化品车及黑名单等重点车辆，系统提供重点跟踪，确保对高风险车辆进行更加精准的监控和管理，在途车辆跟踪示意图如图3所示。
全域大数据湖：系统汇聚全域、全场景的数据，形成超10亿条数据的大数据湖，支持大模型训练和数据分析，通过流式计算技术，实时生成交通动态数据，提供精准的决策支持，助力智能交通管理体系的构建。
基于无人机的路桥病害检测系统
针对桥梁病害检测出现的人力效率低下、成本高，人为检测范围存在疏漏，人工作业安全等问题，基于无人机巡航，段学锋[3]介绍了一种无人机的路桥病害检测系统，拥有自主避障，路桥病害探测以及自主巡航定位等功能。同时开发了可视化集成功能的桌面端控制系统，与云服务平台有机结合使操作更加直观与便捷，得以将监测信息地图化并实时更新显示，为路桥资产管养与病害检测提供了技术数据基础。
针对桥梁病害检测出现的人力效率低下、成本高，人为检测范围存在疏漏，人工作业安全等问题，无人机的路桥病害检测系统，拥有自主避障，路桥病害探测以及自主巡航定位等功能。同时开发了可视化集成功能的桌面端控制系统，与云服务平台有机结合使操作更加直观与便捷，得以将监测信息地图化并实时更新显示，为路桥资产管养与病害检测提供了技术数据基础。
该系统通过无人机检测路桥病害，主要包括无人机避障控制、无人机定位、路桥病害识别、路桥病害信息管理与预警等。
无人机避障技术：在无人机巡航过程中，如遇障碍物需要进行避障以便实现图像的安全顺利采集。
无人机的定位：在无人机巡航的过程中实时通过激光雷达获取无人机的位置。在无人机进行位置与姿态估算时，将位移初值设为零，偏航初值设置为IMU测得的当前扫描和参考点差值，也即相对于世界坐标系下的差值。
病害识别：基于无人机传回地面的图像数据进行处理，完成特定的路桥病害检测。
路桥病害检测：涉及模型构建和检测匹配两个步骤，首先利用大量的影像样本数据，训练机器学习或深度学习模型，然后通过根据无人机影像数据，检测出道路典型病害。因病害和所处路桥位置具有一定相关性，在MoCov2、YOLOv4模型（分别为自监督和有监督模型）基础上，增加三维点云位置特征，以单独通道输入模型，并将卷积模块替换为膨胀卷积，以提升特征提取的感受野。
基于无人机平台开发了一套路桥病害检测系统，无人机的路桥巡检系统包括基于三维地理信息系统的路桥病害识别和道路桥梁病害信息管理与预警，实现桥梁异物智能观测与路桥病害智能识别、路桥健康状况定期检查、实现路桥等级评定功能，构建了路桥病害特征知识库、路桥对象模型库，实现对公路桥梁的桥面及边坡、构建物健康状况的巡查检测，具备路桥病害智能检测与识别、健康状况信息统计、道路检修与灾害抢险智能决策等功能，为智能化管理提供了数据与技术支持。
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参考资料：
[1] 李方,邢万勇,张驱,等.经济背景下高速公路无人机应用思考[J].中国交通信息化,2025(02):131-134.
[2] 苏州交投AI与无人机联动的高速公路全域监测一体化平台
[EB/OL].[2025-07-24].https://mp.weixin.qq.com/s/a_2yVpbgu7JqicRBPHERNA
[3] 段学锋《宁夏高速公路无人机低空巡检方案》
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