智能无人系统依赖于多传感器对周围环境进行鲁棒的环境感知。团队构建了VisDrone大规模无人机视觉数据平台，包括可见光数据、双光数据以及多机协同数据等，覆盖目标检测、目标跟踪、群体分析和协同感知等任务。基于VisDrone数据平台，团队围绕数据算力受限条件下的低代价学习范式、多机多传感器不同步条件下的协同学习机理以及未知场景和类别条件下的进化学习机制开展研究，未来将主要聚焦无人机具身智能理论与方法，并在军事安防等场景开展应用。

低空经济作为全球科技竞争的新高地，正在引发新一轮产业变革。无人机、低空卫星等技术搭载具身智能系统，实现加速发展，为低空智联网的构建提供了坚实基础。同时，数据要素作为数字经济时代的核心驱动力，正重塑各行各业的运营模式和发展路径。YOCSEF深圳积极响应国家关于“低空经济”和“数据要素”的战略部署，围绕新型网络“算网融合、在网计算”的智能演化趋势，深入探讨计算机技术赋能低空经济领域的新方向、新发展与新应用。论坛聚焦算网融合体系架构、低空网络智能感知关键技术、算力编排与调度技术、多智能体协同控制技术、低空智能交通管理以及低空经济产业链构建与商业模式创新等议题，成为推动新质生产力发展的重要基石。

在低空经济加速推进的背景下，低空领域正成为新一代信息基础设施与实体经济深度融合的创新试验场。为构建气象感知与通导监系统的深度协同的低空飞行智算融合网络体系，需聚焦低空新型基础设施的战略布局，并通过构建多维数据互联的智能基座，实现三维环境态势的动态映射与决策赋能，推动低空飞行从单一数据服务向全域智感跃迁，为提升低空飞行安全裕度、优化空域资源利用效率、培育低空经济新质生产力提供系统性解决方案。

低空经济为何纳入战略性新兴产业、成为新质生产力的代表？生产力与生产关系如何相适应？低空经济：经济层面考量和战略层面考量。如何打造世界级的无人机低空经济领域产业创新样板：形成“研发——中试——测试——示范”生态空间，建立多种无人机应用场景的创新示范，基于智能化基础设施，推动技术不断创新，带动无人机产业的高质量发展。低空安全：统筹安全与发展。要在借鉴军民航空管系统建设运行经验的基础上有所突破，根据无人机运行需求及空管服务特点，深入研究无人机融入现有空管体系的方法策略，为探索我国无人机空管技术架构、运行概念和发展路线图奠定基础，并利用这些技术以及依托这些技术实现低空经济新基建，服务我国低空经济高质量发展。

随着低空空域资源的开发与利用，低空经济作为新兴的经济形态迅速崛起。然而，低空无人机网络应用场景通常具有高度动态性和复杂性，使得传统优化算法和判别式AI算法在解决该领域问题时常面临挑战。生成式AI算法作为一种新兴方法，可以为解决上述问题提供新思路。本报告将探讨生成式AI算法如何赋能低空无人机网络。首先，将介绍生成式AI算法增强深度强化学习的理论框架。然后，将探索基于扩散模型增强的深度强化学习算法以及基于大语言模型增强的博弈论和图论在低空无人机网络优化中的可行性。此外，我们将生成式AI算法辅助深度强化学习应用于无人机集群安全通信、低空无人机辅助卫星-海洋通信以及空中智能反射面辅助通感一体化等多个低空无人机网络关键场景。最后，我们将对未来的研究方向进行展望。

随着低空经济的发展， 一方面是对算力需求的激增，一方面是对低时延和隐私保护的需求也日益增加。传统的计算模式由于数据传输的延迟和带宽限制，在处理大量边缘生成的数据时面临挑战。为了解决这些问题，合作式边缘智能作为一种新兴范式，正在成为研究的热点。本报告旨在概 述其概念、关键技术其在视频监控中的应用案例。