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面对中国基建市场庞大的运维需求，无人机正重构工程运维服务新生态。从赋能电网自动化巡检、破解铁路/公路高危巡检难题，到支撑能源管道智能监测、保障电信基站高效运维，无人机正打破传统基建巡检的空间限制与效率瓶颈，降低人力成本与安全风险，推动基建运维智能化。建议重点关注低空经济与基建建设战略协同发展催生的投资机会。

中国基建规模全球领先，无人机正成为基建智能运维的核心力量。中国基建固定资产投资稳步增长，电力、交通、油气、电信等领域已建成全球规模领先的基础设施体系。根据德勤数据，2024年全球基建百强企业中，中国企业收入占比超五成。然而传统人工基建巡检面临效率低、成本高、安全风险大等痛点，而无人机硬件技术成熟，续航与环境适应性达标，叠加AI赋能实现智能自主巡检，在效率、成本、安全上优势显著。我们认为无人机巡检降本增效明显，渗透率有望提升。

多层次政策体系持续发力，为无人技术在基建巡检运维场景的落地保驾护航。国家层面，《“十四五” 民用航空发展规划》《“十四五” 通用航空发展专项规划》相继出台，鼓励无人机拓展服务领域、支持其在巡检等工业场景应用；地方层面，各地通过补贴激励与场景拓展等方式支持巡检无人机落地。行业层面，国家铁路局、工信部、国家能源局等主管部门结合领域需求，助力无人机成为基建巡检运维智能化升级的一部分。

基建无人机在电力、交通等多领域潜在市场空间广阔，全链条有望受益。根据我们的测算，基建巡检无人机总潜在市场空间有望达49亿元。上游部件供应商聚焦精准感知、长续航；中游头部企业凭技术/生态壁垒主导，跨背景企业借AI算法等技术切入，自动化运营服务商聚焦AI算法与调度能力；下游围绕技术（AI实时分析）与服务模式（长期运维服务）优化进一步打开市场空间。

风险

政策与监管风险，数据与隐私风险，市场竞争与商业化风险。

基建类无人机：基建规模领先+无人机技术成熟+多维政策护航，中国基建无人机赛道可期

中国基建：投资加码，规模领先，全球基建百强收入占五成

中国广义基建固定资产投资完成额整体规模持续扩大。从2015年以来的各阶段数据可见，中国广义基建固定资产投资总量呈上升态势，反映出中国持续加大基建投资的力度。三大细分行业中，水利、环境和公共设施管理业的投资规模占比较大，是基建投资的压舱石领域；交通运输、仓储和邮政业投资规模同样较大，是支撑经济流通的核心基建板块；电力、热力、燃气及水的生产和供应业投资规模对比来看前期偏小，但近年来呈现明显增长动能，反映出中国在能源结构转型（如新能源、特高压、智慧能源设施）领域的基建投资力度持续加大。

图表：中国广义基建固定资产投资完成额

资料来源：Wind，中金公司研究部

全球百强基建公司收入近2万亿美元，中国贡献超五成。根据德勤2025年8月发布的《中国基建行业2024年度回顾及未来展望》[1]，2024年全球基建企业100强取得总收入1.978万亿美元，其中中国基建企业的收入为1.012万亿美元，占全球基建企业总收入的51%，其余收入分别来自欧洲（22.0%，尤其是法国和西班牙）、日本（9.1%）、美国（8.8%）和韩国企业（4.7%）。这一数据直观地反映出中国基建行业的规模优势与国际竞争力。

