自党中央和国务院在2021年将低空经济写入“十四五”规划以来，低空经济逐渐成为近年来较为活跃的新兴经济业态。低空经济是指以低空空域（通常指距地面垂直高度1000米以内的空域）为载体，以通用航空、无人机、城市空中交通等产业为核心，融合先进制造、信息技术、新能源、现代服务、人工智能等领域的综合性经济形态。而人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全世界经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。在低空经济背景下亦将赋予低空飞行器更强的自主决策能力、环境感知能力和任务执行能力，同时也有助于构建更加高效、智能的低空交通管理体系，推动低空经济全面走向智能化、规模化的方向发展。

习近平总书记指出：“中国高度重视人工智能发展，积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力，为高质量发展提供新动能。”人工智能在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中，既是推动效率提升的工具，更是重构人类生产生活方式的重要力量，推动生产方式全面变革。人工智能通过重构生产要素配置，推动人类从依赖体力与经验的生产模式向数据与算法驱动的智能模式跃升，实现生产效率的跨越式提升。同时，人工智能依靠其超强关联能力与计算能力进行科学探索、解决复杂问题，成为科学发现加速器，开启人机协同、数智融合的全新范式，重新定义人类智慧与生产生活疆域。

一方面，人工智能与低空经济的深度融合，正重塑无人机物流、城市空中交通、地理测绘等新兴业态。另一方面，算法的自动化决策与低空飞行器高频数据采集能力的结合，引发了算法黑箱、隐私泄露、数据滥用等法律风险。人工智能算法的监管是中国近年来法律与政策制定的重点领域，涉及算法安全、数据治理、伦理风险等多个维度。随着人工智能技术在各行业的快速普及，中国已逐步构建起“法律+行政规章+行业标准”的多层次监管框架。本文从“技术-法律”协同视角切入，剖析人工智能算法在低空经济场景中的监管盲区与隐私保护困境，提出构建“风险分级监管框架+数据主权分层保护”制度，通过动态合规机制、算法透明性义务、匿名化处理技术标准等工具，实现技术创新与个人权益的平衡。

人工智能在低空经济场景中，正在逐步实现全方位覆盖，主要体现在以下领域：

虽然，人工智能在低空经济领域中的作用日益显化，但在法律和技术层面上仍然存在诸多挑战,主要表现在1.法规滞后：现有空域管理规则难以适应人工智能自主决策的复杂性（如无人机集群协作责任归属）；2.算法偏见：训练数据不足导致人工智能在偏远地区或极端环境中决策失误。

低空经济依托人工智能算法实现飞行器路径规划、障碍物识别、集群协同等核心功能，但其技术特性与法律规制之间呈现三重冲突：

1.算法权力扩张与监管滞后：人工智能自主决策模糊了责任主体，主要体现在互联网头部企业通过算法推荐系统形成用户行为控制（如短视频平台的"沉浸式"推荐机制；电商平台算法推荐贡献了85%的订单转化率等）；部分网贷平台的风险评估模型存在地域歧视参数，尤其是西部省份用户授信通过率较东部低22个百分点，利率上浮幅度高1.8倍。在2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》出台时，国内大模型参数量已突破万亿级。数据标注行业的国家标准仍缺失，导致训练数据合规性争议频发。

2. 数据采集泛化与隐私侵蚀：在智慧城市建设项目中已部署2.7亿个智能摄像头；某新能源汽车品牌车载系统可实时采集87类用户行为数据，2024年智能家居设备出货量达6亿台，某品牌扫地机器人因绘制住宅三维地图引发数据合规争议；头部电商平台将购物数据与社交、位置信息交叉分析，用户画像维度突破2000+；某短视频平台通过声纹识别技术，实现情绪状态与广告推送的精准匹配；由此可见，具备信息采集技术、数据反向推到功能的人工智能设备在常态化采集地面数据过程中，可能触犯《民法典》第1034条对私密空间、行踪信息的保护边界。

