问题：森林火灾具有突发性强、蔓延快、地形复杂等特点，防灭火工作高度依赖“早发现、早处置”。
现实中，传统体系往往面临两类突出矛盾：一是巡护与监测仍以人力为主，覆盖范围有限、风险较高；二是处置链条长，从发现火情到研判、调度、抵达现场常需较长时间，一旦错过初期处置窗口，小火易变大火，救援难度与成本随之上升。
尤其在山高林密、道路条件不完善区域，地面力量机动受限，空中力量如直升机虽有效但成本较高、持续作业与精细化作业存在约束。
原因：造成处置效率不足的关键，在于“信息获取—决策指挥—现场执行”之间存在时间与空间断点。
一方面，火情早期的烟点、火点尺度小、变化快，传统巡护难以实现高频、全域、持续监测；另一方面，决策指挥多依赖人工研判，调度资源与规划路线需要综合考虑通信、地形、风向、火势发展等多因素，复杂场景下容易出现信息滞后与指令延迟。
此外，单架无人机能力有限：航时、载荷、通信覆盖、传感器视角各有边界，难以独立完成“侦察、通信、处置、复核”等全流程任务，迫切需要多机协同形成体系能力。
影响：处置链条的迟缓直接影响灭火成效。
火情发展以分钟计，早期扑救窗口短，晚一步可能意味着更大范围的过火面积、更高的人员风险与更重的生态损失。
与此同时，随着我国森林覆盖率持续提升，林区资源管护、巡护任务日益繁重，传统人力密集型方式在成本、效率与安全性方面均面临压力。
如何通过技术手段提升“发现率、到达率、处置成功率”，已成为森林防灾减灾的现实课题，也对地方应急体系的数字化、智能化提出更高要求。
对策：针对上述痛点，西安电子科技大学机电工程学院科研团队围绕无人机集群协同作业开展探索，提出以“集群协同决策”为核心的系统方案，推动无人机从单机作业向编队化、体系化作业升级。
系统将多型无人机组织为分工明确、相互支撑的“空中作业单元”：中继机承担通信保障，解决复杂地形与远距离场景下的链路稳定问题；巡检机负责持续巡护与态势感知，提高早期发现与跟踪能力；灭火机实施精准投放与火点处置；补给机提供能源补给与续航支持，增强持续作业能力。
通过这种“分工—协同—闭环”的作业逻辑，形成从侦察发现到研判决策、从扑救处置到复检确认的全流程链条，减少对人工指挥的依赖。
在算法与策略层面，团队引入“动态联盟”任务分配机制，根据火情位置、机群状态与任务优先级，为不同无人机实时分派最适合的任务；同时采用“混合轨迹规划”方法，结合地形约束、火势变化与安全间隔等因素，为机群实时生成优化航线，使多机能够在动态环境下保持协同、避免冲突，并随火势变化及时调整作业策略。
团队在半实物仿真平台开展验证测试，结果显示系统可将从发现到调度的关键响应环节由“小时级”压缩至“秒级”，并将巡检模式由重点线路扩展为全域网格化覆盖，任务响应速率达到99%，体现出高效的自主协同能力。
前景：业内认为，无人机集群在森林防灭火中的价值，不仅在于“飞得起来”，更在于“协同得起来、管得住、用得好”。
随着低空应用场景加速拓展，无人机将更多进入城市应急、物流配送、电力巡检、农业植保等领域，多主体、多任务同空域运行将成为常态。
森林火场是对通信可靠性、任务协同与安全控制要求极高的应用场景，在此类复杂环境中打磨出的集群协同与智能调度能力，具备向多行业迁移的基础。
未来，若能进一步与空域管理、地面应急指挥系统、气象与火险模型联动，并在真实林区开展更多场景化验证，有望形成可推广的低空应急解决方案，推动应急救援从“经验驱动”向“数据与模型驱动”转变。
科技创新正在重塑传统应急管理模式。
从森林防火到低空经济，从单机作业到集群协同，这一技术突破展现了我国在无人机智能化领域的创新实力。
随着相关技术不断成熟和应用场景持续拓展，智能无人机集群必将在保障国家安全、服务经济发展、改善民生福祉等方面发挥更大作用，为建设科技强国贡献更多智慧和力量。