随着AI无人机集群逐步参与城市空域治理、物流服务与公共安全作业，其系统行为不再是“技术封闭域”，而需接受法规监管、责任评估与接口协同的多方审查。如何将AI集群系统推向标准化、可接入、可审计的合规体系，成为未来空中交通演进的关键。本文从接口协议、行为表征、责任可分、调度可信等维度，构建低空AI系统的“六层标准路径”，并提出基于荷鲁斯之眼与RT-AI平台的标准化实践经验框架。

一、合规体系构建的必要性

1.1 城市级空域智能调度系统面临三类风险：

- 无人系统行为不可见 → 安全不可控。 例如，若某架物流无人机在飞行中突发偏航但未及时上报至平台，地面监管系统无法判定是否为规避策略还是系统故障。

- 多厂商系统行为不可交 → 无法协同。 当前多家无人机平台使用自有调度协议，行为树结构和策略定义不兼容，难以实现跨平台联动任务。

- 飞手与AI混合责任不清 → 无法仲裁。 一旦出现事故，平台难以界定行为是由AI自动触发还是飞手人工临时干预，责任归属模糊。

 

1.2 标准化系统目标：“可集成、可验证、可裁定”

- 技术上行为开放 → 行为可嵌入监管系统

- 法规上责任清晰 → 决策链可回溯

- 工程上结构明晰 → 接口协议可被调用

二、睿途六层标准路径构建方案

2.1 第一层：硬件兼容标准

- 飞控芯片接口标准（荷鲁斯之眼）

- 芯片日志输出与同步编码协议

 

2.2 第二层：基础感知融合标准

- IMU+视觉+雷达数据格式标准

- 实时感知带宽控制与压缩协议

 

2.3 第三层：行为策略挂载标准

- 行为树结构、节点层级定义、策略标签标准

- 标签包括动作类型（如避障/起飞/旋转）、执行优先级、规避等级、触发类型（基于感知/指令）等。

- 每一个策略节点均可嵌入决策可视接口，便于监管系统实时读取路径调用关系、触发阈值与对应状态。

 

2.4 第四层：调度系统接口标准

- RT-AI Cluster任务下发结构体定义

- 调度权重字段、调度窗口接口协议（Δt/f2）

 

2.5 第五层：任务审计与责任归因标准

- 策略行为日志格式（JSON+HASH），字段包含策略ID、状态输入、行为路径、推理时间戳。

- 飞手介入标记机制通过行为日志中飞手输入信号与推理触发事件的时间戳进行交叉比对。

- 若飞手输入信号出现在策略选择前30ms以内，系统将自动标记为“人工介入”，并写入审计记录。

 

2.6 第六层：平台级合规服务对接标准

- 向空域监管端同步接口（行为报告API）

- 合规数据访问与抽查规范

- 支持数据脱敏、行为匿名化处理模块

三、睿途标准化实践样板

3.1 荷鲁斯之眼芯片标准封装：接口可公开、时钟可同步、行为可溯源

 

3.2 RT-AI平台API文档结构：

- 调度API（任务结构）：支持批量任务并行下发、分片路径定义、任务权重字段注入。

- 审计API（行为读取+拒绝记录）：可按策略粒度拉取行为日志，支持JSON下载与可视化对比。

- 管理API（权限粒度 + 合规模式切换）：支持基于飞手ID、机型ID或任务类型设定差异化管理权限。 例如：平台管理员可设定“空中快递”任务由专业飞手人工监督、“安防巡逻”任务允许AI全自动模式执行。

 

3.3 睿途合规适配路径：

- 接入城市监管平台：深圳城市低空监管体系测试

- 与第三方监管厂商接口共建标准试点

- 合规数据存证结构已支持法律仲裁备案格式

 

结语

未来的空域协同，将不再由人眼监管，而是由一套“嵌入式、实时性、责任闭环”的AI系统完成。 睿途的“六层标准路径”——从飞控芯片到行为挂载、从调度接口到审计归因，再到合规API接入——构建出一个“技术标准-法律合规-操作协同”三位一体的低空智能治理生态。 标准不是限制，而是赋予AI系统“被信任、被集成、被裁定”的能力基础。