35000家企业鏖战，低空经济热潮下的工业无人机，正被“高空摄像头”魔咒所困。

万亿狂飙：低空经济的“黄金时代”

2024年，注定是中国低空经济发展史上具有里程碑意义的一年。“低空经济”首次被郑重写入中国政府工作报告，标志着这一领域正式从新兴产业跃升为国家战略。紧随其后，2025年3月，国务院发布了纲领性文件《低空经济高质量发展三年行动计划》，明确将低空经济定位为“新质生产力核心领域”，并设定了雄心勃勃的目标：到2027年，低空经济总体规模突破2.5万亿元人民币。这一目标的提出，不仅为产业发展注入了强大的政策驱动力，更勾勒出一个充满无限想象空间的巨大市场蓝图。

全球视角下，无人机市场呈现出鲜明的“双轨并行”态势。2024年，全球无人机产业规模达到了创纪录的889亿美元。市场结构清晰显示，民用无人机领域占据绝对主导地位，规模达676亿美元。其中，工业无人机作为民用无人机市场中最具活力和增长潜力的细分领域，产业规模已达到364亿美元，五年复合增长率高达惊人的53.51%，远超许多其他科技领域，充分证明了其在推动产业变革中的巨大潜力。

聚焦中国市场，2024年，中国无人机产业规模达到1737亿元人民币，占全球市场份额的28%，成为全球无人机版图中举足轻重的力量。这种突出表现主要源于两大引擎驱动：其一，大疆创新在全球消费无人机市场的绝对统治地位为中国产业带来了显著的规模效应、品牌溢出效应和供应链整合优势；其二，国内工业场景对无人机技术的快速接纳和普及。电力设施、石油管线、环保监测、精准农业、城市管理等领域的需求爆发式增长，释放了工业无人机前所未有的市场潜力。

然而，在一片“万亿狂飙”的乐观喧嚣背后，用户的真实反馈却透露出不尽相同的图景，行业的狂飙突进似乎并未完全转化为终端用户的价值提升。

无序竞争：行业内卷的深层矛盾

一位匿名的工业无人机用户向斤风直言不讳指出：“许多工业无人机还停留在‘高空摄像头’的原始阶段。工作人员通过操作无人机进行视觉检测，或者，能够实现自主飞行降落，但是无法实现自主识别问题，仍然需要工作人员肉眼识别”。

这种评价令人唏嘘，却也揭示了行业繁荣表象下的深层矛盾——技术深度与应用价值的脱节。

“高空摄像头”模式大行其道，背后的企业生态也颇为耐人寻味。

斤风通过“企查查”搜索，经营范围包含“无人飞行器”、注册资本在“1000万元以上”、登记状态为“存续/在业”的企业数量惊人地超过了35000家。

然而，令人诧异的是，以工业无人机作为主营业务的上市公司（排除军用无人机和消费无人机领域）仅有纵横股份（688070.SH）与观典防务（688287.SH）2家，市值总和甚至不足60亿元人民币。

面对一个规模达到千亿级别的庞大市场，以及超过35000家的企业基数，仅有2家上市公司，这显然是一个极不正常的现象。

国家大力发展低空经济，寄望培育的是一个有序、高效、具备国际竞争力的产业集群，能够涌现出像大疆创新一样在不同细分领域引领全球的龙头企业，而非一个充斥着同质化竞争的散乱市场。

为了深入探究行业繁荣表象下的真实困境与破局之道，斤风联系到西安因诺航空科技有限公司（简称“因诺科技”），这家成立十年的行业老兵，是国家级专精特新重点“小巨人”企业、陕西省“瞪羚”企业、陕西省西安市两级无人机产业链“链主”企业，因诺科技工业无人机在各类复杂场景的累计巡检距离超过150万公里，也是业内公认的技术实力派。

图：因诺科技自然资源巡检场景（因诺科技提供）

斤风与因诺科技董事长呼卫军深入了解，工业无人机行业当前的混乱与内卷，并非单一因素所致，而是多重结构性矛盾叠加的结果，主要集中于：“业务孤岛”林立，统一标准严重缺位。具体来说：

应用场景的复杂化：工业无人机的应用触角已深入众多领域，包括地理测绘、农林植保、应急救援、物流运输、巡线巡检。而巡线巡检本身又是一个庞大的体系，包括公安巡检、消防巡检、交通巡检、安防巡检、电力巡检、环保巡检、管线巡检等。每个场景对无人机的载荷、续航、精度、通信、数据处理、安全要求都有显著差异。

政府采购的碎片化：政府采购的碎片程度令人咋舌。纵向维度涉及国家部委、省、市、县区乃至乡镇的多级采购主体；横向维度涉及公安、交通、应急、能源、林业、农业、环保、住建等众多条线部门。问题在于，这些主体之间普遍缺乏协同，省与省之间的标准不一、本省与地市的标准不一、本市与县区的标准不一、不同条线部门之间的标准更是千差万别。

