刊文推介||低空智联视域下无人机的分类监管及其法律规制

摘要：以低空智联为代表的低空运行系统深刻改变了无人机的运行样态。以重量、飞行速度、飞行高度等性能指标为基本参数的“机—运”二维无人机分类监管模式正面临紧迫的数智化挑战。面对无人机智能化及其运行环境数智化的双重迭代，无人机监管应当将数据有序流动和安全保障深度融入监管的实质内容，加快推动无人机“机—运”二维监管向“机—运—智”三维监管模式的转变，并通过法律规范的完善保障监管的实效。低空智联视域下实现对无人机分类监管的有效法律规制，应当确立包容审慎的规制理念，平衡行业安全与产业发展的不同诉求；细化无人机飞行违法的实时规制措施，实现无人机数据的动态规制；增加对智能化无人机的算法规制，注重人工智能带来的风险和变化。

关键词：无人机；低空经济；低空智联；人工智能；分类监管

党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》（以下简称《决定》）明确提出“发展通用航空和低空经济”。低空经济是以低空空域资源为依托，以民用有人和无人驾驶航空器为载体，以科技和商业创新为动力的综合经济形态，既是战略性新兴产业，更是新质生产力的重要代表。伴随低空经济的发展，低空智联的概念和技术应运而生。低空智联是为满足高密度、大流量、近实时的低空安全高效应用需求而构建的低空复杂运行系统。其创新应用数字化、网络化和智能化技术赋能管控服务“云”、空天地三“网”和航空器“端”,可实现低空治理体系的网络化、数字化和智能化，大幅提升低空资源的使用和治理效率，为低空经济腾飞提供新动能。低空智联是低空基础设施与飞行服务的支撑，已在北京、上海、深圳、合肥、成都等城市进行了业务示范，正深刻改变和形塑我国的低空空域应用模式，并对空域监管提出了新的挑战。

无人机产业是低空经济的重要组成部分。针对无人机发展的实践需求，我国在相关领域加快了立法速度，近年来出台了《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》《民用无人驾驶航空器运行安全管理规则》等规范，其中，国务院和中央军委联合颁布并于2024年1月1日施行的《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》（以下简称《暂行条例》）为无人机监管法治化打下了基础。但是，在数智化技术蓬勃发展的大背景下，以性能、适航空域等机械指标为标准对无人机实施分类监管的传统模式，难以有效应对无人机应用智能化、网络化、数字化所带来的新问题。如何完善无人机分类监管模式，并对其实现有效的法律规制？这是本文的写作缘起，也是问题之起点和答案之鹄的。

一、民航管制模式下无人机的分类监管及其面临的数智化挑战

我国对空域一直施行严格的航空管制。无人驾驶航空器的监管延续了传统民用航空器运行适航的管制模式。无人机主要被作为机械产品，其管理主要针对设计和生产环节进行质量把控，同时，通过飞行审批降低无人机的飞行风险。但是，在数智化浪潮的冲击下，民航管制模式下的无人机监管已暴露弊端。

（一）传统民航管制模式下的无人机分类监管

当前，我国对无人机的监管主要是从“机—运”两个维度展开的，“机”是指无人机本体，“运”是指无人机的运行范围，在“机—运”两个维度分别施行分类监管。针对无人机本体的监管，遵循了传统的机械体思维和载人民用航空器管理路径，依据无人机的重量等性能指标将无人机划分为微型、轻型、小型、中型和大型，并相应给予风险评价，即越大越重的无人机风险越高，需要给予更加严格的监管。《暂行条例》延续了上述以重量等性能指标评估无人机风险并差异化管理的思路。例如《暂行条例》第８条规定：“从事中型、大型民用无人驾驶航空器系统的设计、生产、进口、飞行和维修活动应当依法向国务院民用航空主管部门申请取得适航许可”，而从事微型、轻型、小型民用无人驾驶航空器系统的相关活动则无需取得适航许可；第１２条规定：“使用小型、中型、大型民用无人驾驶航空器从事非经营性飞行活动，应当依法投保责任保险”，微型和轻型民用无人驾驶航空器则无购买责任保险要求。《暂行条例》还有诸多根据机械性能指标评估风险并差异化管理的条款，此处不一一列举。

