■ 10月2日
，，
，国家数据局综合司印发《工业制造
、、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》（以下简称《指引》）。。「低空经济观察」获悉
，，按照《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》有关部署和要求
，，，国家数据局商相关部门梳理总结数据要素赋能工业制造领域9大重点方向21个重点领域共58个典型场景，，，形成落地指引
，，
，供相关方推动数据开发利用参考
。。

据「低空经济观察」了解，，，低空数据列入数据要素赋能科技创新领域4大重点方向37个重点领域
，，，无人配送列入数据要素赋能商贸流通领域7大重点方向25个重点领域。。。《指引》明确，，推动低空数据要素集聚、、开放、、共享，，，能够有效提高政务效率
、、
、
、挖掘数据价值、、优化资源配置
、、、、保障飞行安全、、
、规范飞行行为、、提升政府形象
、、、促进产业发展
。
。。。低空数据领域典型应用场景包括水务河湖、
、违建巡查、、景区巡查
、、森林防火、、、工地巡查、、墓地巡查、、、智慧交通、
、建筑保护。。。无人配送领域，
，，，《指引》提出
，，
，以“空天地海”一体化网络为基础，，，整合无人设备终端与地理
、、政务
、、、产业等多源数据，，构建跨域融合的数据资产底座，，，，构建无人体系全域数据治理架构，，在确保数据安全的前提下，
，，，推动跨行业数据融合创新，
，，赋能低空经济、、、
、智慧交通等新兴产业发展。
。
。「低空经济观察」将相关内容分享如下
。。。■ 低空数据领域推动低空数据要素集聚、、开放、、
、共享，，
，，丰富完善数字底座，，
，，建立飞行成果数据汇集
、、、、脱敏、、、开放、、利用等数据治理服务流程，
，，，制定飞行成果数据访问使用规则，，强化飞行成果数据服务能力，，
，，各级各部门通过市一体化共享平台进行飞行成果数据供需对接，，强化飞行成果共享复用
。。
。能够有效提高政务效率
、
、挖掘数据价值
、、、
、优化资源配置、、、、保障飞行安全、、
、规范飞行行为、、
、、提升政府形象
、、、促进产业发展。。。（一）汇聚数据类别无人机飞行成果数据，，，包括空中全景
、、
、、正射影像、、
、三维模型等。。。。（二）融合利用路径一是低空数据要素整合创新。。。
。统一建设低空服务能力，，通过5G网联技术的应用，，保障无人机飞行状态监控、、、、远程操控
、
、、、网络定位、、飞行姿态实时回传、、多路高清视频实时回传及实时下载高精度三维地图，，实现低空数据的高质量、、高实时性采集。。。。深度融合数字地球地理信息技术
，，实现对海量时空大数据的有效组织，
，，，为用户呈现全局性
、、
、可视化的空间信息视图，
，，，对无人机采集的低空视频数据、、图像数据、、
、热感数据、、
、
、声感数据等低空空域数据要素进行标准化定义
、、清洗、、、
、加工
，，，制定数据标准、、技术规范，
，，实现统一接入、、管理和共享，，，，为低空空域数据采集和应用提供全面、、、及时、、、准确的数据支持。。二是低空数据要素分享复用创新。
。。
。项目创新低空数据要素采集渠道、、采集成果、
、
、数据挖掘能力的共享机制。。。。统一流程审批机制
，
，让部门采集低空数据资源更便捷
。。
。。整合共享无人机资源、、空域资源，，共享无人机
、、、共享机场、、共享服务保障团队、、共享无人机应用平台，，，
，减少各部门分别投入造成的资源浪费
。。。同时实现低空数据要素成果共享机制
，，，
，实现低空数据要素价值最大化应用。。。。（三）典型应用场景1.水务河湖。。。2.违建巡查。。。3.景区巡查。。。4.森林防火。
。。5.工地巡查
。。。。6.墓地巡查
。。。7.智慧交通。。。8.建筑保护。。
。（四）应用成效一是提升防空能力和水平
。
。。。打造无人化、、、
、智能化、、数字化和现代化的全天时
、、、、立体化
、、、多手段的空地一体化智慧城市运行体系，，，全面提升“视、、
、防、、、管、、
、控”的能力和水平
。。。二是促进城市演进和经济发展。。形成以无人机为驱动并可持续演进的城市管理、、城市治理和城市服务的一体化智慧城市运行体系，
，，
，对城市演进和经济发展做出重大贡献。。

