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          如何讓無人機產(chǎn)品更智能些

          發(fā)布日期:2016-08-24??來源:科技控我要投稿我要評論
           

          (原標題:與NVIDIA聯(lián)手 這家無人機廠商想讓產(chǎn)品更智能)

          如今無人機市場呈現(xiàn)的“千帆競走”局面,多少讓人聯(lián)想到幾年前的那一撥航模愛好者,航模玩家代表著炫酷一族對于飛行器的想象,不過一直是個小眾市場。

          如何讓無人機產(chǎn)品更智能些

          在智能硬件浪潮開始退潮的時候,無人機反而逐漸流行起來。供應鏈的完善、技術(shù)的不斷成熟、工業(yè)級應用的廣闊想象空間、消費級市場的崛起,讓這個領(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月初推出了無人機產(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。

          事實上,Brisky做產(chǎn)品是從工業(yè)級市場起步的,消防、警用、巡檢等都是工業(yè)級無人機非常典型的應用場景。以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的無人機自動作業(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),從地面站對智能無人機一鍵下達指令,即可裝載噴灑裝置,自主完成噴灑作業(yè),完成后自動飛回到起飛點;而在噴灑的同時,可通過地面站的顯示界面,工作人員可以實時觀察噴灑作業(yè)的進展情況。

          博瑞空間聯(lián)合創(chuàng)始人周斌告訴記者,想要在工業(yè)級市場上完成類似的工作,技術(shù)上得經(jīng)過嚴格的考量。Brisky在2001年就開始了無人機的核心技術(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,復雜的算法也能夠得到解決。而成熟的供應鏈與模塊化的設計,讓無人機能夠適應快速的市場供需與變化。

          這次推出的碳纖維一體化成型的Brisky BO型無人機,最高時速能夠超過108公里/小時。對工業(yè)級生產(chǎn)中,可能面對的極端環(huán)境,它也有著比較好的應對措施。

          比如野外的作業(yè)地區(qū),超過三分之二以上的時間,它的空中風力是超過五級的,而Brisky的抗風能力的標準是瞬時7-8級風;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)航問題,加裝增生模塊后,可以到100分鐘的飛行時間……

          而在不同的工業(yè)產(chǎn)品、不同的場景需求中,相機的類型是不一樣的。比如雙目型的,它是用來進行三維的重建;紅外線型的,它是專門偵測比如說火源、夜間的目標、生命體征;再比如遠焦距的變焦相機,在Brisky機體里面,標配就是三個相機的傳感器。

          如何讓無人機產(chǎn)品更智能些

          合作伙伴NVIDIA也出現(xiàn)在Brisky產(chǎn)品發(fā)布會上。內(nèi)置NVIDIA芯片,就是為了給產(chǎn)品裝上“大腦”,“無人機不應該只是一款遙控的玩具,而是應該有自主工作能力的人工智能。”周斌說。他還給鈦媒體記者描繪了一個場景:比如有一個開著的門窗,通過人為的設定,無人機可以自己找到這樣門窗,飛進去識別并找到設定的物品,再進行后續(xù)的操作,而整個過程都是無人機自主完成。 在這樣的一個過程中,除了躲避障礙時需要的計算,自主探測、識別與操作這樣的行為也需要引入了NVIDIA的處理平臺——Jetson X。

          NVIDIA中國高級銷售總監(jiān)Stephen Chen在談到人工智能時,提到了三個實現(xiàn)的要素:第一個是超強的計算能力;第二個是算法的提升,現(xiàn)在最流行的叫深度學習,Deep Learning;第三個是深度學習的基礎(chǔ)——大數(shù)據(jù),有了足夠的積累。

          “強大的計算能力,這是我們的核心點。”Stephen Chen在談到讓Brisky變得Smart時說, “一個是我們會提供一個很強的GPU計算平臺給Brisky做training;一個在無人機這一端,我們提供像TX1這樣,具有一個T浮點計算能力的這么一個平臺,然后讓它去把這個神經(jīng)網(wǎng)絡能夠灌輸?shù)竭@個平臺上面去,讓這個平臺具有智能化。”

          Stephen Chen認為現(xiàn)在基于視覺的解決方案,已經(jīng)做得很好了,需要發(fā)展的是基于深度學習的視覺解決方案。 比如識別一輛汽車,同時提取十多個車輛的特征,就可以認定它是某一確定車輛。此外,與數(shù)據(jù)庫連通,也可以識別出這個車在過去是否有違章,或是判斷是否需要警力對車輛進行堵截。所以在進入行業(yè)以后,無人機的應用會越來越廣,不僅僅只是航拍這么簡單。

          而周斌也認為,在有了NVIDIA的支持下,Brisky可以有更多好玩的設想。除了現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)的主動跟隨、目標跟隨,還可以做體感交互、語音交互,通過特定的動作與語言實現(xiàn)對無人機的指令。

          正如周斌所說的,這是一個“一窩蜂”的市場。無人機領(lǐng)域在門檻降低的同時,我們看到越來越多的入局者,越來越到尺寸相同、指標一致、外貌雷同的無人機產(chǎn)品出現(xiàn),技術(shù)、資源與資本也都糾纏在一起,一時間魚目混珠。

          無人機能否支撐起創(chuàng)業(yè)者與資本構(gòu)想的大藍圖,還需要市場和時間給出答案。

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