针对无人机运行的监管，我国仍然以重量、飞行高度、飞行速度等性能指标为风险评估基础，结合适用场景，划分为开放类、特定类和审定类三类。中国民用航空局于2022年发布的《民用无人驾驶航空法规标准体系构建指南V1.0》在“构建思路”部分的“风险类别”中指出：“综合考虑民用无人驾驶航空器系统的重量、动能、飞行高度、飞行速度、应急处置等，根据风险将运行和经营分为开放类、特定类和审定类。”2024年1月1日施行的《民用无人驾驶航空器运行安全管理规则》第９２．７条对开放类、特定类和审定类运行场景中的运行要求进行了明确区分：开放类运行人只需满足局方（指民航局和民航地区管理局，下同）规定的一般运行要求，特定类运行人还应当在运行前制定相应的风险缓解措施，而审定类运行人除满足局方规定的所有运行要求外，还应当在运行前制定完整的风险缓解措施。

综上可见，我国当前对无人机适用“机—运”二维分类监管模式，根据重量、飞行高度、飞行速度等性能指标分类监管，同时针对无人机的运行，根据风险高低划分为开放类、特定类和审定类场景，并实施分类监管。

（二）无人机监管面临的数智化挑战

数智化是数字化和智能化的有机融合，其逻辑是人机互融、虚实同构、算法主导，该逻辑正从基础设施层面颠覆人类的生产生活模式。从遥控（无线电远程控制）转向程控（计算机程序控制）再转向智控（人工智能控制），无人机已不仅仅是静态的机械产品，立基于机械体思维的“机—运”二维分类监管模式在数字化、智能化技术突飞猛进的科技图景中难免顾此失彼、左支右绌。

以0和1二进制为底层逻辑的数字技术重塑了人类社会，实现了信息的数字化，通过计算机和通信技术经由二进制完成信息的高速存储、传输和读取。无人机与数字技术已经深度融合，并引发了新型安全风险。例如，无人机结合数字技术，在摄像头的辅助下可以记录地面人员的各种信息，比如人脸特征、行动轨迹、家庭住址，并被用于市场营销和广告推送。又如，无人机通常将数据存储在机载存储器，或者传输到地面站或远程服务器，这些过程可能会因主观故意或外部攻击导致数据泄露。无人机功能日益强大，使用范围和场景愈发广泛，军民界限逐渐模糊，通过各类任务不断采集和传输与综合安全相关的数据，存在威胁国家安全的隐患。特别是重要数据、核心数据非法跨境流出，为境外主体掌握时危害更甚。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》根据数据来源或利益属性的不同，将数据分为公共数据、企业数据和个人数据（个人信息）三个类别，不同的数据类型在流通中所呈现的风险并不相同。公共数据的泄露如果涉及公民个人数据，会威胁个人隐私，严重的会泄露国家秘密，引发国家安全风险。企业数据的泄露一般会侵犯企业的商业秘密，影响企业的正常经营。个人数据的泄露常常导致侵犯隐私权，严重的导致电信诈骗等犯罪行为。基于机械性能指标的“机—运”二维分类监管模式并未给予无人机数字化、网络化、智能化所引发的数据安全问题应有的重视，也难以有效解决数智化进程中带来的新问题。