企业采购的个性化：企业用户的需求同样高度分散。不同行业（例如电网、石油、风电、光伏）、不同规模的企业，甚至同一企业内不同部门或不同项目，对于工业无人机的尺寸、规格、功能、性能、接口、数据、格式的要求都可能存在巨大差异。企业自身对于技术的理解和目标的设置也参差不齐。

这种普遍存在的“业务孤岛”现象，直接导致工业无人机企业陷入痛苦的“项目制陷阱”。为了满足不同“业务孤岛”的非标需求，企业被迫投入大量宝贵的研发资源，进行较低技术层面的定制化改造。

超过35000家无人机企业，真正拥有核心飞控技术、载荷研发能力、智能算法积累的企业凤毛麟角。大量企业本质是“系统集成商”，他们通过采购市场上成熟的（通常是低端）飞控、机架、图传、摄像头等部件进行组装，或者将研发、生产、服务全面外包。

这类企业占领“业务孤岛”的典型策略是游说客户接受“无人机能飞起来、摄像头能拍到画面、加上一些基础的航线规划或避障功能就算达标”的低标准要求，标准降低让低质低价产品得以畅通无阻地涌入市场。

这是一个典型的“劣币驱逐良币”的恶性循环。长期陷入这种循环，整个行业将失去向上突破的动力，无人敢在需要长期投入、短期难见回报的核心技术创新上冒险。这就是为什么我们经常听到各行各业都在喊“内卷”——其核心症结往往在于：标准的降低，技术创新得不到奖励。

尽管“劣币驱逐良币”的现象在局部领域普遍存在，但并非所有“业务孤岛”都选择了“劣币”。令人欣慰的是，在能源等对安全性和可靠性要求极高的领域，以及一些有远见的企业用户中，对技术、性能和服务的要求依然严格。正是这些用户对于品质的追求和对安全的责任，为像因诺科技这样坚持技术创新的企业提供了生存和发展的空间。

呼卫军对此也持乐观态度：“无序走向有序，是几乎所有新兴产业发展的必经之路。阵痛不可避免，但方向和趋势是明确的”。

另一方面来看，“无序到有序”，正是优秀企业破风而行的巨大市场空间。

技术升级：工业无人机的发展共识

面对行业的无序竞争和技术瓶颈，工业无人机的未来究竟在哪里？其技术创新的突破口又在何方？行业共识来看，主要在于这些方面：

（1）飞行性能提升

续航延长：当前主流工业无人机普遍采用锂电池供电，电池能量密度与重量构成核心矛盾。为满足长距离、长航时作业需求，亟需突破新型电池技术、混合动力（油电/氢电）、高效率能量管理系统，将续航时间从现在的数十分钟大幅提升至数小时甚至更长。

能耗优化：无论是高频次的巡检还是物流运输，飞行能耗直接决定运营成本和经济效益。需要通过更优化的气动设计（仿生翼型、高效旋翼）、轻量化材料（碳纤维复合材料、新型合金）、智能飞控算法（动态路径规划、自适应控制）来显著降低单位距离/载荷的能耗。

载荷拓展：更大的有效载荷能力是解锁更丰富应用场景的关键。需要提升平台载重能力，以便搭载更专业、更重型的传感器（如高光谱成像仪、激光雷达LiDAR、合成孔径雷达SAR）、机械臂、或更大容量的物流箱。同时，也需要发展更高效的载荷挂载与管理系统。

（2）任务能力拓展

“能看”到“能懂”：过去，解决图像实时传输的卡顿问题就是重大突破。如今，随着5G/卫星通信技术的长足发展，实时图传已成为基础要求。工业无人机可搭载的传感器日益丰富（可见光、红外、紫外、多光谱、高光谱、激光雷达、气体检测、声学等），产生的数据量呈指数级增长，核心挑战已从数据采集转向数据处理和价值挖掘。同时，无人集群的协同任务处理能力也是也是重要需求。

算法弥补载荷限制：在载荷重量和功耗受限的情况下（如小型无人机），如何通过更先进的算法（如超分辨率重建、小样本学习、迁移学习）来提升传感器数据的质量和信息提取能力，用“软实力”弥补“硬载荷”的不足。

特定场景深度理解：对于特定应用场景（如电网、油气、光伏、风电、环保）的深度理解，以及将技术转化为解决该场景核心痛点的定制化解决方案，是构建企业核心竞争壁垒的关键，需要技术与行业的深度融合。

（3）AI技术应用

突破固定航路：当前绝大多数工业无人机的工作模式仍局限于“单点起降”、“两点往返”或者预设“多点固定航线”。在复杂动态环境（如城市巡检、灾害现场）中自主规划路径、实时避障（应对动态障碍物如飞鸟、车辆）、自主决策（如遇到突发情况改变任务优先级）能力严重不足，往往需要人工干预。

