什么是空中物理AI？5层看懂自主无人机怎么飞

Sir Airffic Go把这张地图记在脑子里，其他每一页都会变得更容易。

飞行大脑的五项工作

人类飞手在脑子里做的事，现在由机器分担。

感知：摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR，用激光测距离的传感器）和热成像相机，把周围环境变成数字。

理解：视觉AI分得清电线和人；SLAM（一边画地图、一边算出自己在图中位置的技术）告诉无人机自己在哪里。

决策：决定往哪里飞、避开什么、怎样完成任务。

行动：精确调节每个电机，让飞机按决定的方式移动。

学习：用飞行数据重新训练AI，让下一次飞得更好。这个循环转得最快的公司，成长得最强。

感知 → 理解 → 决策 → 行动 → 学习：飞手在脑中做的事，由机器分担。

这个市场是五层叠起来的。

最底层是传感器，往上是计算芯片、感知AI和自主飞行软件。最上层是同时调度很多架飞机的运营与空域操作系统层。

下面几层是零部件，比拼的是规模和深厚技术。上面几层是服务，比拼的是离客户有多近、数据有多少。

有的公司每一层都做（DJI、Skydio）；有的只深挖一层（NVIDIA、Echodyne）。哪种做法会赢，是“策略”章节的主题。

下层是零部件，上层是服务。钱和控制权取决于你占据哪几层。

一架无人机的大脑让它自己不坠毁。天空的大脑让许多无人机互不相撞——相当于空中的交通管制。

飞机越多，单架无人机的智能就越不够用。自动驾驶汽车也照样需要红绿灯和交通规则。

Airffic 把这个覆盖整片天空的大脑叫作“空域操作系统”（空域OS）。它把每架无人机看到的东西合成一张共享地图，供任务控制、视频分析和航线规划使用。

一架无人机的大脑保护它自己；空域操作系统保护所有飞机。两者是相连，而不是竞争。

Sir Airffic Go每架无人机越聪明，覆盖整片天空的协调就越值钱。这是本站最重要的因果关系。

我们关注让无人机感知外部世界的技术（传感器、感知、自主飞行），以及用这些技术安全管理天空的系统。

螺旋桨、电池和修图App不在范围内。反无人机（C-UAS，发现并处置不受欢迎的无人机）在范围内，因为它用的是同样的传感器和AI。

无人机的“自动飞行”和“自主飞行”有什么区别？

自动飞行是按事先规划好的航线飞。自主飞行是在飞行中感知周围、自己做决定——当场避开障碍物或改变航线。

什么是SLAM？

即“同步定位与建图”：用摄像头或激光雷达给周围画地图，同时算出自己在图中的位置。在GPS失灵的地方（比如室内或桥下）最重要。