Sir Airffic Go从“谁来付钱”倒推。这是做生意的基本功。
产品往右流，钱往左流
零件和芯片厂商卖给整机厂商。整机和自主软件公司再卖给运营商和客户。
最终付钱的是：送货的公司、巡检桥梁和电线的企业、警察和消防部门，以及国防机构。
- 零件与传感器
- 芯片与AI模型
- 整机厂商
- 自主软件
- 运营与数据
- 客户（配送、巡检、警察、国防）
谁付钱：四个大钱包
国防与安全
最大、最快
2022年以来，许多国家用于自主无人机和反无人机的预算猛增。出口管制和伦理红线都很严格。
公共安全（警察、消防）
在美国增长很快
“无人机先遣响应”（DFR）是在警员赶到之前先派无人机去现场。价值在于自主飞行和远程操作。
基础设施巡检与测绘
日本的核心机会
桥梁、电线、工厂和屋顶。图像识别能找出裂缝和发热点。劳动力短缺是强劲的顺风。
物流与配送
长期的大奖
Zipline、Wing 和 Amazon 已经在真实送货。要降低每单成本，需要自主飞行和空域管理，让一个人能照看很多架飞机。
利润留在哪里，又留不住在哪里
| 层级 | 利润留存 | 原因 |
|---|---|---|
| 传感器与零件 | 低到中 | 随着手机和汽车的大产量而降价；专用雷达是例外 |
| 芯片 | 高（对巨头而言） | 工具锁定让人难以更换；进入需要巨额投资 |
| 整机 | 中 | 规模很重要；中美脱钩让“产地”本身变成了价值 |
| 自主软件 | 中到高 | 一旦装上就很难替换，但要和 PX4 等开源软件竞争 |
| 运营、空域与数据 | 高 | 嵌入客户的工作流程和审批中；数据越积越强 |
这是根据公开信息对结构做的定性解读，并不是对任何公司利润率的测量。
自己估算市场规模
各家调研机构对无人机和AI市场的预测，常常相差好几倍，因为每家对市场的定义都不同。
所以本站不转载别人的数字，而是给你一个公式；用它，你能看出哪些假设对结果影响最大。
- 选一项工作（例如电线巡检）
- 估计做这项工作的飞机有多少架
- 定下其中带AI功能的比例（采用率）
- 定下每架飞机每年在软件和服务上的花费
- 飞机数 × 采用率 × 每架花费 = 这项工作的年度市场
Sir Airffic Go别把数字囫囵吞下。用公式思考，你就能对董事会或投资人前后一致地讲清市场。
常见问题
空中物理AI市场有多大？
各调研机构对市场的定义不同，所以预测差距很大。我们建议按自己的目的用这个公式估算：飞机数 × AI采用率 × 每架每年花费。
无人机市场里，利润最多的在哪里？
嵌入客户工作流程、积累了数据和监管审批的运营与软件层，通常很难被替换，利润也留得住。零部件则容易面临降价压力。