无人机：从数据视角解读当下智能飞行器的影响

2023-07-05 理论教育版权反馈

【摘要】：无人机可以归入智能空中机器人系统，设计要根据任务需求进行。但是，没有摄像头，没有激光扫描设备，换句话说，无人机采集的全部数据只能用于无人机自身飞行控制，不会有任何数据传回。图3.14 无人机技术发展的三个阶段。同时采集回来的数据可以被传回使用，也可以提供给无人机平台进行飞行控制。

无人机可以归入智能空中机器人系统，设计要根据任务需求进行。但不同行业对于无人机系统的要求在结构设计、硬件系统组成、控制算法设计与功能设计、动力结构设计等方面各不相同。因此从无人机的视角去感触无人机本身是很有难度的，比如在航拍与精准农业中对无人机的使用需求在硬件系统、算法实现上完全不同。如何在不同行业中把握无人机本质的内涵和属性，这是对无人机形成有效理解的核心内容之一。

请和城堡一同脑洞大开，想象如下场景：在你眼前有一架小型无人机，外形炫酷，设计新颖，可实现快速飞行中的精准避障，续航时间超过24小时，口袋尺寸便于携带，定位与姿态控制完全支持在一枚硬币上进行垂直起降，除此之外还能完成各种智能飞行任务……但是，没有摄像头，没有激光扫描设备，换句话说，无人机采集的全部数据只能用于无人机自身飞行控制，不会有任何数据传回。

当然，上面的场景仅是假设，如果在市场上或者某个极客手里有一架这么棒的无人机，马上就会被各种商家用来搭载各种设备，想方设法传回各种数据，这又进一步论证了我们马上要揭示的观点：无人机的价值可以通过无人机本身体现（如作为执行器或运载平台），但它的主要价值（尤其对于当下火爆的消费级无人机产品而言）是通过数据体现的。

图3.14 无人机技术发展的三个阶段。无人机技术及发展在各个方面都具有很强的灵活性，读者无须强记某些内容，但可以结合这些内容形成自己的理解

无人机技术发展过程可以粗略地分为三个阶段。第一个阶段通过陀螺仪、加速度计、气压计、强磁计等硬件反馈无人机内环状态，从而实现对无人机本身姿态的有效控制。随着硬件（主要是传感器及控制芯片）技术的发展，硬件模块性能的提高，成本的降低等，无人机控制系统涵盖的硬件范围不断外扩，在加入GPS模块后无人机可以反馈回外环的位置和速度等状态信息，实现自动导航等飞行任务。在第三个阶段无人机通过红外，超声波等硬件结合原有硬件系统进行数据融合实现无人机与周围环境的相对状态信息反馈与控制。现阶段或正在发展的阶段（局限在消费产品领域，很多硬件已经在实验室中存在很久了）是无人机通过更多传感器如双目摄像头，单目系统等反馈回更多类型的数据，使得无人机可以通过更多方式与周围的环境进行互动，为无人机编队，智能控制等提供数据支持。（请思考问题：上一节历史上的无人机都处在哪些阶段中？）

上面的视角将无人机技术全部集中在“无人机”这个对象上，“无人机技术不针对无人机还针对谁呢？”，但正如前面举出的例子，大多数的任务需求却不止是为了控制好无人机，而是要实现应用行业的真正“价值”。（请思考问题：在你的职业领域中，核心价值是什么？）

无人机应用在航拍或者军事侦察领域中，是通过其携带的对应硬件如摄像头，照相机等传回的各种数据来实现任务价值的。这样的例子非常多，如测绘领域，消防安保等等，从这些行业需求的实现过程中可以看出，任务的核心不是针对无人机本身，而是通过无人机的平台作用，搭载着各种任务需求的硬件获取数据。试想一下，我们可以采用相同的无人机设计，却可以选择搭载相机或者烟雾探测器来用于航拍与消防两个完全不同的应用领域。因此有观点将无人机看作硬件传感器平台，通过搭载不同的硬件来实现任务需求。

这样的观点把我们带进了无人机系统的视角，无人机作为平台与所搭载的硬件构成了一个系统，无人机提供各个硬件进行数据采集的环境，并通过自动飞行功能保证高效、高质量、低成本的实现相应的数据采集。同时采集回来的数据可以被传回使用，也可以提供给无人机平台进行飞行控制。

然而这样的系统构建依然是以无人机为核心进行的，可是真正起决定作用的是行业任务的需求，无论是在航拍还是消防数据探测还是安保应用中，承载任务价值的都是采集到的数据，即便是在无人机当作执行器的任务如植保农药喷洒，数据也是无人机能够智能完成任务的决定性因素。

从数据的角度构建整个无人机系统会给无人机设计带来什么样的颠覆呢？这样的视角将无人机系统提升到了数据系统的高度，在更高的层面上考量系统架构、系统组成、算法设计等各个部分。

