本项目将主要针对新型无人值守空中智能巡检系统产品开发•▽◆、大型固定翼无人机关键技术研究、AI 能力提升等方面进行研制与研究◆☆。项目在提升现有产品性能与完善产品谱系的同时，将实现“无人机本体平台升级→飞行任务的 AI 综管→任务的 AI 智能处理与分发
无人值守空中智能巡检系统技术研究▽。开展针对山区及森林地域的无人机智能巡检技术研究,包括智能航线规划、目标识别和定位◇、强扰动环境下的精准抛投、烟火的智能识别等方面的研究工作，实现研发团队在飞行控制、目标搜索和定位=◁-、抛投控制、AI 识别等方面技术能力的提升。
在现有产品、技术及研究工作的基础上◆，突破三维航线自主规划、多源火情智能识别与火点精准定位等关键技术，开发自适应抛投控制算法，提升无人机对恶劣环境的适应性和针对森林火灾的应急处理能力◇-，取得核心知识产权，形成技术积累。
大型固定翼无人机系统关键技术研究◁☆。开展大展弦比无人机气弹分析及优化、翼面电加热防除冰设计和多传感器态势融合处理等方面的研究工作，实现研发团队在结构优化=▽■、无人机环境适应性提升和任务载荷数据处理算法等方面技术能力的显著提升▲★▼。
在现有产品、技术及研究工作的基础上，开发出适用于大展弦比机翼无人机的气动弹性优化设计方法，实现翼面电加热防除冰系统在同量级无人机平台上的首次集成，并通过多传感器态势融合处理算法显著增强关键目标情报快速搜集和提取能力◁，取得核心知识产权，形成技术积累。
AI 能力提升。基于公司长期积累以及后续运营所形成的无人机数据资产，构建与持续优化覆盖无人机航拍、巡检、测绘等场景的高质量●、多模态专业数据集；研发面向低空领域的 AI训推一体化平台-▽，以支持行业模型的高效训练与部署▼◇；基于经过验证的开源模型架构▼○，利用公司积累的海量无人机数据进行深度定向优化与训练，形成专注于低空视觉识别的专业模型；基于长期积累的无人机运行数据研发针对低空运行安全的风险评估模型；探索开发能够面向复杂低空环境、具备一定自主分析决策能力的低空领域智能体（AI Agent）。
（1）形成可持续更新的低空领域专题数据底座，以及服务于各细分场景的高质量标准数据集□●▷；
（2）建成高效、稳定、常态化的低空 AI 产品研发基础设施◆，提供开放的模型训练、评测与应用开发支持-…◁；
（3）获得高度实用、适用于低空数字经济分析的多模态行业专用模型，以及精准的低空安全风险评估模型▽；
（4）孵化出一系列可嵌入实际业务系统的低空领域智能角色（如：AI 网格员=、AI 河湖长…、AI护林员等），以 AI 技术提升现代社会、环境与生态的治理效能。
无人机智能化、自主化、规模化应用趋势日益明显•…：通过融合多模态传感器☆▪、边缘计算与 AI 算法◇★△，提升无人机在复杂环境下的实时感知与自主决策能力◇▽，开发面向实际场景的轻量化 AI 模型，通过“一网统飞▽”实现任务场域的统一调度与管理•=，持续提升“无人机本体平台升级-飞行任务的 AI 综管-任务的 AI 智能处理与分发”的全流程智能化协同能力，实现从△□■“能飞”到“会思考▪”的跨越。
同时，研究大规模无人机集群的协同控制与动态组网技术▲•，并构建以 5G-A/6G 通信为支撑的●“感-传-算-控”一体化低空智联网体系，为高密度、超视距运行提供精准高效的监管和服务平台。
本项目的实施，可以保障公司始终紧跟与引领行业技术发展趋势，并开展公司技术储备，为公司产品业务的竞争力与经营质量带来正向影响…△。
（2）构建低空垂类 AI 大模型与自动化训推体系，提升智能化有机协同能力
为有效赋能低空经济在交通、农业◆◇、水利、应急等垂直行业的智能化需求，本项目将研发面向上述场景的低空领域专用 AI 模型。该模型将基于成熟的开源模型架构，融入行业特有的识别算法与业务知识，并通过模块化设计实现与业务系统的快速集成与部署。同时，项目将配套建设自动化 AI 训推一体化平台•，打通从数据处理◇▪□、模型优化到终端部署的全流程☆●，支撑算法的持续迭代与高效落地。
