• 提升感知与识别能力：将多源传感器融合技术与轻量化目标检测算法相结合，能提升目标识别精准度。例如，在城市环境中，可准确识别低空飞行的无人机、小型通航飞机等，解决单一传感器在复杂光照或遮挡场景下的误判问题，为空中交通管理提供更准确的信息。
• 优化空域管理与调度：运用分布式强化学习与博弈论优化的结合，实现通航飞机与物流无人系统的高效协调。可以根据实时的空中交通流量、气象条件等因素，智能规划飞行器的航线和飞行高度，避免冲突，提高空域资源的利用率，减轻管制员负担。
• 增强自主控制与协同能力：借助人工智能技术，提升飞行器的自主控制能力，使其能够在复杂环境下自主决策、自主飞行。同时，实现多机协同作业，例如在物流配送中，多架无人机可以协同完成货物的运输任务，提高配送效率和准确性。
• 助力安全巡检与应急救援：采用低空人工智能技术的航空器可作为安全巡检的 “千里眼”，在断路、断网、断电等极端场景下发挥 “顺风耳”“小太阳” 的作用，以及在灾难现场进行应急救援。比如在地震、火灾等灾害发生时，能够快速到达现场，进行灾情侦察、物资投放等任务，为救援工作提供支持。
• 提供创新管理手段：低空智能平台利用 AI 技术可为城市管理、环境监测等提供创新手段。比如通过对城市上空的空气质量、噪声水平等进行实时监测，为城市环境治理提供数据支持；还可以用于城市交通管理，监测交通流量，为交通疏导提供依据。

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