图3.15 数据系统各部分对应硬件、技术举例

当我们把无人机纳入到数据系统的范围内，可以发现无人机只在前端出现，通过无人机平台实现数据的采集，这意味着整个系统的范围从数据采集一个方面延伸到数据传递、数据处理、新数据的生成与分析等多个方面。这样的系统架构使得整个系统的设计重点更加明确。

如此一来会不会造成对无人机本身的忽视呢？这个问题可以从两个方面回答：一方面通过数据系统，无人机的价值得到了更好的体现。无人机通过数据这个核心内容可以介入到成百上千的行业中，如精准农业、地理测绘、建筑行业、医疗卫生、消防安保等。未必在每个行业中都需要一个智能执行器，但任何行业都需要大量、高效的数据采集，而无人机让这一切变为可能，从而实现了无人机价值的飞跃。另一方面这样的系统架构能够实现设计过程中无人机技术与行业技术的解耦，将无人机技术从行业技术中剥离开。这样的结果一来在本质上实现了无人机技术的再次专业分工，让不同的技术团队更有效率地专注在独立研发领域中。同时，这样的剥离有助于创业公司形成对无人机行业的深刻理解，从而更好地实现企业定位，挖掘创新资源。很多无人机创业公司一上来就要做整机研发，看上去好像很光鲜靓丽，但实质上却增加了风险，降低了有效收益是很不明智的。对无人机行业技术的“解耦”，可以让创业者挖掘出更多的商业模式，技术创新机遇。解释行业现象

如果将无人机看作整个系统的核心，就很难解释行业中出现的一些有趣现象。Intel和腾讯这类几年前毫无兴趣生产自己无人机产品的企业，却分别推出了与自己相关的无人机产品：“Typhoon H”与“影”。

如果说小米这样多硬件领域布局企业进入无人机市场大家已经见怪不怪，对于腾讯而言（腾讯对于硬件的涉足实在屈指可数），与无人机厂商合作发布自己的产品有什么用意呢？另外一些互联网巨头，虽然还没有推出自己的无人机产品，却已经与无人机行业产生过不少互动，比如Facebook、谷歌等。还有很多其他领域中的巨头如亚马逊、京东等也早已布局无人机行业。

如果将无人机系统仅仅围绕着无人机本身这样一个空中智能机器人来建立，就很难解释上述行业现象。换一个角度，从数据系统的视角来看，一切就会显得非常清晰。Intel可以通过无人机构建一个以Real Sense Tec或其他技术为核心的一体化系统。腾讯与Facebook通过无人机可以从更多场合获取图片数据、影像数据，并快速转化为社交数据。这样重新理解行业行为对于企业和创业者的行业预判有着非常大的助益。

带来更多机会

图3.16 无人机的部件、配件非常多，每一个环节都存在风险、成本与机遇

将无人机作为核心来看待无人机行业，对于企业或创业者而言，重心会更多地集中在生产出好的无人机产品上。然而无人机产业链很长，一款无人机产品涉及到的硬件非常多，一个被消费者接受的无人机产品对于整机质量，性能稳定等有着很高的要求（这也是众多无人机众筹项目频频拖延或失败的重要原因）。而在当下的市场环境中如果想推出一款明星产品，集聚技术的广度与深度并兼具稳定性等是非常困难的。这都会转化为高成本——时间成本，经济成本，信誉成本，管理成本，人力成本……其中任何一项单独拿出来都可以拖垮一个初创企业，本来具备的某一突出技术优势却被各种成本拉低，即使是实力强大的企业或团队也只能面对被淘汰的残酷现实。

以数据为核心构建的系统，其应用范围比无人机要大出很多，给眼光独到的创业者带来几乎无限的行业实现可能。因此创业者有必要形成对无人机行业的正确理解，寻找适合自己的行业位置，判断有价值的技术方向并全力投入，这样既降低了成本，提高了效率，又增加了合作机遇，降低了竞争风险，无人机行业不止需要一个类型的企业。

创造更多价值

图3.17 高度与美景相辅相成，缺一不可（图片来源：pixabay）

古人云“登高望远”，登高固然有益，但“望远”带给了“登高”更多意境，如果没有值得远望的壮丽美景，登高也就只是纯粹的身体锻炼了。在无人机领域中，正是数据让整个无人机系统有了切实的落脚点，如航拍应用中大家当然关注无人机本身具备什么功能，但核心是该无人机产品能否提供高质量的图像、影像数据。换一句话来说，数据质量是判断很多无人机系统价值的重要指标。

以数据为核心不是淡化无人机本身的作用与意义，相反会释放出更多无人机行业的创造性与生存机会。正是“落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色”的美景让世人记住了滕王阁。通过数据的视角来理解无人机产品、技术、行业，会让我们的无人机飞向真正的远方。

无人机：从数据视角解读当下智能飞行器的影响

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