无人机从遥控到程控再到大模型算法的智控，人类的过程干预逐渐减少。人工智能与无人机的结合使后者对各类任务获得一定的自主决策能力。但是，人工智能技术仍处于比较幼稚的阶段，即所谓的弱人工智能阶段，内在的技术缺陷和弱点尚无法克服，自主能力和自适应能力皆不足，一旦人工智能决策失误，随之而来的损害难以通过人工干预来避免。当前，主流人工智能技术是由大数据驱动的，人工智能的训练亦通过大数据实现模型建构和调参，逐渐在概率上逼近真实世界，故具有天生的概率缺陷，遗漏和失误难以避免。在当前技术条件下，智能化无人机风险规制的本质是对人工智能开发和使用风险的规制，进一步说，是对人工智能运用到无人机时可能产生的算法黑箱和算法缺陷的规制，这是面向智能化的无人机监管，法律所必须解决的问题。“机—运”二维分类监管模式并未融入对人工智能监管的相关内容，留下了巨大的监管空白。

可见，无人机智能化及其运行环境的数字化发展状况已经超出了“机—运”二维分类监管模式的作用范围，将无人机继续视为机械产品的传统监管思路无法有效防范数智化催发的无人机风险外溢，必须寻求监管模式的变革才能有力回应数智化挑战。

二、低空智联视域下无人机分类监管模式的变革

我国低空经济的迅速崛起和数智化技术的革命性突破，使得低空智联复杂运行系统应运而生。低空智联融合数字技术和人工智能科技，倒逼无人机监管直面数智化挑战，并从技术和理念两个向度为无人机分类监管模式的变革提供了指引和保障。

（一）低空智联的数智化

诞生于5G通信、物联网、大数据、人工智能等技术基础上的低空智联网系统具有强烈的数智化属性。一是以数据互通为核心。数据是低空智联网的“血液”，低空智联的各个节点皆具有数据的搜集、存储、处理功能，通过各个节点之间的数据流动，低空智联打通了“空、天、地、人、机”彼此之间的数据流动，提高了数据的使用效率和价值。但是，数据在低空智联网络中的传输必然引发数据安全问题，需要强化数据安全保护技术，建立数据安全管理制度，采取有效的加密和防护措施，防止数据泄露和滥用。二是以智能化为目标。智能化是低空智联的发展目标和动力，特别是人工智能的迅猛发展，已经深刻影响低空智联各个节点的智能化水平，引发低空智联网整体的智能化跃进。不过，低空智联网的各个节点的智能化并不同步，一个节点的智能化水平也影响整个网络系统的运行效率。三是以通感一体化为路径。通感一体技术将通信与感知功能融合，为低空飞行器提供高效、可靠的信息传输和精确的环境感知能力，成为支撑低空智联的核心技术。一方面，只有实现低空通信的顺畅，才能实现数据的互通和对无人机的飞行监控；另一方面，只有通过低空智联各个节点对外部环境的感知，才能搜集数据，为低空智联网供应“血液”，同时实现目标识别、轨迹跟踪、入侵检测等功能。通感一体化需要硬件和软件的支持，而软件又高度依赖算法。四是以多网融合为特点。低空智联本质上乃多个子网融合而成的母网，具有高度的复杂性。其综合利用新型信息通信网络、智能控制技术以及空中交通管理多学科交叉，打造天地一体化的重大基础设施，通过天基/空基组网、天地互联的技术途径实现多网融合。

