无人机物流网络的中枢：自动化机场与智能调度中心设计揭秘

低空经济时代，无人机物流正从单点试验迈向跨域协同，而其核心枢纽便是自动化机场与智能调度中心。

9月18日，一架吨级货运eVTOL从安庆怀宁蓝莓产业园起飞，历经1小时、160公里飞行后，平稳降落在合肥市瑶海区。现场待命的自动驾驶无人车迅速承接货物，完成了一次“空中货运+地面无人转运”的无缝衔接。

这次全球首次吨级eVTOL跨城无人货运实践，展示了低空物流的巨大潜力，也让人们将目光投向支撑这类高效运作的核心枢纽——自动化机场与智能调度中心。

作为无人机物流网络的中枢神经系统，这些设施的设计直接关系到整个物流系统的效率与可靠性。

01 自动化机场：无人机的智能家园

在合肥首飞案例中，eVTOL的起降看似简单，背后却需要精准的地面支持系统。自动化机场正是为无人机提供停靠、充电、装卸货及数据交换的关键基础设施。

现代无人机自动化机场通常采用模块化设计，集成了一系列自动化子系统。以最新专利技术为例，一个完整的无人机自动化机场包含柜体、顶盖开合装置、归中拨桨装置、升降卸货装置、自动换电装置和自动分拣装置。

这些装置共同协作，确保无人机在无人工干预下完成全流程作业。

防护性与可靠性是自动化机场设计的首要考虑。机场柜体不仅提供无人机停放平台，还需具备防风、防雨、防腐蚀等特性，适应各种恶劣环境作业需求。

智能归中装置确保无人机降落后能精准对接到指定位置，为后续换电、装卸货操作提供基础。

自动换电系统解决了无人机续航这一关键瓶颈。传统无人机充电需要人工干预，耗时较长。而自动化机场通过内置的电池交换装置，可在几分钟内完成无人机电池更换，大幅提升作业效率。这种设计对于高频次物流配送场景尤为重要，使无人机能够几乎不间断地执行任务。

02 智能调度中心：物流网络的大脑

如果说自动化机场是无人机的“家”，那么智能调度中心则是整个物流网络的“大脑”。它负责统筹多架无人机的飞行路线、任务分配和异常处理，确保整个系统高效协同运作。

先进的调度系统采用双层规划模型。上层考虑客户时间窗、无人机载重、能耗和路径风险等约束因素，计算最优的配送路线和调度时间表；下层则针对单架无人机，考虑障碍物、无线电干扰与安全因素，规划最短飞行航迹。

这种双层模型有效平衡了系统效率与个体安全。

智能算法是调度中心的核心竞争力。针对无人机物流的复杂性，研究人员开发了嵌入A*算法的Q-Learning两阶段算法等先进解决方案。

第一阶段利用Q-Learning完成订单分配并构建无人机配送线路；第二阶段将A*算法嵌入，寻找无人机访问任意两点之间的最优航迹。

安全性是调度中心设计的另一关键考量。现代调度系统引入“高空坠落代价”概念，在规划航迹时尽量避开人口密集区，降低安全风险。同时，系统会实时监测天气变化、空域限制等动态因素，及时调整飞行计划，确保物流作业安全合规。

03 协同设计：实现无缝物流体验

自动化机场与智能调度中心的协同设计，是实现高效物流配送的关键。这两大系统必须深度融合，才能发挥最大效能。

在“合肥-怀宁”航线案例中，eVTOL与无人车的无缝对接正是系统协同的成果。货运eVTOL落地后，2辆白犀牛无人配送车迅速承接货物，通过预设的智能路线将货物精准转运至目的地。这种“无人机+无人车”的协同模式，相比传统陆运效率提升50%。

协同设计的精髓在于数据共享与流程标准化。自动化机场实时收集无人机状态信息并上传至调度中心，为全局决策提供数据支持；调度中心则向机场发送任务指令，协调多机场之间的运作节奏。

这种双向数据流确保了整个系统的响应速度和决策准确性。

流程标准化是跨系统协作的基础。从无人机的起降规范到通信协议，从数据格式到安全标准，统一的标准使不同厂商、不同类型的设备能够在同一平台上无缝协作。这一点在复杂物流场景中尤为重要，关系到系统的扩展性和兼容性。

04 案例实战：低空物流的安徽经验

安徽作为全国首批全域低空空域管理改革试点省份，在低空物流系统建设方面积累了宝贵经验。全省已集聚低空经济产业链上下游企业逾570家，形成了以通航产业为主体、无人机产业为支撑的产业格局。

“合肥-怀宁”航线的成功首飞，展示了自动化机场与调度中心在实际应用中的价值。

本次执飞的V2000CG凯瑞鸥eVTOL是峰飞航空科技自主研发的全球首款获民航局颁发“适航三证”的吨级以上eVTOL，最大起飞重量2吨，最大商载400公斤。这一机型的选择体现了适航性与载重能力在物流无人机设计中的重要性。

项目团队经过两个月的反复航线论证和实地勘察，才确保了首飞安全。这一过程凸显了航线规划与调度系统设计的复杂性。不仅需要考虑空域环境、气象条件等自然因素，还需兼顾地面设施、人口分布等社会因素，以及突发事件应急处理等管理因素。

安徽案例的成功在于实现了“政策-技术-应用”的良性循环。政府提供政策支持，企业负责技术创新，应用场景则验证系统可行性。这种多方协作的模式为其他地区发展低空经济提供了参考。

05 未来展望：智能化与无人化深度融合

随着技术不断发展，自动化机场与智能调度中心的设计也在持续演进。未来发展趋势主要体现在智能化、标准化和规模化三个方向。

智能化方面，人工智能技术将深入应用于物流调度系统。基于深度强化学习的算法能够更好地处理复杂环境下的调度问题，提高系统应对异常情况的能力。

同时，数字孪生技术有望实现物理系统与虚拟模型的实时交互，为调度决策提供更加精准的仿真环境。

标准化是产业规模化的前提。随着低空经济蓬勃发展，无人机自动化机场的接口标准、通信协议、安全规范等亟待统一。这有利于降低系统集成成本，促进不同厂商设备之间的互联互通。智能调度中心也需要建立标准化的数据接口和功能模块，便于跨区域物流网络的形成。

规模化运营将带来成本效益的显著提升。当前无人机物流仍处于示范运营阶段，未来随着应用场景的拓展和机队规模的扩大，单位运营成本有望持续下降。这将进一步推动低空物流从高附加值货物向普通货物扩展，从区域性网络向全国性网络演进。

安徽合肥的低空无人货运首飞成功，仅仅是一个开始。随着更多航线开通，自动化机场与智能调度中心将串联起区域乃至全国的低空物流网络。未来，随着“无人机-机器人-无人车”全空间无人化智能场景的成熟，物流效率将迎来更大提升。

低空经济时代，智能化基础设施是支撑行业发展的关键。自动化机场与智能调度中心的协同创新，不仅关乎物流效率，更决定着低空经济的竞争格局。

参考来源

孙博等. 装卸一体的无人机配送线路和航迹双层协同规划模型[J]. 工业工程

白犀牛无人车助力合肥低空无人跨城货运航线首飞。 1号无人车网

带软时间窗的多调度中心无人机安全运输线路和航迹协同规划。 CNKI大成编客

零碳高效！“电动空中货车”首次完成吨级低空无人跨城运货。 中国新闻网

CN119975909A_一种无人机自动化机场及自动流转方法。 天眼查

高质量发展看中国丨安徽低空经济“先飞一步” 完成全球首次吨级跨城无人货运。 央广网