图表：2024年全球基建企业100强中，中国收入占比近51%

资料来源：德勤《中国基建行业2024年度回顾及未来展望》（2025年8月），中金公司研究部

依托广袤国土的先天资源禀赋与国家对基建投资的持续重视，中国已在电力网络、能源管道、电信、铁路、公路、水利等关键基础设施领域，全面构建起规模庞大的现代化体系。电力网络方面，根据国务院国有资产监督管理委员会[2]，中国35千伏及以上输电线路在1949年仅达到6475千米；到2023年，这一线路总长度已达242.5万千米，是1949年的374.5倍。中国已成为发电装机世界第一大国，建成全球规模最大的电网，拥有全球最高输电电压等级、最长特高压输电线路、最大新能源并网规模。能源管道方面，中国的能源管道横跨东西、纵贯南北、覆盖全国、联通海外。根据国务院国有资产监督管理委员会[3]，截至2023年底，全国长输油气管网总里程约19万千米，其中原油管道3.3万千米、成品油管道3.3万千米、天然气管道12.4万千米。电信方面，我国连接用户规模稳步扩大，移动互联网接入流量较快增长，光缆线路总长度稳步增加。根据工信部[4]，截至2025年9月，全国光缆线路总长度达到7444万千米，同比增长3.6%，全国互联网宽带接入端口数量达12.41亿个，比上年末净增3888万个。铁路方面，根据中国国家铁路集团有限公司[5]，截至2024年底，全国铁路营业里程16.2万千米，其中高铁营业里程4.8万千米，全国超1/3的省份实现了市市通高铁。根据Global Times[6]，中国已建成全球规模最大的高速铁路网，比世界其他国家和地区的高铁里程总和还要长。公路方面，根据交通运输部[7]，截至2024年末全国公路里程549.04万公里，比上年末增加5.35万公里。水利方面，根据光明网[8]，截至2024年底，我国共建成水库9.5万座、大中型调水工程200项、大中型灌区6924处、堤防31.8万公里，形成了世界上规模最大、功能最全、惠及人口最多的水利基础设施体系。

图表：各国或各地区的总发电量（1985年-2024年）

资料来源：Ember，Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2025)，OurWorldinData，中金公司研究部

图表：各国运营的高速铁路的线路长度（2023年）

资料来源：Global Times,   中金公司研究部

传统人工巡检因效率、成本、安全问题凸显，已难以适配现代基建运维需求。

中国庞大的基建设施体量与广袤复杂的基建网络直接催生了海量巡检需求，但传统人工巡检方式面临线路跨度广、地形复杂度高、人工巡检效率低、高危场景作业风险大等现实难题。巡检的意义在于及时发现设备异常情况，保障基建稳定运行，预防安全事故，减少经济与民生损失。传统巡检作业以人工定期排查为核心模式，工作人员需现场对设备运行状态、周边环境安全进行逐一评估判断，但这种模式在实际操作中面临多重问题：从巡检效率来看，较多巡检场景位于偏远或人迹罕至的区域，如电力输电线路、石油管道、水库大坝和高架桥梁等，人工巡检需要工作人员长时间步行或攀爬至高处进行检测，劳动强度大、效率低。从巡检成本来看，人工巡检的人力成本持续上升，还可能涉及额外的安全装备和培训成本。从巡检风险看，人工巡检常需面对高危场景：电力巡检中，工作人员需攀爬数十米高的输电铁塔，或在山区线路中应对滑坡、野生动物袭击风险；水利堤防巡检则需在汛期沿堤岸徒步，部分路段泥泞湿滑，存在较高安全风险。随着经济结构升级与年轻人职业偏好转向，愿意长期从事户外高风险巡检工作的劳动力数量不断减少，使得传统巡检面临招工难、留人难的困境。

