低空算力网发展趋势、面临挑战及重点布局方向
思瀚产业研究院    2024-12-10

1. 发展趋势与面临挑战

低空算力网当前主要由低空飞行器本身携带的终端算力支撑完成飞行过程中的运算。目前低空计算通常是在图像、数据等信息采集过程中进行数据的在线或非在线分析，由于计算量要求不高，通常在飞行器自带终端上完成分析，或者飞行完任务后，由后台进行分析处低空算力网当前主要由低空飞行器本身携带的终端算力支撑完成飞行过程中的运算。

低空算力网以算网协同为重点，弹性计算、分布式计算、边缘卸载成为算力体系发展趋势。现有的计算资源往往分布在不同的物理地点，如何基于分布式计算技术有效地管理和协调算力资源，实现算力的高效利用，将成为低空算力网未来发展的关键。此外，考虑到低空管控等业务对实时性的高度要求，边缘计算技术将发挥重要作用。通过将计算任务下沉到网络边缘，减少数据传输的时延，可以确保低空业务的高效稳定运行。

低空算力网络尚处于发展初级阶段，在智能算力调度和弹性配置、算力资源互联互通等方面尚尚存在诸多挑战，制约了低空算力网络的发展和应用。

一是与算力需求相匹配的低空算力调度方案尚不成熟。低空在航拍、物流、农业、安防等不同场景下的算力需求差异较大，如何实现算力资源的弹性分配和优化配置，根据实际应用场景自动调整其算力分配策略，以便更好地满足各种应用场景的需求，目前尚无明确解决方案。

二是是异构算力资源的互联互通存在障碍。目前不同算力资源之间的互联互通存在障碍，难以实现无缝连接和高效协同。互联互通需要解决算力资源之间的接口、协议、数据格式等方面的问题，以实现算力资源的无缝对接和高效传输。

2. 重点布局方向

未来低空算力网需提升算力网设施的覆盖范围，提供全域可触达低空算力网，同时提升算力节点的互联水平，实现算力任务的就近接入与随需调度，保障高质量的低空算力供给。同时，充分利用低空飞行器在日常作业过程中采集的导航、感知、通信、气象等数据开展持续训练，建立面向特定场景的小模型及行业大模型，提升低空飞行治理、低空飞行智能决策等重点场景服务的智能化水平。

重点布局方向 1：算力网基础设施建设

首先，需要设计一个低空算力网的高效、灵活的云、边、端三级架构，确保资源池的稳定性、可扩展性和可维护性。同时，针对不同任务类型，设计相应的低空算力资源池，以满足各种应用场景的需求。例如，对于低空物流任务，需要关注实时性、精确性和安全性；另外也需要建立完善的监控和评估体系，对低空算力资源池的运行状态进行实时监控，及时发现和解决问题，确保资源池的稳定运行。最后需要低空算力资源池要具有持续优化能力，能根据实际应用需求和场景变化，调整资源配置、任务调度等方面的策略。

重点布局方向 2：算力任务智能调度

低空算力网络需要将飞行任务转化成不同类型的算力需求，并按照区域内的低空算力资源分布情况进行任务定义。同时通过智能调度算法和技术，考虑任务的优先级、实时性和安全性等因素，按需在云、网、边、端之间调度计算资源、存储资源、网络资源等，实现分布式计算节点的互联互通和统筹调度。低空算力调度策略、算法以及低空算力资源调度系统成为未来布局的重点。

重点布局方向 3：算力资源互联互通

低空算力资源节点具有多样性，需要确保算力多样性与异构节点直联互通，需实现大型云算力节点（CPU 集群）、智算中心节点（GPU集群）、超级计算机节点（混合集群）以及分散的边缘节点（嵌入式设备）之间的异构节点直联互通。需统一算力标识符感知、数据传输流动、应用架构适配等关键环节技术要求，构建完善的算力互联互通标准体系。

重点布局方向 4：构建低空算力智能模型

充分利用低空飞行器在日常作业过程中采集的导航、感知、通信、气象等数据，建立数据共享机制。以低空算力网为底座开展持续的训练，建立一批面向特定场景的小模型以及面向低空飞行的行业大模型，提高低空应用智能化水平。同时，还需关注模型的泛化能力和可解释性，以满足不同低空场景的应用需求。

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