2025年11月，习近平总书记在广东省考察时指出，建设粤港澳大湾区，对广东来说既是重大责任，也是难得的发展机遇，并强调要建设具有国际竞争力的现代化产业体系。这一重要论述，为珠海立足湾区定位、发展新质生产力提供了根本遵循。党的二十届四中全会也明确提出，“加快低空经济等战略性新兴产业集群发展”。作为粤港澳大湾区的重要节点城市，珠海正积极抢抓这一历史性机遇。借助传统通航产业基础，珠海已初步形成多领域低空产业集群。然而，在快速发展的同时，一个难题日益凸显：低空中游环节产业普遍面临“融资难、融资贵、融资慢”的结构性困境。“人工智能+”凭借其对低空设备状态的动态感知与信用转化能力，为摆脱中游产业融资困境提供了技术可行、制度适配的新思路。本文将分析珠海低空经济融资痛点，探索如何以人工智能前沿技术为杠杆，针对珠海低空产业中游环节，提出有珠海辨识度的AI融资解决方案。

一、低空经济中游产业特征与融资痛点分析

当前，珠海低空经济已初步形成以整机制造、系统集成与低空运营平台为核心的中游产业聚集带。这类企业普遍处于产品工程化与适航认证的关键阶段，技术路线趋于收敛，但尚未实现规模化量产，呈现出“高投入、长周期、重设备、轻账面”的典型特征。正是这一结构性矛盾，使其在市场化融资过程中面临以下三重相互关联的现实困境。

第一，核心资产“状态不可见”，导致价值难以被金融机构识别与采信。中游企业大量资本沉淀于eVTOL样机、专用起降设施等高价值设备中，但这些资产的真实运行状态（如电机磨损程度、电池健康度、飞控系统稳定性）对外界而言如同“黑箱”。传统风控依赖静态报表或现场盘点，无法动态掌握设备是否处于安全可用状态，更无法判断其剩余经济寿命。这种信息不对称，使得银行即便认可设备原值，也因“看不见、摸不着、评不准”而不敢将其作为有效抵押物。

第二，缺乏统一、可信的资产估值标准，制约动产融资制度落地。由于低空装备高度定制化、迭代快、二手市场不完善，行业尚未建立权威的估值方法与折旧模型。同一架eVTOL，在不同使用强度、维护水平下，实际价值可能相差甚远，但现有评估多依赖原始采购价或专家主观判断，缺乏客观数据支撑。金融机构因此缺乏授信依据，即便有意愿接受设备质押，也难以核定合理质押率，导致“有资产、无信用”。

第三，风险监测滞后，贷后管理缺乏实时抓手。传统信贷一旦放款，银行对抵押资产的监控基本处于“失联”状态。若设备在使用中出现性能退化或突发故障，银行无法及时获知，往往等到企业违约时才介入，此时资产可能已大幅贬值甚至报废。这种“贷前严、贷后松”的管理模式，极大抬高了不良贷款风险，进一步抑制了金融机构对中游产业的放贷意愿。

二、人工智能技术助力低空中游产业融资纾困

珠海低空经济产业格局已然初显，而低空中游企业因处于产品工程化与适航认证的关键阶段，其融资瓶颈成为了制约产业全链条规模化发展的主要堵点。与此同时，针对中游环节的人工智能解决方案技术路径清晰、数据基础初具、金融适配性强，具备率先落地的现实条件。

人工智能破局的核心，在于重构信用逻辑：不再依赖企业财报或实控人担保，而是让设备自身成为信用的来源。传统风控依赖“过去积累的账面数字”，而AI风控关注“此刻正在发生的运行事实”。通过将飞行器从“静态固定资产”转变为“持续输出健康信号的动态信用载体”，金融机构得以基于真实、实时、可验证的设备状态进行授信决策，从而打通从技术资产到金融信用的转化通道。

技术实现上，这一动态信用的生成，依赖于部署在飞行器内部的“边缘智能模型”。所谓“边缘”，是指所有分析都在设备本地完成，无需将原始数据上传至云端——就像给每架无人机配备一位“贴身健康顾问”，它只在机舱内工作，不向外泄露任何飞行细节。这位“顾问”经过多轮、大量的专业数据及语料训练，可持续接收来自电机、电池、飞控等系统的传感器信息，例如，震动强度、电流波动、温度变化等，并在短时间内完成初步判断：哪些是正常工况，哪些可能是早期故障苗头。整个过程既保障了响应速度（避免网络延迟影响判断），又守护了企业运营隐私（原始数据不出设备），为后续生成可信的健康评分奠定了技术基础。

能力输出上，边缘智能模型的核心价值在于将复杂的设备运行状态，转化为金融机构可理解、可比较的信用凭证。通过持续学习历史飞行数据与实时传感信息，模型可自动评估并生成一份动态更新的“设备健康评分”（0-100分），并初步划分“健康”“亚健康”“风险”等状态区间。在此基础上，模型可尝试结合设备退化趋势，对关键部件，如动力电池、飞控模块，的剩余使用寿命（RUL）进行趋势性预判，例如提示“电池性能呈现加速衰减迹象，建议加强监测”。此类评估并非绝对精确的寿命倒计时，而是基于当前数据模式的概率性判断，其准确性将随着设备运行数据的积累和模型迭代而逐步提升。尽管如此，这种持续演进的信用画像，已为破解“资产黑箱”问题提供了“透视”基础。

