随着《数据要素×三年行动计划》等国家政策的深入推进，低空经济正迎来前所未有的发展机遇。从无人机物流配送、城市空中交通，到农林植保、电力巡检，低空应用场景正在快速拓展。在这一浪潮中，高质量数据已成为低空经济AI落地的核心要素。

数据堂依托深厚技术积累与行业实践，已打造成熟高效的低空经济数据采集与标注解决方案，以专业、可扩展的高质量数据服务，切实支撑低空智能应用的快速落地与持续优化。本文将聚焦该领域，解析核心能力并结合典型案例予以说明。

低空经济×AI：数据合规与质量要求

低空数据采集涉及地理信息、重点基础设施等敏感内容，同时包含人脸、车辆等个人信息。这些数据的处理需同时符合国家安全法规要求。机场周边、军事管理区等禁飞区域的限制，也给数据采集带来独特挑战。同时，低空经济AI应用需要满足高分辨率影像、精准的时空信息等质量要求。

以上的要求决定了高质量的数据获取需要建立完善的合规机制及专业的数据采标方案。数据堂的定制化数据服务正是瞄准了这一行业痛点，通过精准采集+智能标注的双轮驱动，为低空经济智能化发展提供关键数据支撑。

全方位数据采集，构建低空AI训练基石

面对低空经济多场景、多维度的数据需求，数据堂构建了全面而专业的数据采集体系。

资源协同方面，数据堂与国内外数十家头部无人机飞手平台深度合作，构建了覆盖全国的数据采集网络，能够快速响应城市治理、农林监测、物流运输等多场景数据采集需求。

团队资质方面，所有项目实操采集人员均持有无人机飞手执照，其中30%为专业培训师，具备复杂气象条件和特殊场景下的精准操作能力，确保数据采集的质量和安全性。

设备多样性方面，数据堂配备了多旋翼、固定翼等多种型号无人机，并搭载激光雷达、红外热成像、高光谱相机等先进载荷，可根据客户差异化需求开展无人机定制化改装，精准匹配场景采集诉求。

数据类型方面，采集范围涵盖可见光影像、红外热成像、三维点云、多光谱数据等，为低空经济各领域的AI算法训练提供全面的数据支持。

智能化数据标注，突破AI模型训练瓶颈

在数据标注领域，数据堂自主研发的一体化标注平台精准适配低空经济领域多类型标注需求，通过半自动标注工具大幅提升标注效率与质量。

标注类型全覆盖

支持精度达1像素的图像分割标注，涵盖多边形与旋转框等多种形式的目标检测标注，以及可处理亿级点云数据的3D点云标注，全面满足低空经济各领域的多样化标注需求。

技术保障强劲

平台支持20000×20000分辨率遥感图像等大图处理、瓦片图标注等先进技术，解决高分辨率、大场景数据标注难题。通过严格的质检流程，确保标注精度，如在遥感项目中标注正确率可达97%以上。

高效安全交付

自研平台集成半自动标注与智能质检功能，提供30+成熟标注模板。采用AI预标注+人工精修工作模式，支持公有云与私有化灵活部署，在保障数据安全的同时显著提升标注效率。

五大应用场景服务案例解读

基于全链条服务能力，数据堂在低空经济多个领域成功落地了一系列项目，以下是五大代表性案例：

智慧交通——某科技公司无人机视角目标追踪项目

项目概述 使用无人机采集道路行驶的车辆数据，需覆盖白天夜晚、高架、城市道路灯，并对车辆目标进行追踪标注，数据服务于交通场景车辆违规行驶、道路救援等模型训练使用。

项目难点 需要寻找允许无人机飞行的城市，采集后数据需针对人脸车牌进行脱敏处理，同时需要专业的无人机飞行团队满足复杂场景下的飞行需求。

对策与成果 我司拥有专业的无人机飞手团队，可以满足多数城市的无人机飞行备案。自主研发的脱敏程序，脱敏效率可以满足95%。此次项目共完成标注目标约15万个，为交通场景AI训练提供丰富数据支持。

空域安防——某科技公司低空视角无人机追踪项目

项目概述 使用红外相机采集天空中低空飞行的无人机图像数据，场景包括白天、黑夜。标注图像中出现的无人机，并进行目标检测标注，用于识别低空无人机。

项目难点 红外视角下无法直接观察采集数据，标注过程中红外图像目标判断困难。

对策与成果 采用红外和可见光配合的采集方式，通过线上问题整理和提供常见无人机图像参考，提升标注准确性。最终采集数据量级约900+小时数据，完成5万张红外图像标注，建立完善的无人机识别数据集。

建筑测绘——某科技公司建筑点云分割项目

项目概述 使用深度相机采集建筑物深度数据并转换成点云数据进行分割标注，标注建筑物上的墙体、窗户、门等目标。标注量涵盖1000栋建筑，每栋点数量约3000万点。

项目难点 深度相机采集的3D图像需要结合点云结构，涉及面到点格式转换，标注复杂度高。

对策与成果 通过多轮调研测试，提供各深度信息且可着色的数据，辅助标注员判断。最终完成1000栋建筑点云分割，标注精度满足项目要求，获得客户好评。

遥感监测——某研究所遥感场景数据标注项目

项目概述 将遥感图像进行全景分割，按照建筑、楼宇、树林等类别标注，输出一张语义分割图及一张实例分割图，标注精确度误差不超过5像素，类别正确率要求97%以上。

项目难点 数据分辨率高，对平台承载要求高，小目标识别困难。

对策与成果 我司针对性开发大图标注技术模式，支持20000×20000分辨率，满足多级遥感图像标注需求。此次项目完成20000张遥感数据图像标注，标注目标数量每帧约200个多边形，正确率高于客户要求。

能源巡检——某高校光伏板采标项目

项目概述 使用无人机搭载RGB+红外相机俯视拍摄太阳能板图像，场景需覆盖居民房顶、野外，数据时间白天夜晚，对光伏板上脏污、破损、非正常光斑等目标进行识别，并进行目标检测标注。

项目难点 场景昼夜干扰大，双模态数据融合，小目标识别困难，标注效率低。

对策与成果 我方优化航线路径和相机参数，采用特征级融合算法，结合半自动标注提升效率。最终提前交付30000张标注图像数据，共计15万个目标标注，助力客户模型有效识别光伏板缺陷。

低空经济与AI的融合正在加速推进。数据堂将继续深化在低空经济数据服务领域的技术积累，通过创新的数据采集与标注技术，为低空经济高质量发展提供更强动力。在政策与技术的双轮驱动下，低空经济正迎来智能化发展的黄金时期。