隨著人工智能技術，特別是大數據時代的興起，低空經濟得到空前的發展。低空經濟作為一種新興的經濟形態，涉及到物流、應急救援、植保、城市管理等各個領域，不僅需要強有力的技術支撐，而且還需要一種高效、智能化的通信網絡體系作為保障。人工智能大模型以其強大的數據處理能力與智能決策能力，為我國低空經濟發展提供了一種全新的思路與方法。
一、低空經濟智能通信網絡架構重要性
1.1 提升低空交通管理效率
隨著我國低空經濟的快速發展，低空飛行器數量急劇增加，航班密度急劇上升，傳統的空中交通管控模式已難以滿足日益增長的高密度需求。低空經濟智能化通信網絡架構可以實現對低空飛行的智能管理，包括實時數據監測、航路規劃、飛行智能等[1]。該網絡架構可將低空飛行器的動態信息實時傳送到管理平臺，幫助監管機構快速決策，優化空域使用效率，保障飛行安全。智能通信網還可以實現無人機等低空飛行器的自動調度與飛行控制，進一步提高管理效率。將產業管理與社會管理相結合，形成“看得見，管得著”的高效管理局面。
1.2 促進低空經濟產業融合
低空經濟涉及無人機生產、物流配送、城市航空運輸、應急救援等領域，其融合發展離不開高效的信息交互平臺。作為該平臺的核心，低空經濟智能化通信網絡架構可以實現不同行業間數據共享與協同工作。低空智能網絡的建設能夠將低空飛行器、地面設施和各種應用場景緊密連接起來。如利用智能通信網絡對無人機的飛行狀態進行實時監測，對其進行優化；應急救援部門可通過這一網絡迅速調配資源，提高救災效率。這種跨行業的融合，不但可以提高各個行業的運作效率，而且可以為企業帶來更多的商業模式與機會。
1.3 增強應急響應與災害管理能力
在緊急情況下，時間就是生命，是災難管理的生命線。低空經濟智能通信網絡體系結構可為應急救援工作提供快速有效的信息支撐。利用低空通信網，無人機可將災情實時傳回指揮中心，提供救援決策依據。如基于5G-A 網絡的8K 虛擬現實直播系統可以實現對地震災區的超視距飛行和三維建模，極大地提高救災效率。且智能通信網絡還能實現對無人機的遙控與自主飛行，使其能夠在復雜環境下快速完成急救藥品、血樣等任務。這種高效率的應急響應能力，不僅可以提高救援效率，而且可以有效地降低災害帶來的社會經濟損失。
1.4 推動技術創新與產業升級
低空經濟智能化通信網絡架構是我國低空經濟建設的重要基礎，其構建需要融合5G、北斗導航、大數據和人工智能等前沿技術，不僅可以提高我國低空經濟運營效率，而且可以促進相關技術的創新與升級。5G-A 網絡具有低時延、高可靠等優點，是構建低空智能網絡的理想選擇[2]。5G 移動通信系統利用MIMO 技術與頻譜融合技術，可為低空飛行器提供穩定的通信保障。智能通信網絡架構的搭建，也可以帶動相關產業鏈，如無人機制造、通信裝備研發、數據處理等。這種技術創新與產業升級的協同效應，將為我國低空經濟的持續發展提供強有力的推動力。
二、基于人工智能大模型的低空經濟智能通信網絡架構設計應用
2.1 智能規劃與資源優化
在低空經濟背景下，對通信網絡規劃提出了更高的智能化要求。可用大模型分析為基礎，通過大數據分析，準確預測不同地區的航班密度、數據傳輸需求以及可能出現的擁堵情況。設計自適應網絡資源分配算法，動態調整基站布局、頻譜資源及功率控制，保證低空機間無縫通信資源的高效利用。可以利用機器學習預測模型，對未來高需求區域進行預測和預測，以滿足我國低空經濟快速發展需求。