图表：塔克拉玛干沙漠人工巡检

注：巡检员工要与管道的排布一起翻山越岭资料来源：中国石油公众号，中金公司研究部

图表：孝感地区巡检人员对220千伏线路和杆塔进行巡检

资料来源：人民网，中金公司研究部

无人机基建巡检：硬件技术成熟并达标商用，AI赋能实现效率优势

当前，无人机在基础设施巡检领域的应用已经从早期试验阶段迈入全面商用阶段，其硬件与智能化能力均已高度成熟，我们认为有望替代传统人工实现基建智能化巡检。

无人机巡检具备效率、成本、安全优势，而AI算法还带来判读标准化、减小误差的优势。从效率角度来看，无人机巡检可在短时间内完成大范围、高分辨率数据采集，多机协同飞行或自动航线调度可实现连续、不间断巡检。以电网巡检为例，针对110千伏沾瑞线跨高速公路段巡检，南方电网[9]云南曲靖供电局输电管理所改用无人机作业：对跨越段的导线进行红外测温，以及对耐张线夹等金具进行X激光探伤检测，将人工徒步4小时的巡检工作量压缩至10分钟，巡检效率大幅跃升。从成本角度来看，无人机一次性投资较大，但长期运行成本显著下降。以桥梁巡检为例，根据中国铁建高速[10]，公司的“基于无人机多模态感知融合的高速公路结构物智能巡检体系”在应用中实现降本增效，较传统人工巡检综合成本下降60%，返修率降低40%。从安全角度看，无人机替代人工进入危险区域执行航拍与检测任务，大幅减少人身伤害和设备事故。在上述中国铁建高速[11]的无人机智能巡检案例中，由于杜绝了人工高空作业风险，非接触式巡检使得交通事故率降低了30%。

图表：南方电网采用无人机，有效提高巡检效率

注：曲靖供电局输电管理所对110千伏沾瑞线跨越高速公路段巡检任务中，采用无人机带来效率大幅提升

资料来源：人民网，中金公司研究部

图表：中国铁建高速采用无人机进行桥侧巡检，提高精度、避免人员安全隐患

注：无人机搭载高精度RTK模块与多传感器融合技术，在复杂环境中保持厘米级定位精度，实现航线规划覆盖率100%，且具备-20℃至50℃极端温域适应与6级抗风能力，单架次续航可覆盖5公里以上，精准高效完成大范围巡检任务

资料来源：中国铁建高速公众号，中金公司研究部

多维政策体系引导：无人经济赋能基建巡检运维

从国家层面的顶层设计，到地方的场景试点与产业培育，再到电力、交通、能源等细分行业的精准施策，多层次政策支撑无人技术在基建巡检、运维等场景落地。国家层面，多部门牵头明确发展方向与标准。

图表：关于无人机应用于基建巡检的相关政策支持

资料来源：各政府网站，中金公司研究部

多域应用实践：无人机正成为基建巡检效率提升与安全保障的核心工具

电网巡检

在电网运维领域，无人机可以对电网设施及周边环境开展自动化、精细化巡检，有效减少人工操作的出错概率与安全风险，使巡检效率实现跨越式提升。以大疆无人机为代表的解决方案，通过多元化产品矩阵与智能化技术融合，构建起覆盖树障巡检、线路防外破、精细化巡检、红外巡检、故障巡检、夜间巡检等全场景的电网巡检体系。面对人工巡检受地形限制、效率低、隐患识别难等问题，大疆无人机[12]展现出显著优势：御2行业进阶版飞行平台，搭配高清热成像、高像素可见光相机，支持32倍数码变焦，搭载RTK模块可实现厘米级定位，精准捕捉作业现场细节；经纬M300RTK飞行平台支持长续航、高机动性，搭载混合传感器负载，充分发挥人机交互优势。精灵Phantom 4 RTK能快速获取输电通道三维点云模型，将建模工期大幅缩短；经纬M210 RTK V2搭载热成像相机，可精准测量温度数据。此外，无人机支持夜间作业，通过探照灯或双光负载突破低能见度限制，提升应急运维能力。其灵活起降、覆盖范围广的特性，不仅将巡检效率提升数倍，还能有效降低人工成本与高空作业风险，为电网安全稳定运行提供坚实的科技支撑。

图表：大疆无人机电网巡检应用

资料来源：大疆官网，中金公司研究部

铁路与公路巡检

无人机在铁路与高速公路巡检中，能针对性解决传统人工巡检效率低、劳动强度大、安全风险高、覆盖不全的痛点。根据工人日报[13]，成都北编组站作为双向纵列式三级六场的大型编组站与全国路网重要枢纽，每日承担约1.7万辆货运列车的中转解编、整修检查等任务。为提升安全保障能力，中国铁路成都局集团公司成都北站在春运期间启用无人机智能巡检系统，该系统配备定制化机场与多挂载无人机，可服务于车辆检查、安全防护巡视、线路巡检等场景。相较于传统人工巡检（需检查车辆货物装载状态、车体车窗等，效率低且劳动强度大），无人机巡检每列车用时缩短至约2分钟，能高空全方位检查列车顶部及侧面（识别车顶异物、车体缺陷、车辆温度异常），还可通过气体检测模块快速识别危险品气体泄漏并报警，既大幅提升作业效率，又规避作业人员外出的安全风险，为铁路安全运行提供有力保障。

