在政策与技术双轮驱动下，低空经济正迅速崛起为引领经济高质量发展的新质生产力。低空飞行安全与气象条件关系极为密切，然而，受复杂下垫面与多尺度天气系统影响，G/W类非管制空域风切变、湍流等航危天气频发。传统气象观测手段在面对此类天气，尤其是有云或降水条件下的弱湍流信号时，存在精准捕捉困难、提前预警能力不足的显著局限。为此，本文系统梳理了国内面向低空飞行的高精度航危天气智能感知与预警关键技术研究进展。在智能感知方面，重点阐述了面向低空航空器安全飞行的组网协同观测技术，涵盖低空湍流特征参数高精度反演和边界层动力结构高分辨率探测等核心技术，旨在提升对航危天气的实时精准感知能力。在预警方面，聚焦于人工智能赋能的低空航危天气短临预警，探讨了适配低空航危天气特征的深度学习模型架构，分析了如何利用优化后的深度学习模型解决航危天气的识别与预警难题，从而为低空飞行安全管控与低空经济规模化发展提供关键技术支撑。