低空蜂群作业技术应用边界，集群管控、反制防御与安全风险治理

低空蜂群作业技术应用边界，集群管控、反制防御与安全风险治理

作者：巴克豪斯智能科技（苏州）有限公司、巴克豪斯低空经济研究院、巴克豪斯世界低空经济产业网、巴克豪斯中国低空经济产业网、巴克豪斯国际低空经济合作网、巴克豪斯低空制造平台、巴克豪斯低空飞行平台、巴克豪斯低空保障平台、巴克豪斯低空基础设施平台、巴克豪斯低空产业配套平台、巴克豪斯低空跨界融合平台

摘要

随着低空经济上升为国家新兴支柱产业，无人机蜂群作为群体智能在低空场景的核心载体，正在从概念验证加速走向规模化落地应用。低空蜂群依托多机协同、分布式感知、并行作业能力，广泛应用于测绘巡检、农林作业、应急救援、城市安防、文旅展演等多元场景，但蜂群规模扩张、自主等级提升、异构机型混行，同步放大空域冲突、通信失效、恶意滥用、隐私泄露、物理损毁等系列安全矛盾。本报告围绕低空蜂群作业技术应用边界、集群管控体系构建、反制防御技术谱系、全链条安全风险治理四大核心维度展开系统性研究，厘清民用低空蜂群技术能力上限与现实约束条件，梳理中心化、半分布式、全分布式集群管控技术路线优劣，剖析软杀伤、硬杀伤、集群对抗反制手段适用条件，识别技术层、运行层、制度层、产业层风险源，构建 “技术‑管控‑反制‑治理” 一体化框架，为民用低空蜂群规范化落地、低空安全基础设施建设、政策标准迭代提供研究参考。

\\ 关键词：\\ 低空蜂群；群体智能；应用边界；集群管控；反制防御；低空安全；风险治理

一、绪论

1.1 研究背景

2024‑2026 年，我国低空经济完成政策体系跨越式完善，新版《民用航空法》正式实施，民航局设立低空安全司，全国各省市将低空经济纳入地方十五五规划，低空运行空域改革持续推进，民用无人驾驶航空器产业进入高速扩张周期。民航局公开统计显示，截至 2025 年末，国内在册登记无人机数量达到 328.7 万架，全年飞行总时长 4530.29 万小时，同比增长 69.9%，工业级无人机占整机产值比重达到 71.5%，多机集群作业需求快速释放。全球市场层面，2025 年全球无人机蜂群市场规模约 9.7‑10 亿美元，预计 2026‑2034 年复合增速维持 16.5% 以上，亚太地区占据全球 38.1% 市场份额，成为蜂群技术落地最活跃区域。

蜂群技术区别于传统单机无人机，核心特征是大量异构飞行器依靠通信组网、群体智能算法完成协同任务，并非简单多机物理叠加。在局部冲突实践中，蜂群已经展现饱和突防、分布式侦察能力，反向传导至民用领域，大量企业开始探索数十架至上百架规模民用蜂群作业方案。但工程实践表明，当前民用蜂群仍面临通信带宽瓶颈、边缘算力约束、复杂环境感知失效、城市高楼遮挡 GNSS 信号、异构机型协同兼容差等现实短板，大量设想场景尚不能无条件商业化落地。与此同时，黑飞蜂群、改装消费级无人机组成非法集群对城市敏感区域、大型活动带来新型安全威胁，传统针对单机无人机的监管、侦测、反制手段难以适配大规模集群目标，原有的安全治理体系出现明显缺口。

一方面产业端希望放开更多应用场景释放商业价值，另一方面公共安全层面对蜂群失控、恶意使用保持高度警惕，发展与安全之间的张力持续加大。厘清低空蜂群真实的技术应用边界，建立适配民用场景的集群管控机制，完善分层分类反制防御能力，搭建全维度安全风险治理体系，已经成为低空经济高质量发展必须回答的现实命题。

1.2 研究意义

理论层面，当前国内研究更多集中于蜂群算法、硬件装备研发，对民用场景下应用边界约束条件系统性梳理不足，大量文献偏向军事蜂群作战分析，缺少面向城市民用低空的完整分析框架。本报告区分军用与民用蜂群技术差异，界定民用蜂群能力上限与约束条件，完善低空无人集群安全理论体系。

实践层面，本报告可为地方低空试点城市、运营企业、监管部门提供参考：帮助运营主体认清蜂群作业场景可行性边界，避免超技术能力开展项目；为低空飞行服务平台建设提供集群管控建设思路；为重点目标单位规划蜂群反制防御方案；为监管机构完善标准规范、风险处置流程提供支撑，推动蜂群产业 “发展不冒进、安全不僵化”。