图表：中国通号成都北编组站无人机智能巡检平台

资料来源：中国低空经济网，中金公司研究部

图表：铁路编组站无人机智能巡检平台通过超清摄像头发现损坏和异常现象

资料来源：中国低空经济网，中金公司研究部

图表：铁路基础设施全专业多场景巡检案例

资料来源：大疆官网，北京交通大学轨道交通实验室，中金公司研究部

能源管道巡检

在油气长输管道巡检领域，防水防尘的无人机可以减少人员安全事故，轻松应对环境复杂的管道区域，完成无人值守巡检任务。在管线运行过程中，若发生泄漏或管道损伤，可能导致大量气体泄漏，甚至引发爆炸等安全事故。针对仪陇山峦起伏、跨度超500公里的复杂管段，大疆[14]通过第三方机场+经纬M300 RTK、大疆机场、DJI Mavic 3E三种不同类型的无人机配置，实现输气管道巡检全场景覆盖。大疆机场可通过云平台远程控制，具备IP55防水防尘等级，基于预设的管道巡检航线，自动沿管道进行仿地飞行，清晰获取长输管线地表影像数据，从而实现快速巡检，快速排查隐患。经纬M300 RTK无人机凭借强大的多负载能力，搭载激光甲烷泄漏检测云台，能在埋地管线与跨越管段上方50-80米处仿地飞行，实时检测管线地表甲烷浓度，工作人员可在线获取数据，快速排查泄漏隐患。仪陇输气作业地区的空地一体巡检方案，共部署8台无人机场与8组单兵无人机小组，通过自动机场、无人机、人工巡检相结合的模式，优化巡护队伍结构，既提升管道巡护效率与质量，还缩减了45%的外委人力需求，为长输管道安全运维提供高效技术支撑。

电信基站巡检

无人机在电信基站巡检的应用中可以降低操作危险性、提高效率，而无人机配备的变焦相机可以规避信号干扰问题。通信基站分布广泛，很多在偏远地区，传统巡检方式需要工作人员攀爬信号塔，手工对天线角度进行测量，成本高且安全风险大，信号塔也会对靠近的普通云台相机产生干扰。配备变焦相机的无人机，能精准放大拍摄对象，还可规避信号干扰，轻松规划路径并以安全半径绕塔架飞行，让巡检人员只需专注于操控相机缩放就可进行实时检查。根据央广网[15]，中国移动哈尔滨分公司采用搭载高清摄像头的无人机进行基站巡检，15分钟内无人机可环绕铁塔飞行多圈，能清晰捕捉螺丝松动、电线磨损等细微故障。哈尔滨移动自启用无人机辅助巡检后，累计发现安全隐患9处，且均第一时间完成处置，为保障通信设备稳定运行筑牢安全防线。

潜在市场空间测算：基建巡检无人机市场潜力广阔

在新基建加速落地与传统基建运维升级的双重驱动下，基建巡检无人机凭借其续航持久、覆盖范围广、数据采集精准、恶劣环境适应性强的核心优势，已然成为突破基建巡检瓶颈的高效解决方案。根据我们测算，基建巡检无人机的总潜在市场空间有望达到49亿元，考虑到折旧换新后的单年潜在市场空间约为24亿元。我们认为，在市场需求拉动与多维政策支持的双重驱动下，基建无人机正成为提升基建巡检精细化、智能化水平的关键装备，潜在市场空间广阔。

图表：基建巡检无人机市场空间测算

资料来源：国家电网，中国国家铁路集团有限公司，交通运输部，国务院国有资产监督管理委员会，工信部，中金公司研究部

产业链视角：硬件成本下行+AI算法赋能，基建无人机产业链发展机遇凸显

无人机产业链中硬件成本持续下行、整机与系统厂商生态日趋成熟，叠加AI算法的快速迭代优化，共同为无人机在中国体量庞大的基建领域实现规模化应用提供了强劲动能。产业链贯通上游核心硬件、中游研发制造与品牌运营、下游场景化服务，各环节企业同步受益于行业发展，实现协同增长。

