一、带头人及团队介绍

中心主任：任爽，北京交通大学计算机学院与技术学院博士生导师、中国机电一体化技术应用协会数字孪生分会秘书长、中国运筹学会智能计算分会常务理事、全国电子业务标准化技术委员会委员、全国信息技术标准化技术委员会计算机图形图像分技术委员会委员、中国指挥与控制学会情报与智能认知专业委员会常务委员，主要研究方向包括低空经济、人工智能等，参与编写国家标准十余项，授权专利十余项，发表国内外高水平论文几十篇，主持几十项国家及企事业单位委托科技攻关项目。

二、研究内容

1.围绕低空数据的全生命周期，研究智能化的数据标注与脱敏方法，实现对飞行轨迹、空域状态及采集影像的安全处理。通过策略驱动的标注机制，自动为数据附加安全级别和使用规则，并针对人脸、车牌等敏感信息进行实时模糊化，确保数据“可用不可滥用”；研究构建面向不同用户角色的差异化安全视图，使同一份数据在监管、运营等系统中呈现不同细节，满足合规要求。在此基础上，结合区块链的不可篡改特性，对数据操作和身份认证行为进行全程记录与链上存证，形成可审计、可追溯的证据链，为低空经济中的数据共享与安全监管提供可靠支撑。

2.聚焦低空目标的智能感知与决策，研究面向微小飞行目标的深度学习检测方法，解决远距离、复杂背景下目标难以发现的难题；针对多目标交叉等动态场景，设计鲁棒的跟踪算法，确保目标轨迹的连续性与稳定性；在反“黑飞”领域，研究诱骗策略，生成合理的虚假航迹引导非法无人机飞向指定区域；利用自然语言处理技术自动解析政策法规，实现飞行任务的快速合规性校验与风险诊断报告生成，提升低空运行管理的智能化水平。

3.面向低空数据的长远安全需求，研究基于量子力学原理的密钥分发技术，构建高安全等级的数据传输链路，有效抵御窃听和中间人劫持；针对无人机身份认证，研发抗量子计算的数字签名与轻量化认证协议，为每架飞行器提供不可伪造的数字身份；研究对高价值低空数据进行抗量子加密归档，确保其在未来量子计算时代仍具备足够的安全性。

4.通过面向低空空域的数字孪生技术，实现物理空间与数字空间的实时映射与双向交互。采用高性能三维渲染技术，在普通终端上呈现逼真的空域场景，支持海量飞行目标的低延迟轨迹追踪与冲突告警可视化；研究大规模航线网络的仿真推演方法，模拟并发飞行的极端情况，识别潜在的“空中堵车”节点，辅助空域结构优化。针对单次飞行任务，开展高精度飞行仿真，综合考虑环境风阻、能耗、载重等因素，输出适航性判定结果。

三、科技成果及产品展示

授权专利：

1.一种基于联邦强化学习的移动边缘计算卸载方法和平台

2.一种基于区块链的边缘计算信任评价方法

3.一种面向元宇宙的基于隐私保护的移动边缘计算方法

4.面向元宇宙的云边端协同的移动边缘计算任务卸载方法

5.一种基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载方法

四、应用场景及典型应用案例

1.低空数据安全应用场景：无人机物流数据跨企业共享时的权限控制与脱敏、巡检影像中自动隐藏人脸、车牌、飞行操作日志上链存证，供事故后审计与责任追溯、不同政府部门按权限查看同一飞行任务的差异化数据视图。

2.低空与人工智能应用场景：机场周边非法无人机自动检测与稳定跟踪、大型活动低空空域防“黑飞”诱骗处置、企业飞行计划一键合规审核与风险提示。复杂天气条件下飞行目标的识别。

3.低空与量子科技应用场景：无人机巡检视频的防窃听实时回传、无人机起飞前的不可伪造身份认证、高价值历史飞行数据的长期抗量子加密归档、敏感区域上空飞行任务的加密通信链路保障。

4.低空与数字孪生应用场景：城市低空交通实时三维监控与冲突告警、高峰时段大规模航线拥堵仿真与优化、单次飞行任务的适航性预判与放行决策。