通过构建上述体系•…，旨在系统性地解决当前低空 AI 应用面临的数据标准不一=▽•、开发周期长、部署维护复杂等实际瓶颈。平台将结合高质量行业数据集与自动化训练工具，实现模型能力的持续优化与闭环升级…-=，从而显著降低各领域应用低空智能技术的门槛与成本，为本公司及产业链伙伴提供务实★•◇、易用、可运营的AI 能力引擎。
2025 年 8 月，国务院发布了《关于深入实施“人工智能+◆•▽”行动的意见》指出：◆▽…“人工智能+”科技技术、▲=“人工智能+”产业发展等方式•，到 2030 年，新一代智能终端▪○◆、智能体等应用普及率超 90%。当前低空经济作为我国新质生产力方向之一▷▷，全国大部分省市均出台了一系列支持政策，将显著推动☆=“人工智能+”在低空经济中的深入应用。
此外，工信部△▪-、民航局等联合发布的《通用航空装备创新应用实施方案（2024-2030 年）》指出：加强总体•◆=、系统◁◆、软件、元器件▪▽、材料等领域关键技术攻关•◆☆；瞄准无人化、智能化方向，攻克精准定位…◇◁、感知避障、自主飞行▲-▷、智能集群作业等核心技术。AI 技术与低空无人机的深度融合，能显著驱动无人机实现自主飞行、智能决策、数据智能分析的跨越式发展。
公司持续升级以“无人值守系统+纵横云+AI”为核心的整体解决方案▼，提供从硬件到软件、从产品到平台○★、从技术到生态的全方位、全场景、全系统低空数字经济解决方案。当前公司在☆“智能化飞行控制技术”、▪▪…“多种传感器接入与数据分析技术”等核心技术☆◆，均有涉及利用人工智能技术●▷▽。国内有关低空经济和人工智能政策的顶层设计与支持，有利于保障项目顺利实施□□■。
①对无人值守等中小无人机产品，是以现有成熟产品为基础，开展融合翼气动布局•★☆、多模式动力△◇、任务与载荷集成等研究=▲△。
②对大型固定翼无人机关键技术研究○，是基于现有飞机平台，深入开展大展弦比无人机气弹分析及优化=、翼面电加热防除冰设计、多传感器态势融合处理等方面的研究▼△•。
③对 AI 能力提升，则将利用公司现有人工智能相关技术为基础▲，开展无人机自主决策、低空运行安全风险评估▼=■、自动化 AI 算法训推一体化等方面的研究=□▲。
①公司在智能控制◇=、飞行器平台设计及制造、云平台▼▷•、应用软件等领域形成了核心技术优势，拥有各类知识产权超 600 项◆•□，其中发明专利 110 项。
②开发经验方面，公司积累了尾座式、倾转动力式、复合动力式等近 20 种型号的飞行器平台设计经验、飞行测试数据○、产品制造经验，产品研发周期短▷▽=。
③公司参与了数十项国际标准△▲、国家标准、地方标准的制定工作，涵盖了无人机关键技术、低空空域框架、安全要求、行业应用、数据标准、无人机驾驶职业技能▲●、无人机服务等•。
当前，开源 AI 模型的蓬勃发展为本项目提供了坚实的技术起点•▪□。公司将充分发挥在低空领域积累的行业认知、业务痛点理解■•、规模化场景数据及工程化能力，基于先进的开源模型进行深度定向优化与轻量化改造，打造真正贴合低空应用需求的、可快速部署的专用 AI 模型，从而推动产品与解决方案的模块化、规模化落地。
此外，公司积极与外部对口科研院所进行研发合作○▼…，与西北工业大学、电子科技大学、武汉大学、中国民用航空飞行学院▲☆-、中国民用航空总局第二研究所等院所，在共建实验室■-、专项技术突破等方面，进行科研合作攻关▼◇▪。
本项目的实施主体为成都纵横自动化技术股份有限公司，拟投入金额14,398•.23 万元，其中拟使用募集资金投入 13,600.00 万元。
截至本报告出具日，本项目正在办理发改备案手续。本项目无需向生态环境主管部门进行环境影响评价审批▲。
项目不直接产生经济效益▪▽◆，其效益将从公司研发新技术新产品等方面间接体现。通过本项目的实施，可显著增强公司的技术科研能力和产品研发能力。同时，公司将利用产业利润反哺科研开发◆，形成良性循环▪，提高公司的综合实力。
此报告为正式可研报告摘录公开部分。定制化编制政府立项审批备案、资产转让并购、合资◇-▼、资产重整-■▪、IPO募投可研、国资委备案、银行贷款•、能评环评◆、产业基金融资、内部董事会投资决策等用途可行性研究报告可咨询思瀚产业研究院-…。返回搜狐，查看更多