上游核心部件供应商：重点强化精准感知、长续航、抗干扰与可靠性

基建巡检场景的多样化，使得无人机的性能要求呈现出鲜明的场景适配差异。电力线路巡检场景中，无人机需具备强抗电磁干扰能力（抵御线路周边强电磁环境对飞行控制与图像传输的干扰），同时配置高精度红外镜头（精准捕捉设备因老化、接触不良、过载、绝缘破损等引发的异常发热现象）、导航系统（北斗、GPS等）、激光雷达（测距、3D建模）、高清变焦相机（拍摄杆塔螺纹等细微结构），部分机型还支持沿导线自动循迹飞行，保障对导线、绝缘子等关键部件的精细化巡检覆盖。在铁路/公路巡检场景中，无人机需适配长距离连续作业需求，同时具备抗风雨、抗粉尘特性，适配山区路段强风、高速公路车流干扰等复杂环境。此外，无人机一般需配备高清变焦相机与AI图像识别模块，从而精准捕捉路面裂缝、坑槽、井盖缺失及交通标志损坏等缺陷，部分机型还搭载激光雷达（生成高精度三维模型分析边坡稳定性）。面向油气管道巡检，无人机需具备荒漠、山区等偏远区域的强环境适应性，例如长距离输油管道巡检场景中，无人机需满足防盐雾、抗沙尘、百公里级长续航等需求，同时搭载高清变焦相机、多光谱传感器（定位管道泄漏）、激光雷达（地形测绘与障碍物规避）等设备；通信塔巡检任务中，由于通信塔周边信号密集且存在强电磁环境，无人机需具备强抗干扰能力以避免通信链路中断、导航定位偏差，此外需要配备具有远距离变焦精度功能的高清相机（识别塔身螺栓缺失、爬梯锈蚀、天线馈线松动）、红外热成像仪（检测发射机、功放模块异常发热、线路接触不良），同时需具备近距离精准避障功能（规避塔体横杆、天线阵列等密集障碍物），部分机型支持沿塔体自动环绕或垂直飞行，保障对塔体上下结构的无死角覆盖与缺陷细节捕捉。

总体来看，面对电力、交通、管道、通信等多元化基建巡检应用需求，基建巡检无人机上游核心部件供应商，需要配备精准感知能力（配备红外、激光雷达、高清变焦相机），同时需要持续提升高空、野外等极端场景的坚固耐用性，以及抗电磁干扰、长续航能力。

中游品牌商：头部整机企业构筑技术与生态壁垒，跨背景企业凭借算法等优势技术切入，无人机自动化运营服务商提供AI算法模块与自动化调度能力

基建无人机中游市场头部壁垒高，重视AI识别与无人机调度等算法能力。

行业级整机龙头：构建技术、生态壁垒，主导市场格局

为满足基建巡检无人机对精准感知、极端环境适配等核心需求，中游品牌商需具备技术整合、场景化深度适配的综合能力。核心能力可拆解为：1）多传感器融合与协同调度能力，需将红外热成像（检测设备异常发热）、激光雷达（三维建模与避障）、高清变焦相机（捕捉细微缺陷）等传感器深度集成，通过算法实现数据实时联动分析；2）极端环境适应能力，针对高空强风、野外沙尘/盐雾、电力场景强电磁干扰等环境，需研发抗干扰图传、耐候性机身材料、高能量密度耐高低温电池，保障设备在极端环境下稳定作业；3）系统级解决方案整合能力，不仅要实现单机性能达标，还需具备巡检数据采集、AI智能分析、缺陷报告生成、运维调度等全流程平台能力，例如将无人机采集的油气管道数据与后端管网运维系统打通，形成闭环服务，这种针对场景的整合能力，是中小厂商难以突破、头部与跨背景企业构建壁垒的关键。

