消費(fèi)級(jí)無人機(jī)的蛋糕已經(jīng)不夠分了。因長期扎堆于航拍領(lǐng)域，缺乏落地場景，2015年短暫成為熱點(diǎn)后，無人機(jī)很快就被資本拋棄。自2016年起無論融資額還是次數(shù)都開始斷崖式下降。

無人機(jī)的出路究竟在哪兒？中國工程院院士樊邦奎給出了方向，“AI人工智能是顛覆無人機(jī)技術(shù)的關(guān)鍵。未來，人工智能技術(shù)將成為無人機(jī)下一步發(fā)展的顛覆性技術(shù)之首，可以從單機(jī)智能飛行、多機(jī)智能協(xié)同、任務(wù)自主智能這三個(gè)方面實(shí)現(xiàn)突破。”

主打人工智能概念，確實(shí)讓不少公司重獲資本的青睞。2017年，位于美國波士頓深度學(xué)習(xí)企業(yè)NEURALA獲得1400萬美元A輪融資，主打無人機(jī)AI，這讓人們看到了AI無人機(jī)的希望。業(yè)內(nèi)人士表示，AI能讓無人機(jī)更好地實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，這就像電腦系統(tǒng)升級(jí)。但更大的問題是能否滿足長航程、穩(wěn)定性、可靠性等市場需求，還有眾多問題亟待解決。

規(guī)?？捎^

隨著人工智能技術(shù)的逐步完善，智能硬件已開始向小型化、低成本、低功耗的方向邁進(jìn)，硬件成本的不斷走低，為無人機(jī)制造業(yè)創(chuàng)造了良好的發(fā)展環(huán)境，是促進(jìn)無人機(jī)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的持續(xù)穩(wěn)定增長的關(guān)鍵。

在無人機(jī)生態(tài)系統(tǒng)中，上游是設(shè)計(jì)制造企業(yè)，主要包括技術(shù)基礎(chǔ)、整機(jī)制造、應(yīng)用系統(tǒng)等企業(yè)；中游為應(yīng)用運(yùn)營企業(yè)，主要包括國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)的各方面，有安防監(jiān)視、電力巡檢、農(nóng)業(yè)植保、航拍攝影等；下游為無人機(jī)維護(hù)、數(shù)據(jù)處理、氣象保障等企業(yè)。申萬宏源研究報(bào)告顯示，到2020年，航拍無人機(jī)產(chǎn)業(yè)預(yù)計(jì)可達(dá)173億元，植保無人機(jī)產(chǎn)業(yè)將達(dá)500億元，電力巡檢無人機(jī)會(huì)達(dá)到48億元，安防無人機(jī)產(chǎn)業(yè)約25億元。此外，送貨用無飛機(jī)也在發(fā)展，京東、順豐都在研發(fā)載重大、運(yùn)送范圍廣、可靠性強(qiáng)的無人機(jī)，希望靠其解決“最后一公里”成本過高的難題。

據(jù)IDC預(yù)計(jì)，2020年全球無人機(jī)市場總體規(guī)模將達(dá)到259億美元，年復(fù)合增長率為42%。艾肯拓科技負(fù)責(zé)人表示，未來無人機(jī)其實(shí)就是無人飛機(jī)智能終端，往上是向替代有人機(jī)發(fā)展，往下是向替代人力發(fā)展。這意味著無人機(jī)正在從消費(fèi)級(jí)轉(zhuǎn)向工業(yè)級(jí)，這是一個(gè)對(duì)性能和智能化都要求更高的領(lǐng)域。另一方面，AI公司苦于沒有落地方向，開始把目光投向了無人機(jī)行業(yè)。二者一拍即合。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年中國上下游的無人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈加起來超過了1000家公司，其中400家在做整機(jī)制造。這些公司除了能在外形和營銷上多下功夫，在續(xù)航、飛控穩(wěn)定性、應(yīng)用場景拓展等核心領(lǐng)域上并沒有突破。這直接導(dǎo)致了慘烈的價(jià)格戰(zhàn)，其結(jié)局已可想而知。

此外，行業(yè)的融資也開始銳減，2016年無人機(jī)行業(yè)融資額降到了8.4億元人民幣，融資數(shù)僅14次。但在2015年，中國還是全球無人機(jī)的高地。當(dāng)時(shí)全球無人機(jī)6.3億美元的融資中，中國占據(jù)了三分之一，融資數(shù)也達(dá)20多次。

不過，現(xiàn)實(shí)問題也接踵而至。與消費(fèi)級(jí)不同，工業(yè)無人機(jī)不僅需要性能更穩(wěn)定、續(xù)航能力更強(qiáng)，而且需要更聰明的大腦。以電力巡檢為例，需要無人機(jī)有效避開塔線，而安防則需無人機(jī)具備精確的識(shí)別及追蹤能力，并對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

這就對(duì)無人機(jī)的機(jī)器視覺等人工智能技術(shù)提出了更高的要求，這也才有了人工智能與無人機(jī)的親密接觸。

尷尬不斷

無人機(jī)制造企業(yè)大疆就早已將目光鎖定人工智能技術(shù)。相比于無人機(jī)，大疆似乎更喜歡給自己貼上“人工智能”的標(biāo)簽。早在2015年，有消息稱，大疆 DJI 位于美國硅谷的研發(fā)中心已經(jīng)聘請(qǐng)了之前在特斯拉負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛技術(shù)的戴倫·里卡多和蘋果公司資深工程師(主要負(fù)責(zé)天線設(shè)計(jì))羅布·施拉博。

