具身智能让低空机器人拥有环境感知、自主决策、动态避障能力，算法迭代速度远快于传统嵌入式控制软件。传统代码可以通过配置基线、需求追溯完整管控，但 AI 模型资产特殊：训练数据集、模型权重、超参数、推理配置都属于核心工作产品。很多研发团队只管理代码，模型文件零散存储、版本随意替换，说不清每版模型对应的训练数据、验证结果，变更不做影响分析，一旦出现飞行风险，无法溯源是代码改动还是模型更新导致。在后续适航审查、过程能力评估中，AI 资产管控缺失是典型短板。

AI 模型管控不能直接照搬纯软件流程，但可以在 ASPICE 的框架下扩展适配，把模型纳入统一的配置与变更体系。

需求阶段，单独定义 AI 能力需求、性能指标、安全边界，明确模型需要满足的误检率、响应时延、故障降级策略，和普通控制需求统一入库，建立追溯起点。

配置管理环节，将模型文件、数据集、标注规则、超参数配置全部纳入基线管理，每一次模型迭代生成独立版本，记录版本变更内容、训练输入，和上游 AI 需求、下游仿真与实机测试结果绑定追溯，实现 “需求 - 数据集 - 模型 - 测试报告” 的链路打通。

变更环节，模型更新同样走 SUP.10 变更流程，评估模型改动对飞行控制、安全策略的影响；高风险模型更新，必须完成仿真、硬件在环、真机分级验证，验证记录归档后才能发布。

验证层面，除常规功能测试，增加模型鲁棒性测试、边界场景测试、对抗样本测试，验证异常场景下模型输出不会触发危险动作；所有测试结果和模型版本一一绑定，缺陷进入问题闭环。

这套扩展后的管控逻辑，和车载 ASPICE 体系同源，便于团队复用已经成熟的过程能力，补齐具身智能机载算法的合规短板，支撑低空机器人从样机走向商用适航。