（二）低空智联引发无人机存在样态的质变

低空智联深深改变了无人机的存在样态。首先，无人机从个体样态转向网络样态。长期以来，无人机在飞行过程中都是独立的飞行工具，只与操作人员之间存在控制和信息关系，此种点对点的飞行样态比较简单，个体性突出。但是，低空智联将无人机融入数个子网，使其成为低空智联网的关键节点，同时，无人机也深度依赖低空智联网提供的各类服务，并与网络中的各个节点数据互通，彼此协同。一旦无人机脱离低空智联网，其飞行安全、航迹规划、飞行控制、数据传输等各个方面皆受到巨大影响，甚至导致任务失败。因此，个体形态的无人机无法满足复杂多变的飞行任务，只有融入低空智联网才能实现数字化生存。其次，无人机从机械体向智能化跃进。早期的无人机是单纯的飞行机械体，只能由人通过无线电操控，通过“命令—服从”的模式机械地执行任务，无法在复杂的任务环境中自主决策，缺乏自适应能力。低空智联融合了5G通信、北斗导航、物联网、大数据、人工智能等诸多前沿技术，无论服务或监管皆智能化处理。与此相匹配，融入低空智联网的无人机必须同时自主处理多个任务指令，只能单调机械执行操作人员指令的无人机既难以实现与网络其他节点的数据互通，也难以利用网络资源为既定的飞行任务提供帮助。最后，无人机日益成为数据终端。数据终端是指具备拍照、存储、计算、定位、网络、通信、数据采集等多种功能的设备，正是因为数据终端的存在，才能实现源源不断的数据供给，故在低空智联网中具有重要地位。低空智联的数据互通客观上要求无人机成为一个数据终端，通过数据的接收和传输，完成对无人机的监管与服务。

（三）低空智联视域下无人机分类监管模式的变革

前文已述，我国的无人机分类监管模式是根据重量等性能指标将无人机划分为微型、轻型、小型、中型和大型，并分类监管，同时将无人机的运行划分为开放类、特定类和审定类分别监管。此种监管模式可以概括为“机—运”二维分类监管。“机—运”二维分类监管模式根植于无人机的机械属性和个体属性，忽视了低空智联对无人机的数智赋能和网络化改造。一方面，“机—运”二维分类监管模式的底层逻辑无法适应低空智联的发展和需要。该模式将无人机视为由人任意操控的机械产品，与有人驾驶航空器不存在本质区别，且无人机是相对独立的飞行器械，主要与操作人员进行数据沟通。在低空智联系统出现以前，此种监管逻辑有其合理性和必然性，因为各种低空飞行关键基础设施、服务平台、监管平台和支撑技术的缺失，无人机呈现为数据孤岛，主要接收操作人员的指令并返回数据，难以与其他主体实现数据互通，监管机构只能从前端入手，根据性能指标对无人机进行分类，并从操作人员资格、设计、生产、进口、适航许可、保险、风险评估、风险缓解措施、飞行审批等前端环节实施差异化管理，将风险尽量消弭于无人机起飞之前。但是，低空智联系统出现之后，无人机运行环境发生了革命性的改变，数字化、网络化、智能化成为基本要求，“机—运”二维分类监管模式默认的无人机的机械化、个体化与上述要求格格不入。另一方面，低空智联促进了无人机的网络化和数智化改造。多网融合是低空智联的应有之义，接入和利用低空智联网的无人机必然成为网络中的一个数据节点，承担起数据的采集、存储、传输、处理等工作，从数据孤岛变身为数据枢纽，实现个体无人机向网络无人机的转变。凡是拒绝作出上述改变的无人机不但无法充分享受低空智联的红利和便利，也会在市场竞争中遭受失败，最终承受被市场淘汰的命运。同时，低空智联系统要求接入的无人机进行数智化改造。数智技术是由人工智能、大数据、云计算、区块链等技术所构成的技术体系。低空智联联结了诸多智能终端节点，也融合了基础设施、飞行、控制、传输、监管、服务等诸多网络和平台，其顺利安全运行体现了较高的数智化水平，必然要求接入的无人机具有相匹配的数智化水平，如此才能保证无人机在整个飞行过程中的安全与便利，相关机构实现对无人机的实时监管也成为可能。可见，在低空智联视域下，无人机监管需要在“机—运”二维基础上增加“智”维，构建“机—运—智”三维分类监管模式。

三、低空智联视域下无人机分类监管的法律规制

党的二十届三中全会《决定》强调，“法治是中国式现代化的重要保障”，“全面推进国家各方面工作法治化”。作为保障低空经济发展的重要组成部分，无人机“机—运—智”三维分类监管模式只有落实到法治层面，实现有效法律规制，才能真正发挥监管的实效。