進(jìn)入大疆之前，戴倫·里卡多曾先后擔(dān)任特斯拉自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、寶馬自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，也曾開發(fā)出首個(gè)獲得美國聯(lián)邦航空局認(rèn)證的用于飛行器的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)?？梢哉f，里卡多是一個(gè)在自動(dòng)駕駛和航空領(lǐng)域都有著豐富經(jīng)驗(yàn)的人才。

其實(shí)，無人機(jī)、自動(dòng)駕駛在硬件和原理上是基本相通的：看一下最近幾年無人機(jī)新品的發(fā)布，避障、跟拍、空中作畫等都是大疆著重宣傳的亮點(diǎn)。在實(shí)現(xiàn)上，除了計(jì)算機(jī)視覺等相關(guān)算法之外，雷達(dá)、攝像頭等傳感器部件也是必不可少的配件。

企業(yè)雖然已認(rèn)識(shí)到人工智能的重要意義，但涉及無人機(jī)落地卻尷尬不斷。就以電力巡檢為例，一般都是國家電網(wǎng)等企業(yè)通過招標(biāo)采購的方式尋找合作伙伴，而在這樣的過程中，新人往往不具備優(yōu)勢(shì)。并且從技術(shù)角度分析，人工智能的特征是深度學(xué)習(xí)，是可以模擬人類思維進(jìn)行工作。有業(yè)內(nèi)人士表示，按照這樣的特征分析，只有在比較復(fù)雜的場景之下，比如圍棋和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域才有施展空間。而在電力巡檢和農(nóng)藥噴灑等領(lǐng)域，由于無人機(jī)所需執(zhí)行的往往是從一點(diǎn)到達(dá)另一點(diǎn)的簡單任務(wù)，對(duì)于高級(jí)別的算法要求并不強(qiáng)烈。同樣存在感不強(qiáng)的領(lǐng)域，還有農(nóng)業(yè)植保領(lǐng)域，這也是目前最大的行業(yè)級(jí)市場。相較電力，農(nóng)植對(duì)避障、識(shí)別的要求更低，技術(shù)上容易實(shí)現(xiàn)。

在前述工業(yè)場景之下，人工智能的確可以通過圖像識(shí)別令機(jī)器變得更加敏銳，但這并無法解決全部問題，因?yàn)闊o人機(jī)的穩(wěn)定性、續(xù)航能力和可靠性的問題仍然禁錮著行業(yè)的發(fā)展。

現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的應(yīng)用也相應(yīng)的增加了無人機(jī)的制造成本，這是眾多希望將AI技術(shù)運(yùn)用于無人機(jī)生產(chǎn)的企業(yè)必須面對(duì)的。2016年，全世界的無人機(jī)銷量已經(jīng)突破80萬架。據(jù)有關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，2020年全球的無人機(jī)銷量將達(dá)到約560萬架，并且呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢(shì)。即便如此，與智能手機(jī)的出貨量相比依然體量不大。

據(jù)知情人介紹，要組建一支完整的人工智能團(tuán)隊(duì)，從底層設(shè)計(jì)到各個(gè)系統(tǒng)的構(gòu)建，至少要40人的技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)。這對(duì)于一般的無人機(jī)企業(yè)而言，養(yǎng)活這樣一支隊(duì)伍幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。對(duì)大部分無人機(jī)公司，既然無法自行開發(fā)AI技術(shù)，就只能與第三方AI企業(yè)合作，但即便如此，成本依然不小。

除了運(yùn)用的AI成本高昂，無人機(jī)企業(yè)面臨的更重要問題是需求問題。有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，雖然在很多工業(yè)領(lǐng)域每年還有固定的需求，在其中的某些行業(yè)，由于對(duì)使用無人機(jī)的認(rèn)知并不一致，加上仍然沒有現(xiàn)成的案例可資借鑒，對(duì)于應(yīng)用AI技術(shù)則更不可能。僅以邊境巡檢為例，過去的方式是依靠開車或有人機(jī)巡檢，面對(duì)數(shù)百公里的無人地區(qū)，效率低，經(jīng)濟(jì)性差。但依靠無人機(jī)則可以使得問題得到解決，只要生產(chǎn)出可靠性足夠高、續(xù)航足夠長的無人機(jī)，邊境巡檢對(duì)無人機(jī)而言就是剛需。

但無人機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然面臨著諸多發(fā)展障礙。諸如技術(shù)開發(fā)還不成熟。目前的無人機(jī)產(chǎn)品故障率高，無法保證穩(wěn)定性、良品率和適應(yīng)性，無人機(jī)關(guān)鍵技術(shù)水平難突破，其研發(fā)能力還需加強(qiáng)。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)市場尚未完善。市場接受程度低、受眾規(guī)模小，很難全面推廣普及。最后是監(jiān)管政策不夠健全。這些問題都是制約無人機(jī)落地，開拓市場需求的瓶頸。

與此同時(shí)，企業(yè)信息化水平和意愿也在影響著AI技術(shù)在無人機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用。按照某無人機(jī)企業(yè)預(yù)測(cè)，無人機(jī)只是工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)終端，工業(yè)無人機(jī)能否大量應(yīng)用，還有賴于企業(yè)信息化流程的改造程度和意愿。

“沒有完整企業(yè)IT體系和數(shù)據(jù)處理流程，很難提高效率。”有企業(yè)負(fù)責(zé)人表示。這也成了大多數(shù)工業(yè)場景還用不到AI無人機(jī)的根本原因。而有些工業(yè)場景，諸如電力巡檢等場景又覺得AI發(fā)揮不出作用。AI無人機(jī)正是陷入了這樣尷尬的境地。