飞速发展的无人机究竟是由人来操控更好呢？还是由人工智能操控？
不久前，美国宇航局NASA举办了一场与众不同的比赛，让人工智能和人类同时驾驶无人机进行比赛，尽管过程非常波折，最终还是人类取得了胜利。这却引出了一个问题：如今专用于无人机的人工智能系统，能否会取代人类呢？
谷歌的努力
此次举办无人机比赛的机构是美国宇航局下属的喷气实验室，不同于NASA下属的其他部门，喷气实验室背后有谷歌的资金支持，谷歌通过资助NASA的喷气实验室，并借助后者的硬件实力共同开发完全自主的小型无人机。
而在人工智能和人类的无人机比赛中，谷歌采用了最新的人工智能无人机，虽然在比赛中，AI无人机的成绩稍落后于人类控制的无人机。但是人工智能算法与人类操作对比，人类在飞行过程中会更多地依赖感觉。人工智能无人机在飞行过程中会更平稳，而人类飞行员则倾向于积极地加速，飞行路线也更加激进。
具体来说，人工操纵的无人机通常依靠GPS来导航，这在室内飞行会相对处于劣势，如果是在更为宽敞的仓库或者密集的城市中，人工智能无人机会更有优势。而且在室内快速飞行还有一个制约性的因素，那就是摄像头快门的响应时间和处理速度，这些相机用来跟踪无人机的运动。如果飞行速度太快或者距离地面太近，都会导致图像模糊，从而影响无人机的飞行。
从这个角度看来，人类的胜利貌似有巧合的因素。
无人机AI化
在人工智能的众多应用场景中，使用人工智能才操控无人机是其中的重要的方面，可以追溯至2016年。去年冬季，亚马逊在英国完成了第一个完全由无人机送货的订单，不容置疑的是：未来将是机器人送货的时代。国内的京东、菜鸟等众多物流机构开始在无人机送货技术上争分夺秒。例如在今年夏季时，京东无人机配送技术已经落地实现，还与四川陕西等地建设了数十家无人配送机场。
不过从目前现实状况来看，技术BUG比较多，效率比较差。京东的无人车虽然已经上路，但是很容易遇到人为的阻碍导致行动不畅。无人机送快递的过程中，无人机系统要全程保持跟踪监控和通信，一旦遇到信号不好，或者GPS不精确的情况，准确率会大打折扣。而且要完成整个城市俯视地图的实时更新，这难度比较大，目前难以实现。
但从长远来看，用机器人加人工智能解决物流运输，的确是大势所趋。目前，包括智能驾驶和机器人技术正在不断取得突破和进展，未来应用场景也将越来越多。
机器的视角
站在无人机的角度来说，飞行线路是如何制定的呢？人工智能控制无人机大致有两种训练方式。
首先是依托摄像机和GPS系统，获得当前所在的位置和状态，为了精确的知道它的移动速度和移动方位，就要依托摄像头对地面或周围的事物进行拍照和感知。比如说有一种叫事件摄像机的摄像头，它会记录场景的变化，当它检测到物体的运动，就会在每像素的基础上以非常高的刷新率来显示出该动作，从而正确实现移动和避障。
而另一种人工智能的训练方式则于“阿尔法狗”下围棋的方式类似，在数十个不同的室内环境中进行无序飞行，以此得出每一次随机碰撞的经验，然后交由卷积神经网络进行判定，得出“直线飞行是否是个好选项”的判断。经过不断的碰撞，系统所产生的算法能够教会无人机自主飞行。
相比之下，人类操控无人机的方式则更多依赖经验和感觉，就像驾车一样。
AI取代人类？
那么问题来了，随着人工智能技术在无人机领域的不断延伸发展，会不会有一天，所有的无人机都要交由人工智能来操控呢？
目前看来不会。尽管在此次NASA的比赛中，人工智能操控下的无人机飞行更为稳定、更为可靠，而且技术本身仍有拥有长足的进步和想象空间，但并不意味着人类没有用武之地。人工智能技术更适合使用在需要稳定和谨慎驾驶的任务，比如监视、货运方面。而人类的驾驶员更适合在陌生复杂的环境中飞行，尤其是需要考虑周围复杂情况进行飞行判断的时候，这对于人工智能技术来说就太难了。
帮尼有话说
人类最终被人工智能技术超越，这是无法避免的事情，包括无人机驾驶操控领域，尽管无人机驾驶员是新兴的职业，但在人工智能技术面前也不安全。不过幸运的是，目前人工智能技术还很有限，尤其是软件上的挑战限制了人工智能技术在无人机的普及程度，如果能够在软件层面上有所突破，未来适于无人机飞行的领域和前景还是很令人期待的。
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