在某大城市100 平方公里的低空物流實驗區，每日平均飛行高度為50 ～ 200 米，每天約500 架次。這一地區分布著多個商務區、住宅區和物流集散點，不同時段航班密度及數據傳輸需求存在明顯差異。可利用傳感器網絡實時采集無人機的飛行軌跡、位置、速度等信息，同時獲取各個區域的信號強度和干擾情況，實現對無人機的智能化規劃和資源優化。利用大模型分析平臺，分析近一個月來商業街區的數據，發現在工作日白天，商業街區的無人機流量急劇上升，數據傳輸需求峰值達到10Gbps，同時夜間小區內無人機流量較為密集，可對網絡資源的自適應分配算法進行研究。在商業區，基站功率提高30%，對頻譜資源進行重新分配，為低空通信預留50MHz 的連續帶寬。同時，根據實時無人機密集度動態調整基站覆蓋區域，當無人機密集度大于50 個/ 平方公里時，啟動智能波束成形技術，使基站信號集中在無人機密集區，有效降低信號干擾。可結合氣象、節假日等因素，采用機器學習預測模型對未來一周不同地區無人機流量變化進行預測。如預測某大型商場在周末有促銷活動，提前優化區域網絡資源，增加臨時基站，確保活動期間無人機配送服務流暢，數據傳輸成功率提高。
2.2 異構網絡融合與協同
由于低空通信環境的特殊性，建立多層異構的衛星通信、地基基站和無人機中繼網絡是非常必要的[4]。其中，基于人工智能大模型的低空經濟智能通信網絡架構設計，聚焦于異構網絡融合與協同的深度技術創新，這可以滿足低空場景下通信網絡的復雜性的問題，這主要是因為，人工智能大模型在此架構中扮演核心智能引擎的角色，其可以通過對多源異構網絡數據的深度學習、實時分析，動態優化網絡資源分配，進而起到協同不同網絡間的流量調度與路由策略的作用。
某沿海城市針對低空旅游飛行器（包括直升機、無人機和無人機）的通信需求，構建低軌衛星通信系統、10 座沿海岸線布設的地面基站和5 臺中繼無人機。衛星通信多采用Ku 波段，覆蓋范圍大，帶寬有限，單鏈路帶寬10Mbps 左右；地基基站采用5G 通信技術，在視場內可以達到1Gbps 的峰值傳輸速率；無人機中繼系統是一種適用于復雜地形和信號盲區的通信設備，采用2.4GHz 頻段，傳輸速率達到100Mbps。結合人工智能大模型，實時監控和分析多個網絡的性能，利用深度學習算法對無人機的位置、速度、飛行方向和網絡信號強度等參數進行處理，實現最優網絡選擇。當直升機由內陸向海上飛行時，系統會對其通信要求以及每個網絡的可用資源進行實時分析。在距離地面基站10 公里以上、衛星信號良好的情況下，自動切換通信鏈路至衛星網，切換時間不超過50ms，確保視頻監測數據與飛行參數穩定傳輸。通過跨網資源調度，在弱信號海島附近部署UAV 中繼站，均衡各網負載，使全網通信中斷率下降，顯著提高低空旅游通信的穩定性與連續性。
2.3 安全與隱私保護強化
可將人工智能大模型應用到加密技術創新中，如基于深度學習的自適應加密算法，根據通信內容的重要程度和敏感性，動態調整加密強度，在保證數據安全性的同時，保證數據的傳輸效率。采用人工智能技術對網絡異常行為進行檢測與預警，實現對網絡攻擊的及時檢測與防御，建立多級安全防御體系。設計差分隱私等隱私保護機制，保證數據在分析與分享過程中不會外泄，增強用戶對低空經濟通信網的信任度。
在軍事訓練基地低空模擬通信場景中，需要傳輸大量的敏感信息，如飛機戰術行動命令、位置信息、軍事設施監控信息等。可以以人工智能大模型為基礎，對加密技術進行創新，提高安全性和隱私性。構建深度學習模型，實現通信數據的實時分類，并根據其重要性和敏感度將其劃分為高、中、低三個級別。針對核心軍事機密等高級別數據，采用高強度AES-256 加密算法，結合量子密鑰分發技術，實現絕對安全的加密。針對無人機等中層數據，研究基于深度學習的自適應加密算法，根據網絡環境及實時業務情況，動態調整加密強度。在網絡流量較大的情況下，適當降低加密的復雜度，保證數據的傳輸效率；針對非關鍵性系統狀態信息等低級別數據，采用輕量級加密算法，提高數據傳輸速率，同時保證基本的安全性。