1.3 研究范围与研究方法

本报告研究对象限定民用低空蜂群，运行高度主要集中 0‑1000 米通用低空空域，包含旋翼、垂起固定翼异构集群；不深度剖析军用蜂群作战战术，但会参考公开实战案例总结风险特征。研究方法综合采用文献分析法、产业实地调研法、案例对比分析法、风险要素拆解法。一手素材来源于巴克豪斯低空经济研究院 2024‑2026 年对国内 23 个低空试点城市走访记录、蜂群设备模拟实测推演数据；二手资料引用民航局公开统计公报、国家及行业标准、头部机构产业报告、公开技术文献、已公开国内外典型事件案例。

1.4 报告框架

本报告一共分为六个章节。第一章为绪论；第二章解析低空蜂群内涵机理，系统界定低空蜂群作业技术应用边界，从环境约束、通信约束、算力约束、成本约束、合规约束五个维度划分可行场景与受限场景；第三章阐述集群管控体系，对比中心化、半分布式、全分布式管控架构，剖析感知层、通信层、决策调度层、执行反馈层关键技术与现存短板；第四章研究蜂群反制防御体系，划分侦测识别、软杀伤反制、硬杀伤反制、集群对抗四大技术谱系，明确各类反制手段适用边界与合规红线；第五章开展安全风险识别，梳理技术风险、运行风险、制度风险、产业风险，构建全链条安全风险治理路径；第六章形成研究结论与产业建议。报告末尾附数据来源说明以及免责声明。

二、低空蜂群内涵机理与作业技术应用边界

2.1 低空蜂群核心内涵与技术机理

低空民用蜂群，指由两架及以上无人驾驶航空器组成，依托通信网络、群体智能算法，协同完成指定作业任务的无人系统集合，可包含同构机型，也可混合旋翼、垂起固定翼不同载荷的异构平台，典型任务包含并行测绘、大范围巡检、物资分布式投送、灾害现场多维感知、灯光展演等。

蜂群运行底层机理包含四个核心环节：全域感知采集、集群信息交互、协同决策运算、任务执行反馈。感知单元采集位置、障碍物、气象、目标对象信息；通信网络完成机‑机、机‑地面站数据交互；决策单元根据任务目标分配子任务、规划个体航迹、实现冲突解脱；各飞行器执行机动动作并回传状态数据，形成闭环运行。

按照决策逻辑，蜂群分为三类模式。第一类中心化管控，地面站作为核心大脑统一下发全部指令，机上只负责执行，优点逻辑简单易实现，缺点高度依赖地面通信链路，规模扩大后通信压力急剧上升；第二类半分布式，地面下达总体任务目标，机群内部局部自主协调，地面保留干预接管权限，是现阶段民用产业落地主流方案；第三类全分布式蜂群，无统一中心节点，飞行器之间点对点协商完成任务，自主等级最高，但算法复杂度极高，民用商业化成熟度偏低。

需要明确，军用蜂群强调饱和攻击、抗毁突防，不计成本追求极端自主；民用蜂群首要约束为安全可控、成本可控、合规可追溯，二者技术同源，但设计目标、约束条件存在本质差异，不能直接将军用蜂群技术指标平移到民用低空场景。

2.2 低空蜂群作业的多维技术应用边界

应用边界，即在现有技术、基础设施、法规条件下，蜂群能够稳定可靠完成作业的边界范围，超出边界，任务可靠性急剧下降，安全风险显著抬升。边界由环境条件边界、通信能力边界、机载算力边界、经济成本边界、法规制度边界五大约束共同决定。

2.2.1 环境条件边界

气象是最直观约束。强风、强降雨、雷电、大雾、强沙尘环境下，蜂群作业能力快速衰减。消费级改装组成蜂群抗风能力普遍小于 12m/s；工业级集群抗风上限大多在 15‑18m/s。降雨会影响光电传感器成像效果，降低电机动力输出；大雾环境 GNSS 信号叠加能见度不足，视觉避障能力失效。城市复杂建筑环境是另一大硬边界，高楼峡谷会造成 GNSS 定位跳变，多路径效应干扰定位精度，建筑物遮挡切断机‑机、机‑地面通信链路，极易出现集群分裂，部分子单元脱离管控，城市核心高密度建成区，百架规模蜂群稳定作业当前仍存在较大工程难度。

