【簡(jiǎn)介：】現(xiàn)階段的無(wú)人機(jī)還不具備人工智能這顆大腦
基本上都是靠人工操控的
所以可以看到無(wú)人機(jī)領(lǐng)域駕照也是蠻火的
因?yàn)闊o(wú)人機(jī)必須需要人類大腦指揮才可以工作
因此無(wú)人機(jī)還具備更大
現(xiàn)階段的無(wú)人機(jī)還不具備人工智能這顆大腦
基本上都是靠人工操控的
所以可以看到無(wú)人機(jī)領(lǐng)域駕照也是蠻火的
因?yàn)闊o(wú)人機(jī)必須需要人類大腦指揮才可以工作
因此無(wú)人機(jī)還具備更大的發(fā)展空間
那就是結(jié)合人工智能趣完善無(wú)人機(jī)的大腦
無(wú)人機(jī)與無(wú)人駕駛其實(shí)是類似的
只是無(wú)人駕駛由于汽車駕駛這一塊已經(jīng)非常成熟
因而無(wú)人駕駛發(fā)展的非常快
另一方面無(wú)人駕駛的市場(chǎng)空間非常大
從而更加促使無(wú)人駕駛的飛速發(fā)展
而人類在飛行領(lǐng)域積累經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)是非常小的
而且飛行于廣闊又復(fù)雜的天空本身就要比汽車駕駛要復(fù)雜得多
可以看到飛行領(lǐng)域基本上是專業(yè)飛行員才能具備
無(wú)人機(jī)領(lǐng)域所需要的數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)?zāi)壳胺e累還不夠
所以要發(fā)展人工智能無(wú)人機(jī)最主要的突破就是
如何去采集大量的無(wú)人機(jī)飛行駕駛數(shù)據(jù)
這些數(shù)據(jù)是發(fā)展無(wú)人機(jī)人工智能的養(yǎng)料
眾所周知人工智能的深度學(xué)習(xí)能力非常強(qiáng)
可是這些的前提就是你得有足夠的學(xué)習(xí)資料
供給人工智能讓它不斷地學(xué)習(xí)與完善
由于無(wú)人機(jī)所處于的飛行環(huán)境極其復(fù)雜
因而人工智能無(wú)人機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式也變得復(fù)雜
其間的各種參數(shù)也是非常龐大得
而如何得到這些經(jīng)驗(yàn)參數(shù)
那就需要眾多且又全面的飛行數(shù)據(jù)作為支撐
其實(shí)任何領(lǐng)域發(fā)展人工智能都不會(huì)太難
關(guān)鍵難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)以及經(jīng)驗(yàn)參數(shù)的獲得
所以無(wú)人機(jī)領(lǐng)域人工智能如何發(fā)展
現(xiàn)在還是需要多積累相關(guān)數(shù)據(jù)與采集數(shù)據(jù)
可以參考無(wú)人駕駛的發(fā)展
這幾年無(wú)人駕駛一直都在實(shí)際交通軌道上不斷的運(yùn)行并不斷地通過(guò)雷達(dá)采集交通道路行駛數(shù)據(jù)
要知道無(wú)人駕駛交通導(dǎo)航地圖發(fā)展已經(jīng)非常成熟了
這對(duì)于無(wú)人駕駛交通行駛打下了非常好的基礎(chǔ)
那么無(wú)人機(jī)領(lǐng)域首先也是需要規(guī)劃飛行地圖
基于飛行地圖而后還需要進(jìn)一步去采集
無(wú)人機(jī)飛行環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)
基于這些再不斷優(yōu)化與總結(jié)出飛行交通模式
汽車駕駛已經(jīng)擁有非常成熟的交通體系與標(biāo)準(zhǔn)
而無(wú)人機(jī)飛行的交通體系與標(biāo)準(zhǔn)幾乎等于零
沒(méi)有這些地圖的指導(dǎo)
就算無(wú)人機(jī)擁有了大腦
那也成了瞎子亂撞
毫無(wú)意義
為什么人類的大腦會(huì)逐漸形成智慧？
那是因?yàn)槿祟惥邆渲劬Χ淦つw這些感官
人類通過(guò)這些感官不斷從環(huán)境里獲得數(shù)據(jù)不斷學(xué)習(xí)
從而從中總結(jié)出模式與規(guī)律
智慧從一開(kāi)始就是數(shù)據(jù)
它是經(jīng)歷了數(shù)據(jù)到信息到知識(shí)再到智慧
逐步發(fā)展完善起來(lái)的
所以人工智能也得是這樣去成長(zhǎng)
因?yàn)樗旧砭褪且粋€(gè)人類仿造的副本
換句話說(shuō)他就是一個(gè)虛擬的偽人類
那么它也基本上繼承了人類該有的特征
因此，如何發(fā)展人工智能需要從我們自身去審視？
我們?nèi)绾螐臄?shù)據(jù)提煉出模式或規(guī)律？
我們?nèi)绾稳シ治雠c判斷事件情況？
我們是如何去思考與創(chuàng)造新事物？
只有搞清楚我們?nèi)祟愖约涸趺垂ぷ鞯?/p>
我們才能仿造出更加高級(jí)的人工智能
所以說(shuō)研究人工智能其實(shí)就是如何研究人類自身。
我國(guó)對(duì)于自動(dòng)駕駛、新能源汽車的專利擁有量是多少？未來(lái)這兩個(gè)方向是否值得投資？
其實(shí)，當(dāng)我們把一些現(xiàn)有的技術(shù)整合起來(lái)，是可以實(shí)現(xiàn)客貨運(yùn)無(wú)人駕駛的。只是很多人沒(méi)有想到用這樣的方法。關(guān)鍵是思路的開(kāi)闊整合的程度，限制了人們對(duì)真實(shí)的理解和探索。
我國(guó)目前對(duì)無(wú)人駕駛新能源汽車的專利并不多，但研發(fā)投入已經(jīng)世界前列，國(guó)家和企業(yè)耗費(fèi)巨大的資金和精力在這方面，目的就是在未來(lái)，人工智能普及，新能源逐漸替代傳統(tǒng)汽車之際，實(shí)現(xiàn)彎道超車，以中華兒女的勤奮與智慧，肯定會(huì)產(chǎn)生一大批掌握核心科技的優(yōu)秀智能車企