金融适配上，该健康评分若经权威平台验证并标准化，未来可探索通过安全合规的数据接口，向金融机构提供参考。在理想机制下，银行或可将其作为动产质押授信的辅助依据。例如，对健康状态稳定的设备给予更高估值权重，对持续恶化的设备触发贷后关注。当然，这一过程绝非“无缝嵌入”，而需经历模型验证、接口对接、风控规则重构、监管合规审查等多重环节，短期内更可能以“人工复核+AI参考”的混合模式试点推进。即便如此，只要能将设备状态纳入信贷决策考量框架，就标志着融资逻辑从“看企业报表”向“看资产实况”的重要转变。这种转变虽是渐进而非突变，却为中游产业摆脱对个人担保和不动产抵押的依赖，开辟了一条值得探索的创新路径。

三、构建低空中游产业“人工智能+”融资支持体系的建议

建议珠海立足现有产业基础，通过政策、平台与制度协同发力，为AI赋能低空中游产业融资打造优质生态。

（一）健全边缘智能技术应用的分类引导机制。人工智能赋能低空中游企业融资的核心前提，是飞行器及关键设备具备持续生成可信状态数据的能力。鉴于珠海低空装备既有机型，如亿航EH216-S等，存在一定数量已投入海岛物流、电力巡检等场景的工业无人机，建议实施“分类引导、梯次推进”的制度安排。对于增量装备，可在《珠海市支持低空经济高质量发展的若干措施》基础上，或年度重点产业项目申报指南中，明确将“支持集成经备案的边缘健康监测AI模块”作为优先支持条件，鼓励企业在产品设计阶段即嵌入轻量化边缘算法模型与多源传感器，实现设备状态数据的原生采集分析。对于存量装备，可设立“低空智能装备数字化改造专项”，对运营主体加装符合珠海低空经济建设规划的边缘AI套件给予一定比例的购置与系统联调补贴，降低技术升级门槛。同时，由市相关部门联合本地科研力量，加快制定边缘模型性能评测标准，确保所生成的“设备健康评分”具备跨厂商、跨机型的一致性与可比性，为后续金融采信奠定技术基础。

（二）强化“低空经济AI融资服务中心”的数据枢纽与信用转化功能。为破解金融机构“看得见设备、看不见价值”的困境，亟需构建一个权威、中立、高效的中介平台，推动AI生成的设备信用从技术输出转化为金融输入。建议依托珠海“云上智城”数字底座，建设“低空经济AI融资服务中心”，并重点强化其在中游融资场景中的三大功能：一是建立边缘AI模型备案与验证机制，对开发的设备健康评估模型进行准确性、抗干扰性及隐私合规性测试，发布推荐目录；二是尝试联动民航部门，依法归集飞行器起降记录、累计飞行时长、系统告警日志等运行数据，在脱敏处理并形成申请批准后可用的训练与校准数据集，提升边缘智能模型泛化能力；三是面向银行、融资担保机构开放标准化API接口，提供实时“设备健康评分”查询与历史趋势分析服务，支持其嵌入信贷审批流程。该中心可纳入市级新型基础设施项目予以支持，其运营成效纳入低空经济营商环境评价体系，确保中心“建得好、用得上、信得过”。

（三）探索基于动态估值的低空装备融资试点路径。技术可行不等于金融可用，必须通过制度创新打通“AI评分-信用认定-资金投放”的最后一公里。建议珠海主动争取广东省地方金融管理局和人民银行广东省分行等金融管理机构支持，在全市范围内开展“低空智能装备动态质押融资”改革试点。可推动将经AI融资服务中心认证的“设备健康评分”作为动产融资的重要参考依据，纳入动产统一登记公示系统的补充信息字段；联合本地金融机构研发专属信贷产品，对健康评分持续稳定在80分以上的eVTOL或工业无人机，允许按相应评估价值核定授信额度，并实行“评分动态调整、额度自动重置”的弹性管理机制。同时，可将此类贷款项目纳入市级中小微企业信贷风险补偿资金池支持范围，对因设备突发故障导致的不良贷款，按比例给予风险分担，以此有效缓解金融机构顾虑。

未来，随着珠海低空经济生态日趋完善，人工智能赋能融资的边界也将进一步拓展，在上游，可助力初创研发企业将技术潜力转化为早期信用；在下游，则可推动激活大量场景数据的资产价值，拓展轻资产企业的融资通道。珠海应前瞻布局，提前开展相关技术标准与制度设计，率先构建起全链条“人工智能+”金融支持体系，为全国低空经济发展提供可复制、可推广的技术与制度协同创新样本。

[作者单位：北京理工大学（珠海）]