合规是任务入口
以适用的登记、资质、空域和飞行活动要求作为放行条件，让任务有依据、有责任人、有记录。
Operation before intelligence
AI 看见的不是现场，
而是运营交付的数据
算法效果的上限，往往在飞行前就已经被决定：是否合法可飞、能否按计划执行、有没有覆盖目标、影像是否清晰、元数据是否完整，都会直接影响后续识别、复核与闭环。
稳定是规模前提
把设备状态、天气窗口、人员排班、航线版本和应急预案固化为可重复执行的作业标准。
质量是 AI 输入
用覆盖、清晰度、重叠度、标定与时空元数据验收采集结果，避免把低质量影像直接推给模型。
OPERATION / DATA / AI无人机只是采集工具。真正决定 AI 巡检能否持续落地的，是一套能把合规飞行稳定转化为高质量数据的运营能力。
Compliance & risk
先判断适用条件，
再决定如何合法起飞
无人机合规不是一张统一清单。机型、空域、运行方式、飞行高度、是否经营性以及现场设施属性不同，登记、许可、申请、人员和保险要求也会不同。
国务院令第 761 号《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》实名登记、运营合格证、操控员、空域与飞行活动管理等基础要求
CCAR-92《民用无人驾驶航空器运行安全管理规则》分类运行、运营安全、人员与航空器适用要求
2026 年 7 月 1 日起施行《中华人民共和国民用航空法》民航安全生产、飞行管理与无人驾驶航空器特别规定的上位法背景
OWNER & AIRCRAFT
主体与航空器准入
- 实名登记按规定完成实名登记，取得登记标志后使用。
- 运营资质结合航空器类型与运行方式，判断运营合格证要求。
- 责任保险经营性飞行及适用的非经营性飞行，按规定配置责任保险。
AIRSPACE & ACTIVITY
空域与飞行活动
- 先做空域研判核对适飞、管制、临时管制和设施周边的具体边界。
- 按情形办理根据任务条件完成申请、备案、确认或安全准备。
- 铁路场景加严关注铁路电气化线路等公共基础设施及其周边限制。
CREW & FIELD
人员与现场责任
- 按机型配置操控员小型、中型、大型航空器按规定由持照人员操控。
- 动态场景持证飞行复杂、动态运行按适用要求配置持证飞手、观察和联络。
- 主体安全责任飞行组织者落实检查、监控、应急处置与异常报告。
RISK PERIMETER保险不是任务末尾的一张保单，
保险不是任务末尾的一张保单，
而是贯穿运行边界的风险保障
先满足适用的法定责任保险要求，再根据人员、设备、载荷、场地和第三方财产风险配置项目保障。投保范围、保额、免赔额和除外责任应在任务放行前核对。
无人机责任保险
核对被保险人与实际运营主体、航空器、运行区域、保险期间，以及第三者人身和财产责任范围。
人员与雇主责任
结合飞手、观察员、调度、现场安全人员与协作人员，评估人身意外、雇主责任和作业保障。
机身、载荷与财产
覆盖无人机、自动机场、相机、激光雷达及第三方设施的坠落、碰撞、运输与自然环境风险。
Operating system
客户不必先懂技术，
运营团队要先听懂业务
需求对接不是简单记录功能清单，而是把“巡什么、谁判断、谁处理、何时算完成”转译为系统配置、业务流程和可验证的验收口径。
- 01 / ALIGN
需求对接与方案转译
访谈业务角色、现有流程与例外情况，把业务诉求转成系统配置、业务流程和验收口径。
输出：需求说明 · 配置清单 · 业务流程 · 验收口径 - 02 / REGISTER
建档与准入
建立运营主体、航空器、自动机场、操控员、观察员、保险和有效期台账。
输出：准入档案 · 有效期提醒 · 责任人 - 03 / ASSESS
空域与现场研判
叠加巡检对象、空域、高程、禁限飞、周边设施、起降点和通信条件。
输出：运行边界 · 风险清单 · 起降方案 - 04 / AUTHORIZE
