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无人机的出路在哪儿?人工智能是颠覆无人机技术的关键

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消费级无人机的蛋糕机会指在问题分了。因长期扎堆于航拍领域,指在问题落地场景,2015年短暂成为热点后,无人机调快就被资本抛下。自2016年起无论融资额还是次数都刚开始断崖式下降。

无人机的出路究竟在哪儿?中国工程院院士樊邦奎给出了方向,“AI人工智能是颠覆无人机技术的关键。未来,人工智能技术将成为无人机下一步发展的颠覆性技术之首,里能从单机智能飞行、多机智能协同、任务自主智能这俩 个多多方面实现突破。”

主打人工智能概念,实在让不少公司重获资本的青睐。2017年,指在美国波士顿深度1学习企业Neurala获得1100万美元A轮融资,主打无人机AI,这让让我们 看多了AI无人机的希望。业内人士表示,AI能让无人机更好地实现应用,这就像电脑系统升级。但更大的难题图片是里能满足长航程、稳定性、可靠性等市场需求,还有众多难题图片亟待补救。

规模可观

随着人工智能技术的逐步完善,智能硬件已刚开始向小型化、低成本、低功耗的方向迈进,硬件成本的不断走低,为无人机制造业创造了良好的发展环境,是不利于无人机产业规模的持续稳定增长的关键。

在无人机生态系统中,上游是设计制造企业,主要包括技术基础、整机制造、应用系统等企业;中游为应用运营企业,主要包括国民经济建设的各方面,有安防监视、电力巡检、农业植保、航拍摄影等;下游为无人机维护、数据补救、气象保障等企业。申万宏源研究报告显示,到2020年,航拍无人机产业预计可达173亿元,植保无人机产业将达100亿元,电力巡检无人机会达到48亿元,安防无人机产业约25亿元。此外,送货用无飞机也在发展,京东、顺丰也有研发载重大、运送范围广、可靠性强的无人机,希望靠其补救“最后个油”成本指在问题的难题图片。

据IDC预计,2020年全球无人机市场总体规模将达到259亿美元,年复合增长率为42%。艾肯拓科技负责人表示,未来无人机实在假使 无人飞机智能终端,往上是向替代其他同学机发展,往下是向替代人力发展。这原因分析着无人机正在从消费级转向工业级,这是2个多对性能和智能化也有求更高的领域。当事人面,AI公司苦于没人 落地方向,刚开始把目光投向了无人机行业。二者一拍即合。

据统计,2015年中国上下游的无人机产业链加起来超过了100家公司,其中100家在做整机制造。那此公司除了能在外形和营销上多下功夫,在续航、飞控稳定性、应用场景拓展等核心领域上并没人 突破。这直接原因分析了惨烈的价格战,其结局已可想而知。

此外,行业的融资也刚开始锐减,2016年无人机行业融资额降到了8.4亿元人民币,融资数仅14次。但在2015年,中国还是全球无人机的高地。当时全球无人机6.3亿美元的融资中,中国指在了三分之一,融资数也达20多次。

不过,现实难题图片也接踵而至。与消费级不同,工业无人机不仅里能了性能更稳定、续航能力更强,因此 里能了更聪明的大脑。以电力巡检为例,里能了无人机有效避开塔线,而安防则需无人机具备精确的识别及追踪能力,并对收集到的数据进行补救。

这就对无人机的机器视觉等人工智能技术提出了更高的要求,这也才有了人工智能与无人机的亲密接触。

尴尬不断

无人机制造企业大疆就早已将目光锁定人工智能技术。相比于无人机,大疆似乎更喜欢给当事人贴上“人工智能”的标签。早在2015年,有消息称,大疆DJI指在美国硅谷的研发中心机会聘请了前一天在特斯拉负责自动驾驶技术的戴伦?里卡多和ipone4 6手机手机公司资深工程师(主要负责天线设计)罗布?施拉博。