超越“人眼+责任心”模式：当前的检测过程过度依赖地面工作人员的肉眼辨识能力和责任心，以及“高空摄像头”的清晰度。融入AI的自主识别能力，将极大解放人力，提高检测效率和客观性。

自主“感知-认知-决策”闭环：未来的方向是实现基于AI的端到端自主化。无人机不仅能按照预设路线飞行，更能通过机载传感器实时感知环境（SLAM技术），结合云端或边缘计算平台进行认知理解（利用知识图谱、专家系统），最终做出智能决策（优化任务执行、主动发现问题、协同作业）。

因此，工业无人机远远没有达到技术天花板。

行业重构：重新定义“工业无人机”

除了行业共识以外，呼卫军也向斤风介绍因诺科技十年深耕如何重新定义“工业无人机”：

（1）“端-管-云”的全栈技术：构建“AI+”的系统基石

因诺科技的产品谱系中，无人机从来不是向客户提供的单一产品，而是端（无人机）-管（数据传输）-云（智能平台）全栈技术构成的系统产品。

“端”：不仅是指无人机平台本身（追求更优的飞行性能、可靠性、环境适应性），更包括搭载的各种智能载荷（如高分辨率多光谱相机、高精度激光雷达、专业级红外热像仪、气体检测传感器、专用机械装置）。因诺科技持续投入载荷的微型化、智能化、多功能集成，例如开发可自动更换吊舱的无人机平台，以及具备边缘计算能力的智能吊舱（如内嵌AI芯片的巡检吊舱，可实现机载端初步缺陷识别，减少数据传输量）。

“管”：是连接“端”与“云”的神经网络，负责海量、多源、实时数据的传输。因诺科技综合运用多种通信技术：常规的微波图传满足视距内需求；4G/5G公网用于广域覆盖和较低实时性要求的数据回传；自主研发的Mesh自组网技术用于复杂环境（如山区、城市楼宇间）的多节点中继和集群通信；卫星通信（如北斗短报文、高通量卫星）则是保障超视距、无公网覆盖区域（如远海、沙漠、高原）作业的生命线。关键在于实现不同通信方式的智能切换（异构网络融合）、数据传输的安全加密和带宽优化（高效压缩编码）。

“云”：是因诺科技系统的核心智能中枢。它不仅仅是数据的存储仓库，更是集成了无人机集群管理（任务规划、状态监控、调度指挥）、智能机库/起降平台管理（远程控制、自动充换电）、高级任务指令下发、以及核心价值所在——海量数据的智能处理与分析平台。该平台运用强大的AI算法（深度学习、机器学习、计算机视觉）、结合行业知识图谱和专家规则，对采集的图像、点云、光谱、温度、气体浓度等多维数据进行深度融合分析，实现自动化缺陷检测、精准量化评估、智能诊断预警、辅助决策支持，并自动生成结构化的检测报告。

图：因诺科技云管控平台（因诺科技提供）

呼卫军特别指出：“‘AI+’无可争议是工业无人机的发展方向，但它必须建立在坚实可靠的‘端-管-云’全栈技术基础之上。”没有高质量、实时、可靠的数据采集（端），没有畅通高效的数据传输通道（管），再先进的AI算法（云）也是无源之水、无本之木。“伪AI”的根源往往就在于底层数据链路的缺失或不可靠，导致算法模型缺乏有效输入或无法应用于实际场景。因诺科技的全栈布局，确保了从数据源头到智能决策的闭环可靠运行。

（2）“专业场景”的深度融合：提供全套解决方案

因诺科技的核心竞争力在于其系统产品与特定专业场景的深度融合，而非“只拍照不分析”、将问题抛给用户肉眼识别的“高空摄像头”模式，旨在提供“发现问题-识别问题-评估问题-建议方案”的全套解决方案。

油气管道应用：因诺科技打造的无人机巡检体系，并非局限于对管道外观进行简单拍摄，而是将无人机进化为一套具备“会看、会嗅、会说、会动、会思考”能力的智能巡检体。无人机能够搭载多种传感器，执行可见光检测、红外检测、激光3D建模以及甲烷气体检测等多项任务。该系统依据管道沿线带状走廊的环境态势，如管道本体状况、地形地貌特征、植被覆盖情况、施工活动信息以及地质灾害风险点等多维度数据等，智能制定“因地制宜”、“因时制宜”的巡检策略。无人机自动完成起降与巡检作业，实时采集图像、视频及气体等数据，并迅速传输至后端管理平台。借助AI行业大模型技术，系统可对多模态数据进行实时采集与分析，精准且高效地锁定异常点，全面超越了传统人工巡线或仅依赖可见光摄像头的巡检模式。