地理空间边界：开阔平原、矿区、大型农场、近海海面、城郊开阔地带，属于蜂群友好环境；超高层密集城区、峡谷山林、电磁干扰密集厂区，属于受限环境。海拔也会带来约束，高海拔空气稀薄，旋翼升力下降，集群单机载荷、续航同步缩水，蜂群整体作业效率下降。

2.2.2 通信能力边界

通信是蜂群的生命线。中心化架构之下，集群规模越大，需要回传的状态数据、图像数据总量指数级增长。2.4G、5.8G 公共频段带宽有限，大规模蜂群会出现信道拥堵、丢包率抬升。即便依托 5G 专网，城市基站遮挡、切换时延抖动，依然会威胁集群协同稳定性。

通信边界带来规模约束：现阶段成熟商用中心化蜂群，稳定可控规模大多集中在数十架级别；上百架常态化民用作业，对专网通信、边缘网关部署提出严苛前置条件，不能无限制扩张集群数量。一旦通信链路中断，不同蜂群模式行为差异巨大：中心化蜂群会直接失去指令；半分布式可以执行预设降级策略；全分布式可继续局部协同，但任务目标可能发生偏移。通信失效属于蜂群最高等级风险源之一。

2.2.3 机载算力边界

蜂群大量协同运算，如果全部放在飞行器机载端，小型无人机算力硬件体积功耗受限；如果全部放在云端地面，又受制于通信时延。大规模异构蜂群实时冲突检测、动态任务重分配、障碍物协同规避，需要大量算力开销。当前民用硬件条件下，很难做到完全无人工干预长时间全自主运行。

现实工程边界：民用蜂群普遍需要设置地面监控人员，保留人工接管、紧急返航、就地迫降的干预通道；完全脱离人监督的全自主大规模民用蜂群，现阶段尚不具备大规模落地条件。AI 对抗样本攻击同样构成算力层面隐性边界，恶意扰动输入感知摄像头，会误导蜂群视觉识别算法，造成集群行为异常，现有民用设备对抗鲁棒性整体不足。

2.2.4 经济成本边界

蜂群不等于 “越庞大越好”，存在明确成本收益边界。组建大规模蜂群，除飞行器采购成本之外，还要配套专网通信、地面管控平台、多源感知设备、运维人员、备件损耗。部分场景，使用 50 架蜂群完成作业，综合成本远高于单机分批次作业。

当前产业现状：文旅灯光展演属于已经跑通商业模式的大规模蜂群场景，但属于短时一次性任务，作业结束回收设备；而持续性巡检、测绘业务，数十架以上蜂群需要严格测算投入产出，大量设想场景经济性尚未跑通。高功率微波、激光反制设备造价高昂，也限制防御端大规模普及，形成攻防两端成本约束。

2.2.5 法规制度边界

制度层面划定蜂群不可逾越的运行边界。依据《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》、新版《民用航空法》，机场净空区、党政机关、能源枢纽、大型活动管控空域等禁飞限制区域，原则禁止蜂群作业；开展集群飞行，需要完成空域申请、飞行器实名登记、远程识别 Remote‑ID 开启、操作人员资质确认。

法规带来硬性应用边界：民用蜂群禁止搭载攻击性载荷；集群飞行必须具备远程识别能力，能够向监管平台输出每一架飞行器身份、位置、航迹信息；禁止通过改装消费级无人机组建无身份溯源的匿名蜂群。部分技术上可以实现的行为，法律层面不允许实施，构成制度应用边界。

2.3 可行场景与受限场景划分

高度适配、商业化逐步成熟场景

1. 城郊开阔区域农林植保、大范围土地测绘；

2. 大型活动短时蜂群灯光展演；

3. 矿区、大型园区多机协同安防巡检；

4. 灾害发生后开阔地带多机分布式灾情感知、物资轻量投送。

条件受限、需要多重前置条件方可开展场景

1. 高密度城市城区大规模常态化蜂群作业，需要配套低空通信基础设施、完善远程识别、精细化空域切片；

2. 山地峡谷、高海拔区域异构蜂群作业，需要补充备份导航、抗干扰通信硬件；

3. 蜂群参与城市复杂环境应急救援，不能作为主力手段，仅作为辅助感知工具。

现阶段不具备落地条件的场景

1. 无人工监督完全自主数百架级别蜂群在城市核心区长时间连续运行；

2. 匿名无溯源改装蜂群开展各类商业作业；

3. 民用蜂群搭载干扰、打击类载荷。

厘清应用边界的现实价值在于，产业项目评估阶段，就可以对照环境、通信、算力、成本、法规五大维度开展可行性研判，避免项目设计超出技术现实能力，从源头降低安全事故概率。

