Sir Airffic GoZapamiętaj tę mapę, a każda kolejna strona będzie łatwiejsza.
Pięć zadań latającego mózgu
Maszyny przejmują pracę, którą pilot wykonuje w głowie.
Wyczuć: kamery, radar, LiDAR (sensor, który mierzy odległość laserem) i kamery termowizyjne zamieniają otoczenie na liczby.
Zrozumieć: Vision AI odróżnia linię energetyczną od człowieka, a SLAM (budowanie mapy i jednoczesne ustalanie swojego miejsca na niej) mówi dronowi, gdzie jest.
Zdecydować: wybrać, dokąd lecieć, czego unikać i jak wykonać misję.
Działać: precyzyjnie sterować każdym silnikiem, żeby maszyna ruszyła tak, jak postanowiono.
Uczyć się: trenować AI na danych z lotów, żeby następny lot był lepszy. Najsilniej rosną firmy, które najszybciej kręcą tą pętlą.
- Wyczuć — Kamera · radar · LiDAR
- Zrozumieć — Vision AI · lokalizacja
- Zdecydować — Trasa · omijanie · misja
- Działać — Silniki · sterowanie lotem
- Uczyć się — Dane z lotów ulepszają AI
Pięć warstw: od podzespołów do usług
Rynek to stos pięciu warstw.
Na dole są sensory, potem chipy obliczeniowe, AI percepcji i oprogramowanie autonomii. Na górze jest warstwa operacji i systemu operacyjnego przestrzeni powietrznej, która prowadzi wiele maszyn naraz.
Niższe warstwy to podzespoły, więc konkurują skalą i zaawansowaną technologią. Wyższe warstwy to usługi, więc konkurują bliskością klienta i ilością danych.
Niektóre firmy mają wszystkie warstwy (DJI, Skydio), inne kopią głęboko w jednej (NVIDIA, Echodyne). Które podejście wygrywa — o tym jest rozdział o strategii.
- 5 Operacje i system przestrzeni
Wiele maszyn naraz, bezpiecznie (UTM, operacje, dane)
Airffic · Wing · DroneDeploy - 4 Autonomia i decyzje
Planuje trasy, omija przeszkody, kończy misje
Skydio · Shield AI · Auterion · PX4 - 3 AI percepcji
Rozumie obiekty, ludzi i pozycję z obrazu
Vision AI · SLAM · modele bazowe - 2 Chipy obliczeniowe
AI na pokładzie, szybko i oszczędnie
NVIDIA · Qualcomm · Ambarella - 1 Sensory
Mierzą świat światłem, falami radiowymi i laserem
Kamera · radar · LiDAR · termowizja
Mózg jednego drona to nie mózg całego nieba
Mózg jednego drona chroni ten jeden dron przed rozbiciem. Mózg nieba chroni wiele dronów przed zderzeniem ze sobą — to kontrola ruchu w powietrzu.
Im więcej maszyn, tym mniej wystarcza inteligencja jednego drona. Samochody autonomiczne też potrzebują świateł i przepisów drogowych.
Airffic nazywa ten mózg całego nieba systemem operacyjnym przestrzeni powietrznej (airspace OS). Łączy on to, co widzi każdy dron, w jedną wspólną mapę i zasila Mission Control, analizę wideo i planowanie tras.
- Każdy dron wyczuwa i postrzega
- System przestrzeni łączy wspólną mapę nieba
- Mission Control, Vision i Routing & Stock z niej korzystają
Sir Airffic GoIm mądrzejszy jest każdy dron, tym cenniejsza staje się koordynacja całego nieba. To najważniejsza zależność przyczyny i skutku na tej stronie.
Gdzie rynek się zaczyna, a gdzie kończy
Opisujemy technologię, dzięki której drony postrzegają świat (sensory, percepcja, autonomia), oraz systemy, które dzięki niej bezpiecznie zarządzają niebem.
Śmigła, baterie i aplikacje do obróbki zdjęć są poza zakresem. Systemy antydronowe (wykrywanie niechcianych dronów i reagowanie na nie) są w środku, bo używają tych samych sensorów i AI.
| W zakresie | Poza zakresem |
|---|---|
| Kamery, radar, LiDAR, termowizja i inne sensory | Same baterie, silniki i śmigła |
| Wizja komputerowa, Vision AI, SLAM, modele bazowe | Aplikacje do obróbki zdjęć lotniczych |
| Autonomia i oprogramowanie do wykrywania i omijania (DAA) | Sprzedaż detaliczna dronów i ubezpieczenia |
| Pokładowe chipy AI i moduły obliczeniowe | Zwykłe serwery chmurowe na ziemi |
| Operacje, system operacyjny przestrzeni (UTM), systemy antydronowe | Sama kontrola ruchu załogowych samolotów |
Najczęściej zadawane pytania
Czym różni się lot zautomatyzowany od autonomicznego?
Lot zautomatyzowany trzyma się trasy zaplanowanej wcześniej. Lot autonomiczny postrzega otoczenie w trakcie lotu i sam decyduje — omija przeszkody albo zmienia trasę na miejscu.
Co to jest SLAM?
Simultaneous Localization and Mapping (jednoczesna lokalizacja i mapowanie): budowanie mapy otoczenia kamerami lub LiDAR-em i jednoczesne ustalanie, gdzie jesteś na tej mapie. Najważniejsze tam, gdzie GPS zawodzi, np. w budynkach albo pod mostami.