进入大疆前一天,戴伦?里卡多曾先后担任特斯拉自动驾驶团队负责人、宝马自动驾驶技术研发团队负责人,也曾开发出首个获得美国联邦航空局认证的用于飞行器的惯性导航系统。里能说,里卡多是2个多在自动驾驶和航空领域也有着充足经验的人才。

实在,无人机、自动驾驶在硬件和原理上是基本相通的:看一下最近几年无人机新品的发布,避障、跟拍、空中作画等也有大疆着重宣传的亮点。在实现上,除了计算机视觉等相关算法之外,雷达、摄像头等传感器部件也是必不可少的配件。

企业实在已认识到人工智能的重要意义,但涉及无人机落地却尴尬不断。就以电力巡检为例,一般也有国家电网等企业通过招标采购的法律辦法 寻找合作 伙伴,而在前一天的过程中,新人往往不具备优势。因此 从技术深度1分析,人工智能的特性是深度1学习,是里能模拟人类思维进行工作。有业内人士表示,按照前一天的特性分析,里能了在比较僵化 的场景之下,比如围棋和自动驾驶等领域才有施展空间。而在电力巡检和农药喷洒等领域,机会无人机所需执行的往往是从一点到达另一点的简单任务,对于高级别的算法要求并不强烈。同样指在感不强的领域,还有农业植保领域,这也是目前最大的行业级市场。相较电力,农植对避障、识别的要求更低,技术上容易实现。

在前述工业场景之下,人工智能的确里能通过图像识别令机器变得更加敏锐,但这并无法补救删剪难题图片,机会无人机的稳定性、续航能力和可靠性的难题图片仍然禁锢着行业的发展。

现实挑战

人工智能技术的应用也相应的增加了无人机的制造成本,这是众多希望将AI技术运用于无人机生产的企业里能了面对的。2016年,全世界的无人机销量机会突破100万架。据有关机构预测,2020年全球的无人机销量将达到约5100万架,因此 呈现逐年上涨的趋势。即便没人 ,与智能手机的出货量相比依然体量不大。

据知情人介绍,要组建一支删剪的人工智能团队,从底层设计到各个系统的构建,大概要40人的技术研发团队。这对于一般的无人机企业而言,养活前一天一支队伍几乎不机会实现。对大累积无人机公司,既然无法自行开发AI技术,就里能了与第三方AI企业合作 ,但即便没人 ,成本依然不小。

除了运用的AI成本高昂,无人机企业面临的更重要难题图片是需求难题图片。有业内人士认为,实在在一点工业领域每年还有固定的需求,在其中的一点行业,机会对使用无人机的认知并不一致,上加仍然没人 现成的案例可资借鉴,对于应用AI技术则更不机会。仅以边境巡检为例,过去的法律辦法 是依靠开车或其他同学机巡检,面对数个油的无人地区,速率单位单位 低,经济性差。但依靠无人机则里能使得难题图片得到补救,假使 生产出可靠性足够高、续航足够长的无人机,边境巡检对无人机而言假使 刚需。

但无人机产业发展依然面临着诸多发展障碍。诸如技术开发还不性性心智心智心智旺盛期。目前的无人机产品故障率高,无法保证稳定性、良品率和适应性,无人机关键技术水平难突破,其研发能力还需加强。同時 ,产业市场尚未完善。市场接受程度低、受众规模小,好难全面推广普及。最后是监管政策指在问题健全。那此难题图片也有制约无人机落地,开拓市场需求的瓶颈。

与此同時 ,企业信息化水平和意愿也在影响着AI技术在无人机领域的应用。按照某无人机企业预测,无人机假使 工业自动化的数据终端,工业无人机里能几瓶应用,还有赖于企业信息化流程的改造程度和意愿。

“没人 删剪企业IT体系和数据补救流程,好难提高速率单位单位 。”有企业负责人表示。这也成了大多数工业场景还用里能了AI无人机的根本原因分析。而一点工业场景,诸如电力巡检等场景又实在AI发挥不出作用。AI无人机正是陷入了前一天尴尬的境地。

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