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AI踏足無人機,問題重重代價巨大?

產(chǎn)業(yè)大視野 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-07-04 15:01 ? 次閱讀
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2016年底被熱錢圍繞的無人機行業(yè)開始遇冷,微軟大中華區(qū)前副總裁嚴治慶卻覺得發(fā)現(xiàn)了其中的藍海。

今年初離開微軟后,嚴治慶曾在無人機公司億航短暫任職COO,但沒過幾個月,億航就與中國其他400家無人機公司一起,走上了下行通道。

消費級無人機的蛋糕已經(jīng)不夠分了。因長期扎堆于航拍領(lǐng)域,缺乏落地場景,2015年短暫成為熱點后,很快無人機就被資本拋棄。2016年無論融資額還是次數(shù)都開始斷崖式下降。

這迫使包括行業(yè)巨頭大疆在內(nèi)的公司都開始往工業(yè)級市場拓展,而后者對智能化及性能都提出了更高的要求。

嚴治慶離職后,干脆做起了無人機細分領(lǐng)域的AI機器視覺方案公司“擴博智能”。這個決策基于他對市場走向的最新分析。他預(yù)測,在工業(yè)領(lǐng)域,準確獲取信息后再進行大數(shù)據(jù)分析,AI可能才是無人機未來的方向。

主打AI這個概念,確實讓不少公司重獲資本的青睞。2017年初,美國波士頓一家深度學習公司Neurala獲1400萬美元的A輪融資,主打無人機AI,人們開始相信,深度學習將廣泛應(yīng)用于無人機領(lǐng)域。擴博智能也在2017年6月,順利拿到了GGV領(lǐng)投的A輪融資,又在半年后,完成了500萬美元的A+輪。

無人駕駛是AI重地,但汽車無人駕駛涉及技術(shù)復(fù)雜,成熟化道路較長。作為簡易版的無人駕駛,無人機順理成章成了AI的理想出口。

機器視覺公司們都躍躍欲試,以加速落地。深鑒科技試圖用壓縮算法解決無人機的耗能問題,還有公司從光學避障入手,讓無人機更加靈敏。

無人機公司也希望搭上AI這陣風。大疆試圖搭載云端AI提高算力,零度智控則關(guān)注機載AI,目的都是向更廣闊的工業(yè)市場拓展。

大疆相關(guān)負責人對《財經(jīng)》記者表示,工業(yè)無人機最終要幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率,無人機是工業(yè)自動化的數(shù)據(jù)終端。2015年,全球工業(yè)無人機銷售量為17.1萬臺,IDC預(yù)測這個數(shù)字2019年會達到93萬,增長5倍。

怎么看這都是一個高成長性的市場,但落地卻并沒有那么容易。

擴博智能很快發(fā)現(xiàn),受制于物流瓶頸和企業(yè)信息化進程,電力、農(nóng)植等眾多領(lǐng)域,還根本用不到AI。無人機公司艾肯拓科技CEO楊帆對《財經(jīng)》記者說,無人機有四大核心:飛控、氣動設(shè)計、結(jié)構(gòu)設(shè)計以及發(fā)動機。這些還不是AI可以改造的部分。

多位行業(yè)人士都認為,AI能讓無人機更好地實現(xiàn)應(yīng)用,這就像電腦系統(tǒng)升級。但更大的問題是能否滿足工業(yè)的應(yīng)用需求,比如長航程、穩(wěn)定性、可靠性等,這些還不夠成熟。

無人機往智能化發(fā)展是一個大趨勢。但AI并不能在短期內(nèi)解決所有問題。

AI入場,做大蛋糕

2016年底,一些AI公司苦于沒有落地方向,開始把目光投向了無人機行業(yè)。

IDC預(yù)計,2020年全球無人機市場總體規(guī)模將達到259億美元,年復(fù)合增長率為42%。艾肯拓科技CEO楊帆對《財經(jīng)》記者表示,未來無人機其實就是無人飛機智能終端,往上是向替代有人機發(fā)展,往下是向替代人力發(fā)展。