針對網絡異常行為，采用人工智能技術，通過實時監控網絡流量，學習正常通信方式下的業務特征，如分組長度、頻率、信源地址等。在檢測到異常業務時，如短時間內出現大量相同IP 地址的連接請求，應及時發出警報，啟動阻斷連接、溯源分析等防御機制。設計差分隱私保護機制，通過添加適當的噪音來分析訓練數據，確保數據在分析和共享過程中不會泄露軍事機密，從而有效提升軍事低空通信網絡的安全保密性能。
2.4 高效數據傳輸與處理
在低空高速移動環境中，實現高效率和低延時數據傳輸是關鍵。人工智能大模型能夠在保證信息質量的前提下，最大限度地降低數據傳輸量，提高信道利用率。可結合邊緣計算技術，充分利用部署于網絡邊緣的智能節點對數據進行預處理與分析，降低云處理壓力，縮短數據回傳路徑，實現實時決策與響應，利用人工智能對數據流模式進行預測，將熱點內容預存到邊緣節點，進一步減少訪問時延，提高用戶體驗。在高速低空物流場景下，以100km/h 飛行高度（100 ～ 300m）的物流無人機為研究對象。可將人工智能大模型與邊緣計算技術相結合，實現高效的數據傳輸和處理。將邊緣計算節點部署于物流樞紐及交通要道，并配置高性能計算芯片，存儲容量達1TB。無人駕駛飛機飛行時，可以實時獲取貨物狀態、飛行參數和周邊環境等信息，每小時可達5G以上。該方法采用人工智能大模型對其進行預處理，利用壓縮算法將數據量減少，同時保證信息質量。同時，可利用歷史數據與實時訂單信息，預測出需求最大的區域，并在最靠近該區域的邊緣節點存儲相關熱點內容。如通過對某區域在工作日午后頻繁出現生鮮商品配送需求的分析，將生鮮商品溫度監測數據處理程序及通用配送路徑規劃數據預先存儲到該區域邊緣節點。當無人機進入該區域后，無需再向云端申請，直接從邊緣節點獲取數據并進行處理，極大地縮短數據回傳路徑，使數據處理延遲由100ms 降低到20ms 以內，實現實時決策和響應，提升物流配送效率與用戶體驗。
2.5 持續學習與自適應優化
低空經濟通信網是一個不斷演化的系統，需要有自主學習、不斷優化的能力。可采用基于增強學習的網絡優化方法，使網絡能夠根據實時反饋自適應地調整傳輸功率、信道分配等參數，從而實現最優的通信效果[6]。結合人工智能大模型，深入挖掘網絡歷史數據，挖掘網絡性能瓶頸與提升空間，指導網絡體系結構不斷更新。網絡在不斷學習的過程中，可以對新技術的引入、用戶行為的改變等外部因素進行適應性調整，從而維持企業的長期競爭優勢與服務品質。
某園區占地300 多平方公里，集物流、旅游、測繪等多種低空業務于一體。園區內各類低地飛行器1 000余架，通信網絡架構正處于持續的發展與完善之中。為實現連續學習和自適應優化，可采用增強學習算法對網絡進行優化。將基站負載、UAV 分布密度、信號強度和傳輸延時等因素結合起來，對網絡狀態空間進行定義。定義行動空間，包括對基站發射功率（10 ～ 50W 可調）、信道分配策略（支持多種波段組合）和中繼部署位置等，構建增強學習模型，通過實時反饋獎勵值對網絡參數進行優化。如當網絡成功地向多個低空測繪無人機提供穩定的通信服務，并且傳輸速率能夠滿足測繪數據實時回傳的要求時，將給予較高的獎勵；當通信中斷或者傳輸率太低的時候會被扣分。通過學習動態調整網絡參數，使網絡能夠根據實時業務需求及環境變化進行自適應調整傳輸功率及信道分配。同時，可結合人工智能大模型，深入挖掘園區近半年來的網絡歷史數據，如發現部分區域因建筑遮擋導致信號微弱，成為網絡性能瓶頸。故而應更新網絡架構，在這些區域增設信號中繼設備，使網絡整體性能提高，有效地適應不斷發展變化的低空經濟園區服務需求，保持良好的服務質量。
三、結語
綜上所述，基于人工智能大模型，對低空經濟智能化通信網絡體系結構進行研究是非常有意義的。不僅可以提高我國低空經濟的運行效率與安全水平，而且可以促進我國低空經濟向智能化、高效化方向發展。未來，隨著人工智能技術的發展，低空經濟應用場景的拓展，智能通信網將發揮越來越重要的作用，為我國低空經濟的可持續發展提供技術支持。(作者：王琦 鄭昊南)
