从合肥"一网统飞"的集中式治理到民航数据治理的混合式模式，从广东低空一体化数据资源池到深圳SILAS全因素数据汇聚——低空经济数据治理的实践路径正在被各地探索和验证。中国信通院报告系统梳理了当前实践的核心经验：组织架构的多元探索、制度体系的初步建立、平台建设的密集推进，以及人工智能赋能全生命周期治理的技术方向。
组织架构的多元实践
三种治理模式的对比
结合过去十余年我国在政务数据治理、企业数据治理等方面实践，数据治理组织架构总体上形成三种模式。集中式治理模式由统一的数据管理部门主导决策和执行，驱动力强、能保证数据治理工作的持续性一致性，但对组织架构影响最大。分布式治理模式由各部门独立负责本业务领域内的决策和治理工作，对当前组织架构无较大影响，但数据治理力度较弱。混合式治理模式由主导的数据管理部门负责决策，具体执行由各相关部门完成。先发地区、部门低空数据治理组织管理工作呈多元探索特征。
典型案例——合肥与民航
合肥市采用集中式治理模式，建设合肥市低空政务"一网统飞"平台，实现政务无人机"一次采购、全市共享、一次巡查、数据通用"，解决了数据不互通等问题。民航数据治理采用混合式治理模式，民航数据治理组织在单位层面和各业务层级均建立了数据管理部门，分别负责单位数据治理工作的统筹和各业务数据治理工作的实施。两种模式各有优势，各地可根据自身实际情况选择适宜的治理模式。
AI赋能全生命周期治理
采集智能规划与存储智能管理
人工智能技术是驱动低空经济数据治理智能化的核心引擎。在数据采集环节，利用AI算法自动规划最优飞行路径，机载AI芯片实时分析拍摄质量并自动补拍，采集后AI自动评估数据完整性和质量，形成"采集-评估-再采集"的智能闭环。在数据存储环节，AI自适应压缩算法在保证关键信息不丢失前提下实现"降量提质"，按重要性分级选择差异化存储路径，高价值数据优先存储于高性能存储介质，低价值数据经确认后自动清理。实时分析存储负载动态分配资源，避免资源闲置。
加工智能提取与利用自主行动
在数据加工环节，深度学习算法自动识别和清理噪声、错误数据和重复数据，利用图像识别、目标检测等技术从海量图像和点云中自动识别和定位目标，发现不同时期数据间的细微差异。通过联邦学习、差分隐私等技术实现数据"可用不可见"。在数据利用环节，AI推动低空经济数据从"支持决策"到"自主行动"——城市智能管理中自动发现违章建设并派单至相关部门；精准农业生成"肥力处方图"自动传输给无人机执行变量施肥；电力巡检自动分析弧垂和气象数据预测故障区域并提前预警。
对策建议与实践方向
组织架构的三协同方向
探索"央地协同+跨部门协同+政企协同"的"混合式"治理组织架构。加快推进央地协同——对接国家平台建设本地低空数据管理服务平台，推动低空经济数据跨区域共享。加快推进跨部门协同——明确各类低空经济数据的权威来源部门，以飞行活动审批、突发事件处置等典型场景推动跨部门数据共享。加快推进政企协同——在安全可控前提下有序开放脱敏后的空域、环境等基础数据，探索建立低空公共数据授权运营机制。
平台体系的技术赋能方向
整合低空综管平台、公共数据平台、行业应用平台、AI技术平台等多平台能力，构建低空数据智能中枢。加快推进多级一体化低空飞行综合监管服务平台开发部署和运营，强化低空数据与城市数字底座互联互通，推动各类平台逐步打通，有序汇聚全要素低空数据资源，搭建"数字低空"专题库。强化低空数据中枢智能分析决策能力，充分发挥智能算力、算法模型支撑作用，运用AI技术对多源、多维、多模态数据进行大数据关联和综合分析研判，实现人工智能与数据治理双向赋能。
