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      擊落無人機?AI幫助監管無人機并自動設計航線才是未來

      本文作者: 趙青暉 2016-08-22 19:40
      導語:量化和規避風險才是無人機未來應用的重中之重。

      根據普華永道的(PwC)最近的一份報告顯示,無人機產業正在呈指數級增長,預計到2020年,全球無人機硬件出貨量將達到100億美元,如此龐大的無人機市場也催生了無人機周邊產業的衍生,其中最大的周邊產業之一,就是無人機監督與管制。

      擊落無人機?AI幫助監管無人機并自動設計航線才是未來

      無人機監管需要“偏軟”

      PwC的報告稱,在2020年,無人機從事的服務和勞動能夠取代的人工成本將超過1200億美元,這也就說明,到時候將會有巨大數量的無人機升空工作。然而其附帶的風險也會大大的增加,無人機在空中墜落造成人和財物的損失、對公共空間的干擾以及隱私被窺探等問題都是人們將要面對的風險。這些風險的難以量化,催生了很多無人機管制機構的“一竿子打死”的管理辦法,無人機“打擊武器”、“干擾器”廠家雨后春筍般的出現。不過,暴力解決問題始終是治標不治本,于是有些企業就開始研究一些“偏軟”的控制風險的方法,Fly Flock就是其中之一。雷鋒網聯系到了Flock的創始人兼CEO Ed Leon Klinger,為我們簡單介紹了一下Flock的創立初衷和該AI系統是如何幫助無人機控制風險的。

      擊落無人機?AI幫助監管無人機并自動設計航線才是未來

      Ed Leon Klinger

      Flock創立

      Flock是英國的一家初創無人機監管系統開發企業,其CEO Ed Leon Klinger曾經就讀于牛津大學和劍橋大學,并拿到了雙碩士學位。其在校期間主攻新興技術和自動化系統的研究,并對無人機和無人機生態系統特別感興趣。后來 Klinger還曾經到英國的一個無人機監管機構工作過一段時間,這段經歷在一定程度上為Flock打下了基礎。

      擊落無人機?AI幫助監管無人機并自動設計航線才是未來

      Flock應用截圖

      隨著無人機產業的飛速發展,人們從量化的數據上就能看出,無人機的應用已經成倍的增長,并在可見的未來不會停止,各種行業巨頭(DHL、亞馬遜、Google、Facebook等)在無人機商業方向投入了大量資金,促進無人機城市行業服務的發展,像“無人機快遞”這種基礎應用在不久的將來就會成為現實。無人機服務好處很多,可以解放人力、做高危工作、減緩城市擁堵等等,但是其存在的問題也很多,總結起來大體上就是老生常談的倆字:炸機。

      炸機帶來的風險對于城市服務無人機來說,是阻礙其普及和發展的最大絆腳石,因為飛上天空的每一架無人機都關乎著市民的生命安全,這并不是聳人聽聞。

      各國政府有關部門、亞馬遜等巨頭企業都開始重視無人機的城市飛行安全,并且積極的在部署相應的管理策略。但是,Klinger覺得,無人機安全存在的根本問題是,無人機風險隨機性太大,無法量化,這就導致了對其管制和防范都很難,并且,如果無人機出現了事故,運營商、保險公司以及監管機構對責任的界定也十分困難。為了解決這些問題,Klinger和另一位合伙人Antton Pena成立了Flock,并且邀請了倫敦帝國理工學院的人工智能博士Miguel Molina Solana擔任CTO,做了一套能夠把無人機工作風險量化的AI系統。

      Flock AI系統

      根據Klinger的介紹,Flock是一個大數據驅動的無人機風險分析工具,它能夠根據一個區域活動行人的實時位置、車輛活動信息、實時天氣信息等,把這些有可能增加無人機事故風險的信息匯總并分析,讓無人機的AI系統或者操作員得知環境的實時信息。此外,該系統還可以通過所得的上述地面活動信息以及建筑物信息,來計算無人機在飛行中會存在的風險和影響,并且根據實時數據對飛行路線進行優化和推薦。比如,在人群密布的地區,無人機路過上空的風險顯然就增加了很多,Flock的AI系統就可以分析到這一信息,并對無人機的飛行路徑重新進行一個規劃,降低飛行的風險。

      擊落無人機?AI幫助監管無人機并自動設計航線才是未來

      Flock工作示意圖

      Klinger介紹說,這其中包含了幾個關鍵的技術,一個是利用人工智能來識別地面信息,并將其轉化為量化的風險信息反饋給無人機,另一個是利用地面信息來計算安全的飛行路線,并顯示在地圖上。想做到這兩點都不容易,尤其是地面信息的大數據收集工作量巨大,絕不是初創公司或者小團隊在短期內能夠完成的。Klinger告訴雷鋒網,他們的關于建筑物、人流、車輛、天氣等地面信息都是與第三方公司進行合作的。具體哪個公司,Klinger并沒有提及,但是他卻從側面說到了開發這個系統的難度:

      做Flock系統的最大困難就是,我們作為一個初創的AI小型技術團隊,需要和各種復雜的機構合作打交道,比如大型的保險公司、無人機硬件制造商、運營商、政府監管部門等等,這些都不僅僅是技術能夠解決的問題。

      Klinger說,目前還有一些公司在做無人風險量化的事情,但是他們都沒能夠像Flock系統一樣采用了實時的環境數據,比如AirMap,它只能映射出空中的一些信息,而對地面的人員和車輛的運動不能實時掌握。而采用環境實時AI分析是Flock的核心競爭力。

      有了這套系統,無論是用戶、保險商或者是監管部門,都能夠在使用無人機服務時盡可能的規避風險,如遇不可抗力,還能知道無人機當時的狀況,并及時解決問題。

      目前,Flock已經開發了PC、iOS以及Android的應用程序,已經在逐步的測試中。未來會把這項技術提供給無人機制造商、用戶和保險公司等等,不過目前,他們還有許多技術待建,所以他們會最先在保險行業嘗試推廣。Klinger表示,Flock打算再招聘一些專注于機器學習方面的開發人員,未來會讓這套系統變得更加智能。

      無人機事故頻發集結了一大群人去研究如何反無人機,但多數人卻選擇了“暴力打擊”和“政策控制”,而類似Flock的這種利用大數據管理卻沒有太多人去嘗試。對于無人機泛濫的現狀來說,綏靖政策要比暴力打壓要更能治本一些,畢竟無人機的發展在一定程度上是趨勢,是未來,要規避風險,就要更多的Flock出現才行。


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