■ 无人配送领域以“空天地海”一体化网络为基础，
，整合无人设备终端与地理、、、、政务、、
、、产业等多源数据，，，构建跨域融合的数据资产底座，，依托数字李生、、、联邦学习、、、、区块链等技术实现数据治理标准化，，分析智能化与场景化应用，
，，深度赋能无人物流、、跨境货运等领域，，
，推动商贸流通向数据驱动型转型。。
。。（一）汇聚数据类别无人体系产业相关数据。。。包括无人体系内无人机、
、、无人车、、无人船的传感器及任务设备，，以及城市地理、、气象、、通信及公共数据平台等外部数据
。。。。（二）融合利用路径一是构建无人体系全域数据治理架构。。以“统一标准、、
、、分级管理、、、安全可控”为原则，，，建立覆盖数据采集、、存储
、、处理
、、、、应用的全生命周期治理框架，，，，针对无人体系多源异构数据，，，制定包括空间坐标、、时间戳、
、、、业务属性的元数据标准，，，构建跨域数据映射关联模型
，，，实现“物理分散、、、逻辑集中”的数据资产化管理。。。安全合规方面采取数据分类分级保护制度，
，，，运用联邦学习、、、隐私计算等技术实现“数据可用不可见”，
，构建符合国家级数据安全要求的防护体系。。。二是打造智能分析引擎。。。
。通过多模态数据融合技术
，，，将传感器数据
、、、地理信息、、业务系统数据进行语义解析与逻辑关联
，，，形成全域数字李生底座。。运用深度学习
、
、、知识图谱等前沿算法，，，，构建任务评估、、、路径优化、、、、安全预警等智能模型，，，，实现从数据描述性分析到预测性、、、决策性分析的跨越。。。。三是构建数据价值转化体系。。。。通过标准化API接口开放数据查询、、模型调用、
、
、实时监控等核心功能，，支撑无人配送、、城市治理、、、科技文旅
、、、、边境防控等垂直领域应用，，，形成“数据即服务”的新型商业模式。。。深度融入“智慧城市”建设，，
，与政务云、、产业平台共建数据共享生态
，，
，
，在确保数据安全的前提下，，推动跨行业数据融合创新，，，，赋能低空经济、、、、智慧交通等新兴产业发展。。
。。（三）典型应用场景以数据要素市场化配置为核心，
，，，通过“场景开放—技术赋能—生态共建”模式，，主要应用于无人配送、、、科技文旅、、
、城市治理、、、、边境防控、、、、立体交通等多个应用场景。。。
。1.无人配送：融合交通、
、消费、、
、商家、、、产品等数据，，，
，通过数据驱动实现无人配送社区化、、商业化，，推动交易流程线上化
、
、、履约配送便利化。。。。2.调度优化：整合跨境物流、、、、交通网络、
、
、气象环境等多源数据，，通过数字李生技术构建虚实映射的物流系统模型，，，，动态优化配送路径与资源调度
。。
。3.城市治理：通过全域数据融合与AI算法
，，，，实现城市运行态势实时感知与智能决策。。
。。4.边境防控：构建多维感知网络与联邦学习模型，，实现边境区域全天候监控。。（四）应用成效以“空天地海”一体化数据底座为核心，
，，推动多领域商贸价值重构。。
。无人配送方面通过数字李生技术构建虚实映射的物流系统模型，
，动态优化配送路径与资源调度，，，显著提升无人配送物流效率，，深度融合5G-A通信、
、、、AI算法与边缘计算能力，，
，实现无人配送设备的实时感知、
、自主决策与远程协同，
，有效解决复杂环境下的路径规划、、避障导航等难题，，，，推动配送服务从“人工干预”向“全自动化”转型。
。。。

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