基于人工智能大模型的低空经济智能通信网络架构研究

随着人工智能技术，特别是大数据时代的兴起，低空经济得到空前的发展。低空经济作为一种新兴的经济形态，涉及到物流、应急救援、植保、城市管理等各个领域，不仅需要强有力的技术支撑，而且还需要一种高效、智能化的通信网络体系作为保障。人工智能大模型以其强大的数据处理能力与智能决策能力，为我国低空经济发展提供了一种全新的思路与方法。

一、低空经济智能通信网络架构重要性

1.1 提升低空交通管理效率

随着我国低空经济的快速发展，低空飞行器数量急剧增加，航班密度急剧上升，传统的空中交通管控模式已难以满足日益增长的高密度需求。低空经济智能化通信网络架构可以实现对低空飞行的智能管理，包括实时数据监测、航路规划、飞行智能等[1]。该网络架构可将低空飞行器的动态信息实时传送到管理平台，帮助监管机构快速决策，优化空域使用效率，保障飞行安全。智能通信网还可以实现无人机等低空飞行器的自动调度与飞行控制，进一步提高管理效率。将产业管理与社会管理相结合，形成“看得见，管得着”的高效管理局面。

1.2 促进低空经济产业融合

低空经济涉及无人机生产、物流配送、城市航空运输、应急救援等领域，其融合发展离不开高效的信息交互平台。作为该平台的核心，低空经济智能化通信网络架构可以实现不同行业间数据共享与协同工作。低空智能网络的建设能够将低空飞行器、地面设施和各种应用场景紧密连接起来。如利用智能通信网络对无人机的飞行状态进行实时监测，对其进行优化；应急救援部门可通过这一网络迅速调配资源，提高救灾效率。这种跨行业的融合，不但可以提高各个行业的运作效率，而且可以为企业带来更多的商业模式与机会。

1.3 增强应急响应与灾害管理能力

在紧急情况下，时间就是生命，是灾难管理的生命线。低空经济智能通信网络体系结构可为应急救援工作提供快速有效的信息支撑。利用低空通信网，无人机可将灾情实时传回指挥中心，提供救援决策依据。如基于5G-A 网络的8K 虚拟现实直播系统可以实现对地震灾区的超视距飞行和三维建模，极大地提高救灾效率。且智能通信网络还能实现对无人机的遥控与自主飞行，使其能够在复杂环境下快速完成急救药品、血样等任务。这种高效率的应急响应能力，不仅可以提高救援效率，而且可以有效地降低灾害带来的社会经济损失。

1.4 推动技术创新与产业升级

低空经济智能化通信网络架构是我国低空经济建设的重要基础，其构建需要融合5G、北斗导航、大数据和人工智能等前沿技术，不仅可以提高我国低空经济运营效率，而且可以促进相关技术的创新与升级。5G-A 网络具有低时延、高可靠等优点，是构建低空智能网络的理想选择[2]。5G 移动通信系统利用MIMO 技术与频谱融合技术，可为低空飞行器提供稳定的通信保障。智能通信网络架构的搭建，也可以带动相关产业链，如无人机制造、通信装备研发、数据处理等。这种技术创新与产业升级的协同效应，将为我国低空经济的持续发展提供强有力的推动力。

二、基于人工智能大模型的低空经济智能通信网络架构设计应用

2.1 智能规划与资源优化

在低空经济背景下，对通信网络规划提出了更高的智能化要求。可用大模型分析为基础，通过大数据分析，准确预测不同地区的航班密度、数据传输需求以及可能出现的拥堵情况。设计自适应网络资源分配算法，动态调整基站布局、频谱资源及功率控制，保证低空机间无缝通信资源的高效利用。可以利用机器学习预测模型，对未来高需求区域进行预测和预测，以满足我国低空经济快速发展需求。

