■ 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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