近日，中国移动研究院自主研发的“低空网络数据创生引擎”在多省完成试点验证。该产品依托创新数据增广技术，攻克“低空网络态势全貌不可见”的行业核心难题，为低空通信网络构建关键数据基础。

可靠的低空通信是低空经济规模化发展的重要基石，而全面、精准地掌握三维网络覆盖质量是其前提。然而，传统飞行测试方法在三维空域下面临严峻挑战：

一是测试范围大幅扩展。测试场景从传统地面二维平面延伸至立体空间，测试范围呈几何级增长。

二是测试模式随机性显著提升。传统路测受地面道路布局限制，路线规则性较强；低空测试处于完全自由空间，飞行路线设置随机性高，且测试路线密度大幅增加，直接导致测试成本上升。

三是成本与效率失衡。以典型规模集群（cluster）为例，地面测试仅需1辆测试车、1名司机及1名路测人员，单日即可完成；低空测试因飞手资源稀缺，且受测试路线与范围扩大影响，需花费数倍时长和成本完成测试。

针对上述痛点，“低空网络数据创生引擎”产品创新性地提出了“基于AI与信道模型融合的数据增广”技术方案。该产品将有限的实地飞测数据作为“种子”，依托先进智能算法，深度融合天线pattern立体空间建模以及无线信道传播理论，构建出具有强泛化能力的信号推演模型，能够动态模拟并高精度“绘制”出信号在复杂低空环境中的三维覆盖图谱，清晰呈现信号强度、质量与干扰的空间分布特性。最终实现了网络数据“从少到多，从局部到全局”的智能增广，有效突破传统网规网优对海量实测数据的依赖，为低空通信网络的精准规划与优化提供可靠的数据底座和决策依据。

“低空网络数据创生引擎”产品已经在多省完成试点应用，结果成效显著。在少量飞测数据条件下，可实现在3dB误差范围内实现高达90%的空间预测精准度，性能显著优于传统建模手段，并可减少约40%的飞测数据采集工作量。以“低空网络数据创生引擎”产品为代表的数据增广新范式，为低空通信低成本发展注入新动力。