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如何讓無(wú)人機(jī)產(chǎn)品更智能些

發(fā)布日期:2016-08-24??來(lái)源:科技控我要投稿我要評(píng)論
 

(原標(biāo)題:與NVIDIA聯(lián)手 這家無(wú)人機(jī)廠商想讓產(chǎn)品更智能)

如今無(wú)人機(jī)市場(chǎng)呈現(xiàn)的“千帆競(jìng)走”局面,多少讓人聯(lián)想到幾年前的那一撥航模愛(ài)好者,航模玩家代表著炫酷一族對(duì)于飛行器的想象,不過(guò)一直是個(gè)小眾市場(chǎng)。

如何讓無(wú)人機(jī)產(chǎn)品更智能些

在智能硬件浪潮開(kāi)始退潮的時(shí)候,無(wú)人機(jī)反而逐漸流行起來(lái)。供應(yīng)鏈的完善、技術(shù)的不斷成熟、工業(yè)級(jí)應(yīng)用的廣闊想象空間、消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)的崛起,讓這個(gè)領(lǐng)域中充溢了資本的一擲千金與創(chuàng)業(yè)者的荷爾蒙。

有一家公司在8月初推出了無(wú)人機(jī)產(chǎn)品,這家叫做Brisky(博瑞空間)的公司選擇與NVIDIA聯(lián)手,還給產(chǎn)品取了更酷炫定位:“可看、可思、可自控”的人工智能飛行器。

事實(shí)上,Brisky做產(chǎn)品是從工業(yè)級(jí)市場(chǎng)起步的,消防、警用、巡檢等都是工業(yè)級(jí)無(wú)人機(jī)非常典型的應(yīng)用場(chǎng)景。以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的無(wú)人機(jī)自動(dòng)作業(yè)為例:在噴灑作業(yè)前,先采集農(nóng)田GPS信息,規(guī)劃噴灑次數(shù)、航線,輸入到地面站控制系統(tǒng),從地面站對(duì)智能無(wú)人機(jī)一鍵下達(dá)指令,即可裝載噴灑裝置,自主完成噴灑作業(yè),完成后自動(dòng)飛回到起飛點(diǎn);而在噴灑的同時(shí),可通過(guò)地面站的顯示界面,工作人員可以實(shí)時(shí)觀察噴灑作業(yè)的進(jìn)展情況。

博瑞空間聯(lián)合創(chuàng)始人周斌告訴記者,想要在工業(yè)級(jí)市場(chǎng)上完成類似的工作,技術(shù)上得經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的考量。Brisky在2001年就開(kāi)始了無(wú)人機(jī)的核心技術(shù)——飛控算法的研究。在十幾年的發(fā)展后,傳感器的獲取成本變低,復(fù)雜的算法也能夠得到解決。而成熟的供應(yīng)鏈與模塊化的設(shè)計(jì),讓無(wú)人機(jī)能夠適應(yīng)快速的市場(chǎng)供需與變化。

這次推出的碳纖維一體化成型的Brisky BO型無(wú)人機(jī),最高時(shí)速能夠超過(guò)108公里/小時(shí)。對(duì)工業(yè)級(jí)生產(chǎn)中,可能面對(duì)的極端環(huán)境,它也有著比較好的應(yīng)對(duì)措施。

比如野外的作業(yè)地區(qū),超過(guò)三分之二以上的時(shí)間,它的空中風(fēng)力是超過(guò)五級(jí)的,而B(niǎo)risky的抗風(fēng)能力的標(biāo)準(zhǔn)是瞬時(shí)7-8級(jí)風(fēng);比如防雨能力,Brisky可以做到在小雨中正常作業(yè),中雨正常飛行;比如高低溫,零下15度到50多度,都是它的工作范圍;比如續(xù)航問(wèn)題,加裝增生模塊后,可以到100分鐘的飛行時(shí)間……

