人工智能在商用无人机的市场展望

目前已有许多企业投入于开发人工智能平台,并持续推动自动化无人机之发展,估计自主性(Autonomy)将在未来数年内成为驱动无人机采用的主因。但目前仍有许多障碍,如训练模式之数据中的隐藏误差,以及数据结构微调的影响,这些可能使人工智能产生辨识误差,因此,在开发人工智能解决方案应更谨慎。

商业无人机中的自主飞行与自主运算,相当具有应用人工智能的潜能,能透过数据搜集与运算软件提高无人机的附加价值,不过仍需要主题内容专家(subject matter experts,SME)介入,以极大化实现技术潜能。在辨识物体方面,有许多更适合模拟真实世界的创新网络构架,最终人工智能将能被用于即时情境。不过,监管机构全面批准可远端操控的无人机,可能将落后技术发展数年。

Frost & Sullivan认为无人机将变得更具自主性且需要更多数据,为了协助自主性开发,平台将需要运用AI与电脑视觉(computer vision),此研究着重于开发人工智能解决方案,故下列将说明人工智能与电脑视觉的差异,并论述人工智能应用在无人机发展的趋势与挑战,以及相关应用案例。

一、人工智能与电脑视觉

人工智能是透过电脑系统运作完成人类的工作,亦可说是程序让机器利用人类智能运作,透过人工智能可展现人类智能的行为包含:学习、推理、规划、解决问题、辨识情绪、感知、操作工具,以及较低程度的社交技巧与创造。电脑视觉则是机器了解视觉数据与运算的能力,类似人类眼睛。

电脑视觉与人工智能主要差异在于电脑视觉解决方案仅利用图像所获取的数据,提供自动化运转与数据分析,人工智能则能利用感测融合(sensor fusion)、电脑网络数据与通讯设备提供自动化机器人解决方案。

二、将人工智能应用在无人机的市场趋势

(一)狭义AI(Narrow AI)将驱动产业专用的自动无人机系统,因为各产业专家都是先让无人机学习如何辨识物件,例如:利用能源系统训练模式的AI无人机是无法直接转换至精准农业。

(二)将会有越来越多资金投入在无人机所需的数据质量与数据,随着感测器的完整性、质量与尺寸的改善,对数据的分析应用也将持续增加。

(三)许多AI驱动的无人机企业着重于提供企业侦测解决方案,因为数据需求与运算的自主性具有高投资报酬率且能降低人力需求。

(四)中国在AI商业化应用与国防方面似乎超越美国,并订定在2030年前成为AI的全球领导者,中国大陆为达成此目标,锁定以AI为发展重点之美国企业进行大规模投资。

三、无人机的人工智能的挑战与解决方案

(一)监管机构的限制:企业需要持续与航空监管机构合作,开发与测试能让自主与多架无人机运作的相关技术与程序。

(二)自狭义AI跃至广义人工智能(General AI):企业需要在深度学习之神经网络与高速运算(supercomputing)能力中发展创新,但即使真能达到广义人工智能,亦至少需要耗时数十年。

(三)透过些微改变照片、图像与文字,进而改变AI在非预定方面的工作:操纵或网络攻击可能愚弄系统,并利用AI进行非法或不道德的活动,现在迫切需要让AI研究者与政治决策者共同商议,并进行安全性与确保技术不被滥用的开放性讨论,。

(四)相较于运算能力提升,数据搜集量呈现大幅度增加:透过图象处理器(GPU)与云端的平行处理(parallel processing),能提供短期的解决方案,不过开创者必须考虑更前端的技术,如量子运算(quantum computing)以避免运算瓶颈,因数据呈现指数性成长将是必然的。

(五)训练模型之数据的隐藏误差:企业需要智囊团来测试AI误差、执行标准化与策略以极小化误差。

四、最具产业竞争力的企业案例-Kespry

2013年在美国成立,公司主要市场为航空智能平台(aerial intelligence platform),主要包含Kespry无人机与云端服务,能提供顾客自主性终端对终端(end-to-end)的无人机数据解决方案。主要着重在工业运用,如采矿与集料、屋顶与保险侦测与营建。Kespry Cloud的app能最佳化营运流程,但目前无法让客户开发自己的app。

Kespry产品的主要功能包含:

(一)电脑视觉:最初仅用于精确着陆,不过目前进一步开发为可利用QR code在特定空间中识别不对称产品的方法。

(二)飞行控制:利用光达(LIDAR)感测器让无人机进行自主调整避免碰撞,并能判断在遇到障碍时该如何运作。

(三)机器学习:在取得图像后,能透过算法进行异常侦测,客制化既有的长短期记忆模型(LSTM)模型,即深度学习神经网络,并进一步开发以符合特定顾客的要求。

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