這意味著AI公司在這個市場至少具備了成長可能性。另一方面,AI恰好踩對無人機市場對技術(shù)升級的強需求節(jié)點。

無人機正在從消費級轉(zhuǎn)向工業(yè)級,這是一個對性能和智能化都要求更高的領(lǐng)域。

無人機的核心系統(tǒng)是飛行控制,由一系列代碼和算法構(gòu)成,相當于無人機的大腦,決定其穩(wěn)定性及靈敏程度。

國內(nèi)無人機廠商的開發(fā)都是基于國外開源的飛控系統(tǒng),在此基礎(chǔ)上再集成軟件、硬件,形成整機,情況類似于安卓系統(tǒng)之智能手機。但與后者相比,無人機飛控的開源程度更大,不僅軟件算法開放,還提供實現(xiàn)軟件算法的硬件平臺。

楊帆對《財經(jīng)》記者表示,開源飛控系統(tǒng)確實讓中國無人機迅速崛起,但也扼殺了行業(yè)進步?!鞍验T檻降低到‘高中生水平’,導(dǎo)致人們對無人機的認識扭曲,認為無人機只能做航拍。”

據(jù)統(tǒng)計,2015年中國上下游的無人機產(chǎn)業(yè)鏈加起來超過了1000家公司,其中400家在做整機制造。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。

無法差異化競爭,導(dǎo)致大部分公司坐上了過山車,慘烈程度堪比智能手機。大量的無人機公司開始控制成本,包括零度智控、億航在內(nèi)的公司紛紛在2016年至2017年裁員。

行業(yè)的融資也開始銳減,2016年無人機行業(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的高地。當時全球無人機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20多次。

用一位投資人的話說,跟O2O一樣,這又是一個被風口吹起來的市場,卻因為沒有落地市場而掉下來。

消費級航拍市場不夠分了,進攻工業(yè)應(yīng)用市場自然是為了把蛋糕做大。

申萬宏源研究報告顯示,到2020年,航拍無人機產(chǎn)業(yè)預(yù)計可達173億元,植保無人機產(chǎn)業(yè)將達500億元,電力巡檢無人機會達到48億元,安防無人機產(chǎn)業(yè)約25億元。

全球最大消費級無人機公司大疆很快就轉(zhuǎn)向農(nóng)業(yè)植保。2015年底,大疆推出MG-1后,又在2016年底推出了升級版的MG-1S,開拓了行業(yè)趨勢,更多資本和公司開始跟進。

不過,現(xiàn)實問題也接踵而至。與消費級不同,工業(yè)無人機不僅需要性能更穩(wěn)定、續(xù)航能力更強,而且需要更聰明的大腦?!氨热绨肼酚龅斤L氣流怎么辦?”一位長期觀察無人機行業(yè)的人士對《財經(jīng)》記者說道。

工業(yè)場景對無人機的避障功能、對環(huán)境感知能力的要求也更高。以電力巡檢為例,需要無人機有效避開塔線,而安防則需無人機具備精確的識別及追蹤能力,并對收集到的數(shù)據(jù)進行處理。

但許多號稱要進入工業(yè)領(lǐng)域的無人機公司,依然達不到工業(yè)標準,多旋翼、載荷能力低、續(xù)航才十幾分鐘。

能不能真正提升無人機的性能,使之適用于更多的場景,是把蛋糕做大的關(guān)鍵。這也是AI公司最初看到的機遇。

深鑒科技就是其中之一,這家AI芯片領(lǐng)域的獨角獸,一開始的方向就是無人機和機器人。深鑒的技術(shù)特點是通過壓縮算法來節(jié)省成本和能耗,而電池續(xù)航能力一直是無人機的一個痛點。

另一些機器視覺公司則聚焦于無人機的光學避障方案,提高無人機在飛行途中的靈敏程度。他們拿著這些方案向大疆、極飛等無人機公司兜售。而擴博智能這類的公司,則服務(wù)于企業(yè),通過AI無人機向企業(yè)提供解決方案。