（一）确立包容审慎的规制理念

安全是民航业的生命线，从保护人民的生命权益考量，对安全的高度重视和极致追求理所当然。但是，如果高举安全至上的大旗，对民航业不加区分地“一刀切”，特别是将传统的载人民用航空器的规制理念和做法全面适用于无人机的管理，会导致规制过度和规制不及并存。一方面，罔顾无人机在用途、性能指标等方面与载人民用航空器的本质差异，施行同一尺度的规制，既提高了监管机构的规制成本，也增加了无人机生产者和使用者的依规难度；另一方面，安全至上理念主导下的严格规制导致无人机的使用者不耐繁剧，排斥严格的飞行审批和其他规制义务，“黑飞”案例屡见不鲜，反向激励了大量逃避规制的行为，引致诸多无人机的飞行处于规制盲区。虽然低空空域改革的思路和政策是逐渐给无人机松绑，但传统民航业安全至上的规制理念已经形成强大的制度惯性和思维定势，与国家大力支持低空经济和无人机产业发展的政策立场并不能很好地匹配，甚至对后者形成掣肘，无法实现规制理念与发展政策的无缝对接。

行业安全与产业发展需要兼顾，不能偏废，对于新兴产业更是如此。在强调安全的同时，对新生事物和创新活动也予以鼓励。无人机产业作为战略性新兴产业，客观上需要产业政策的支持和法律规制的宽容。毋庸置疑，低空智联加速了无人机的智能化，提高了无人机产业变革和技术革新的速度，加之全球科技竞争日趋激烈，必然需要给予无人机产业更大的自由空间，保护与应用兼顾，扭转一味求稳的管理惯习。包容审慎的规制理念呼应了安全与发展兼顾之需求。2017年1月，国务院办公厅发布《关于创新管理优化服务培育壮大经济发展新动能加快新旧动能接续转换的意见》，首次提出在新兴经济领域贯彻更加包容和鼓励创新的治理理念，探索动态包容审慎监管制度。随着新经济、新业态的涌现，包容审慎的规制理念日益为各级管理部门所接受。包容审慎的规制理念旨在追求效率与安全的动态平衡，要求政府给予新业态必要的发展时间与试错空间，并根据公共风险的大小进行适时适度干预。包容要求对无人机的规制留下合法合理合乎发展趋势的风险空间，尤其当低空智联赋能无人机时，围绕无人机衍生的新技术、新经济、新业态层出不穷，叠加低空空域改革的大背景，更须充分尊重监管机构、企业和使用者各自的利益诉求。审慎表明对无人机新兴产业的安全问题给予必要关注的同时，在当前利益与未来影响、规制过度与规制不及之间谨慎平衡，避免规制过程中的单一目标取向导致安全与发展之间的失衡。 

（二）细化无人机飞行违法的实时规制措施

我国现行法规对无人机的规制主要集中于无人机起飞之前以及事后处罚。以《暂行条例》为例，其规制重心聚焦前端与后端，代表性的规制措施包括如下几类。一是事先的资质要求。主要的资质包括运营合格证、操控员执照、操作证书，以及中型、大型无人机的设计、生产、进口、飞行和维修必须先取得适航许可。二是事先的信息登记或更新。无人机生产者应当设置唯一产品识别码，无人机所有者应当实名登记，境外无人机应当进行国籍登记，改变微型、轻型、小型民用无人机系统的空域保持能力、可靠被监视能力、速度或者高度等出厂性能以及参数，应当及时在无人机一体化综合监管服务平台更新性能、参数信息。三是事先的飞行申请和审批。组织无人机飞行活动的单位或者个人应当在拟飞行前1日12时前向空中交通管理机构提出飞行活动申请，经批准后才能飞行。四是事先的风险防范措施。组织无人机飞行活动的单位或者个人应当主动采取事故预防措施，使用无人机的单位或者个人应当制定飞行紧急情况处置预案，落实风险防范措施。五是事后的责任追究。《暂行条例》对违反规制的行为规定了一系列行政处罚措施，主要有责令停止违法活动、没收违法所得、罚款、责令停业整顿、责令改正、吊销运营合格证、暂扣或吊销操控员执照、责令停止飞行，等等。