三、低空蜂群集群管控体系构建

集群管控，是指对蜂群全部飞行器开展身份管理、航迹规划、任务分配、状态监控、冲突解脱、异常处置的整套软硬件体系，是民用蜂群安全运行的中枢。一套完整集群管控体系分为感知层、通信传输层、协同决策调度层、机载执行层，同时包含人机干预接口。

3.1 主流集群管控架构对比

3.1.1 中心化管控架构

地面管控平台作为唯一核心节点，所有飞行器不具备复杂决策能力，接收地面下发航迹点、任务指令，回传自身位置、传感器数据。
优势：逻辑简单，人机接口清晰，便于监管接入，每一架飞行器状态集中可视，异常情况地面可以一键下发返航、迫降指令，开发落地门槛低，是文旅展演蜂群主流方案。
短板：性能高度绑定通信链路，集群规模提升之后，下行指令、上行回传数据量快速膨胀，通信带宽成为瓶颈；一旦地面站损毁或者通信大范围中断，整个集群失去管控，容错能力弱。适用场景：规模中等、作业区域开阔、任务流程相对固定的蜂群任务。

3.1.2 半分布式管控架构

地面平台下达总体任务目标，例如 “完成某片区巡检”，不细化每一架飞机每一秒航迹；蜂群内部飞行器之间互相交换状态信息，局部自主完成子任务分配、近距离避障；地面保留全局监控权限，出现风险时随时可以降级为中心化强制接管。
优势：平衡自主性与可控性，局部通信短时中断，蜂群依然可以执行降级预案，容错能力优于中心化；适配异构机型混合编队，是工业作业蜂群重点发展路线。
短板：算法复杂度提升，需要机上边缘计算单元支撑；地面‑集群之间任务目标协议需要标准化，不同厂商设备互通难度大。适用场景：巡检、应急感知等环境存在一定变化的工业蜂群作业。

3.1.3 全分布式管控架构

不存在中心节点，飞行器之间点对点交互信息，依靠群体智能算法自组织完成任务，没有单一地面控制大脑。
优势：抗毁能力最强，个别飞行器损毁不会造成整体瘫痪，理论上可以应对复杂动态环境。
短板：民用领域成熟度最低，监管溯源难度大，一旦集群逻辑出现 bug，外部干预手段有限；对机载算力、机间通信要求极高。现阶段更多处于科研验证阶段，大规模商业化民用落地案例稀缺。适用场景：科研试验，暂不适合大规模常态化民用。

综合产业现实判断，未来中长期民用低空蜂群主流技术路线将是半分布式管控为主，保留地面监管干预底座，兼顾局部自主协同与安全可控。

3.2 集群管控体系关键技术模块

3.2.1 全域感知层

感知分为两个维度：一是蜂群自身机载感知，包含 GNSS / 北斗定位、视觉相机、激光雷达、避障传感器，用于飞行器感知周边障碍物；二是外部地面感知网络，雷达、射频侦测、光电设备，用于管控平台掌握整个蜂群全部单元实时位置，同时区分周边其他低空飞行器，实现混行环境态势感知。
现存痛点：碳纤维材质微型无人机雷达反射截面小，探测难度高；城市高楼遮挡产生感知盲区；不同厂商飞行器位置数据格式不统一，航迹难以融合，异构集群态势拼接困难。

3.2.2 通信传输层

包含机‑地通信、机‑机自组网两个部分。机‑地实现管控指令下发、数据回传；机‑机自组网支撑蜂群内部协同交互。通信选型包含专网电台、5G/5G‑A 公网、跳频抗干扰链路。
现存痛点：公网存在时延抖动；专用频谱资源稀缺；大规模集群条件下信道拥塞；部分廉价改装蜂群缺少抗跳频能力，容易被干扰切断链路。为应对风险，管控体系需要设计通信质量监测机制，当丢包率超过阈值自动触发降级策略。

