空中交通管理简称“空管”，是支持经济社会发展的国家基础设施，所支撑的航空经济规模以及辐射带动量超过国内生产总值的17%；在“空天地”一体化航行体系的支撑下，组织管理国家空域资源、航空运输行业，同时服务航空制造、通用航空等战略新兴产业发展。我国航空运输发展迅速，预测2028年行业规模将居世界首位。在此背景下，国家空域系统保持高密度飞行态势，对空管科技发展提出了严峻挑战：有人-无人驾驶航空器混合高密度飞行成为常态，现行管制方式难以应对，新的空管规则有待建立；空管的主导因素在于人而人工保障通常超负荷运行，低效率导致的航班延误成为社会焦点，碳排放水平居高不下，新的空管技术亟待发展；城市空中运输、临近空间飞行、高频率航天发射等新需求涌现，新的空管模式以及新一代空管系统装备需要突破。
为积极应对未来超大规模航空市场的发展需求和相关的环境约束挑战，国际民用航空组织（ICAO）牵头发布了全球空中航行计划、航空系统组块升级计划；国际航空运输协会着眼于应用新技术改进航空服务，联合国际机场协会推出了新技术旅行新体验项目。在ICAO的统一发展框架下，航空强国提出了新一代航空运输系统（NextGen）、航空战略实施计划，欧洲空中交通管理总体规划、2050+机场计划、欧盟航空安全局（EASA）人工智能发展路线图等；发布了城市空中交通纳入NextGen、欧洲单一天空空中交通管理项目（SESAR）等规划，描绘了空中交通智能化发展愿景，以适应未来新型航空器、智能航空器的规模化应用趋势。中国民用航空局空中交通管理局组织制定了中国民航空管现代化战略（2016年），作为中国版的NextGen、SESAR，引导开展机场运行、信息协同、容量优化、高效航迹等方向的规划建设，旨在加强全系统信息管理、气象信息服务、数字化情报管理等基础信息服务能力，完善数据链通信、综合导航、多元监视等基础设施，着重提升全阶段数字化管制、全国飞行流量管理等运行能力，逐步形成安全高效的空中交通管理体系。
值得指出的是，我国在空中交通管理智能化发展方面进行了规划和细化研究，但有关整体技术架构、具体发展路径尚未形成共识。文章在梳理空中交通管理新趋势及新需求的基础上，研判面临的新挑战，凝练智能化发展涉及的基础科学问题并提出技术研究重点，以期为智能化空中交通管理系统构建研究提供基础参考。
图1 空中交通智能化运行概念场景
（一）运行场景从单一运输航行转向多元异构飞行
1. 绿色智能的空中交通自主化飞行
随着智能态势感知、自主飞行控制、电推进及清洁能源等技术趋于成熟，空中飞行朝着智能自主方向发展。罗兰·贝格国际管理咨询公司预测，2050年全球将有9.8×104架智能航空器用于空中出租、机场班车、城际航班等服务。智能航空器依据申报的飞行计划，自主进行态势感知；按照空域使用状态、周边飞行态势以及气象情况，自主进行飞行路径规划；在最佳路径条件下自适应调整飞行状态，以实现与其他航空器、航路航线网络、航空基础设施、空管系统、地面车辆之间的一体化协同管理。
2. 安全便捷的空管个性化定制服务
根据EASA预测，到2050年欧洲需要保障2.5×108架次航空飞行，航空器类型包括有人驾驶航空器、形态各异的无人驾驶航空器；运行场景涵盖中高空客货运输、低空空中城铁、空中出租、城市物流、集中监控、战场中继、边防巡逻等。航空器起飞/降落形式多样，飞行速度及剖面分布不均，空域保持和被监视能力差异明显；空中交通用户类型多样，如个人、物流运营企业、航空公司、数据服务商等。面向多元化用空需求，应综合运用状态全面感知、多智能体协同决策、基于数据驱动的交通智能控制与调度等技术，优化空中交通服务流程；提供不同等级、形式、内容，体现差异化与个性化的服务，提升人员与货物运输的流畅性以及服务保障的可靠性；最终构建空中交通出行智能化服务体系，具备协同联动、动态优化、精准调控能力。
3. 耦合交织的空天飞行器跨域运行