中小型/新兴厂商：深耕细分场景

这些厂商的共同特征在于：1）细分场景适配性强。例如纵横股份的测绘无人机、科比特航空的工业多旋翼、一电航空的特种级品质无人机、华科尔的轻量化/高性价比无人机、沃洛佳的水资源保护无人机等，通常针对特定场景（测绘、巡检场景长航时任务）形成差异化定位；2）产业链依赖度高。这类厂商在飞控算法、抗电磁干扰、图传链路、感知系统等核心环节未必具备完整自研能力；3）规模化与生态整合不足。规模效应有限，无法形成跨电力、油气、水利等多基建领域的产品矩阵，且软硬件一体化、巡检数据与后端运维系统闭环的生态能力较弱，可能在满足综合性巡检需求时有困难；4）极端环境适配能力欠缺。受技术与研发投入限制，在高空强风、野外沙尘、高低温等基建巡检常见极端环境下，设备续航、稳定性、抗干扰性等核心性能不足，可能难以匹配严苛作业标准。

无人机自动化运营服务商：AI算法赋能中游技术升级

无人机自动化运营服务商提供无人机全流程智能化巡检调度系统、AI识别等功能。其共同特征在于：1）聚焦自动化运营核心场景，强化全流程服务能力，构建从任务调度、自主飞行、数据采集到智能分析的闭环服务体系，支持远程操控、无人值守、多机协同等高效运营模式；2）提供AI核心算法：提供自主作业、AI识别、集群调度等差异化系统，核心竞争力集中于飞控算法、视觉感知算法、智能调度系统等；3）适配主流机型与不同场景，相较于通用型无人机企业，更侧重运营服务的落地性，通过定制化方案满足不同行业的精细化运营需求，适配能源、交通、管道等重点基建巡检场景。

下游应用端：技术（多传感器融合、AI实时分析）与服务模式（长期运维服务）持续优化，进一步打开市场空间

基建巡检无人机下游应用聚焦电力、油气、水利、交通、通信等核心基建领域，终端用户以国家电网、中石油 / 中石化、水利部门、铁路集团、通信运营商等大型国企及政府事业单位为主，运营模式分为企业自营与第三方服务两类，需深度适配基建巡检的高可靠性、强环境适配、数据精准性需求。

从终端需求来看，基建领域用户对无人机的要求远超城市管理或农业作业场景。电力巡检需具备强电磁干扰防护与绝缘子缺陷精准识别能力；油气管道巡检需能适应荒漠、山区等极端气候，并具备防盐雾与抗沙尘性能；水利水库巡检则要求防水抗风、长续航覆盖。除技术与设备实力外，服务方还需具备专业飞手资质（如电力巡检专项认证）、丰富的基建场景作业经验、巡检数据的合规存储方案（部分涉及国家能源数据安全）以及跨区域空域协调与申请能力，方能满足用户对安全、效率与数据可靠性的核心诉求。

分层运营，模式的选择主要围绕安全性、专业性与成本效益展开。企业自营模式多用于高安全敏感、高频次的巡检场景，如国家电网输电线路日常巡检或油气田核心设施监测；第三方服务模式则在高专业门槛、低频次的专项任务中更具优势，如铁路轨道激光雷达测绘、通信塔螺栓缺陷检测或水利流域应急抢险后的损毁评估。实际操作中，混合运营模式普遍存在，例如国企自营核心线路巡检、外包非核心区域任务，或自营应急能力、外包常规数据处理，以实现安全与效率的平衡。这种分层运营模式，正成为行业常态。

未来竞争的核心将聚焦于数据价值、场景深耕、生态协同。随着硬件性能趋于同质化，单纯比拼续航与载荷的竞争空间逐渐收窄。企业需要提升AI分析能力，从巡检数据中挖掘更深层的价值（如通过设备温度趋势预测故障风险、利用管道巡检数据定位泄漏源），并针对细分场景进行深度适配（如为高铁接触网定制满足精细化检测的轻量化灵活机型），从而形成长期服务订单。同时，推动无人机系统与行业智慧平台互联互通，将成为构建客户粘性的关键。