3.跨境数据流动与主权博弈：某云服务商在华的"数据飞地"模式，实现亚太区域80%客户数据本地化存储；新能源汽车企业全球研发中心日均跨境传输3.2TB自动驾驶数据，触发多国监管审查；跨境电商平台海外仓智能调度系统，实时处理56国物流数据；某支付机构跨境清算系统每秒处理12万笔交易，涉及87种货币转换。如此大规模跨地域的数据流动，很容易导致关键数据的出境失控风险（如地理敏感信息），进而一步步挑战《国家安全法》第37条规定的数据主权。

4.在低空经济领域中，同样存在这类因算法扩张、数据采集泛化、及侵犯数据主权的情形。特别是无人机调度系统的算法垄断，某头部物流企业构建的全国无人机配送网络，其路径规划算法占据85%市场份额，通过动态定价机制形成市场支配地位。2023年数据显示，使用该算法的中小运营商成本提高40%；另外，在城市空中交通管理系统中，采用联邦学习架构，导致地方空域数据向中央算法平台集中，形成数据控制权垄断。在泛化数据采集的技术实现方面，植保无人机搭载多光谱传感器，单次作业可采集农田数据达2.7TB，利用面部识别技术采集农户生物特征信息；电力巡检无人机通过激光雷达扫描，意外获取周边居民区三维建模数据，单架次飞行可覆盖12平方公里建筑细节。在技术覆盖服务于人类日常生活的场景的同时，对公民隐私权的侵蚀也随之而来，表现为物流无人机搭载的AI视觉系统，在夜间采用热成像模式时可穿透普通窗帘，某测试显示住宅内部活动识别准确率达78%；无人机交通管理平台通过起降点数据关联分析，可推断用户商业活动规律，某科技公司据此推送广告的转化率提升33%。由此可见，搭载高精度摄像头、LIDAR等设备的无人飞行器常态化采集地面数据及强大的人工智能的自主决策能力，导致传统的航空法规（《民用航空法》）难以覆盖算法决策失误导致的空域安全事件。例如：在2023年某物流无人机因人工智能避障算法缺陷撞击居民楼，事后责任认定因算法训练数据来源不明陷入僵局；某测绘公司利用无人机群生成城市三维模型，涉嫌非法获取公民人脸信息被提起公益诉讼。

一、法律空白冲突：现有法律框架逐步完善

（一）基础性法律框架

《中华人民共和国网络安全法》第二十一条“国家实行网络安全等级保护制度。网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求，履行安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改......”、第二十五条“网络运营者应当制定网络安全事件应急预案，及时处置系统漏洞、计算机病毒、网络攻击、网络侵入等安全风险；在发生危害网络安全的事件时，立即启动应急预案，采取相应的补救措施，并按照规定向有关主管部门报告。”、第二十六条“开展网络安全认证、检测、风险评估等活动，向社会发布系统漏洞、计算机病毒、网络攻击、网络侵入等网络安全信息，应当遵守国家有关规定。”等对于明确规定要求网络运营者保障算法安全，防止数据泄露和网络攻击。第二十二条“网络产品、服务应当符合相关国家标准的强制性要求。网络产品、服务的提供者不得设置恶意程序；发现其网络产品、服务存在安全缺陷、漏洞等风险时，应当立即采取补救措施，按照规定及时告知用户并向有关主管部门报告。网络产品、服务的提供者应当为其产品、服务持续提供安全维护；在规定或者当事人约定的期限内，不得终止提供安全维护。网络产品、服务具有收集用户信息功能的，其提供者应当向用户明示并取得同意；涉及用户个人信息的，还应当遵守本法和有关法律、行政法规关于个人信息保护的规定。”明确规定网络产品和服务需符合国家标准，避免危害国家安全。《中华人民共和国数据安全法》第二十一条“国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护”重点规范算法训练数据的收集与使用，强调数据分类分级保护。第三十二条“任何组织、个人收集数据，应当采取合法、正当的方式，不得窃取或者以其他非法方式获取数据。”规范数据处理活动，明确算法开发中的数据安全责任。《中华人民共和国个人信息保护法》第二十四条“个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销，应当同时提供不针对其个人特征的选项，或者向个人提供便捷的拒绝方式。通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求个人信息处理者予以说明，并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。”对算法通过“大数据杀熟”或用户画像进行歧视性推荐进行了约束。