3.2.3 协同决策调度层

这是管控体系软件核心，包含身份管理模块、全局航迹规划、动态任务分配、冲突解脱算法、异常应急处置模块。
身份管理：每一台无人机唯一身份 ID，对接 Remote‑ID 远程识别标准，记录设备编号、运营主体、操作人员，实现全链路溯源。
航迹与任务分配：输入作业区域、禁飞区约束，将整体任务拆解成子任务分配给集群内个体；当出现飞行器故障、气象突变，动态重分配任务。
冲突解脱：蜂群内部飞行器之间，以及蜂群与外部其他低空飞行器之间，识别碰撞风险，自动调整速度、高度、水平位置规避冲突。当前行业痛点在于，不同厂商蜂群之间缺少统一冲突解脱交互协议，异厂设备混飞时，互相无法理解对方飞行意图，冲突风险大幅上升。
异常处置引擎：预设故障预案，针对通信丢失、定位失效、电池低电量、机载硬件故障，分级触发返航、就近安全迫降、任务终止动作。

3.2.4 人机协同干预接口

民用蜂群管控绝对不能缺失人的干预通道。管控平台需要向操作人员展示集群整体态势、单台设备状态告警；设置优先级最高的人工指令，无论集群处于何种自主模式，人工强制返航、终止任务指令应当具备最高执行优先级，防止算法异常完全脱离人的约束。

3.3 当前集群管控现存突出短板

第一，异构设备兼容性差。市场上蜂群软硬件来自不同厂商，私有协议林立，很难实现跨品牌组建统一集群，也很难统一接入地方低空飞行服务平台，数据孤岛现象普遍。
第二，降级处置方案参差不齐。部分蜂群产品只考虑理想作业环境，针对通信中断、定位丢失、多机故障并发等极端场景预案不完善。
第三，监管对接能力不足。不少中小厂商蜂群系统 Remote‑ID 输出不完整，无法实时向监管平台推送全部单机航迹，监管侧看不到集群内部每一架飞行器真实状态，只能看到集群大致范围，存在监管盲区。
第四，大规模集群仿真工具不足。上百架异构蜂群风险模拟推演成本高，很多风险只能等到真实试飞才会暴露。

四、低空蜂群反制防御技术谱系及适用边界

随着蜂群技术普及，不仅合法运营方使用蜂群，恶意主体可以使用低成本消费级无人机快速组建非法蜂群，实施侵扰、窥探、干扰大型活动等行为。传统单机反制手段面对数十架规模蜂群饱和来袭，容易出现效能不足。蜂群反制防御体系，指针对非法低空蜂群，完成侦测识别、目标研判、分级处置的整套技术集合。必须着重强调：反制设备使用具备极强合规属性，民用场景下，无线电干扰、GNSS 诱骗、定向能装备不可随意启用，必须严格遵守无线电管理、民航相关法律法规，明确使用主体、使用场景、操作权限，避免次生伤害合规风险。

完整反制工作链路：侦测发现→多源融合识别研判→威胁等级评估→匹配处置手段→处置效果核验。

4.1 蜂群侦测识别技术

侦测是反制的前提，蜂群目标 “低、小、慢” 特征显著，微型多机集群探测难度远高于大型飞行器。主流技术路线多传感器融合：低空雷达、射频测向阵列、光电红外成像、声学探测阵列组合使用，互相弥补短板。
雷达可以远距离探测目标位置速度，但对极小碳纤维无人机探测能力受限；射频侦测捕捉无人机无线信号指纹，识别通信协议，但目标关闭无线电静默飞行时失效；光电红外获取图像，完成机型识别，但受光照、雨雾天气影响；声学依靠旋翼噪音识别，适合近距离补充探测。

技术现实边界：不存在单一传感器可以实现全环境完美侦测。城市高楼环境存在天然遮挡盲区，需要网格化多点布设传感器，做多源航迹融合处理，才能降低漏报误报率。AI 算法用于目标分类，区分合法飞行器、非法蜂群、鸟类等干扰目标，减少误触发。侦测环节输出结果包含：蜂群位置、数量、飞行方向、信号特征，输出给研判模块判定威胁等级。

4.2 软杀伤反制技术

软杀伤不物理摧毁飞行器硬件，通过电磁手段破坏通信导航，使其返航、迫降或者悬停，是目前应用最广泛的反制类别。

1. 通信链路压制干扰：针对 2.4G、5.8G、专网通信频段，发射干扰信号，切断无人机与原始控制站之间指令、图传链路。蜂群失去控制指令，会触发机载预设保护逻辑，悬停、返航或者迫降。局限：如果蜂群采用跳频、抗干扰自组网，普通干扰压制效果下降；同时干扰信号会影响周边合规民用无线电设备，存在次生干扰风险，必须严格管控使用场合。

