当下要把低空经济给搞起来，让AI这个科技大树生根发芽，成为产业升级的翅膀。这事儿摆在那儿，是党的二十届四中全会专门点出来的，国家大力发展低空经济和人工智能的决心是明摆着的。那低空经济要怎么商业化闭环？AI技术又该如何赋能产业升级？前阵子，全国政协委员、中国铁塔总经理陈力找《人民邮电》报记者聊了聊行业痛点，把他的干货建议都说了出来。 低空经济既然是战略性新兴产业，那肯定是高科技、高效能、高质量的代名词，妥妥的是培育新动能的主力军。但这事儿到了实践环节，产业化、规模化的步子走得就没那么顺溜。陈力总结了几个大坎儿：“一是建设基础设施太贵了，规模化发展受阻；二是监视运维的标准不统一，安全上心里没底；三是商业化的动力不足，场景落地成了老大难。”为了解决这些烦心事，他提出了三条路数。 第一条路是把基础设施这块地基打牢。咱们得赶紧搞出一个全国统一的建设改造标准体系，按照应用场景和功能把管理给分类了。加强跨区域的统筹规划，让设施资源能互通、调度能协同、规模能复用。这样就把重复建设和资源浪费的苗头给掐断了。 第二条路是建一个全国统一的监视与运维网。坚持互联互通和数据共享，让这套体系变得又智能又高效。统一数据标准和接口规范，就能实现“一网感知、一图可视、一体调度”。还要强化风险预警和响应处置能力。 第三条路是打造一些低空应用的标杆工程。差异化布局一批引领性的示范项目，别搞那种千篇一律的同质化建设。坚持试点先行的路子来验证技术和商业模式的可行性。 说到人工智能这块核心引擎的发展现状，它正往“训练场”以外的一线钻。虽然算法迭代、数据赋能还有软硬件协同创新的路子挺顺，但“最后一公里”的难题还得靠它来解。陈力认为现在的AI还存在一些短板：赋能产业效果不够明显、算法创新深度不够、数据集质量不够高、算力布局也不够优化。针对这些问题他提了四点建议。 第一点是深入挖掘行业需求。抓住“人工智能 ”专项行动的机会，让科研机构和科技企业围着需求转做技术攻关。 第二点是加快算法迭代攻坚。重点关注具身智能终端装备，让大模型、智能体和具身智能深度融合起来。 第三点是构建高质量数据集。以真实需求为导向搞高质量数据建设，还要打破数据流通的壁垒。 第四点是优化算力体系布局。建一个国家枢纽、区域承接、城市边缘支撑的立体化算力设施底座。