這充分說明了現在司空見慣的無人機，在初創期技術是多么的難搞。然而這并不妨礙無人機價值的逐漸提升，其從軍事領域逐漸向外擴展，到如今涉及社會的各個領域，比如航拍、地圖遙測，比如到非洲種菜、送藥、抓壞蛋……
而這么多年以來，圍繞無人機的研發也是有條不紊，隱身效果越來越好、性能越來越強勁、飛行距離也越來越長。在人工智能時代到來之后，無人機更是獲得了打開新的技術進步大門的鑰匙。而最迫切地需要這把鑰匙的無疑是那扇推了很久的門：
讓無人機實現“無人”飛行。
說是無人機，飛起來還是離不開人
對無人機而言，如何實現在沒有人進行駕駛操作的情況下能夠安全飛行，自然是首要問題。
英國最初研制無人機的時候，曾經兩次在試飛的前半段表現非常不錯，最后卻都因發動機熄火而失速墜毀、功虧一簣。這就凸顯了其中兩個方面的問題：一是機上沒有駕駛員，無法采取正確而及時的處理措施;二是地面操控人員無法對無人機的情況進行實時評估從而采取措施。
當然我們也可以理解，當時技術落后，操控人員想進行干預也是心有余而力不足。哪怕是到今天，關于無人機的操控仍然是一個需要非常重要并需不斷改進的議題。
今天的無人機操縱大致有三種方式。一種是無線操控，我們常見的遙控無人機拍攝就是采取這種方式。操作簡單、易學，是最早也最廣泛的無人機操控方式。另外一種則是提前設定具體的程序，比如飛行路線、固定地點的飛行姿態和具體的工作任務指令等，完成任務之后再按照提前設定好的程序原路返回。在執行長距離飛行任務的時候，比如遙測地圖信息等會比較常用，整個過程基本上沒有人為干預。而還有一種則是把無線操控和無人機自主飛行結合起來，沒問題的時候放羊，有問題的時候接管，以最大程度保證無人機的順利飛行。
從這個角度來看，雖然名為“無人機”，實際上在大多數情況下還是有人操控的。只不過駕駛行為從飛機轉移到了指揮中心。因此，如何實現無人機更高程度上的自主飛行，也就成為了科研人員們攻關的重點。
而對民用無人機來說，除了操控問題之外，由于其技術精密程度遠不如軍用無人機，因此往往要考慮到天氣對飛行的影響。很多無人機的使用說明上都會明確表示，在極端天氣情況下，禁止或盡可能避免飛行。雖然很多無人機企業都表示自己的飛機能夠扛過5級風，但似乎也沒有多少人能買賬。拿無人機送貨來說，你說能扛過大風，那萬一扛不過掉下來損失算誰的?
除此之外，如何盡可能延長無人機電力的使用時間，從而延長飛行時間也是擺在研究人員案頭的頭痛之時。畢竟對長距離工作而言，能飛得更久，當然是更好的。
而這些長期限制無人機的問題，在今天可能會有更好的答案出現了。
無人機聽膩了?你知道人工智能滑翔機嗎?
人工智能給了無人機更多的可能，比如利用視覺技術進行自主執行拍照任務、自主飛行，但我們今天要說的卻并非簡單如此。一項最新的飛行器相關研究看似與無人機關系不大，但卻很可能會為未來無人機的發展提供一種新的解決思路。
而這個飛行器，就是滑翔機。
加州大學圣迭戈分校的研究人員最近就利用強化學習訓練了一架滑翔機在大氣中自由地飛行。我們知道，滑翔機的原型就是飛鳥，但現實是它滑翔的高度、距離、速度等與鳥兒還有不小的差距。于是，鳥兒在滑翔中對氣流、溫度等因素的利用便成為了研究人員模擬并訓練飛行器的標本。
研究人員開發了一種新的算法，將其搭載在附著于兩米長的機器上的控制器，可以估算環境中的垂直風加速度、機翼上的垂直風速梯度、空氣中的熱度等，進而調整飛行俯仰的角度，實現自主飛行的策略。同時，還可以根據這些因素制定相應的導航策略。
而相關的實驗則表明，研究人員對控制器進行強化訓練的這套算法涉及的因素與鳥兒的滑翔也有密切的相關。
也就是說，在進行強化學習之后，滑翔機可能會越來越像鳥兒：不僅擁有相似的外形，還有擁有相近的物理滑翔原理。
那說了這么多，人工智能對滑翔機的解決方案對無人機又有什么用呢?
為了更安全和自主的飛行
說一點廢話，無人機和滑翔機都是能飛的……但無人機需要動力，而滑翔機卻不需要。
而這套人工智能系統索要解決的滑翔機的問題之一就是：如何讓滑翔機能夠飛得更遠。通過對氣流的充分利用、對溫度的感應，滑翔機能夠更好地捕捉空氣動力。從這個角度上來說，對一些固定翼無人機而言，根據氣流調整飛行姿態，便可以像滑翔機一樣借助空氣動力飛行，從而可以一定出程度上動力，實現更遠距離的飛行。畢竟，對飛行而言可能一米就意味著生存與毀滅。
第二個方面則是以此來應對極端天氣情況。在對滑翔機進行強化訓練的時候，研究者們還有注意到在極端天氣下鳥兒是如何實現安全滑翔的。這其中仍然是涉及對空氣溫度、風向、風俗的感知等方面的內容。移植到無人機上，則可以在其上搭載一個類似的傳感器，搜集周圍的天氣狀況，做出最合理的飛行方案來。這樣一來，一些廠家所宣揚的“能扛5級大風”的標語，或許多少也該有人相信了吧……
而由以上兩點可知，在這套人工智能系統的加持下，無人機的自主飛行能力也就會得到相應的提高。這里體現的優勢有三：第一可以調整飛行狀態，實現最長飛行距離;第二可以提出飛行策略，調整飛行導航路線;第三則是對環境因素進行分析判斷，尋找極端情況下的最優方案，最大程度上保證飛行安全。
也就是說，人工智能對無人機的影響將可能不再僅僅局限于利用視覺技術尋找目標、利用導航技術確定位置，而是擴展到利用更多的傳感器搜集飛行環境因素從而做出最佳的飛行方案。或者說，人工智能將會實現無人機的“飛行增強”。而無人機從出任務到回歸，也就可能真的不需要任何遠程操控;無人機也就將實現真正意義上的“無人駕駛”。
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