2026年春季产业创新项目
云眸低空——AI驱动的低空飞行云高智能预警
产业创新类项目
理学
大气科学类
二年期
C、学生承担社会、企业委托项目选题
张静唯
指导教师
本项目面向低空经济发展对精细化气象服务的迫切需求，针对区域低空飞行（含无人机物流、通用航空、城市空中交通）中云高、云量预报不准的现实痛点，融合多源数据（地面气象观测、FY?4B卫星、NCEP GFS预报场及ERA5再分析资料），构建基于XGBoost的云高云量智能预报模型。项目成果可直接输出特定城市未来0?24小时、逐小时、站点级的云高数值（MAE≤400米）和云量分类（准确率≥70%），并提供置信区间辅助飞行决策。模型已完成核心算法验证，具备Windows/Linux + Docker业务化部署能力。项目立足济南、面向低空经济产业链，预期成果可服务于通航机场、无人机运营企业及气象服务部门，具有明确的应用场景和商业化推广前景。拟在此基础上申报省级/国家级大创（产业创新类）。目前已与省内低空经济领域企业（兆驰科技）达成初步合作意向，为项目提供产业需求支撑。
招募成员要求
技术实现（4名）：熟悉Python，了解pandas、numpy、XGBoost等常用库以及大气科学相关背景；对数据预处理、特征工程、模型训练有基础；能协助完成代码封装、文档整理及Docker部署者优先。
产业/商业分析（1名）：对低空经济、行业气象服务、商业模式有一定兴趣或敏感度；能够参与调研市场需求、撰写商业计划书、制作竞赛PPT；有美工、文案或路演经验者优先。
团队协作：主动性强，能定期参与讨论，有责任心和竞赛热情。
加分项：有气象/遥感基础知识、大创或竞赛获奖经历、了解低空法规或无人机运营场景。
预计招募5人，鼓励跨专业组队。欢迎对“AI+低空经济”感兴趣、希望做出实际产业成果的同学加入。