問題重重

然而很快許多AI公司發(fā)現(xiàn),要將無人機作為落地平臺,并非易事。

擴博智能曾想進入電力巡檢領(lǐng)域,但摸了一陣就出來了。“這個行業(yè)極度依賴政府關(guān)系?!睌U博智能聯(lián)合創(chuàng)始人陳麗蘋對《財經(jīng)》記者表示。

國家電網(wǎng)通過招標形式選擇合作伙伴,那些在行業(yè)積淀深厚的公司通常成為贏家。易瓦特是電力巡檢的行業(yè)冠軍,其前身是一家電氣設(shè)備經(jīng)銷商。一位行業(yè)人士對《財經(jīng)》記者說,易瓦特的優(yōu)勢在于長期深耕行業(yè),而無人機進入細分市場,首先要對這些行業(yè)有理解力。

但不是在所有的工業(yè)場景中,AI都有存在感。傳統(tǒng)意義上講,目前的AI依然是指深度學習,即在系統(tǒng)底層模擬神經(jīng)元工作的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。執(zhí)一資本合伙人謝晨星對《財經(jīng)》記者解釋,只有較為復(fù)雜的場景才會真的需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),比如無人駕駛或者下圍棋。

以無人駕駛為例,之所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯得必要,是因為需要不斷對周圍環(huán)境進行3D建模,識別障礙物,再用常規(guī)算法調(diào)試下一步的動作。

而在目前電力巡檢場景中,無人機的工作多為從A點到B點的直線運動,定一個直線坐標軸,通過GPS或開源飛控即可做到。根本用不上特別復(fù)雜的算法。

艾肯拓科技在電力巡檢方面已累積了十年經(jīng)驗。電力巡檢主要檢查絕緣子、固定螺絲有無破損脫落,線纜有無破損或掛異物。楊帆介紹,其實依靠紅外傳感器和無人機的機載相機頭就能實現(xiàn)。拿回來數(shù)據(jù),再進行人工分析。

同樣存在感不強的領(lǐng)域,還有農(nóng)業(yè)植保領(lǐng)域,這也是目前最大的行業(yè)級市場。

相較電力,農(nóng)植對避障、識別的要求更低,技術(shù)上容易實現(xiàn)。再加上2016年無人機納入農(nóng)業(yè)部農(nóng)機補貼后,“大家一窩蜂扎進了農(nóng)業(yè)”。楊帆對《財經(jīng)》記者介紹,艾肯拓科技的行業(yè)應(yīng)用本來專注在電力及航海巡檢,最近也開始向農(nóng)業(yè)發(fā)展。

陳麗蘋發(fā)現(xiàn),目前真正需要AI的工業(yè)場景非常有限。風力發(fā)電機上的風葉檢查,是目前開發(fā)出的為數(shù)不多的場景,理由是足夠復(fù)雜。

風機高度通常超過百米,有三個葉片、六個面。無人機自動測高后,需要算出中心點,并沿著葉片固定角度固定距離飛行拍照并識別,飛到葉尖機體自動轉(zhuǎn)身。整個過程只需要15分鐘。長期來看,不僅效率高,且更安全也更便宜。

在過去,要檢查一臺風機,需要五個人用吊繩或望遠鏡才能完成。即便使用航拍無人機,至少要花上好幾個小時,多次作業(yè)才能保證。

陳麗蘋對《財經(jīng)》記者介紹,這個場景已類似于3D的無人駕駛。與普通的巡檢無人機不同,該無人機上不僅加了傳感器、算法,還有固定雷達。無人機收集到的數(shù)據(jù)會實時傳回云端,并在后臺進行大數(shù)據(jù)分析,幫助能源公司分析葉片是否出現(xiàn)問題。

不過,大疆相關(guān)負責人認為,理論上這種復(fù)雜場景的巡檢已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn),但離真正的工業(yè)化應(yīng)用還有距離?!耙话俅尾怀鲥e和一萬次不出錯是兩個概念。”上述人士對《財經(jīng)》記者表示,還需要大規(guī)模的應(yīng)用證實。

今年的微軟Build大會上,大疆也推出過一款A(yù)I無人機,能借助微軟的云端AI實現(xiàn)全自動管道巡檢,并通過大數(shù)據(jù)分析,給出故障報告,直接下單維修。

