事實上，無人駕駛飛機系統的使用已經成為許多行業的競爭優勢。在幾年之內，隨著對高效、低成本的數據收集、處理和分析的需求擴大，無人機已經擴展到公共安全和其他市場。
然而，在過去的幾年里，媒體在很大程度上忽視了無人機技術的數據方面，而是把重點放在了無人機送貨開發上。這其實是一個疏忽。雖然快遞公司面臨著相當大的障礙，但無人機正在徹底改變大數據的收集和分析。
鳥瞰全局
無人機承包商正在見證空中機器人在如何收集、捕獲、組織、處理和存儲大量數據方面的發展。從本質上說，大數據已經走出了云端，進入了天空。
無人機系統的成本是推動其廣泛采用的一個重要因素，無人機系統可以很容易地與你需要的任何用例集成。例如，可以將一個無人機系統賣給警察局，價格只要2000美元，也可以超過10萬美元。無論哪種方式，都得到了10年前還不存在的最先進技術。
近日，公共安全已經成為無人機最富有成效的用例之一。例如，全國各地的執法機構使用無人機創建事故和犯罪現場的3D地圖，為這些機構節省了大量的時間、人力和金錢。
以前，繪制一場車禍或犯罪現場的地圖需要三到四個小時。如今，我們有了一個平臺，只需很少的輸入，就可以讓無人機自主執行測繪任務，然后將數據下載到基于云的建模系統中。這可以在幾分鐘內完成，而不是幾小時。警察部門可以在他們對事件的反應完成之前輕松生成3D圖像。
與公眾的看法相反，這些無人機不是玩具。為了在搜索和救援、監視甚至追捕嫌疑犯中部署無人機，整個系統必須精心構建。此外，必須將其設置為實時運行。
一般來說，公共安全客戶一開始會做一些時間不太敏感的事情，比如繪制事故現場。然而，隨著他們變得更加成熟，他們可能隨時都有數十架無人機部署在現場。
這樣一來，一旦接到報警電話，無人機就會自動發射，并被派往現場，成為執法人員的“空中眼線”。領導層就有了鳥瞰全局的能力，而在此之前，領導者只能是地面上的人。
與自動駕駛汽車和火車一樣，無人機的發展指向自動駕駛，但在空中操作帶來了特殊的挑戰，也面臨著獨特的監管環境。在絕大多數情況下，航空局仍然要求人類直接控制無人機，并且始終在無人機的視線范圍內。
從理論上講，獲得無人駕駛飛機的批準是可能的，但到目前為止，這是一個勞動密集型的豁免過程。
集合AI和ML功能
也許過程緩慢，但不可避免。幾乎所有無人機制造商都在開發自己的人工智能和機器學習能力。流行的用例包括檢查和3D繪圖，不僅是事故/犯罪現場，還有開發現場和現有結構。這是因為啟用GPS的無人機可以在非常特定的輪廓內進行編程，例如速度、高度和物理邊界。
如今，我們遇到的是ML的入門版本，因為它通常只是基于一些算法。無人機在飛行時收集自己的數據，并使用算法來調整其程序。
例如，以攜帶有效載荷的無人機為例，當在沒有有效載荷的情況下起飛時，它是一個非常穩定的平臺。加上一個有效載荷，一開始會有點不穩定。然而，給ML幾分鐘的時間來解決問題，突然之間，就會回到了更穩定的狀態。
ML對于開發無人機的模塊化能力至關重要，在這種狀態下，幾乎任何無人機平臺都可以插入任何類型的功能。好消息是，無人機如今可以在每次飛行中積累數據時學習，壞消息是，它們需要更多的學習才能圍繞彼此運作。
預計未來，無人機最終將更像直升機和飛機，它們可以與空中交通管制進行通信，也可以相互通信，以避免事故發生，甚至能很快就會發布自身的數據。
雖然通過無人機進行大規模運輸可能還有很長一段路要走，但無人飛行系統技術的進展將在很大程度上繼續保持在公眾的視野之下，這可能與國家勞動力短缺以及新技術創新有關。
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