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分类: 工业

无人机产业:下一步发展关键是杀手级应用

彭仲仁 / 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院智能交通和无人机应用研究中心教授 / 2015-05-15

除了技术瓶颈,要找到无人机的killer application(杀手级应用)才能真正迎来这个行业的爆发性发展。无人机有很多潜在应用方向,但能否成功大规模化应用、对传统行业产生颠覆性的改变,还有待观察。

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除了送快递,无人机(UAV)其实还可以做很多事。上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院智能交通和无人机应用研究中心教授彭仲仁和他的课题组目前正使用无人机监测大气污染,研究中国当前最为紧迫的雾霾问题。

彭仲仁教授带领的课题组得到了政府和环保部门大力支持,参与了上海和杭州等城市多项重大观测项目,已进行三年的实验。无人机突破了以往大气立体观测工具(如载人飞机、探空气球、气象塔、激光雷达以及卫星遥感技术等)成本高、可控性弱、灵活性差的局限,能够在近地面0-1200米高度3维空间内进行实时、灵活、高密度的监测和数据收集,研究包括PM2.5、臭氧、氮氧化物、黑炭等多种污染物的时空分布及传播规律。

我们看到,一边是关于无人机商用的政策监管和军用无人机道德性的舆论焦灼,另一边,无人机早已悄然进入科研与公共治理领域,为那些困扰人类已久的根本性问题带来了转机。而人们仍然好奇的是,无人机的杀手级应用到底会来自哪里?

上海交大巴黎高科评论:您是什么时候开始在工作中引入无人机作为工具的?

彭仲仁:2004年我在美国工作时,与几位同事很偶然地想到是不是可以尝试用无人机研究交通。当时就算在美国,无人机也很少见,没有什么人关注,研究也主要侧重军事领域,民用方面只有零星萌芽。

您当时具体的研究课题是什么?

就是利用无人机来进行实时的交通状态监测,用的机器是租来的,费用非常昂贵,而且是由别人来操控,我们只是拿到最后的数据进行处理。和那时相比,现在无人机应用的范围要广多了。

我们目前在上海交通大学做的一个重要课题是用无人机进行空气污染监测,这在10年前是没有的。在这方面无人机具有天然的巨大优势,能够做到三维、动态、高空采样作业,进而可以发现传统空气质量检测手段很难发现的规律,比如污染物在不同时间、不同垂直高度上的分布变化情况,以及跨区域输送特点和规律等。传统大气污染研究主要依靠地面观测和高空扩散的理论模型,而高空扩散模型很难得到足够的观测数据支持,无人机因此可以说让大气环境科研面貌发生了根本性改变,实际上是一种颠覆性的技术。

普通人又是从什么时候开始广泛讨论无人机话题?

是在2010年以后了,可以说,直到现在这还是一种比较前沿的科技,但最近一两年我们看到无人机的发展开始越来越猛,尤其随着成本的不断降低,玩具无人机现在已经很普遍。

另外从技术角度来看,无人机在这10年中也有很大发展,主要是两个方面,一个机器本身——重量越来越轻、稳定性越来越好、操控系统越来越稳定灵活;另一个方面是图像识别和处理技术越来越先进。这实际上大大扩展了无人机的潜在应用空间。我们最初用无人机在高空做交通状况观测,机器稳定性差,图像质量很差,数据处理起来很麻烦。

在智能交通系统中,无人机的角色是什么,与其他技术相比,是很关键的组成部分么?

 无人机能够帮助监测交通流量、速度、拥堵状况、事故、车辆运行轨迹、驾驶行为等,并提供交通安全相关的数据分析,这些对交通来说都是非常重要的。

它的优势主要是能够观测到交通“流”,这是个时间性概念。在以往,人们只能设置很多分散的观测点,获得的数据也是分散不连续的。但无人机能够在高空很清楚地观测到整体的、趋势性的交通流变化,从而为交通管理提供数据依据,这是别的方法很难实现的。现在有的城市和地区开始尝试用无人机进行交通事故调查,这对山区和自然环境险恶的道路非常有价值。当然,智能交通所涵盖的技术很广,无人机不能完全替代其他的地面技术,比如车内驾驶相关的科技、车与车之间的信息交流、车与路间的信息交流等。

那么相关的地面设施和技术包括哪些?

无人机基本不需要什么地面设施,它本身就是一个完整的系统。地面上只涉及操控系统,控制飞行方向和速度等,很多无人机现在都可以用智能手机来操控。在做交通检测时,需要用计算机设备接收实时发回的数据和图像,但现在的技术已经可以做到直接在无人机上嵌入数据处理模块,图像在飞行过程中就被处理成某种模式的交通流数据,而不用发回图片到地面进行处理,这样也更有利于数据传输和实时交通控制和管理。

操控无人机需要具备特殊技能吗?

