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飞行世界来了!全球首个小鹏汇天飞行汽车智造基地正式投 ...
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飞行世界来了!全球首个小鹏汇天飞行汽车智造基地正式投建
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发表于 2024-10-28 21:14:27
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工作日早上,当你开着车被堵在上班路上,是否幻想过让你的汽车生出双翼、飞向空中?这种科幻电影中的情节,或许正在变成现实。
小鹏汇天陆空一体式飞行汽车产品飞行效果动图
小鹏汇天飞行汽车智造基地动工
10月27日,小鹏汇天在广州开发区和黄埔区正式动工建设飞行汽车智造基地。这是全球首个利用现代化流水线进行大规模量产的飞行汽车工厂,计划年产能达到1万台,专注于生产分体式飞行汽车“陆地航母”的飞行体部分。
该车型预计在今年年底启动预售,2025年10月获得型号合格证,并于2026年开始交付,主要应用于飞行营地等“野外飞”场景。
在这个官方与机构纷纷预测将会在未来几年里达到万亿规模的市场里,已有相关企业超7万家。其中,广东现存低空经济相关企业存量过万,稳居全国首位。另一边,不少国内龙头车企借助先进的电动化智能化技术也在加速入局,现已取得多项成果。
「飞行汽车量产工厂在广州动工」
在低空经济方面,粤企已形成规模优势。广东省消费级无人机占到全国90%、占全球超过70%,省内有大家熟知的大疆、亿航智能、小鹏等一批龙头企业,深圳还出台了全国首部"低空经济"地方立法。此外,企查查数据显示,广东现存低空经济相关企业存量过万,以11177家相关企业,稳居全国首位。机构预测,2030年,广东省将形成通用低空产业万亿级市场规模。
低空经济:什么是飞行汽车?
广义的飞行汽车是指低空智能交通和立体智慧交通的运载工具,主要包括陆空两栖汽车和电动垂直起降飞行器eVTOL两大类型。
电动化智能化技术的发展,将突破让汽车飞起来的电动垂直起降和空中智能无人驾驶等核心关键技术,技术上完全可行。
「飞行汽车的布局」
如此,掌握着更成熟的电动与智能化技术的车企,在飞行汽车的开发上无疑具备得天独厚的优势。目前,广汽、吉利、奇瑞等多家国内车企已积极踏入飞行汽车领域。
随着低空经济的持续升温,2024年被视为“低空经济元年”。小鹏汇天及其他企业如广汽集团正在加速飞行汽车的研制和试飞。
今年3月,广汽首款飞行汽车GOVE成功进行飞行验证,而小鹏汇天的“陆地航母”在9月首次亮相。
国际龙头车企如现代汽车、Stellantis、丰田等也在布局低空经济领域。车企跨界入局引发鲶鱼效应,在与亿航智能、峰飞航空等既有低空产业相关企业的博弈中,行业技术有望得到迅速发展,"打飞的"出行或不再是梦想。
相关企业:辰创科技
辰创科技是低空保障领域领先的数字化智能化产品和服务提供商,其低空航道监视雷达及系统、低空飞行器周界感知雷达及数据链系统、低空空管指挥控制系统、低空飞行器健康管理系统、低空通用机场和临时起降点立体安防系统等创新产品,可以运用到“低空空中交通体系”的方方面面。
1. 公司背景与发展方向
尽管“低空经济”的概念尚未形成,数字化和智能化在军民应用领域已经达成了基本共识。辰创科技依托核心团队超过20年的军工研发经验,专注于硬科技。
2.技术创新与产品研发
辰创科技的创始人曹祥元指出,国内对机场跑道微小异物探测和低空防御的需求日益增长,但当时的毫米波雷达探测技术被国外垄断。因此,辰创科技决定以机场跑道异物探测雷达技术为方向,开展立体场景应用的研发工作。
公司推出的机场立体安防系统由三个核心子系统组成:
“鹰眼”机场跑道外来物探测系统:实现对跑道异物的高精度实时检测。
“天盾”立体防御系统:监测鸟类、无人机等净空入侵目标。
电扫周界安防雷达系统:探测受控区域内人员和车辆的非法入侵或聚集行为。
这些子系统共同构建了一个“天-地-周界”全方位的全频谱多模态雷达主动防御网络。
3. 多模态智能探测手段
辰创科技通过多模态智能探测手段,从雷达光电联动到数据多模融合和深度学习,形成了立体感知和访问系统。该系统实时为监管部门提供监测数据,并确保信息的准确性和及时性。关于机场跑道外来物检测技术,虽然以色列等国家起步较早,但由于技术不成熟,辰创科技凭借其核心研发团队在雷达探测领域的丰富经验,经过多次真实场景试验,实现了技术上的反超。辰创科技已实现0.5厘米×0.5厘米的探测精度,远超美国联邦航空管理局和民航总局规定的3.1厘米×3.8厘米标准。
4. 应用范围与市场前景
曹祥元表示,辰创科技的机场立体安防系统不仅限于军用,还可以广泛应用于核电站、变电站、水电站、油库、港口等重大民用基础设施。随着数字化和智能化的发展趋势不断加大,公司产品也从军用走向民用,以满足市场对智能装备日益多样化的需求。无人机等飞行器的发展对安全造成了威胁,因此相关防御需求也在不断增加。根据曹祥元估算,民用立体安防系统市场刚刚起步,目前渗透率约为10%至20%,未来市场空间巨大。
5. 技术难题
尽管前景广阔,但曹祥元坦言,目前低空经济的发展还面临制度法规、空域管理等多个难题,仍然处于探讨阶段,大规模商业应用可能还需要5至10年时间。
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