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AI踏足無(wú)人機(jī),問(wèn)題重重代價(jià)巨大?

產(chǎn)業(yè)大視野 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-07-04 15:01 ? 次閱讀

2016年底被熱錢圍繞的無(wú)人機(jī)行業(yè)開(kāi)始遇冷,微軟大中華區(qū)前副總裁嚴(yán)治慶卻覺(jué)得發(fā)現(xiàn)了其中的藍(lán)海。

今年初離開(kāi)微軟后,嚴(yán)治慶曾在無(wú)人機(jī)公司億航短暫任職COO,但沒(méi)過(guò)幾個(gè)月,億航就與中國(guó)其他400家無(wú)人機(jī)公司一起,走上了下行通道。

消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)的蛋糕已經(jīng)不夠分了。因長(zhǎng)期扎堆于航拍領(lǐng)域,缺乏落地場(chǎng)景,2015年短暫成為熱點(diǎn)后,很快無(wú)人機(jī)就被資本拋棄。2016年無(wú)論融資額還是次數(shù)都開(kāi)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(kāi)始往工業(yè)級(jí)市場(chǎng)拓展,而后者對(duì)智能化及性能都提出了更高的要求。

嚴(yán)治慶離職后,干脆做起了無(wú)人機(jī)細(xì)分領(lǐng)域的AI機(jī)器視覺(jué)方案公司“擴(kuò)博智能”。這個(gè)決策基于他對(duì)市場(chǎng)走向的最新分析。他預(yù)測(cè),在工業(yè)領(lǐng)域,準(zhǔn)確獲取信息后再進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,AI可能才是無(wú)人機(jī)未來(lái)的方向。

主打AI這個(gè)概念,確實(shí)讓不少公司重獲資本的青睞。2017年初,美國(guó)波士頓一家深度學(xué)習(xí)公司Neurala獲1400萬(wàn)美元的A輪融資,主打無(wú)人機(jī)AI,人們開(kāi)始相信,深度學(xué)習(xí)將廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)領(lǐng)域。擴(kuò)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(wàn)美元的A+輪。

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

機(jī)器視覺(jué)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(wú)人機(jī)的耗能問(wèn)題,還有公司從光學(xué)避障入手,讓無(wú)人機(jī)更加靈敏。

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

大疆相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示,工業(yè)無(wú)人機(jī)最終要幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率,無(wú)人機(jī)是工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)終端。2015年,全球工業(yè)無(wú)人機(jī)銷售量為17.1萬(wàn)臺(tái),IDC預(yù)測(cè)這個(gè)數(shù)字2019年會(huì)達(dá)到93萬(wàn),增長(zhǎng)5倍。

怎么看這都是一個(gè)高成長(zhǎng)性的市場(chǎng),但落地卻并沒(méi)有那么容易。

擴(kuò)博智能很快發(fā)現(xiàn),受制于物流瓶頸和企業(yè)信息化進(jìn)程,電力、農(nóng)植等眾多領(lǐng)域,還根本用不到AI。無(wú)人機(jī)公司艾肯拓科技CEO楊帆對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō),無(wú)人機(jī)有四大核心:飛控、氣動(dòng)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)以及發(fā)動(dòng)機(jī)。這些還不是AI可以改造的部分。

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

無(wú)人機(jī)往智能化發(fā)展是一個(gè)大趨勢(shì)。但AI并不能在短期內(nèi)解決所有問(wèn)題。

AI入場(chǎng),做大蛋糕

2016年底,一些AI公司苦于沒(méi)有落地方向,開(kāi)始把目光投向了無(wú)人機(jī)行業(yè)。

IDC預(yù)計(jì),2020年全球無(wú)人機(jī)市場(chǎng)總體規(guī)模將達(dá)到259億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率為42%。艾肯拓科技CEO楊帆對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示,未來(lái)無(wú)人機(jī)其實(shí)就是無(wú)人飛機(jī)智能終端,往上是向替代有人機(jī)發(fā)展,往下是向替代人力發(fā)展。

這意味著AI公司在這個(gè)市場(chǎng)至少具備了成長(zhǎng)可能性。另一方面,AI恰好踩對(duì)無(wú)人機(jī)市場(chǎng)對(duì)技術(shù)升級(jí)的強(qiáng)需求節(jié)點(diǎn)。

無(wú)人機(jī)正在從消費(fèi)級(jí)轉(zhuǎn)向工業(yè)級(jí),這是一個(gè)對(duì)性能和智能化都要求更高的領(lǐng)域。

無(wú)人機(jī)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(dāng)于無(wú)人機(jī)的大腦,決定其穩(wěn)定性及靈敏程度。