随着我国基建智能化运维需求持续升级，基建巡检无人机凭借覆盖广、效率高、灵活进入高危场景的优势，正成为解决传统人工巡检效率低、风险高、数据滞后的核心工具。当前，下游应用正从电力、油气等成熟场景向新能源基建（如光伏电站巡检）、跨区域管廊监测等新领域不断拓展。伴随基建运维需求升级，无人机技术（多传感器融合、AI实时分析）与服务模式（长期运维服务）持续优化，我们认为产业增长空间有望进一步打开。

风险提示

► 政策与监管风险。基建无人机核心应用于户外工程作业，涉及低空空域占用、基建施工安全、公共设施保护等关键领域，当前适配基建场景的专项监管规则仍在逐步完善。随着低空空域改革推进，政策和监管体系仍在不断调整，若未来出现空域限制加严、资质审批收紧等情况，可能影响无人机落地速度；反之，若监管优化，则可能加速产业发展。

► 数据安全与隐私风险。基建无人机在测绘勘探、施工监测、管线巡检、竣工验收等全流程作业中，会采集高精度地理空间数据、项目工程图纸、关键设施结构信息、周边敏感区域影像等核心数据。这类数据不仅涉及项目投资方商业机密、基建工程核心技术参数，部分还可能关联国家关键基础设施坐标等敏感内容，数据安全等级要求高。若数据存储环节未采用加密技术、传输过程缺乏安全防护、使用阶段存在权限管理漏洞，可能引发数据泄露、篡改、窃取或网络攻击等风险。

► 市场竞争与商业化风险。基建无人机市场处于高速增长但尚未成熟阶段，竞争格局呈现多元化态势。商业化层面，基建项目普遍具有周期长、回款慢、决策链条复杂的特点，客户对无人机作业的效率提升、成本节约效果的验证周期较长，付费意愿存在不确定性。同时，基建场景对无人机的负载能力、续航时长、抗恶劣天气能力、数据处理精度等技术指标要求严苛，若企业技术迭代速度跟不上市场需求，或未能形成清晰的盈利模式，将面临投入产出失衡、商业化进程受阻的风险。

[1]资料来源：https://www.deloitte.com/cn/zh/Industries/infrastructure/perspectives/china-infrastructure-industry-annual-review-outlook-2024.html

[2]资料来源：http://www.sasac.gov.cn/n2588025/n2588124/c31985662/content.html

[3]资料来源：http://www.sasac.gov.cn/n2588025/n2588139/c31841657/content.html

[4]资料来源：https://www.miit.gov.cn/gxsj/tjfx/txy/art/2025/art_6fefa4d431474c32a2dbeddf2cce9bdf.html

[5]资料来源：http://www.china-railway.com.cn/xwzx/ywsl/202509/t20250901_148200.html

[6]资料来源：https://www.globaltimes.cn/page/202509/1343895.shtml

[7]资料来源：https://xxgk.mot.gov.cn/2020/jigou/zhghs/202506/t20250610_4170228.html

[8]资料来源：https://news.gmw.cn/2025-09/30/content_38320373.htm

[9]资料来源：http://yn.people.com.cn/news/yunnan/n2/2025/0909/c370390-41346490.html

[10]资料来源：https://mp.weixin.qq.com/s/xLXKF8DdkayKsR4nO53F-Q

[11]资料来源：https://mp.weixin.qq.com/s/xLXKF8DdkayKsR4nO53F-Q

[12]资料来源：https://enterprise.dji.com/cn/electricity/power-grid-management

[13]资料来源：http://wap.china-railway.com.cn/xwzx/mtjj/workercn/202501/t20250122_141370.html

[14]资料来源：https://enterprise.dji.com/cn/news/detail/dji-dock-patrols-oil-and-gas-pipelines

[15]资料来源：https://hlj.cnr.cn/shfz/20250619/t20250619_527220066.shtml

本文摘自：2025年11月12日已经发布的《低空科技系列产业篇：基建巡检提效能》

陈昊 分析员 SAC 执证编号：S0080520120009 SFC CE Ref：BQS925

于新彦 分析员 SAC 执证编号：S0080524080007

贾顺鹤 分析员 SAC 执证编号：S0080522060002

彭虎  分析员 SAC 执证编号：S0080521020001 SFC CE Ref：BRE806