图：因诺科技油气管道疑似泄露检测实例（因诺科技提供）

光伏电站应用：因诺科技解决了大型光伏电站组件级检测的效率和精度难题。其系统利用高精度定位技术（RTK+视觉辅助）和智能航线规划，结合场站数字化与影像逻辑定位技术，确保无人机能精准定位到每一个光伏组件的位置。搭载的高分辨率可见光相机结合红外热成像相机，可同时捕捉组件外观破损（碎裂、隐裂）和内部缺陷（热斑、旁路二极管故障）。核心突破在于其AI算法模型，经过海量标注数据训练，能在组件级别精确识别缺陷类型（破损、缺失、热斑、污秽、PID效应等），其查准率（识别出的缺陷中真实缺陷的比例）和查全率（所有真实缺陷中被识别出的比例）均能达到90%以上。系统自动生成带有精确定位信息的缺陷地图和详细的电站健康度报告，指导精准运维。

图：因诺科技光伏组件功率降低检测实例（因诺科技提供）

风力发电应用：风机叶片长达百米左右，高空人工检测危险性高且效率低。因诺科技在行业内创新性提出不停机巡检方案，通过无人机搭载高清变焦相机和集激光雷达与边缘计算为一体的智能巡检大脑，实现风机叶片的近距离、全方位自动巡检，填补行业连续监测空白。其核心AI视觉算法能力突出表现在能智能识别叶片表面1-3mm级的细微缺陷（如裂纹、砂眼、雷击点、涂层剥落）。不仅如此，系统还能基于缺陷的类型、位置、尺寸，结合风机运行数据和专家知识库，智能评估缺陷对叶片结构完整性的影响程度和严重等级（如轻微、中度、严重、危急），输出详尽的叶片诊断报告，包括缺陷分布图、损伤统计、风险评估，并针对特定故障（如叶尖雷击损伤）提出具体的运维建议（如是否需要立即停机修复、可监控运行或下次检修处理），真正实现从检测到决策支持的闭环。

图：因诺科技风电叶片雷击碳化缺陷标记（因诺科技提供）

（3）“疑难杂症”的检测工具：重新定义未来角色

呼卫军对工业无人机未来的定义极具前瞻性：“工业无人机的未来是应用不同场景的检测工具。”这不仅仅是一个功能描述，更是一种角色定位的升维。

什么是检测工具的发展极致，让检测工具更懂行业，无论是异常发现、问题识别、解决方案，检测工具都能自动化、数字化、智慧化并且专业、准确、高效的输出结果，这是任何场景对于工业无人机的迫切需求。

图：因诺科技风电叶片纤维层破损检测实例（因诺科技提供）

因诺科技对于“无人机”的重新定义，让我们看到工业无人机的无限潜力。短期矛盾形成的行业僵局，亟待勇士持戟挺槊破阵而出，重构行业打破“内卷”。

呼卫军清晰地勾勒出因诺科技的未来图景：“因诺科技的未来并不仅仅是一家无人机公司，更是一家‘智慧检测公司’，为专业场景提供检测工具与检测服务”。

对于市场而言，无人机也只是工具之一，检测则是不变的需求。客户的核心诉求并非拥有无人机，而是高效、精准、低成本地完成特定场景下的检测任务。无人机是实现这一目标的先进载体之一。因此，谁能真正理解行业、理解场景、理解检测的本质需求，谁能用最合适的技术手段（无人机只是选项之一）满足这种需求，谁才能真正把握的市场命脉。

破茧成蝶：工业无人机的价值重塑

低空经济，这个近年来被频繁提及的行业热词，承载着新质生产力的发展厚望，正经历着前所未有的政策红利与资本追逐。从写入政府工作报告到部委、地方密集出台的支持政策，低空经济无疑站上了风口。然而，我们引以为傲的工业无人机产业，究竟是实现了智能化飞跃的“空中机器人”，还是仅仅扮演着“高空摄像头”角色？技术创新本应驱动价值提升，却因行业标准的模糊与市场环境的扭曲而得不到应有的回报，这是当前工业无人机产业面临的核心悖论。

因诺科技的探索之路，为行业提供了一个极具参考价值的样本。从十年磨一剑的技术深耕，到超过150万公里巡检的实践淬炼，再到明确“智慧检测公司”的未来定位，其每一步都紧扣着行业痛点与价值升维的核心逻辑。包括深创投在内多家知名投资机构的资本青睐，不仅是对其过往成绩的认可，更是对“工业无人机价值重构者”这一角色的强烈期许。

这是一场关乎产业未来的蝶变。我们期待，也相信，随着标准之锚的落下、技术之翼的丰满、价值之链的重塑，工业无人机行业终将迎来一个真正属于自己的“黄金时代”。