为城市低空“织网”：海致科技助力某市打造空域飞行“数字大脑”

《人工智能 智能体互联》系列国家标准日前正式发布，这标志着智能体互联互通迈入标准化时代。然而，低空、城市、能源、制造等行业在数字化转型深水区，仍普遍面临数据孤岛、复杂关系研判滞后及跨域风控难等痛点。 

在实践中，海致科技依托图数据库筑牢海量关联数据底座，利用知识图谱实现多源异构数据的深度融合与全要素关联，并以本体（Ontology）构建可解释的业务规则约束，驱动智能体实现确定性执行。这套全栈技术体系有效消除了大模型在产业落地过程的幻觉、不可控等风险，其技术方向与国标要求深度契合，能为各行业快速搭建跨域一体化智能治理框架提供坚实支撑。

本系列文章将深度拆解海致的真实落地案例，分享我们破解异构系统协同与复杂业务逻辑关联的实战经验，希望为各行各业的精细化、智能化协同治理提供可参考范本。 

随着无人机在物流配送、城市巡检、应急救援等场景的规模化应用，低空经济正从概念走向现实。某市作为全国低空经济发展的先行区，在无人设备保有量与应用密度持续攀升的同时，也面临着一道紧迫的治理考题：海量异构设备如何统一监管？跨部门数据如何高效协同？飞行安全如何全程兜底？

2025年底，国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，明确提出推动海陆空全空间无人体系应用和标准建设。在这一国家级战略指引下，该市全空间智能无人体系创新应用示范项目应运而生，成为培育新质生产力的典型实践。

在这一城市级系统建设中，海致科技凭借在图计算与知识图谱领域的深厚积累，承接了项目核心数据底座建设任务，通过“图模融合”能力，为城市低空编织了一张严密的“数字防护网”。

全域协同之困：数据孤岛如何打破？ 

全空间智能无人体系涉及海陆空多域无人设备的统一管控，其基础在于建设统一的底层数据体系。作为该体系两大核心支撑中心之一，数据中心承担着全量数据的汇聚、治理与服务重任。

然而，在传统的管理模式下，无人机设备信息、运营企业资质、飞手执照、空域审批数据往往分散在不同的业务系统中，形成了一个个“数据孤岛”。监管部门难以快速厘清“谁在飞、飞什么、在哪飞”的完整关系，跨部门数据难以高效协同，制约了无人体系从分散管理向规范化、体系化运营的升级。

更深的挑战在于技术层面。不同于传统业务数据，无人设备的运行轨迹、空域审批流程、气象环境信息以及设备本身的物理参数，构成了海量且异构的高维数据。这些数据不仅体量庞大，而且彼此之间存在着错综复杂的动态关联。一次飞行的背后，串联着设备归属、飞手资质、企业运营许可、空域审批状态、实时气象条件等多重关系。传统关系型数据库的线性存储与检索方式，在面对这种多跳、多维度的复杂关联查询时，往往显得力不从心——而监管决策需要的是秒级响应。

数据标准的缺失与业务语义的割裂，进一步加剧了这一困境。不同系统对同一实体的编码方式、命名规则、数据格式各不相同，跨部门的数据共享与协同需要大量人工介入，严重制约了低空经济从“粗放式管理”向“精细化治理”的转型升级。

当业务从“单点突破”转向“全域协同”，数据从“各自为政”走向“融会贯通”，急需一套既能打通全量业务数据、又能实现智能监管与全生命周期追溯的底层技术方案。同时，为响应国家数据要素市场化号召，一套完善的数据资产管理体系也迫在眉睫。

“图模融合”破题：以关系重塑数据价值 

面对上述挑战，海致科技基于自研的 AtlasGraph 图数据库与 Atlas 图平台，为项目方提供了无人空间体系数据中心整体解决方案，成功将图智能技术深度融入城市级无人体系的毛细血管。

海致科技并未止步于简单的数据汇聚，而是深入业务肌理，构建了统一的无人设备图本体模型。这一模型如同一个强大的“翻译器”和“连接器”，将原本孤立的无人机设备、运营企业、飞手资质、飞行任务、空域审批、航路规划等核心要素，以图谱的形式进行了深度关联。

对于客户而言，海致科技交付的不仅仅是一个数据中心，更是一套可感知、可计算、可追溯的智能监管体系。通过“图模融合”技术，原本晦涩难懂的大数据变成了清晰可见的关系网络，极大地提升了监管效率和决策水平。

这一解决方案的价值，具体体现在以下三个层面：

• 全要素关联透视，让每一架设备有档可查。将设备基础信息、航路规划、飞行任务、遥测采集时序数据等多源异构信息统一汇聚于图数据库，基于业数图谱以关系网络呈现“设备-任务-航路-环境-风险”等无人体系全量业务的完整关联。监管部门通过任一实体开始分析，即可通过可视化界面快速厘清设备归属与运行脉络，掌握无人体系业务数据的实时状态。
• 多维数据关联研判，让运行态势一目了然。基于图谱的关系推理能力，将设备、人员、任务、空域、气象等多维数据打通关联，监管部门可从碎片化数据中获得全局视角，对飞行活动的整体态势进行实时研判，为调度优化、资源配置与应急响应提供数据支撑。
• 任务全貌秒级还原，让数据驱动持续优化。图计算引擎能够在秒级时间内关联飞行轨迹、气象数据、空域限制、任务执行记录等多维信息，还原任务执行的完整全貌，为任务复盘、效能评估与运行优化提供精准的数据分析支撑，让数据真正服务于体系的持续改进。

此外，在智能化应用层面，系统采用图模融合架构，以大模型提升系统的交互友好性，同时以知识图谱的事实信息进行精准约束，有效降低了模型在监管场景中可能出现的“幻觉”。监管人员通过自然语言即可完成复杂查询，系统自动理解意图并返回图谱中的关联信息。

在数据要素管理方面，海致科技通过 Atlas 图平台的元数据知识图谱能力，打通了分散在各业务系统中的数据孤岛，构建了统一的数据要素目录与血缘关系图谱，形成了标准化的数据资产目录。这不仅帮助当地监管部门清晰掌握数据来源、流转路径与使用场景，实现数据资产的可视、可管、可追溯，更为后续数据共享交换与市场化交易奠定了基础。

该项目是全空间无人体系领域的一次前沿探索。海致科技承建的数据中心作为其核心组成部分，以图技术为城市低空织就了一张“数字安全网”，为全空间无人体系的规范化发展提供了技术底座。这一实践也再次验证了图智能技术在复杂城市治理场景中的独特价值。

本文来自微信公众号“海致科技”，作者：海致，36氪经授权发布。