在某大城市100 平方公里的低空物流实验区，每日平均飞行高度为50 ～ 200 米，每天约500 架次。这一地区分布着多个商务区、住宅区和物流集散点，不同时段航班密度及数据传输需求存在明显差异。可利用传感器网络实时采集无人机的飞行轨迹、位置、速度等信息，同时获取各个区域的信号强度和干扰情况，实现对无人机的智能化规划和资源优化。利用大模型分析平台，分析近一个月来商业街区的数据，发现在工作日白天，商业街区的无人机流量急剧上升，数据传输需求峰值达到10Gbps，同时夜间小区内无人机流量较为密集，可对网络资源的自适应分配算法进行研究。在商业区，基站功率提高30%，对频谱资源进行重新分配，为低空通信预留50MHz 的连续带宽。同时，根据实时无人机密集度动态调整基站覆盖区域，当无人机密集度大于50 个/ 平方公里时，启动智能波束成形技术，使基站信号集中在无人机密集区，有效降低信号干扰。可结合气象、节假日等因素，采用机器学习预测模型对未来一周不同地区无人机流量变化进行预测。如预测某大型商场在周末有促销活动，提前优化区域网络资源，增加临时基站，确保活动期间无人机配送服务流畅，数据传输成功率提高。

2.2 异构网络融合与协同

由于低空通信环境的特殊性，建立多层异构的卫星通信、地基基站和无人机中继网络是非常必要的[4]。其中，基于人工智能大模型的低空经济智能通信网络架构设计，聚焦于异构网络融合与协同的深度技术创新，这可以满足低空场景下通信网络的复杂性的问题，这主要是因为，人工智能大模型在此架构中扮演核心智能引擎的角色，其可以通过对多源异构网络数据的深度学习、实时分析，动态优化网络资源分配，进而起到协同不同网络间的流量调度与路由策略的作用。

某沿海城市针对低空旅游飞行器（包括直升机、无人机和无人机）的通信需求，构建低轨卫星通信系统、10 座沿海岸线布设的地面基站和5 台中继无人机。卫星通信多采用Ku 波段，覆盖范围大，带宽有限，单链路带宽10Mbps 左右；地基基站采用5G 通信技术，在视场内可以达到1Gbps 的峰值传输速率；无人机中继系统是一种适用于复杂地形和信号盲区的通信设备，采用2.4GHz 频段，传输速率达到100Mbps。结合人工智能大模型，实时监控和分析多个网络的性能，利用深度学习算法对无人机的位置、速度、飞行方向和网络信号强度等参数进行处理，实现最优网络选择。当直升机由内陆向海上飞行时，系统会对其通信要求以及每个网络的可用资源进行实时分析。在距离地面基站10 公里以上、卫星信号良好的情况下，自动切换通信链路至卫星网，切换时间不超过50ms，确保视频监测数据与飞行参数稳定传输。通过跨网资源调度，在弱信号海岛附近部署UAV 中继站，均衡各网负载，使全网通信中断率下降，显著提高低空旅游通信的稳定性与连续性。

2.3 安全与隐私保护强化

可将人工智能大模型应用到加密技术创新中，如基于深度学习的自适应加密算法，根据通信内容的重要程度和敏感性，动态调整加密强度，在保证数据安全性的同时，保证数据的传输效率。采用人工智能技术对网络异常行为进行检测与预警，实现对网络攻击的及时检测与防御，建立多级安全防御体系。设计差分隐私等隐私保护机制，保证数据在分析与分享过程中不会外泄，增强用户对低空经济通信网的信任度。

在军事训练基地低空模拟通信场景中，需要传输大量的敏感信息，如飞机战术行动命令、位置信息、军事设施监控信息等。可以以人工智能大模型为基础，对加密技术进行创新，提高安全性和隐私性。构建深度学习模型，实现通信数据的实时分类，并根据其重要性和敏感度将其划分为高、中、低三个级别。针对核心军事机密等高级别数据，采用高强度AES-256 加密算法，结合量子密钥分发技术，实现绝对安全的加密。针对无人机等中层数据，研究基于深度学习的自适应加密算法，根据网络环境及实时业务情况，动态调整加密强度。在网络流量较大的情况下，适当降低加密的复杂度，保证数据的传输效率；针对非关键性系统状态信息等低级别数据，采用轻量级加密算法，提高数据传输速率，同时保证基本的安全性。