國(guó)內(nèi)無(wú)人機(jī)廠商的開(kāi)發(fā)都是基于國(guó)外開(kāi)源的飛控系統(tǒng),在此基礎(chǔ)上再集成軟件、硬件,形成整機(jī),情況類似于安卓系統(tǒng)之智能手機(jī)。但與后者相比,無(wú)人機(jī)飛控的開(kāi)源程度更大,不僅軟件算法開(kāi)放,還提供實(shí)現(xiàn)軟件算法的硬件平臺(tái)。

楊帆對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示,開(kāi)源飛控系統(tǒng)確實(shí)讓中國(guó)無(wú)人機(jī)迅速崛起,但也扼殺了行業(yè)進(jìn)步?!鞍验T檻降低到‘高中生水平’,導(dǎo)致人們對(duì)無(wú)人機(jī)的認(rèn)識(shí)扭曲,認(rèn)為無(wú)人機(jī)只能做航拍?!?/p>

據(jù)統(tǒng)計(jì),2015年中國(guó)上下游的無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈加起來(lái)超過(guò)了1000家公司,其中400家在做整機(jī)制造。這些公司除了能在外形和營(yíng)銷上多下功夫,在續(xù)航、飛控穩(wěn)定性、應(yīng)用場(chǎng)景拓展等核心領(lǐng)域上并沒(méi)有突破。

無(wú)法差異化競(jìng)爭(zhēng),導(dǎo)致大部分公司坐上了過(guò)山車,慘烈程度堪比智能手機(jī)。大量的無(wú)人機(jī)公司開(kāi)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(kāi)始銳減,2016年無(wú)人機(jī)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(guó)還是全球無(wú)人機(jī)的高地。當(dāng)時(shí)全球無(wú)人機(jī)6.3億美元的融資中,中國(guó)占據(jù)了三分之一,融資數(shù)也達(dá)20多次。

用一位投資人的話說(shuō),跟O2O一樣,這又是一個(gè)被風(fēng)口吹起來(lái)的市場(chǎng),卻因?yàn)闆](méi)有落地市場(chǎng)而掉下來(lái)。

消費(fèi)級(jí)航拍市場(chǎng)不夠分了,進(jìn)攻工業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)自然是為了把蛋糕做大。

申萬(wàn)宏源研究報(bào)告顯示,到2020年,航拍無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)預(yù)計(jì)可達(dá)173億元,植保無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)將達(dá)500億元,電力巡檢無(wú)人機(jī)會(huì)達(dá)到48億元,安防無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)約25億元。

全球最大消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)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(jí)版的MG-1S,開(kāi)拓了行業(yè)趨勢(shì),更多資本和公司開(kāi)始跟進(jìn)。

不過(guò),現(xiàn)實(shí)問(wèn)題也接踵而至。與消費(fèi)級(jí)不同,工業(yè)無(wú)人機(jī)不僅需要性能更穩(wěn)定、續(xù)航能力更強(qiáng),而且需要更聰明的大腦?!氨热绨肼酚龅斤L(fēng)氣流怎么辦?”一位長(zhǎng)期觀察無(wú)人機(jī)行業(yè)的人士對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)道。

工業(yè)場(chǎng)景對(duì)無(wú)人機(jī)的避障功能、對(duì)環(huán)境感知能力的要求也更高。以電力巡檢為例,需要無(wú)人機(jī)有效避開(kāi)塔線,而安防則需無(wú)人機(jī)具備精確的識(shí)別及追蹤能力,并對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

但許多號(hào)稱要進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域的無(wú)人機(jī)公司,依然達(dá)不到工業(yè)標(biāo)準(zhǔn),多旋翼、載荷能力低、續(xù)航才十幾分鐘。

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

深鑒科技就是其中之一,這家AI芯片領(lǐng)域的獨(dú)角獸,一開(kāi)始的方向就是無(wú)人機(jī)和機(jī)器人。深鑒的技術(shù)特點(diǎn)是通過(guò)壓縮算法來(lái)節(jié)省成本和能耗,而電池續(xù)航能力一直是無(wú)人機(jī)的一個(gè)痛點(diǎn)。

另一些機(jī)器視覺(jué)公司則聚焦于無(wú)人機(jī)的光學(xué)避障方案,提高無(wú)人機(jī)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(wú)人機(jī)公司兜售。而擴(kuò)博智能這類的公司,則服務(wù)于企業(yè),通過(guò)AI無(wú)人機(jī)向企業(yè)提供解決方案。

問(wèn)題重重

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

擴(kuò)博智能曾想進(jìn)入電力巡檢領(lǐng)域,但摸了一陣就出來(lái)了。“這個(gè)行業(yè)極度依賴政府關(guān)系?!睌U(kuò)博智能聯(lián)合創(chuàng)始人陳麗蘋對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示。