（二）专项算法监管规定

国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局发布并于2022年生效的《互联网信息服务算法推荐管理规定》的适用范围包括社交、电商、内容平台等领域的推荐算法。该《规定》首创算法备案制度，要求具有舆论属性或社会动员能力的算法进行备案，并且明确禁止传播违法信息（如虚假新闻、诱导沉迷）；鼓励提供“一键关闭”算法推荐功能；要求定期开展算法安全评估并向网信部门备案。

另外，国家互联网信息办公室、国家发展和改革委员会、教育部、科学技术部、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局发布并于2023年生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》中明确规定在提供和使用生成式人工智能服务时，所生成内容应当符合社会主义核心价值观，禁止颠覆国家政权、煽动分裂；训练数据应当合法，不得侵犯知识产权或隐私；并明确应当建立内容过滤机制，防止虚假信息传播，明确训练数据质量要求，规定数据来源合法性审查义务，建立生成内容标识制度，要求显著标注人工智能生成信息。

在2023年发布的《科技伦理审查办法（试行）》中，也将算法歧视、隐私侵犯等纳入审查范围，并要求涉及公众利益的算法研发需通过伦理委员会评估。

（三）配套制度与行业技术标准

在《互联网信息服务深度合成管理规定》中，明确算法备案制度实施主体：国家网信办，并要求企业备案算法基本原理、应用场景及安全措施。典型案例：截至2023年，抖音、淘宝等300余家企业完成算法备案公示。《信息安全技术人脸识别数据安全要求》限制公共场所无授权人脸识别算法的滥用。《信息安全技术个人信息去标识化效果评估指南》建立去标识化效果量化评估模型。

虽然，我国在人工智能领域的法律体系逐年逐步在完善，但仍面临诸多的挑战：

1.立法层级与覆盖缺陷

（1）专门立法缺失：现行规定多为部门规章，法律效力层级不足，例：《互联网信息服务算法推荐管理规定》的法律位阶低于《行政处罚法》，影响执法力度；

（2）场景覆盖盲区：工业控制算法、军事AI等特殊领域存在监管真空，例如：某工业机器人算法漏洞导致生产事故，缺乏适用处罚依据。

2.监管标准模糊性

（1）原则性条款操作困难："算法透明度""社会公序良俗"等概念缺乏量化标准，例如：某社交平台算法推荐机制是否违反公序良俗，各地法院存在裁判分歧

（2）技术参数略显滞后：现行标准未覆盖大模型涌现能力、多模态融合等新技术特性，GPT类模型的行为预测性监管缺乏技术指标支撑。

3.技术治理能力短板

（1）监管科技工具不足：算法审计依赖企业自主报告，黑箱检测工具研发滞后，监管部门对深度学习模型的实质性审查率不足15%。

（2）专业人才缺口：省级监管机构平均拥有AI专业背景人员不足3人，某省查处的算法垄断案件因技术理解偏差导致败诉。

4.法律适用冲突

（1）部门法协调困境：《反垄断法》与《算法推荐规定》对算法共谋认定标准不一，典型案例：某电商平台算法定价案遭遇双重处罚争议；

（2）国际规则对接障碍：数据本地化要求与CPTPP跨境数据流动条款存在冲突，如：某自动驾驶企业海外业务因数据出境限制受阻。

二、技术核心冲突

（一）算法黑箱与问责机制失灵

人工智能算法黑箱（人工智能BlackBox）：可以理解为一个未知的、既无法打开又难以从外部观察其内部结构的系统。是指人工智能的一种算法或模型的内部工作机制，此种机制由于其技术复杂性、不透明度以及缺乏可解释性，导致用户或研究者无法清晰理解算法内部工作原理和决策过程的情况，运行过程对人类而言具有不透明性与不可知性。简而言之，就是指人们知道输入数据和输出结果，但不了解也不可直观解析中间的处理逻辑。