临近空间飞行器特别是可重复使用空天往返载具的发展，使得临近空间飞行频次明显增加；中高空有人/无人共域运行趋势明显，无人机应用向诸多领域深入拓展；低空城市空中交通业态孕育，空中出租、空中巴士、空中物流所需的载人/载货飞行穿梭。例如，2030年前美国商业临近空间飞行的航班数量将为660架/年，约有4×104架低空物流无人机提供5×108次快递服务、2.3×104架城市无人机提供7.4×108人次载客飞行；2035年欧洲城市空中交通方面，150m以下超低空无人机飞行量将超过3.5×108h，飞行距离达1.7×1010km。在从低空到临近空间的广阔空域内，随着航空器飞行在空间上向超低空、远边疆延伸，在应用上向多样化场景、复杂运行转变，多尺度、多维度、全方位的空中交通管理“挖潜增效”亟待开展。
（二）空中交通管理应满足传统与未来相叠加的复合需求
1. 高集成度空管基础设施的建设及运行
通过空中与地面道路、轨道、水运交通的一体设计，构建线上线下融合集成、全流程引导、无感化出行、零距离换乘、精准快捷中转、投送无缝衔接的综合立体交通运输体系，是我国综合立体交通规划的核心内容。聚焦到空中交通管理，即建设“空天地”一体化的通信、导航、监视、传感器网络基础设施，集空域、性能、气象、飞行情报于一体的数字化网络环境；按照统一、兼容的数据交换标准和运行规范，形成以空中交通信息中心为分布式节点，向外辐射至飞机、机场、设施等终端并确保互联互通，多要素融合、可视化感知、一体化协同的空管运行新模式。
2. 海量复杂空管数据信息的管理及应用
空中交通管理的动/静态数据蕴含着历史经验、当前现状、未来预测的潜在信息，具有体量庞大、时效不一、异构多源等特点。为适应差异化、多样性的未来空中交通新模式发展要求，空管业务各方需依照业务流程、支撑条件、职责要求，针对相应的数据信息管理与应用开展弹性调整、敏捷适变、有效聚合。通过飞行器、信息系统、管理运行中数据信息的流转、共享与应用，为高密度飞行条件下航空器的风险评估、协同引导、冲突精准探测与智能解脱等业务需求提供跨层级/跨部门/跨系统的同场景感知、一体化管理、无缝隙衔接解决方案。
3. 新一代空管运行概念的迅速推广与实施
随着航空器性能的提升，以雷达与程序管制为主体的传统空管运行模式逐渐不能满足应用需求，表现为航班延误与取消现象越来越严重、航空碳排放量越来越高。相应地，以数字化、智能化、自主协同为特点的第四代空中交通管理运行模式逐步成型：① 建设数字化空管系统，支持多元用户的用空按需适配，开展空域资源定量化调度、容流自适应匹配、运行精细化控制；② 发展智能化决策技术，突破人在回路的空管能力上限，开展空管大数据分析处理、结构化知识图谱建立、最优决策模型求解；③ 提升自主协同水平，突破地面集中式空管模式的局限性，构建分布式态势感知、风险研判、协同决策能力，实现末端逻辑闭环。
（三）传统空中交通管理面临的诸多挑战
1. 交通管制模式转变
当前的交通管制以人与人之间的话音通信为主要手段，将管制员的决策意图传递给飞行员，进行冲突消解与交通引导。这种点对点的指挥模式难以适应多种强耦合约束并存的无冲突交通航迹运行需求。推动交通管制模式从飞行员‒管制员意图交互转向基于数据链的自主意图协商，建立机载航电与地面管制站之间、机器对机器的空地自主意图协商决策模式，才能为大幅提升交通管制运行效率提供支撑。
2. 空域管理模式转变
当前的空域管理依据长期积累的历史数据进行统计，开展战略层面的几何结构规划与优化调整，导致空域固定使用、利用率受限，难以满足未来强时变的空中交通态势演化需求。推动空域管理模式从固定划分管理使用转向基于性能的柔性变结构管理，扩展空域管理模型维度；从航空器角度建立基于性能的所需空域基础模型，才能为实现空域变结构柔性使用筑牢基础。
图2 空中交通智能化总体架构图