而在不同的工業(yè)產(chǎn)品、不同的場(chǎng)景需求中,相機(jī)的類型是不一樣的。比如雙目型的,它是用來(lái)進(jìn)行三維的重建;紅外線型的,它是專門偵測(cè)比如說(shuō)火源、夜間的目標(biāo)、生命體征;再比如遠(yuǎn)焦距的變焦相機(jī),在Brisky機(jī)體里面,標(biāo)配就是三個(gè)相機(jī)的傳感器。

如何讓無(wú)人機(jī)產(chǎn)品更智能些

合作伙伴NVIDIA也出現(xiàn)在Brisky產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上。內(nèi)置NVIDIA芯片,就是為了給產(chǎn)品裝上“大腦”,“無(wú)人機(jī)不應(yīng)該只是一款遙控的玩具,而是應(yīng)該有自主工作能力的人工智能。”周斌說(shuō)。他還給鈦媒體記者描繪了一個(gè)場(chǎng)景:比如有一個(gè)開(kāi)著的門窗,通過(guò)人為的設(shè)定,無(wú)人機(jī)可以自己找到這樣門窗,飛進(jìn)去識(shí)別并找到設(shè)定的物品,再進(jìn)行后續(xù)的操作,而整個(gè)過(guò)程都是無(wú)人機(jī)自主完成。 在這樣的一個(gè)過(guò)程中,除了躲避障礙時(shí)需要的計(jì)算,自主探測(cè)、識(shí)別與操作這樣的行為也需要引入了NVIDIA的處理平臺(tái)——Jetson X。

NVIDIA中國(guó)高級(jí)銷售總監(jiān)Stephen Chen在談到人工智能時(shí),提到了三個(gè)實(shí)現(xiàn)的要素:第一個(gè)是超強(qiáng)的計(jì)算能力;第二個(gè)是算法的提升,現(xiàn)在最流行的叫深度學(xué)習(xí),Deep Learning;第三個(gè)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)——大數(shù)據(jù),有了足夠的積累。

“強(qiáng)大的計(jì)算能力,這是我們的核心點(diǎn)。”Stephen Chen在談到讓Brisky變得Smart時(shí)說(shuō), “一個(gè)是我們會(huì)提供一個(gè)很強(qiáng)的GPU計(jì)算平臺(tái)給Brisky做training;一個(gè)在無(wú)人機(jī)這一端,我們提供像TX1這樣,具有一個(gè)T浮點(diǎn)計(jì)算能力的這么一個(gè)平臺(tái),然后讓它去把這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠灌輸?shù)竭@個(gè)平臺(tái)上面去,讓這個(gè)平臺(tái)具有智能化。”

Stephen Chen認(rèn)為現(xiàn)在基于視覺(jué)的解決方案,已經(jīng)做得很好了,需要發(fā)展的是基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)解決方案。 比如識(shí)別一輛汽車,同時(shí)提取十多個(gè)車輛的特征,就可以認(rèn)定它是某一確定車輛。此外,與數(shù)據(jù)庫(kù)連通,也可以識(shí)別出這個(gè)車在過(guò)去是否有違章,或是判斷是否需要警力對(duì)車輛進(jìn)行堵截。所以在進(jìn)入行業(yè)以后,無(wú)人機(jī)的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣,不僅僅只是航拍這么簡(jiǎn)單。

而周斌也認(rèn)為,在有了NVIDIA的支持下,Brisky可以有更多好玩的設(shè)想。除了現(xiàn)在已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的主動(dòng)跟隨、目標(biāo)跟隨,還可以做體感交互、語(yǔ)音交互,通過(guò)特定的動(dòng)作與語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的指令。

正如周斌所說(shuō)的,這是一個(gè)“一窩蜂”的市場(chǎng)。無(wú)人機(jī)領(lǐng)域在門檻降低的同時(shí),我們看到越來(lái)越多的入局者,越來(lái)越到尺寸相同、指標(biāo)一致、外貌雷同的無(wú)人機(jī)產(chǎn)品出現(xiàn),技術(shù)、資源與資本也都糾纏在一起,一時(shí)間魚目混珠。

無(wú)人機(jī)能否支撐起創(chuàng)業(yè)者與資本構(gòu)想的大藍(lán)圖,還需要市場(chǎng)和時(shí)間給出答案。

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