人工智能算法的黑箱特性也给法规监管带来了难题，如何确保算法的合规性、公正性和可解释性，首先需要了解人工智能算法黑箱具备的特征：

1.输入-输出不透明性

这是由于在人工智能工作过程中，人类仅能观察到算法接收的输入（如数据）和最终输出（如预测结果），但中间决策逻辑缺乏可理解的符号化表达。

2.非线性与高复杂度

由于深度学习模型的一个显著特征在于其参数规模巨大，因此需要通过多层神经网络、海量参数（如GPT-4参数达1.8万亿）实现非线性特征变换，逻辑链条难以还原。例如：自动驾驶系统突然刹车，开发者可能无法快速定位是传感器数据异常还是模型误判。

3.数据驱动性

这是由于人工智能运算过程的决策逻辑高度依赖训练数据的统计规律，而非人类预设的显性规则，导致模型行为可能偏离设计预期。

虽然我国对于人工智能的算法和数据安全保护已经展开了中央到地方的立法工作，但在飞行安全方面，现行的航空法规和监管制度主要是针对传统航空器制定的，难以适应人工智能低空飞行器的发展速度。尤其是对于无人机的自主飞行权限、超视距飞行监管、责任界定等方面缺乏现实可用的法律依据，从而导致监管部门在执法过程中存在“无法可依”的窘境，难以有效保障低空飞行安全和公共利益。

（二）数据权益的复合性侵害

由于人工智能在算法监管与隐私保护方面尚未能形成兼容和平衡，故现有法律体系框架下，无论是产品生产者、销售者、用户或是执法者，均面临同样的法律困境。其主要表现在：首先，在人工智能的深度学习算法的非透明性导致决策逻辑不可追溯，与《关于落实网络信息内容生态治理规定算法安全评估指南》要求的“算法透明”原则相悖。其次，我国现行法律并未明确算法开发者、运营商、飞行器所有者间的责任分配，违反《产品质量法》关于缺陷产品致害的连带责任框架，且缺乏《侵权责任法》中关于责任主体认定以及构成要件的证明问题。再有，低空飞行器在飞行过程中，可穿透传统物理屏障（如围墙、窗帘），通过热成像等技术获取住宅内部信息，此行为更是突破了《宪法》第39条对公民住宅不受侵犯的保障。另外，人工智能的人脸识别功能、行为分析算法在不同程度上对公共空间人群进行着持续的监控，从而违法了《个人信息保护法》第二十六条关于“禁止的公共场所无差别监控”的规定。

（三）监管框架的碎片化与竞合

一方面，民航总局、网信办、工信部分别依据《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》《算法推荐管理规定》行使监管权，导致合规成本叠加。另一方面，欧盟《人工智能法案》将无人机列为“高风险系统”，要求全生命周期合规，而我国现行标准侧重设备安全性，忽略算法伦理审查。

诸如以上风险，对于我国在将来的人工智能发展过程中的在立法层面上的立法技术、论理考虑、侵权认定、数据安全标准等多角度均提出了更高的要求，也将面临着多维度的考验。

三、平衡路径：风险分级与数据主权分层治理

（一）构建算法风险分级监管框架

1.风险分类标准

高危场景（如载人飞行器控制算法）：强制通过国家算法安全实验室认证，嵌入“人为接管”冗余设计（参考美国FAAAC20-152A适航标准）。

中低风险场景（如物流路径规划算法）：实行备案制，要求企业定期提交算法逻辑说明书及测试数据集。

2.算法透明性义务

技术透明：依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条，公开算法决策的关键参数阈值（如避障距离设定）。

程序透明：建立低空算法监管平台，允许监管部门实时调取算法运行日志（类似民航飞行数据记录仪“黑匣子”机制）。

（二）数据主权分层保护制度

1.数据分类管理

禁止采集层：住宅内部影像、生物识别信息等绝对敏感数据，通过技术手段（如地理围栏算法）设定飞行器禁飞区。

匿名化处理层：对必要采集的公共空间数据，强制实施《信息安全技术个人信息去标识化指南》中的K-匿名化或差分隐私技术。

主权控制层：涉及国土测绘、能源设施等数据，依据《数据出境安全评估办法》禁止原始数据出境，仅允许脱敏后分析结果跨境传输。

2.隐私影响评估（PIA）前置程序

要求企业在部署低空人工智能系统前，按照ISO/IEC29134标准开展PIA，重点评估数据留存周期、二次利用范围及泄露应急预案。

（三）监管工具创新：从“命令控制”到“敏捷治理”