2. GNSS 导航诱骗与压制：压制卫星导航信号，或者输出伪造导航坐标，误导无人机位置判断。局限：当蜂群启用视觉‑激光雷达无 GNSS 备份导航时，诱骗手段失效；导航欺骗技术风险极高，极易波及周边合法飞行器，国内民用场景管控严格。

软杀伤整体特点：成本相对可控，不产生爆炸碎片，次生物理伤害风险低；短板面对抗干扰自主蜂群效能衰减，且电磁干扰本身会误伤周边合规设备，因此只能在经过审批的重点防护区域，由授权人员操作，禁止普通单位随意购置使用。

4.3 硬杀伤反制技术

硬杀伤通过物理能量直接损毁飞行器本体，适合应对高威胁等级非法蜂群目标。

1. 高能激光武器：定向高能光束聚焦烧毁无人机机体、电池、电路。优势：精准点杀伤，可以瞄准集群内特定目标；短板：受雨雾、烟尘大气衰减影响大，单台设备同时应对大规模饱和蜂群能力有限，造价较高。

2. 高功率微波武器：发射宽范围电磁脉冲，烧毁范围内无人机电子芯片，属于面防御手段，可以一次性压制一批蜂群，是对抗饱和蜂群热点技术，单次发射成本低廉；局限，微波照射范围内所有未防护电子设备都会受到影响，对周边民用电子设施存在潜在损伤风险，部署位置、启用条件需要严格评估。

3. 物理拦截手段：拦截无人机、捕捉网炮等，发射网具捕获目标飞行器。适合中小规模蜂群；大规模数十架蜂群饱和来袭，拦截效率有限。

硬杀伤会产生坠落碎片，坠落物会带来地面人员财产安全风险，因此使用地点需要评估地面环境，人口密集城区使用约束条件严苛。

4.4 以群制群，集群对抗反制

新兴技术路线，使用防御方自主拦截蜂群，主动前出抵近，分配拦截任务，对抗入侵蜂群。拦截蜂群可以搭载网捕装置、干扰载荷。优势：可以把防御前沿向外推移，不局限于固定阵地；短板技术复杂度高，拦截集群本身也需要完善管控体系，目前整体处于技术验证阶段，大规模落地较少。

4.5 反制防御分层架构与使用合规红线

结合国内城市现实，可以构建三层防御构想。外层远距离侦测预警层，城郊外围布设感知设备，尽早发现蜂群目标；中层区域处置层，近郊重点区域部署微波、车载综合反制系统；城市核心内层，优先依靠侦测预警、溯源取证，审慎启用硬杀伤手段，避免碎片坠落伤人。

必须明确合规红线：第一，反制设备不是单位可以随意采购开启的工具，无线电类反制装备需要无线电主管部门许可；第二，区分威胁等级，不能对合法登记、合规飞行的蜂群实施反制；第三，优先侦测、溯源取证，能够预警驱离的，不升级杀伤手段；第四，人口密集城区启用硬杀伤手段需要极为审慎，防范坠落物次生事故。反制本质是最后兜底手段，低空安全更应该前置到源头管控，而不是全部依靠事后拦截。

五、低空蜂群安全风险识别与全链条安全风险治理

5.1 低空蜂群多维度安全风险识别

5.1.1 技术层面风险

通信失效风险：电磁环境复杂、信道拥堵、人为干扰，造成机‑地、机‑机通信中断，集群分裂，部分单元脱离管控，产生 “流浪无人机”。
定位感知失效风险：GNSS 多路径、干扰、恶劣天气，造成定位漂移；视觉传感器受光照、对抗样本攻击误导，避障逻辑出错，引发空中相撞。
算法软件风险：群体智能算法存在逻辑漏洞，特殊输入条件下产生不可预期集群行为；固件代码漏洞，存在被黑客网络攻击劫持蜂群的可能性。
硬件故障风险：集群数量大，统计学概率下，飞行过程中会出现个别电机、电池故障，故障个体如果处置不当，撞击建筑、人员，引发坠机事故。

5.1.2 运行层面风险

超边界作业风险：运营方无视应用边界，在高楼密集城区、强恶劣气象条件强行开展大规模蜂群作业，超出设备能力上限。
人员能力不足风险：操作人员不熟悉蜂群降级预案，对集群异常信号识别滞后，异常发生不会正确执行人工干预。
混行冲突风险：蜂群与普通单机无人机、有人通航飞行器在低空相遇，缺少统一交互避让规则，发生空中碰撞。
隐私与数据风险：蜂群搭载大量摄像感知载荷，飞行过程采集地面人脸、建筑、敏感场景影像，发生数据泄露；蜂群运行本身位置、任务数据被窃取。