注重前端和后端规制既是传统安全至上的刚性规制理念的延续，也是飞行过程规制所面临的客观困难所致。随着低空智联网的搭建和完善，对无人机飞行过程的实时规制在技术上成为可能，相关法规需要细化无人机违反飞行管理规定、扰乱公共秩序或者危及公共安全的实时处置措施。《暂行条例》第42条规定：“无人驾驶航空器违反飞行管理规定、扰乱公共秩序或者危及公共安全的，空中交通管理机构、民用航空管理部门和公安机关可以依法采取必要技术防控、扣押有关物品、责令停止飞行、查封违法活动场所等紧急处置措施。”该条的实时规制处理措施规定模糊，“依法采取必要技术防控”之规定留下了巨大的执法空白，既不利于无人机的实时规制，也不利于保障公民或企业的财产权。一是违反飞行管理规定、扰乱公共秩序或者危及公共安全的划分标准不一样。违反飞行管理规定是针对行为，而扰乱公共秩序或者危及公共安全指向结果，故单纯的违反飞行管理规定并不一定会扰乱公共秩序或危及公共安全。二是扰乱公共秩序与危及公共安全的社会危害存在差异。扰乱公共秩序侵犯秩序法益，但不一定危及公共安全。三是无人机防控的技术措施主要包括锁定、迫降、击落等，这对公民或企业财产权的影响相异。虽然无人机的飞行活动违法，但不能就此否定无人机属于公民或企业的财产。因此，我们应当分辨违反飞行管理规定、扰乱公共秩序和危及公共安全的差异，承认行政规制便利与公民财产权保护之间的法益冲突，遵循行政比例原则，明确何种情况下可以采用锁定、迫降和击落等实时规制处理措施和程序，避免处理措施与违法行为的不匹配。

（三）增加人工智能向度的无人机算法规制

低空智联背景下无人机与人工智能日益融合，人工智能引发风险的可能性愈发加大，应当增加无人机风险评估中的人工智能维度，并相应进行分级规制。

一是制定无人机智能等级表。无人机的智能化主要体现在两个维度：无人机飞行的自主性和无人机完成指定任务的自主性。有学者从国际自动机工程师协会（SAE）发布的汽车自动驾驶六级标准获得启发，从自主飞行维度提出无人机的智能等级表，即自主飞行适应场景越广且操作人员干预越少，无人机智能程度越高，反之越低。就人工智能而言，自主飞行只是一项任务，与其他任务并无本质区别，故可根据无人机完成任务（包括飞行任务）的自主化程度高低进行智能分级：完全依赖操作人员完成任务的无人机的智能程度为零；操作人员借助人工智能辅助完成任务的无人机具有较低等级的智能；无人机在操作人员监视下按照事先设定的程序自动完成任务的，智能程度较高；无人机自主完成任务但需要操作人员适时干预的，智能程度有巨大提升；最高智能等级的无人机无需配备操作人员，从始至终皆自主决策并自主完成任务。

二是按照无人机智能等级进行差异化的风险评价，即智能化程度越高风险越大，反之风险越小。虽然欧盟《人工智能法》规定了非常复杂的人工智能风险规制体系，但我国不应简单效仿。根据重量等物理参数对无人机进行风险评估的做法简单易行，这也是传统监管分类的优势。与此类似，高智能高风险、低智能低风险的分级规制标准简洁明了，具有可操作性，这也是奥卡姆剃刀原理的应用。针对无人机的智能等级，采取差异化的规制措施，核心内容是等级不同的算法规制。由此，无人机的风险评价和分级规制形成了双重体系：一方面，根据无人机的重量、飞行速度、飞行高度等性能指标进行风险评级并分级分类规制；另一方面，从人工智能维度对无人机进行不同等级的智能分级和风险评估，并配套相应等级的算法规制。

