（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)。
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(lèi)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(lèi)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(zhuān)門(mén)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。
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(mén)窗，通過(guò)人為的設(shè)定，無(wú)人機(jī)可以自己找到這樣門(mén)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(xiāo)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(chē)，同時(shí)提取十多個(gè)車(chē)輛的特征，就可以認(rèn)定它是某一確定車(chē)輛。此外，與數(shù)據(jù)庫(kù)連通，也可以識(shí)別出這個(gè)車(chē)在過(guò)去是否有違章，或是判斷是否需要警力對(duì)車(chē)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(mén)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(yú)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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