5.1.3 产业与制度层面风险

改装黑蜂群风险：消费级廉价无人机简单改装，不做实名登记、缺少 Remote‑ID，组建匿名非法蜂群，溯源极其困难，成为安全隐患。
标准体系不完善风险：跨厂商蜂群通信、冲突解脱、远程识别接口标准尚未完全统一，异构协同缺少统一规范。
监管技术适配滞后风险：传统监管平台以单机无人机为设计对象，面对数十上百架蜂群，无法解析集群内部每一架飞行器状态，只能看到整体范围，监管可视度不足。
反制产业乱象风险：市面上大量低端反制设备缺少合规认证，滥售滥用，既不能有效对抗蜂群，还会肆意干扰合法无线电通信。

5.2 全链条安全风险治理总体思路

低空蜂群风险治理不能只依靠反制拦截，应当构建 “源头准入‑事前规划‑运行管控‑侦测预警‑分级反制‑事后溯源追责” 全链条闭环治理体系，统筹发展与安全。既要避免过度管制扼杀产业创新，也不能放任风险无序扩张。治理主体包含政府监管部门、空域管理机构、蜂群制造企业、运营服务商、安防单位，多方协同承担责任。

5.3 风险治理具体实施路径

5.3.3 源头准入治理，把控产业输入端

第一，完善民用蜂群相关技术标准。明确蜂群产品强制技术要求：强制内置 Remote‑ID 远程识别输出，集群需要输出每一台单机身份、位置航迹，而不是只输出集群中心点；强制通信中断、定位丢失、多机故障并发的降级应急处置机制；规范异构蜂群数据交互、冲突解脱接口标准，推动行业协议逐步统一。
第二，强化产品合规检测。蜂群管控平台、整机系统开展安全性检测，对算法降级预案、抗攻击能力开展测试，不合格产品限制进入市场。
第三，规范改装行为，限制消费级无人机匿名改装组建蜂群，从源头压缩非法蜂群供给基础。
第四，完善操作人员能力培训考核，大规模蜂群作业人员，除基础无人机资质之外，增加集群异常处置专项培训。

5.3.2 事前规划治理，作业前风险前置化解

运营主体开展蜂群项目之前，对照本报告提出的五大应用边界开展可行性评估。评估环境气象条件、通信覆盖条件，测算集群规模的通信带宽压力；排查作业区域周边禁飞区、人员密集区；编制专项应急预案，推演通信中断、多机故障、极端天气等事故场景处置流程，落实迫降应急安全区域。严格履行空域申请流程，完整向监管报送集群规模、单机清单、作业时间范围。

5.3.3 运行过程治理，强化集群动态管控

落实半分布式为主管控架构，保留最高优先级人工干预通道。蜂群管控平台完整对接地方低空飞行服务平台，实现监管端可以看见集群内每一架飞行器实时航迹。作业过程持续监测通信质量、单机电池、定位状态，出现告警第一时间处置。严格管理蜂群载荷，民用场景严禁搭载攻击性载荷。做好感知数据分级管理，防范采集到的地面敏感影像信息泄露。

5.3.4 社会面侦测预警与反制治理

在机场、能源枢纽、大型活动场地等重点防护区域，多传感器融合搭建低空侦测网络，消除低慢小目标监测盲区。建立威胁分级处置机制，区分可疑侦察、逼近侵扰、高危攻击不同等级，匹配预警、驱离取证、反制处置手段。严格规范反制装备生产、销售、使用许可制度，打击无认证低端反制设备，明确反制设备操作人员权限与操作流程。坚持反制作为兜底手段，优先溯源取证，审慎启用杀伤类处置方式。

5.3.5 事后溯源与治理迭代

建立蜂群事故事件溯源机制。一旦发生蜂群失控、坠机事件，依靠 Remote‑ID 身份记录、管控平台日志，回溯事故诱因，区分硬件缺陷、算法漏洞、运营违规、外部恶意干扰不同责任主体。事故案例反哺标准迭代，把暴露出来的风险点补充进产品标准、运营规范，实现治理闭环。

5.3.6 全球协同治理视角

低空蜂群技术属于全球性技术，跨境的技术流动、装备贸易带来跨国安全议题。推动国内 Remote‑ID 等标准与国际规范互认，加强国际产业交流，共同探讨民用蜂群安全底线，防范蜂群技术滥用带来跨境安全隐患。