为了适应空中交通管理发展的新趋势，亟需转变以人为中心、地面集中式的空中交通粗放管理旧模式，尽快实现自主化、智能化、自动化的空中航行管控体系升级。构建新一代空中交通智能化管理技术体系，核心关键在于以空地协同空中交通自主决策为代表的基础科学领域，突出表现在4个基础问题。
（一）航空器与空管基础设施相互作用机理和模式问题
明确航空基础设施服务性能的分布规律，是提高复杂环境与高密度飞行条件下航空运输系统整体性能的先决条件，也是航空运输领域的热点研究问题。相关研究的基本思路为：在实时可靠的全时空交通运行数据的基础上，叠加航空运输通信、导航、监视的空管性能保障要素并进行定向增强；利用传感器、物联网、云计算、大数据、数字孪生等新兴技术，在信息空间内开展航空器自主安全控制、航空器‒空管基础设施相互作用机理的数字化重构；实现人‒航空器‒空管基础设施在同一情景下的一体化集成管理，为空中交通管理新概念、新技术、新标准提供充分的验证条件。
（二）基于可接受风险的航空器间隔空地协同控制问题
交通态势涵盖多个认知层面，如物理域飞行动态、信息域演化趋势、认知域交通复杂性等。开展交通态势综合感知与安全风险综合监测，拓展交通管制决策弹性适用的对象范围，对管制系统装备自动化能力等级提升具有重要意义。基于可接受风险的航空器间隔空地协同控制，表现为基于数据链构建空地航迹协商与同步机制，实时融合并处理来自传感器网络的多来源、多维度、多模态、动/静态的空管数据，形成空中交通多尺度、多粒度、多角度的态势在线刻画与演化预测能力；发展面向机场、终端区、航路的交通航迹间隔动态控制与冲突解脱决策方法，形成支持航迹运行的空地协同管制新模式。
（三）多要素形态非一致规则的空域运行建模优化问题
当前的空域运行研究多采用经典的简化建模方法，即根据航空器交通行为与空域运行的基本规律，提取并保留影响较大的若干要素，通过数值模拟方式进行系统重构；以概率分布的形式对交通随机性进行建模，以模糊隶属度函数抽象管制员行为的不确定性与环境因子。上述方法可对空域运行场景进行一定程度上的降维还原，但无法反映未来空中交通的高密度特性，因而需对空域进行更高维度的量化评估、立体设计、精细管控。多尺度空间（机场+终端区+高空航路网）、多尺度时间（以年为单位的战略管理+以小时为单位的预战术规划+以分钟为单位的战术控制）的高维时空变量与通信、导航、监视、气象等因素相叠加，使得数据驱动、非一致规则的空域动态建模问题成为全时空交通管理优化的前提和基础。
（四）高密度空中交通流演化机理与拥堵传播特性问题
构建空中交通智能化管理技术体系，是解决上述基础科学问题的客观路径，主要涉及航空器、空域、管制决策、运行四方面。
（一）智能互联航空器技术
传统的空中交通管理以地面管制中心为核心节点，结合通信、导航、监视等基础设施，对管制范围内的用空对象进行集中式管理；航空器作为被管理方，技术发展侧重于单体机能提升，突出表现在飞行器总体方案、航空发动机、先进复合材料等方面。空中交通运输总量不断增长，新型航空器也带来更为复杂的用空需求；构建以“智能互联航空器自主飞行”为核心，星‒空‒地紧密互联、空地协同的新型空中交通运行模式，也使航空器在空中交通管理中的角色不再局限于末端被动接收节点，成为打破空中交通智能化发展瓶颈的要素。借助卫星互联网的的通信优势，将显著提升航空器互联互通能力与智能化水平。例如，航空器承担传感器的角色，实时共享当前所处位置的气象信息、向航空公司实时传输自身机械系统故障信息；承担执行器的角色，对未来一段时间内的四维航迹进行精准预测、对可能遭遇的风险气象进行研判；承担控制器的角色，参与空中交通管制的协议与商定。
（二）低空数字空域管理技术
图4 低空数字空域管理示意图