三是智能化无人机的生产者应当向监管机构完成算法备案。算法备案属于行政备案，但不属于行政许可。党的十八大以来，党中央和国务院一直大力推动“放管服”改革，即从减少行政审批、加强事中事后监管和优化服务三个维度推动政府职能转变。如果将算法备案纳入行政许可范围，既与“放管服”改革的主张不匹配，也不利于我国无人机产业的快速发展。行政备案能够重塑治理理念，突出了备案义务主体与备案机关之间的合作治理，一方面让备案义务主体以更加平等的身份参与政府监管活动，一方面实现行政规制与自我规制的结合。有观点认为算法备案属于告知意义的备案，不是对义务人的权利和义务产生实质性影响的行政行为。告知意义的备案主要是破解信息不对称问题，让行政机关充分掌握备案义务主体的相关信息。但是，鉴于无人机潜在的社会公共安全风险，无人机算法备案应当成为监督意义的备案。和告知意义的备案不同，监督意义的备案的作用在于通过对备案事项进行的事后审查和监督来保障其对公益的无害，而不仅仅在于获取行政决策或行政执法的相关资讯。因此，监管机构在算法备案完成后，可以对无人机的算法进行安全评估，一旦发现存在安全隐患，可以要求备案主体采取措施消除。

四是生产者应向监管机构进行算法解释。算法备案只是消除信息不对称的基本方法，算法解释是在算法备案基础上应监管机构的要求履行的说明义务。算法解释不宜泛化为生产者的一般性强制义务，而应规定前置条件，即监管机构在监管过程中认为对监管工作确有必要且有证明材料支持的，才能要求生产者解释算法。这与互联网服务领域的算法解释要求存在差异。由于互联网服务企业直接联系每一个客户，算法是客户享受互联网服务的中介和桥梁，客户的合法权益极易受到侵犯，故可以要求互联网服务企业就算法是否以及如何影响客户的合法权益向客户群体进行解释。但是，无人机与社会个体普遍疏离，两者缺乏紧密的服务连结，故生产者只是在满足一定条件下向监管机构就物理撞击风险和非物理撞击风险进行算法解释。有学者针对算法解释提出了“模型为中心”和“用户为中心”两种解释路径，前者瞄准算法模型的内在透明性，通过解释技术尽可能使算法可理解、可信任，后者紧密围绕用户的理解需求展开，不再关注算法模型的基本逻辑、参数权重及复杂度控制，给用户亲近算法、理性地信任算法创造了契机，具有“用户为中心”的特征。由于无人机通常不用于互联网服务领域，使用的算法与社会个体之间不存在紧密的直接互动，前者对后者的权益不会产生或隐或显且广泛的影响，故无人机的算法解释路径应以“模型为中心”，其目的不是如互联网服务企业获取用户的算法信任，而是获得监管机构就无人机的物理撞击风险和非物理撞击风险防控中的算法信任。