1.行业规范与治理探索

《人工智能示范法3.0》提出伦理治理嵌入技术全生命周期、动态评估机制等，推动技术发展与隐私保护的平衡。

2.监管沙盒试验

在深圳、海南等低空经济示范区设立“安全港”，允许企业在限定场景内测试人工智能算法，豁免部分行政处罚（可参照英国ICO《人工智能沙盒指南》）。

2.动态合规机制

制定《低空人工智能系统合规指引》，在合理的周期内更新技术标准清单，企业可依据“合规性推定”原则调整内部风控体系。

四、法律实施机制设计

（一）立法协同与责任重构

1.专门立法：加速推进《人工智能法》草案，国务院2024年立法计划将其纳入，拟构建“总则式”框架，强调风险分级管理、算法透明义务及用户“算法拒绝权”；在《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》中增设“人工智能算法”章节，明确算法备案、安全评估、事故溯源等程序。

2.司法创新：最高人民法院在2025年工作报告中明确指出，将依法妥善审理涉人工智能纠纷案件，通过司法手段支持人工智能技术的合法应用，并惩治利用人工智能实施的侵权行为，以推动产业规范有序发展。在同年4月21日举办的2025年知识产权宣传周新闻发布会上，最高人民法院进一步强调，将加强创新司法保护，持续加大对大数据、人工智能等关键领域的知识产权司法保护力度。

3.责任保险：推行强制算法责任险，将保费与算法风险等级挂钩，分散创新风险（可德国《自动驾驶法》第1a条）。

（二）技术赋能监管

1.区块链存证：要求低空人工智能系统将关键决策数据实时上链，确保司法取证时数据不可篡改。

2.联邦学习合规：鼓励企业采用联邦学习架构，在本地完成数据训练，避免原始数据集中传输。

（三）跨境协作与软法治理

1.国际标准互认：参与ISO/TC20/SC16（无人机系统标准化委员会）的算法伦理规则制定，推动中国标准国际化。

2.行业自律公约：由低空经济联盟牵头制定《人工智能算法伦理守则》，建立企业信用评分与空域使用权挂钩机制。

五、结论与展望

人工智能与低空经济的融合势不可挡，但须通过法律制度的精巧设计化解算法霸权与隐私危机。未来需着力完善三方面：

1.司法智能化：开发人工智能法律裁判辅助系统，针对低空算法纠纷建立案例数据库与赔偿计算模型。

2.公众参与：设立低空数据治理公民委员会，保障个体对算法决策的知情权与异议权。

3.弹性规制：采用“遵守或解释”（ComplyorExplain）原则，允许企业在充分披露风险的前提下暂缓执行部分硬性条款。

人工智能在低空经济中的深入发展和广泛应用必然将成为我国经济腾飞趋势中的重要一环，但伴随而来也面临着大量涉及飞行器运行、企业运营、用户隐私等多种敏感数据被采集、传输和存储、甚至可在一定程度和范围内的下载，如何确保此类数据的安全和隐私保护成为重中之重的问题。数据泄露可能导致飞行器被恶意操控、企业商业机密泄露以及个人隐私侵犯等严重后果。目前，低空经济领域的数据安全防护体系尚不完善，数据加密、访问控制、数据备份与恢复等技术手段在应对复杂多变的网络安全威胁时仍存在不足，需要加强数据安全技术研发和管理规范制定。研究主张，需在《数据安全法》《个人信息保护法》基础上制定《低空经济算法应用管理条例》，从而确立算法可解释性强制披露规则，并引入“隐私影响评估前置程序”，以法治手段护航低空经济的可持续发展。唯有构建兼具包容性与威慑力的法律框架，方能实现“技术向善”与“隐私尊严”的共生，推动低空经济行稳致远。