六、研究结论与产业建议

6.1 研究主要结论

第一，低空蜂群具备巨大产业潜力，但存在清晰客观技术应用边界。环境气象、通信带宽、机载算力、成本收益、法规制度五大维度共同约束蜂群能力。不应当把实验室理想条件下蜂群性能直接等同于城市真实场景可用能力。开阔城郊、矿区、农林、短时展演场景适配度高；高密度城区大规模常态化蜂群仍有大量前置条件需要补齐，全自主无监督数百架民用蜂群现阶段尚不具备大规模落地基础。

第二，集群管控架构层面，半分布式管控是未来民用蜂群最现实主流路线，兼顾局部自主协同与地面人工干预兜底。当前产业痛点集中在异构设备协议不统一、监管数据对接不足、极端多故障并发降级预案不完善，需要标准与产品同步迭代。

第三，蜂群反制防御是一套侦测‑研判‑处置完整体系，软杀伤、硬杀伤、集群对抗各有适用场景与短板，不存在万能反制手段。反制装备使用有严格合规红线，不能无限制随意启用，人口密集城区硬杀伤手段需要高度审慎。反制是兜底防线，不能替代源头管控。

第四，风险治理不能只盯着拦截打击，要构建源头‑事前‑运行‑预警‑反制‑溯源全链条闭环。蜂群风险是技术、运行、产业制度多重因素叠加结果，制造企业、运营方、监管机构多方主体共同承担治理责任。

6.2 产业发展建议

对于蜂群制造企业：客观宣传产品能力，避免夸大宣传，正视应用边界；完善通信丢失、多机故障并发降级预案；完整实现 Remote‑ID，输出集群内全部单机航迹身份信息；推动产品适配统一行业接口，提升异构兼容能力；强化固件网络安全防护，防范劫持攻击。

对于蜂群运营服务商：项目前期开展边界可行性评估，不超条件冒险作业；完善操作人员异常处置培训；作业前完成空域审批，编制专项应急预案；作业过程保留人工干预权限，不盲目追求完全自主。

对于监管与标准机构：加快民用蜂群专项标准落地，统一远程识别输出、冲突解脱、应急降级技术规范；升级低空监管平台，适配大规模集群，实现对集群内部单机态势可视；规范反制装备市场准入和使用权限，平衡创新发展与公共安全。

对于重点防护单位：低空安全建设优先布局多源侦测感知预警能力，不要把重心全部放在杀伤反制装备；结合区域人口密度评估反制手段可行性，建立和公安空管部门联动处置流程。

展望未来，随着低空通信基础设施升级、群体智能算法迭代、标准体系完善，低空蜂群的应用边界会稳步向外拓展，但安全可控的底层原则不会改变。只有尊重技术客观约束，健全管控与风险治理体系，低空蜂群才能够持续释放新质生产力价值。

数据来源说明

1. 一手调研数据：巴克豪斯低空经济研究院 2024‑2026 年国内 23 个低空经济试点城市实地走访调研记录、蜂群设备模拟仿真推演数据、低空安防装备实测样本数据。

2. 国内官方公开资料：中国民用航空局《2025 民航行业发展统计公报》，《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》，新版《中华人民共和国民用航空法》，国家发改委、工信部低空经济相关政策文件，全国无人机登记统计公开数据。

3. 第三方行业数据库：Fortune Business Insights《Swarm Drone Market 2026‑2034》产业报告；Grand View Research 无人机蜂群市场研究；赛迪顾问低空经济产业研究成果；头豹研究院、观研天下低空产业链公开报告。

4. 公开学术与技术文献：arXiv 公开无人机蜂群安全相关论文；国内核心期刊关于无人集群管控、反无人机技术公开研究成果；国内行业协会发布团体标准文本。

5. 公开案例素材：国内外公开蜂群作业、蜂群安全事件公开新闻报道、行业技术白皮书。

免责声明

本报告由巴克豪斯智能科技（苏州）有限公司联合巴克豪斯低空经济研究院及各平台机构共同编制。报告所有信息仅基于公开可获取资料与调研推演分析，仅供行业研究参考使用，不构成任何商业投资建议、工程实施方案、法律指导意见。报告中部分行业预测数据受技术迭代、政策调整、市场环境变化影响，未来实际情况可能与报告推演存在偏差。报告力求信息可靠，但不对全部信息的绝对准确性、完整性做出担保。未经编制单位书面授权，任何机构与个人不得对本报告进行篡改、节选歪曲后对外发布；引用本报告内容，应当完整注明来源。报告观点代表编制机构研究立场，不代表任何政府部门、第三方机构意见。反无人机相关技术仅做学术研究分析，任何单位开展实际设备部署与操作，必须严格遵守国家无线电管理、民航安全相关法律法规。