记者王兴 ｜ 低空经济不只关于飞行，更关于信任

当“低空经济”被写入国家战略，资本与创业者的热情迅速汇聚。但热闹之下，一个根本问题始终存在：在工业场景，尤其是能源、政务、应急这类不容闪失的领域——无人机到底是玩具，还是工具？

而数航智境选择了一条更难的路：不拼参数、不炫概念，而是从“机-网-云”一体化出发，同时攻克硬件工程与AI决策系统。我们与其负责人周冰洁进行了一次深度对话，试图理解：一支年轻团队，如何能在工业低空领域找到自己的立足点。

一、不被传统行业驯化：年轻团队的最大优势

记者： 低空赛道已有不少成熟企业，你们作为新入局者，最核心的“非对称优势”是什么？

周冰洁：我们最大的不同，可能在于没有被这个行业的存量路径过度绑定。

传统工业无人机在过去十年里解决了很多问题——硬件可靠性、飞控稳定性、场景适配能力。但任何行业发展到一定阶段，都会形成一些“默认做法”，而很少有人再回头追问最底层的那几个问题。

比如：巡检为什么一定要人跟到现场？无人机为什么只能执行预设指令，而不能主动判断环境变化？这些在技术上其实已经有解了，只是行业习惯还没变过来。

比起执着于“无人机该长什么样”，我们更坚信：真正的智能，是脱离对人的依赖，从而更好地替人解决实际问题。

年轻不是红利，而是我们还没有被某一条技术路线或商业模式“锁定”。我们仍然愿意、也有底气，去重新想象下一代低空的样子。

二、所有工业场景，都值得用AI重做一遍

记者： 刚刚听你提到了一句话——“所有工业低空场景，都值得用AI重构”。这句话的含义是什么？

周冰洁： 实质是从“人操作设备”变成“设备理解场景”。

过去，无人机是工具，人是大脑。巡检人员依然要翻山越岭、盯屏幕、判数据、担风险。

我们想做的是“无感式”智能——AI主动识别环境变化、自动调整飞行策略、提前预警风险、沉淀数据资产。用户不必知道背后有多少算法，只感受到：效率高了、风险低了、省心了。

科技最好的状态，不是炫技，是让人忘了技术存在。这是我们在工业低空领域一直没动摇的初心。

三、真正的壁垒：不是参数多高，而是在恶劣环境中“次次可靠”

记者： 消费级无人机和工业无人机的本质区别在哪里？

周冰洁： 实验室里的稳定性是假的，工业场景的本质是极端不确定性。

山林信号遮挡、戈壁风沙、江面雾气、油田高温电磁干扰、昼夜温差……任何一个变量都可能让普通无人机失控或漏检。而对能源管线、森林防火、海事安防来说，一次失控、一次漏判，就是实打实的安全事故。

我们大部分研发精力，其实不是在优化“好看的数据”，而是解决“次次可靠”这件事。团队做了大量笨功夫——不是在模拟环境里跑参数，而是跑到油田、深林、戈壁、消防一线，在不同海拔、天气、遮挡条件下反复迭代飞控、视觉识别、抗干扰和自主预警能力。

真正的壁垒，说白了，不是你要做什么惊天动地的事，而是你能不能把别人都做过的事，做得比谁都深、比谁都透。

四、政企客户的信任：不来自“卖设备”，而来自“懂业务”

记者： 你们能服务最看重安全合规的央国企，你们做对了什么？

周冰洁： 政企客户从不缺硬件，缺的是真正懂场景、能落地、可长期运维的闭环能力。

我们的核心能力，说白了有两层。第一层是看得见的：软硬件技术，能根据工业场景灵活定制。但更重要的是第二层——我们有一批真正在一线干过的团队成员。能源、政务、消防、海事……这些行业的痛点和风险，他们不是纸上谈兵，是真的解决过。

客户选择我们就是因为我们能回答那个核心问题：“你能不能帮我把事情真正变简单、变安全？”

我们不是在卖无人机，而是在帮他们重构一套安全可靠的低空智能作业体系——从巡检、运营到数据留存和分析，形成全生命周期闭环。未来我们会向低空物流、AI探矿等方向延伸，但底层逻辑不变——用AI把国民经济的关键场景，重新做深、做透。

五、科技的温度：不是炫技，是替人走险路、守底线

记者： 站在更长远的维度，你们希望数航智境留下什么？

周冰洁： 低空科技的终极意义，从来不是飞行器有多强，而是替人走远路、闯险路。

我们希望做到三件事：

无感知：用户不需要成为专家，就能享受安全与高效；

有温度：用智能为一线从业者减负，而不是制造新的操作负担；

中国造：在工业低空、AI无人飞行器这条赛道上，由中国年轻团队定义技术标准与应用范式。

我们不大谈情怀，但有一件事是认真的：无论山多高、路多远、环境多复杂，搞定每一次起飞，守住每一处巡检防线，这才是真正的大国低空经济该有的底色。