针对网络异常行为，采用人工智能技术，通过实时监控网络流量，学习正常通信方式下的业务特征，如分组长度、频率、信源地址等。在检测到异常业务时，如短时间内出现大量相同IP 地址的连接请求，应及时发出警报，启动阻断连接、溯源分析等防御机制。设计差分隐私保护机制，通过添加适当的噪音来分析训练数据，确保数据在分析和共享过程中不会泄露军事机密，从而有效提升军事低空通信网络的安全保密性能。

2.4 高效数据传输与处理

在低空高速移动环境中，实现高效率和低延时数据传输是关键。人工智能大模型能够在保证信息质量的前提下，最大限度地降低数据传输量，提高信道利用率。可结合边缘计算技术，充分利用部署于网络边缘的智能节点对数据进行预处理与分析，降低云处理压力，缩短数据回传路径，实现实时决策与响应，利用人工智能对数据流模式进行预测，将热点内容预存到边缘节点，进一步减少访问时延，提高用户体验。在高速低空物流场景下，以100km/h 飞行高度（100 ～ 300m）的物流无人机为研究对象。可将人工智能大模型与边缘计算技术相结合，实现高效的数据传输和处理。将边缘计算节点部署于物流枢纽及交通要道，并配置高性能计算芯片，存储容量达1TB。无人驾驶飞机飞行时，可以实时获取货物状态、飞行参数和周边环境等信息，每小时可达5G以上。该方法采用人工智能大模型对其进行预处理，利用压缩算法将数据量减少，同时保证信息质量。同时，可利用历史数据与实时订单信息，预测出需求最大的区域，并在最靠近该区域的边缘节点存储相关热点内容。如通过对某区域在工作日午后频繁出现生鲜商品配送需求的分析，将生鲜商品温度监测数据处理程序及通用配送路径规划数据预先存储到该区域边缘节点。当无人机进入该区域后，无需再向云端申请，直接从边缘节点获取数据并进行处理，极大地缩短数据回传路径，使数据处理延迟由100ms 降低到20ms 以内，实现实时决策和响应，提升物流配送效率与用户体验。

2.5 持续学习与自适应优化

低空经济通信网是一个不断演化的系统，需要有自主学习、不断优化的能力。可采用基于增强学习的网络优化方法，使网络能够根据实时反馈自适应地调整传输功率、信道分配等参数，从而实现最优的通信效果[6]。结合人工智能大模型，深入挖掘网络历史数据，挖掘网络性能瓶颈与提升空间，指导网络体系结构不断更新。网络在不断学习的过程中，可以对新技术的引入、用户行为的改变等外部因素进行适应性调整，从而维持企业的长期竞争优势与服务品质。

某园区占地300 多平方公里，集物流、旅游、测绘等多种低空业务于一体。园区内各类低地飞行器1 000余架，通信网络架构正处于持续的发展与完善之中。为实现连续学习和自适应优化，可采用增强学习算法对网络进行优化。将基站负载、UAV 分布密度、信号强度和传输延时等因素结合起来，对网络状态空间进行定义。定义行动空间，包括对基站发射功率（10 ～ 50W 可调）、信道分配策略（支持多种波段组合）和中继部署位置等，构建增强学习模型，通过实时反馈奖励值对网络参数进行优化。如当网络成功地向多个低空测绘无人机提供稳定的通信服务，并且传输速率能够满足测绘数据实时回传的要求时，将给予较高的奖励；当通信中断或者传输率太低的时候会被扣分。通过学习动态调整网络参数，使网络能够根据实时业务需求及环境变化进行自适应调整传输功率及信道分配。同时，可结合人工智能大模型，深入挖掘园区近半年来的网络历史数据，如发现部分区域因建筑遮挡导致信号微弱，成为网络性能瓶颈。故而应更新网络架构，在这些区域增设信号中继设备，使网络整体性能提高，有效地适应不断发展变化的低空经济园区服务需求，保持良好的服务质量。

三、结语

综上所述，基于人工智能大模型，对低空经济智能化通信网络体系结构进行研究是非常有意义的。不仅可以提高我国低空经济的运行效率与安全水平，而且可以促进我国低空经济向智能化、高效化方向发展。未来，随着人工智能技术的发展，低空经济应用场景的拓展，智能通信网将发挥越来越重要的作用，为我国低空经济的可持续发展提供技术支持。(作者：王琦　郑昊南)