在美国,很多无人机操控手都需要经过特殊的培训,因为无人机并不是玩具那么简单,涉及突发情况的应对,这是一个操控手必须掌握的。不同型号的无人机,操控难度也不同,一般来说,“旋翼”型无人机操控起来要比“固定翼”型更简单,后者需要更多技巧,需要了解空气动力学和具备良好的心理素质,要真正安全地驾驭飞行需要一到两个月甚至更长时间的培训。

从产业发展路径上,欧美的无人机经历了一个从军用到民用的转移,中国是否也遵循着同样的路径?

 无人机最初主要军用,不管中国和美国都是这样。但是发展到今天,已经不仅仅是一个单纯的军转民的问题。现在很多做得比较好的小公司,用的反而不是军用技术,而是直接从民用需求出发进行设计研发和制造,成本也要低很多。

所以,准确的说法应该是,无人机当前正在两个领域并行发展:一个是民用的,跟军队完全没关系;另一个则是纯粹服务于军队,后者主要是大型无人机。当然,以前的做军用无人机的厂商现在也希望向民用转型,但其实不具备多大优势,因为大型无人机技术在民用领域应用范围非常有限,至少现在是这样。

所以,载重是无人机技术的一个关键指标。

是的,除了载重以外,稳定性、续航时间以及安全性,都非常关键。就安全性而言,它需要能够自动识别和规避障碍物,这是目前的一个研究重点,即智能无人机。据我了解,这些技术在实验室内都已经不成问题,也已经有一些原型产品出现,但要大规模应用可能还需要一两年。

作为一种智能设备,无人机有没有自己的“摩尔定律”?

摩尔定律是有的,但毕竟无人机发展还处于初级阶段,还面对着瓶颈。但企业界的研发投入很大,所以市场前景是非常乐观的。

就生产而言,无人机的完整产业链应该包括哪些部分?

首先是地面控制系统,这是技术难度最大的环节,只有控制系统做好了,飞行才能安全稳定,它是一个多技术和系统的集成,不过这方面已经发展得相对成熟,自动导航、自动巡航、自动避让障碍物等,已能精确到厘米级,从而带来更新更优秀的应用;第二个是动力部分——如何保持无人机的安全性,发动机的稳定可靠性是关键。同时,如何让无人机在空中停留更久,和很多其他交通工具一样,电池技术目前是电动无人机的一个主要瓶颈。第三个是应用和服务部分,这是最有潜力创造经济价值的部分。随着无人机的迅速发展,企业能把无人机创造性的应用于传统领域,为传统领域带来革命性的变革,就会是大赢家。

最后也是更重要一环是应用。目前来看,除了技术瓶颈,要找到无人机的killer application(杀手级应用)才能真正迎来这个行业的爆发性发展。但这个杀手级应用到底在哪里,人们还不太清楚。比如说在测绘部门,无人机被广泛应用于大尺度高精度空间信息;在农业上,无人机可以帮助我们对作物的生长进行监控和评估,并自动进行施肥洒药等;在电力部门,无人机可以帮助自动检测高压线路;在监测环境污染方面,包括大气污染和水污染,和交通信息采集和监测方面,无人机也能发挥非常巨大作用……这些都是无人机的潜在应用方向,但能否成功大规模化应用、对传统行业产生颠覆性的改变,还有待观察。

这是否也意味着,无人机的生产很难出现由一两家企业垄断的局面?

至少从应用层面来看比较困难,因为各种应用对技术和产品的要求区别很大,比如对交通监测和对空气污染的监测,与在精细农业上的应用,要求就不一样。但也不能够排除先行的优秀企业做大以后,可以参与到很多应用领域去。

 中国深圳无人机企业大疆科技目前的估值已高达100亿美元,引起业界关注,甚至有国外媒体称“全球最创新的无人机厂商不是在硅谷而是中国”,您是怎么看待这个问题的?

 大疆的贡献在于把无人机普及化了,以往无人机价格比较贵,大疆利用很短时间就把无人机价格降低了很多,这就如当年的福特汽车让大多数美国人都买得起车一样。所以,大疆对中国无人机产业的发展起了很大推动作用。当然,与同等价位的其他产品相比,它的产品质量也不错。我很自豪中国在低价位、民用轻型无人机领域占有一定优势。中国企业下一步的关键是加强研发能力,针对各种应用的特点和要求,推出真正的拳头产品,促进杀手级应用的诞生和发展。