五是生产者应当或监管机构可以对算法进行安全评估。算法安全评估包括算法自身安全和算法应用安全两个维度。2024年3月1日实施的《信息安全技术 机器学习算法安全评估规范》（GB/T 42888—2023）从机器学习算法的技术安全与服务安全两个维度规定了安全要求和评估方法，关注信息安全和数据安全，覆盖了机器学习算法的设计开发阶段、验证确认阶段、部署运行阶段、维护升级阶段和退役下线阶段的安全评估。无人机算法的安全评估并不局限于通常的信息和数据安全。由于无人机的应用范围随智能化程度的提高不断扩展，特定应用场景中的物理撞击风险和非物理撞击风险也是算法安全评估的重要内容，即场景化的算法安全评估成为焦点。正如维特根斯坦后期哲学中的语言游戏观点，语言是自然植根于说话者的实际生活中的，而不是从日常生活中的使用抽象出来的。算法的安全评估也是扎根于其使用场景的，而不是脱离实际使用环境抽象的评估。例如，无人机应用于物流运输，算法安全评估必然聚焦于物流运输场景，包括无人机在城乡上空固定或不固定的飞行航线中的航迹规划、协同配送、自主飞行、态势感知、撞击规避等物理撞击风险评估事项，以及其在完成物流运输任务过程中可能存在的侵犯隐私、威胁国家安全等风险评估事项。算法安全评估应当成为无人机生产者的一般性义务。监管机构根据现实需要明确算法安全内容，可以委托第三方或亲自进行无人机算法的安全评估。凡是无法通过安全评估的，监管机构有权要求对算法进行完善。如果生产者拒绝，基于公共利益，监管机构可以对其实施行政处罚。无人机的算法备案、算法解释和安全评估义务应当与无人机的智能等级相匹配。智能等级越高，算法备案和解释的项目就越多，安全评估就越严格；智能等级越低，算法备案和解释的项目就越少，安全评估也可以有条件地免除。当然，这种规制是动态的，因为算法会迭代，可能导致无人机智能等级的跃升，需要根据相应智能等级的规制要求进行调整，严格履行义务。

（四）实现对无人机数据的动态规制

《中华人民共和国数据安全法》第21条规定：“国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。”2024年10月1日实施的《数据安全技术 数据分类分级规则》（GB/T 43697—2024）按照数据主体将数据分为公共数据、组织数据和个人信息三大类；根据数据在经济社会发展中的重要程度，将数据从高到低分为核心数据、重要数据和一般数据三个级别。但是，相关的数据法规或付诸阙如，或语焉不详。

当前主流的数据规制理念和措施还是一种静态的数据规制，是将数据采集完毕后再分类分级，并规定相应的规制措施。此种静态的数据规制对在低空智联复杂运行系统中执行各类任务的无人机难以发挥出理想的规制作用，因为无人机在任务执行过程中是实时采集和传送数据，无法对数据实时分类分级。因此，可行的规制路径是提前根据无人机具体的应用范围和场景对其可能采集的数据进行分类分级，并规定针对性的规制措施，再由操作人员在飞行过程中动态遵循，监管机构也能据此动态监控。当然，由于无人机用途多样，执行任务过程中采集的数据五花八门，加之数据的多样性、瞬时性、非排他性等属性特征，静态单一维度划分数据类型将导致实践中对数据类型识别困难，难以实现数据规范处理，造成立法与实践的割裂。如何根据无人机的用途和使用场景进行数据分类分级并完善相应的规制措施须仔细斟酌。另外，低空智联带来的数据交互客观上要求无人机的数据规制是全网规制，故数据规制不能局限于无人机一个点，需要扩张规制范围，覆盖整个低空智联网。

四、结 语

以数据互通、智能化、通感一体和多网融合为特点的低空智联系统深化了人类与无人机的相互塑造关系，在便利人类生活和增益人类福祉的同时，无人机智能化及其运行系统数智化所引发的人类安全法益诉求愈发显著。传统的无人机“机—运”二维分类监管模式难以发挥理想的作用。顺应人工智能科技革命的规律和要求，应抛弃传统的机械体思维，不再将无人机视为单纯的受制于人的机械产品，增加“智”维，构建“机—运—智”三维分类监管模式，并及时运用法治方式实现保障，从宏观到微观、从理念到制度进行改革，在产业发展与安全保障之间实现平衡，完成面向低空智联的无人机分类监管及其法律规制的变革。

（责任编辑  吴 楠）