无人机的火爆外,存在哪些问题、门槛和趋势?

无人机的火爆外,存在哪些问题、门槛和趋势?

繁荣背后的问题

无人机返修率高,售后效率却很低。无人机起飞后容易遇到各种障碍并且损坏,而且由于市面上大部分无人机由一个模具整体成型,用户不得不整体寄回厂家返修,耗时短则两周,慢则多达两个月。

智能化程度不够。现在大部分无人机不智能,仅仅与手机连接很多设想没有办法实现。无人机其实是一种工作机器人,它应该具备自我思维和决策能力。

操控要求高。虽然消费级的无人机例如大疆精灵 3 和零度的 Xplorer 都能拍摄出不错的航拍画面,但都需要专业的手柄操控,普通消费者还达不到上手即飞的能力。

续航能力短。常见的消费级无人机续航时间通常在 20 分钟左右,虽然满足了画面时长的需求,但找机位和对焦的耗时则远远大于该时间,不得不配备多块电池。

应用场景。航拍是目前应用最广泛的场景,包括电影拍摄和地图测绘。但基于机器视觉的安防和对稳定性要求高的货物运输都还在起步阶段。

无人机的核心门槛

今天的消费型无人机其实是一个非常复杂的高度整合系统。

相机——要考虑强光弱光,远景近景,对比度,自动对焦等具体参数。相比单反相机,无人机搭载的相机主要考虑的是在有限的空间内表现出更多功能。

云台——让相机保持稳定的基础。云台作为基础设施,从无人机上的小型机构可以发展成手持的电影级设备,最典型的案例则要属于大疆的如影。

超远图传——远距离视频实时传输要面临信号干扰和衰减问题。2 公里的图传是目前消费级无人机的最佳表现。

避障——无人机上的四个螺旋桨有一定的伤害性,聪明的无人机会躲避人的触碰。

计算机视觉——计算机视觉会让无人机具备智能,知道谁是它的主人,通过刷脸跟踪和提取识别,进行双目测距,并衍生出环绕和跟踪拍摄等功能。

飞控——一方面感知用户的状态,运动方向和地理位置。在专业领域叫做导航和组合导航。通过传感器和算法获得所需信息。其二是控制速度。分析达到用户预期状态所需的速度。导航里的各种算法虽然比较成熟,但仍然有向各个分支延展的趋势。从简单的 PID 控制发展到现在的鲁棒控制,先进的控制算法在不断进化。

无人机的未来

更小,更轻,更智能,更低成本。应用场景包括旅游自拍,跑步健身的时候跟随,用户还可以戴上 FPV 眼镜把视野带上天空。用于旅游,休闲,甚至是社交。非常有可能成为用户的下一个入口。

高度与手机贴合。无人机其实就是装上了螺旋桨的手机,国外已经有众筹项目把 iPhone 放在苹果皮里变身无人机。智能手机的核心是电子展示部分,其实把电池和屏幕拆了,就和无人机非常相象,无人机的操作系统呼之欲出。

产生专业细分分支。测绘,农业和安防等行业里面会有很多大的公司在他们原有的基础上加入无人机,比如说安防公司可以用无人机代替人工巡逻。

消费级航拍。在野外进行家庭航拍或者旅游拍摄,在自拍领域可能也有自拍无人机,其变为了加长的自拍杆,控制在二十米远,三五米高度,不进入空中管制区域。

数据开放。开放无人机的 API,无人机和手机通讯的能力协议通过 Wi-Fi 数据传输,第三方开发者可以根据这个 API 给无人机发送倾斜角度的指令。

系统开放。很方便直接访问到无人机底层的传感器,未来上面可能就是一个手机,而运行得则是无人机操作系统或者是针对某项特性的增强功能,比如说飞机的翻转特性,特殊的图象处理能力。


编者注释:本文基于深圳零度 CEO 杨建军在未来头条·极客制造活动演讲整理而成。

(本文实习编辑牛上元亦有贡献)

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