國(guó)家電網(wǎng)通過(guò)招標(biāo)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(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō),易瓦特的優(yōu)勢(shì)在于長(zhǎng)期深耕行業(yè),而無(wú)人機(jī)進(jìn)入細(xì)分市場(chǎng),首先要對(duì)這些行業(yè)有理解力。

但不是在所有的工業(yè)場(chǎng)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(xué)習(xí),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(duì)《財(cái)經(jīng)》記者解釋,只有較為復(fù)雜的場(chǎng)景才會(huì)真的需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),比如無(wú)人駕駛或者下圍棋。

以無(wú)人駕駛為例,之所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯得必要,是因?yàn)樾枰粩鄬?duì)周圍環(huán)境進(jìn)行3D建模,識(shí)別障礙物,再用常規(guī)算法調(diào)試下一步的動(dòng)作。

而在目前電力巡檢場(chǎng)景中,無(wú)人機(jī)的工作多為從A點(diǎn)到B點(diǎn)的直線運(yùn)動(dòng),定一個(gè)直線坐標(biāo)軸,通過(guò)GPS或開(kāi)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(yàn)。電力巡檢主要檢查絕緣子、固定螺絲有無(wú)破損脫落,線纜有無(wú)破損或掛異物。楊帆介紹,其實(shí)依靠紅外傳感器和無(wú)人機(jī)的機(jī)載相機(jī)頭就能實(shí)現(xiàn)。拿回來(lái)數(shù)據(jù),再進(jìn)行人工分析。

同樣存在感不強(qiáng)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(jí)市場(chǎng)。

相較電力,農(nóng)植對(duì)避障、識(shí)別的要求更低,技術(shù)上容易實(shí)現(xiàn)。再加上2016年無(wú)人機(jī)納入農(nóng)業(yè)部農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼后,“大家一窩蜂扎進(jìn)了農(nóng)業(yè)”。楊帆對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者介紹,艾肯拓科技的行業(yè)應(yīng)用本來(lái)專注在電力及航海巡檢,最近也開(kāi)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(chǎng)景非常有限。風(fēng)力發(fā)電機(jī)上的風(fēng)葉檢查,是目前開(kāi)發(fā)出的為數(shù)不多的場(chǎng)景,理由是足夠復(fù)雜。

風(fēng)機(jī)高度通常超過(guò)百米,有三個(gè)葉片、六個(gè)面。無(wú)人機(jī)自動(dòng)測(cè)高后,需要算出中心點(diǎn),并沿著葉片固定角度固定距離飛行拍照并識(shí)別,飛到葉尖機(jī)體自動(dòng)轉(zhuǎn)身。整個(gè)過(guò)程只需要15分鐘。長(zhǎng)期來(lái)看,不僅效率高,且更安全也更便宜。

在過(guò)去,要檢查一臺(tái)風(fēng)機(jī),需要五個(gè)人用吊繩或望遠(yuǎn)鏡才能完成。即便使用航拍無(wú)人機(jī),至少要花上好幾個(gè)小時(shí),多次作業(yè)才能保證。

陳麗蘋對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者介紹,這個(gè)場(chǎng)景已類似于3D的無(wú)人駕駛。與普通的巡檢無(wú)人機(jī)不同,該無(wú)人機(jī)上不僅加了傳感器、算法,還有固定雷達(dá)。無(wú)人機(jī)收集到的數(shù)據(jù)會(huì)實(shí)時(shí)傳回云端,并在后臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,幫助能源公司分析葉片是否出現(xiàn)問(wèn)題。

不過(guò),大疆相關(guān)負(fù)責(zé)人認(rèn)為,理論上這種復(fù)雜場(chǎng)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(cuò)和一萬(wàn)次不出錯(cuò)是兩個(gè)概念?!鄙鲜鋈耸繉?duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示,還需要大規(guī)模的應(yīng)用證實(shí)。

今年的微軟Build大會(huì)上,大疆也推出過(guò)一款A(yù)I無(wú)人機(jī),能借助微軟的云端AI實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)管道巡檢,并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,給出故障報(bào)告,直接下單維修。

大疆認(rèn)為,在這些復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景,AI通過(guò)圖像識(shí)別讓無(wú)人機(jī)變得更敏銳,就像電腦系統(tǒng)升級(jí)一樣,算力提升。但無(wú)人機(jī)的可靠性、穩(wěn)定性及續(xù)航能力,此類關(guān)鍵痛點(diǎn)依然沒(méi)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(gè)核心問(wèn)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(fù)責(zé)人對(duì)《財(cái)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(wú)人機(jī)減小耗能,但解決不了來(lái)自上游電池供應(yīng)商的技術(shù)瓶頸。過(guò)去十年,汽車行業(yè)花費(fèi)在能源電池上的精力可見(jiàn)一斑。

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

人工智能的代價(jià)