大疆認為,在這些復(fù)雜工業(yè)場景,AI通過圖像識別讓無人機變得更敏銳,就像電腦系統(tǒng)升級一樣,算力提升。但無人機的可靠性、穩(wěn)定性及續(xù)航能力,此類關(guān)鍵痛點依然沒有解決。

而這些技術(shù)提升很大程度上受制于物理世界。電池就是一個核心問題。有能力的公司,如大疆,一直在用自己的AI優(yōu)化電池算法。大疆相關(guān)負責人對《財經(jīng)》記者表示,已經(jīng)用到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但AI算法固然能夠幫助無人機減小耗能,但解決不了來自上游電池供應(yīng)商的技術(shù)瓶頸。過去十年,汽車行業(yè)花費在能源電池上的精力可見一斑。

AI能讓無人機更好地實現(xiàn)應(yīng)用,這就像電腦系統(tǒng)升級。但更大的問題是能否滿足工業(yè)的應(yīng)用需求,比如長航程、穩(wěn)定性、可靠性等,這些還不夠成熟。

人工智能的代價

無人機往智能化發(fā)展是一個共識。但人工智能并不能解決所有問題,且代價是巨大的。

2015年,全球民用無人機銷售量約56.9萬架,其中,工業(yè)級無人機銷量為17.7萬架。IDC預(yù)計,2019年這個數(shù)字將至少翻8倍。

雖然銷量在逐年上漲,但相比智能手機,無人機的量級微不足道。對于無人機公司而言,是否使用AI,很多時候變成了計算力除以性價比的問題。

根據(jù)陳麗蘋的經(jīng)驗,一支完整的人工智能團隊,從底層設(shè)計到分布式系統(tǒng),至少要30人的隊伍。這對于一般的無人機公司來說,幾乎不可能實現(xiàn)。大疆相關(guān)負責人對《財經(jīng)》記者表示,人才這塊,大疆也是奇缺,其他公司的情況可想而知。

大部分無人機公司,無力自行開發(fā)AI,選擇與第三方AI合作,但又發(fā)現(xiàn)成本不小。無人機市場畢竟只有百萬級的量,且大疆已經(jīng)占據(jù)80%的市場份額。剩下的空間并不多。這讓深鑒科技這樣的AI公司暫別了無人機行業(yè),2017年上半年深鑒科技逐漸把方向轉(zhuǎn)向了安防。

不少AI公司想過找大疆,但后者是封閉系統(tǒng),有私有協(xié)議,接入進來需要很深層次的合作?!澳浅宋④涍@種,別的很難說服我們來改動系統(tǒng)?!贝蠼嚓P(guān)負責人對《財經(jīng)》記者說道。

未來無人機公司接入標準化AI可能將是一種趨勢。大疆選擇了搭載微軟的云端AI,解決計算速度的問題。人工智能解決方案可以在云端進行訓(xùn)練,之后部署到無人機上,進行實時的人工智能運算。

零度智控也認為,云端AI平臺非常重要,一位零度內(nèi)部人士對《財經(jīng)》記者表示,接入后,可以對采集到的數(shù)據(jù)進行云計算處理,做很多跨領(lǐng)域的延展創(chuàng)新,想象空間很大。

另一方面,也可通過機載AI,增加無人機的算力。零度智控認為,機載AI意義更大,因為可以更多針對無人機的定制化設(shè)計。2016年,為提高算力,零度就曾搭載過高通的一款去除通信模塊的智能手機芯片。

不過,芯片級的問題依然是成本?!靶酒€是計算,有幫助,但不是剛需,除非更便宜?!贝蠼畠?nèi)部人士說道。

除了通過AI增加算力外,更重要的是發(fā)現(xiàn)需求開拓需求。一位業(yè)內(nèi)人士對《財經(jīng)》記者表示,電力、農(nóng)植行業(yè)每年還有固定的需求,在其他的一些行業(yè),對無人機的認知不足,還沒有無人機應(yīng)用的案例,更不用說AI加持。