突破低空数字空域管理技术，以下方面是研究重点。① 低空空域的多维度数字优化设计方法研究。搭建多维度基础数字架构，涵盖时空框架、性能与气象等，对建/构筑物、障碍物、可用通信导航监视资源、低空飞行状态信息、风与温度信息等进行结构化表征与管理；发展基于网格空域体的低空空域与交通活动状态描述方法，将低空空域资源作为类似地面道路的交通资源，进行一体化结构设计与优化配置。② 低空运行的多层级安全风险评估技术研究。未来低空空域必然采用分层管理模式，对大批量、高密度无人机的运行进行高效组织与安全管理，成为相关空管的核心问题。在低空飞行安全间隔标准制定方面，建立基于数字网格的安全风险表征模型，覆盖有人机与无人机、无人机与无人机、小型航空器与楼宇障碍物、低空航空器与地面车辆/人群等应用对象；发展基于交通复杂度、设备性能的融合运行安全风险评估与监控关键技术，标定各类场景、不同保障条件下飞行安全间隔的最低标准值，支持建立基于风险的低空空中交通监管规则体系。③ 城市无人机垂直飞行剖面预测与管理方法研究。建立城市无人机数字孪生环境，覆盖局域态势感知、全要素表达、协同计算、分布式运行场景；建立基于实际数据的飞行剖面预测模型，与基于历史航迹数据的聚类分析相结合，形成飞行轨迹序列并拟合各类无人机的飞行高度和距离，实时动态生成无人机（后续的）飞行剖面；形成城市无人机低空飞行剖面分析、行为预测、风险智能判断能力，支持开展基于飞行剖面预测的城市无人机管理。
（三）基于大数据的分布式智能协同决策技术
随着经济社会发展，有关决策理论与方法变化显著，如从静态决策到动态决策、从集中式决策到多主体协同决策、从基于经验的人工分析决策到基于量化计算的自主决策。在以大数据为代表的信息技术引领下，数据密集型科学发展成为继实验科学、理论科学、计算科学之后的新科学范式。目前，基于大数据的智能协同决策是决策应用的研究热点。空中交通运输是信息化程度和运行复杂度均较高的领域，随着民用航空、军事航空、通用航空的发展，尤其是无人机飞行、临近空间往返飞行趋于频繁，空中交通态势认知及预测的复杂度显著增加。利用大数据、智能决策的技术优势，挖掘并分析空中交通历史积累的大量数字资产所蕴藏的经验知识与内在联系，抽取重要节点与关联数据集，形成结构化的知识体系，从而为现实问题求解、未来最优判断提供可信依据。构建从数据到知识、从知识到决策的空中交通大数据智能计算范式，形成基于数据的多主体智能协同决策新方法，满足不确定性、动态性、全局性、关联性等客观需求，支持提升空中交通态势综合认知与智能决策能力。
图5 基于大数据的多主体智能协同决策技术
（四）基于航迹的智能代理监督技术
基于航迹运行综合数据通信、卫星导航、综合监视、协同决策等方面的技术突破，在航空器、航空公司、管制部门之间建立基于一致认知的空地协同空中交通运行控制环境。在航空器起飞至降落的全过程中，利用数据链等通信方式，通过航迹规划与更新、航迹预测与优化、航迹协商与执行，开展四维航迹动态信息的实时共享、协商与维护，实现飞行活动全过程“可见、可控、可达”。基于航迹运行以“门对门”“机器对机器”方式，将自动化技术及算法引入空管全流程，降低因人工参与而带来的精细化与复杂度限制，增强航空器飞行交通管控与空域使用的可预测性、安全性、灵活性，驱动管制运行从“人在回路中”并以人为主的传统模式转向“人在回路上”的智能代理监督新模式。
图6 基于航迹的智能代理监督示意图
为此建议从四方面着手布局：① 采取技术研发行动，基于AI革新空管系统，提升空域分层治理能力；② 围绕“先进空中运输”布局专项，着力解决自动驾驶、智慧座舱、高能量电池、软件化航电、数字化交通管制等瓶颈环节的关键技术；③ 研究城市低空空域开放的政策举措，适度开展区域性、城乡一体的通用航空与无人机监管设施建设，解决先进空中交通模式涉及的空域资源使用问题；④ 制定基于先进空中交通模式的通用航空发展规划，提出数字低空系统发展路线图和能力生成阶段步骤，覆盖行业监管、空域管理、飞行服务、交通规划、治安管理等环节，促进先进空中运输设施发展。
编辑：张琦
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