随着信息技术的迅猛发展，低空经济正成为全球科技创新的重要方向之一。无人机、无人飞行器、城市空中交通等新兴应用在物流、巡检、应急救援等领域展现出巨大潜力。然而，这些系统对实时性、可靠性与智能化水平提出了极高要求，尤其是在复杂动态环境中实现自主决策，已成为制约其规模化发展的关键瓶颈。在此背景下，开源鸿蒙（OpenHarmony）作为我国自主可控的分布式操作系统，凭借其灵活的架构设计和强大的设备协同能力，为低空边缘智能系统的构建提供了坚实基础。结合人工智能（AI）技术，特别是在边缘侧部署轻量化模型与实时推理能力，有望实现低空场景下的高效自主决策。

首先，开源鸿蒙的核心优势在于其统一的分布式软总线机制和跨设备协同能力。在低空智能系统中，往往涉及多类型传感器（如雷达、摄像头、GPS）、飞控单元、地面站以及云端平台之间的高频交互。传统系统因协议不统一、数据孤岛严重，难以实现端到端的低延迟响应。而OpenHarmony通过统一的数据总线与任务调度框架，能够将飞行器本体、边缘计算节点与周边感知设备无缝连接，形成一个逻辑上的“超级终端”。这种架构极大提升了系统整体的信息融合效率，为后续的智能决策提供了高质量、低时延的数据输入。

其次，边缘智能是实现低空自主决策的关键支撑。由于低空环境具有高度动态性和不确定性，依赖云端进行全局决策存在通信延迟高、带宽受限等问题，难以满足毫秒级响应需求。因此，必须将AI推理能力下沉至边缘侧。开源鸿蒙支持轻量级AI框架的集成，例如MindSpore Lite、TensorFlow Lite等，可在资源受限的嵌入式设备上运行优化后的神经网络模型。例如，在无人机避障任务中，可通过YOLO或EfficientDet等轻量目标检测模型实现实时障碍物识别，并结合SLAM算法完成环境建模。这些模型在OpenHarmony的统一运行时环境中可被多个子系统调用，实现感知—决策—控制闭环的高效协同。

更为重要的是，AI驱动的自主决策能力需要与操作系统深度耦合。开源鸿蒙提供的微内核架构和模块化设计，使其具备良好的可扩展性与安全性，适合承载复杂的决策逻辑。例如，在编队飞行或多机协同任务中，可基于强化学习算法训练出适应不同场景的策略模型，并通过OpenHarmony的任务调度引擎动态分配算力资源，确保关键决策任务优先执行。同时，系统支持容器化部署与服务隔离，保障AI模型运行不影响飞控等核心功能的安全稳定。

此外，开源鸿蒙的生态开放性也为低空智能系统的持续演进提供了便利。开发者可基于统一API接口开发各类AI应用插件，并通过分布式能力实现跨平台复用。例如，某地部署的巡检无人机所积累的异常识别模型，可通过OTA方式快速推送到其他区域的同类设备中，形成知识共享与协同进化机制。这种“边训练、边推理、边更新”的模式，显著提升了系统的自适应能力。

当然，挑战依然存在。一方面，当前边缘设备的算力仍有限，难以支撑大参数量模型的实时推理；另一方面，AI决策的可解释性与安全性尚未完全满足航空级认证标准。未来需进一步优化模型压缩、量化与蒸馏技术，并结合形式化验证方法提升系统可信度。同时，应推动OpenHarmony与ROS 2、PX4等开源飞控系统的深度融合，构建完整的低空智能软件栈。

综上所述，开源鸿蒙为低空边缘智能系统提供了可靠的底层支撑，其分布式架构与设备协同能力有效解决了信息孤岛问题；而AI技术的引入则赋予系统环境感知与自主决策的“大脑”。二者的深度融合，不仅提升了低空智能体的反应速度与适应能力，也为构建安全、高效、可扩展的低空经济基础设施开辟了新路径。未来，随着硬件性能提升与算法持续优化，基于开源鸿蒙的低空智能系统将在智慧城市、数字孪生、应急响应等场景中发挥更大价值，推动我国低空经济迈向智能化新阶段。