楊帆認為,以邊境巡檢舉例,數(shù)百公里無人區(qū),過去靠開車或有人機巡檢,效率和經(jīng)濟性都很差,如果無人機可靠性足夠高、續(xù)航足夠長,這就是剛需。

這也是擴博智能并沒有把自己定位為無人機公司的原因。陳麗蘋認為,目前能應(yīng)用到AI的無人機細分領(lǐng)域還太少,很多都有待挖掘。為了多元化發(fā)展,公司把另一半精力放在了發(fā)掘新零售的AI 場景上。

企業(yè)信息化及適配這種工作流的物理改造,是制約AI在無人機落地的另一原因。

隨著基礎(chǔ)設(shè)施改進,數(shù)字工業(yè)的工作流程改造已進行十年,依然在循序漸進。IDC預(yù)計,到2021年75%的企業(yè)應(yīng)用將采用人工智能。

按照大疆預(yù)想,無人機只是工業(yè)自動化的數(shù)據(jù)終端。工業(yè)無人機的真正實現(xiàn),還有賴于企業(yè)信息化流程的改造程度。

“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?!贝蠼嚓P(guān)負責人對《財經(jīng)》記者表示。這是為什么在電力、農(nóng)植等大多數(shù)場景還用不到AI無人機的根本原因。

楊帆對《財經(jīng)》記者表示,電力巡查行業(yè)的故障分析依然靠后期人力,農(nóng)業(yè)則大多數(shù)還在靠飛手,手控無人機。這些行業(yè)的數(shù)字工業(yè)化進程還沒有達到需要AI的地步。

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原文標題:AI 踏足無人機,機會 or 雞肋?

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    的頭像 發(fā)表于 12-24 16:49 ?503次閱讀
    <b class='flag-5'>無人機</b><b class='flag-5'>AI</b>智慧光伏巡檢系統(tǒng)

    高幀頻圖像識別反無人機 慧視有辦法!

    的基礎(chǔ)上加裝AI高性能圖像處理板,在算法的作用下,就具備無人機識別的功能,為無人機對抗創(chuàng)造條件。由于無人機飛行速度極快,因此針對于這樣環(huán)境下的AI
    的頭像 發(fā)表于 12-04 01:06 ?614次閱讀
    高幀頻圖像識別反<b class='flag-5'>無人機</b>   慧視有辦法!

    無人機AI智慧光伏巡檢系統(tǒng)的技術(shù)實現(xiàn)與運維革新

    無人機AI智慧光伏巡檢系統(tǒng)的技術(shù)實現(xiàn)與運維革新 在綠色能源領(lǐng)域,光伏發(fā)電正以其清潔、可再生的特性引領(lǐng)著能源轉(zhuǎn)型的浪潮。然而,隨著光伏電站規(guī)模的持續(xù)擴大,如何高效、精準地管理這些龐大的發(fā)電設(shè)施,成為
    的頭像 發(fā)表于 11-28 16:32 ?913次閱讀

    半導(dǎo)體制冷模組賦能無人機巢:無人機效能 “熱”?點突破

    當今科技飛速發(fā)展的時代,無人機憑借其靈活機動、低空作業(yè)等諸多優(yōu)勢,廣泛應(yīng)用于航拍測繪、農(nóng)業(yè)植保、電力巡檢、安防監(jiān)控等多元領(lǐng)域。無人機巢作為無人機高效運作“后勤保障站”,其性能優(yōu)劣直接關(guān)乎無人機
    的頭像 發(fā)表于 11-27 17:35 ?959次閱讀
    半導(dǎo)體制冷模組賦能<b class='flag-5'>無人機</b>巢:<b class='flag-5'>無人機</b>效能 “熱”?點突破

    無人機的發(fā)展十分火熱在哪些領(lǐng)域都有所應(yīng)用

    ,無人機技術(shù)取得了顯著突破,并在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。 二、無人機在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用 無人機在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用是最早也是最廣泛的。它們被用于執(zhí)行偵察預(yù)警、跟蹤定位、軍事打擊、戰(zhàn)場搜
    的頭像 發(fā)表于 10-22 18:14 ?3507次閱讀