無(wú)人機(jī)往智能化發(fā)展是一個(gè)共識(shí)。但人工智能并不能解決所有問(wèn)題,且代價(jià)是巨大的。

2015年,全球民用無(wú)人機(jī)銷售量約56.9萬(wàn)架,其中,工業(yè)級(jí)無(wú)人機(jī)銷量為17.7萬(wàn)架。IDC預(yù)計(jì),2019年這個(gè)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(jī),無(wú)人機(jī)的量級(jí)微不足道。對(duì)于無(wú)人機(jī)公司而言,是否使用AI,很多時(shí)候變成了計(jì)算力除以性價(jià)比的問(wèn)題。

根據(jù)陳麗蘋的經(jīng)驗(yàn),一支完整的人工智能團(tuán)隊(duì),從底層設(shè)計(jì)到分布式系統(tǒng),至少要30人的隊(duì)伍。這對(duì)于一般的無(wú)人機(jī)公司來(lái)說(shuō),幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。大疆相關(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)《財(cái)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(wú)人機(jī)公司,無(wú)力自行開(kāi)發(fā)AI,選擇與第三方AI合作,但又發(fā)現(xiàn)成本不小。無(wú)人機(jī)市場(chǎng)畢竟只有百萬(wàn)級(jí)的量,且大疆已經(jīng)占據(jù)80%的市場(chǎng)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(wú)人機(jī)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(guò)找大疆,但后者是封閉系統(tǒng),有私有協(xié)議,接入進(jìn)來(lái)需要很深層次的合作?!澳浅宋④涍@種,別的很難說(shuō)服我們來(lái)改動(dòng)系統(tǒng)?!贝蠼嚓P(guān)負(fù)責(zé)人對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)道。

未來(lái)無(wú)人機(jī)公司接入標(biāo)準(zhǔn)化AI可能將是一種趨勢(shì)。大疆選擇了搭載微軟的云端AI,解決計(jì)算速度的問(wèn)題。人工智能解決方案可以在云端進(jìn)行訓(xùn)練,之后部署到無(wú)人機(jī)上,進(jìn)行實(shí)時(shí)的人工智能運(yùn)算。

零度智控也認(rèn)為,云端AI平臺(tái)非常重要,一位零度內(nèi)部人士對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示,接入后,可以對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行云計(jì)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(guò)機(jī)載AI,增加無(wú)人機(jī)的算力。零度智控認(rèn)為,機(jī)載AI意義更大,因?yàn)榭梢愿噌槍?duì)無(wú)人機(jī)的定制化設(shè)計(jì)。2016年,為提高算力,零度就曾搭載過(guò)高通的一款去除通信模塊的智能手機(jī)芯片。

不過(guò),芯片級(jí)的問(wèn)題依然是成本。“芯片還是計(jì)算,有幫助,但不是剛需,除非更便宜。”大疆內(nèi)部人士說(shuō)道。

除了通過(guò)AI增加算力外,更重要的是發(fā)現(xiàn)需求開(kāi)拓需求。一位業(yè)內(nèi)人士對(duì)《財(cái)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(duì)無(wú)人機(jī)的認(rèn)知不足,還沒(méi)有無(wú)人機(jī)應(yīng)用的案例,更不用說(shuō)AI加持。

楊帆認(rèn)為,以邊境巡檢舉例,數(shù)百公里無(wú)人區(qū),過(guò)去靠開(kāi)車或有人機(jī)巡檢,效率和經(jīng)濟(jì)性都很差,如果無(wú)人機(jī)可靠性足夠高、續(xù)航足夠長(zhǎng),這就是剛需。

這也是擴(kuò)博智能并沒(méi)有把自己定位為無(wú)人機(jī)公司的原因。陳麗蘋認(rèn)為,目前能應(yīng)用到AI的無(wú)人機(jī)細(xì)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(chǎng)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(wú)人機(jī)落地的另一原因。

隨著基礎(chǔ)設(shè)施改進(jìn),數(shù)字工業(yè)的工作流程改造已進(jìn)行十年,依然在循序漸進(jìn)。IDC預(yù)計(jì),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(wú)人機(jī)只是工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)終端。工業(yè)無(wú)人機(jī)的真正實(shí)現(xiàn),還有賴于企業(yè)信息化流程的改造程度。

“沒(méi)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(fù)責(zé)人對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者表示。這是為什么在電力、農(nóng)植等大多數(shù)場(chǎng)景還用不到AI無(wú)人機(jī)的根本原因。

楊帆對(duì)《財(cái)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?zé)o人機(jī)。這些行業(yè)的數(shù)字工業(yè)化進(jìn)程還沒(méi)有達(dá)到需要AI的地步。

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原文標(biāo)題:AI 踏足無(wú)人機(jī),機(jī)會(huì) or 雞肋?

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