申请与任务放行
准备适用的申请、计划、备案或确认材料，核对天气、设备、人员、预案和数据标准。
输出：放行清单 · 任务计划 · 航线版本 - 05 / EXECUTE
现场执行与监控
完成班前检查、飞行监控、动态避让和异常处置，记录轨迹、设备状态与现场事件。
输出：执行记录 · 飞行轨迹 · 异常处置 - 06 / ACCEPT
数据质量验收
检查覆盖、清晰度、姿态、重叠度、相机参数、时空信息与目标可见性，必要时补飞。
输出：合格数据包 · 补飞清单 · 质量报告
Configuration delivery
运营标准进入系统，
才不会停留在纸面
LingMind 将确认后的业务对象、角色权限、空间、航线、任务、巡检规则、执行记录、原始数据和事件组织在同一项目上下文中，让现场与管理使用同一份运行事实。
- 01业务对象
线路、区段、设备、机位、巡检项与异常标准
- 02运营规则
角色权限、准入条件、审批节点、SOP 与验收口径
- 03任务配置
空间边界、航线版本、周期计划、AI 规则与通知动作
- 04运行事实
执行记录、飞行轨迹、原始数据、事件与闭环报告
资源状态可见
统一组织无人机、自动机场、在线状态、项目归属和可用性。
空间与航线统一
把线路、区段、区域、地标、机位、禁飞区和航线版本放进同一空间底座。
任务执行可追踪
管理即时与周期任务，记录任务状态、轨迹、媒体和执行异常。
事件与报告闭环
汇总告警、事件、通知和运营报告，为复盘与标准优化提供依据。
Data quality gate
飞完不等于完成，
数据合格才算交付
每次任务都应带着明确的数据标准起飞，并在进入 AI 分析前完成质量门禁。缺失、模糊、重复或失去时空上下文的数据，会直接增加补飞和人工复核成本。
一份数据包，六项进入条件
目标区、机位或线路完整覆盖，无关键盲区。
清晰、曝光合理，主体可见，姿态与视角符合要求。
相机、焦距、拍摄模式、重叠度和航高符合采集标准。
时间、位置、姿态、航线、任务和设备关系可追溯。
上传完整、格式正确、无损坏，原始文件与预览可访问。
命名、版本与批次统一，可用于跨期对比和模型复核。
刚飞回来的原始采集
- 覆盖是否完整还未确认
- 影像清晰度与参数存在波动
- 任务、设备、时间和位置关系待校验
可进入 AI 的数据批次
- 目标覆盖、影像质量和采集参数已验收
- 数据与任务、航线、设备和位置完整关联
- 批次可追溯、可复用，问题可定位补飞
Operating metrics
不只看飞了多少，
更看交付了多少有效数据
围绕合规、执行、设备、数据和闭环建立统一口径。指标不预设漂亮数字，而是帮助团队持续发现瓶颈、减少补飞并提高 AI 可用数据比例。
登记、资质、空域与放行条件完整的任务占比。
在计划窗口内完成且具有完整执行记录的任务占比。
扣除设备、天气、通信、人员或现场原因中断后的有效架次表现。
通过清晰度、覆盖、参数与元数据质量门禁的数据占比。
计划目标与实际采集范围之间的覆盖差异和缺口。
从异常发现到处置、补飞或标准更新所需的时间。
Delivery boundary
平台、运营与监管责任，
在项目启动前说清楚
LingMind 提供平台能力和项目级运营方法；是否获准飞行、具体人员与证照要求，以及现场最终安全决策，必须由具备相应责任和资质的主体按实际条件落实。
当前可以支撑
- 把确认后的业务对象、角色、流程与验收要求落实为项目级配置。
- 组织无人机、自动机场、项目归属、设备状态与运行记录。
- 组织线路、区域、机位、禁飞区、航线和任务计划。
- 追踪任务执行、轨迹、媒体、事件、告警与运营报告。
项目交付时需要确认
- 业务目标、使用角色、现有流程、例外情况、责任边界与验收口径。
- 运营主体、运营合格证、航空器登记、操控员资质与保险要求。
- 实际空域边界、地方管理要求、飞行活动申请、备案或确认流程。
- LingMind 不代替监管审批，也不对未满足法定或现场条件的任务作出放行。