無人機行業現在正處于黃金時期，它的增長有望呈指數級增長盡管人道主義救援人員已經使用這種技術10年了，但市場的擴大和技術的發展正在推動越來越多的組織裝備這種設備。無人駕駛飛機(Unmanned Aerial Vehicles，簡稱UAVs)，也被稱為遠程駕駛飛機或“無人機”，是一種通過遠程控制或自主飛行的小型飛機。
這份報告關注的是非武裝民用無人機和無人機的使用情況。未來的報告可以探討無人水下航行器和地面無人機的影響和發展。2014年，人道主義協調廳在其人道主義應對政策文件中強調了無人機在人道主義行動中的不同用途，這表明無人機技術的使用越來越多。從理論上講，瑞士地雷行動基金會(Swiss Foundation for Mine action)在其報告《人道主義行動無人機(2016)4:測繪》中對無人機在人道主義行動中的應用進行了6類總結;向偏遠或難以到達的地點運送基本產品;搜索和救援(SAR);支持損害評估;提高態勢感知;監測變化(如城市和營地的增長、農業使用或道路或基礎設施的建設)。這份報告將揭示人工智能驅動的無人機是如何改進和修改這些用途的。
無人機的迅速采用可以通過現代無人機帶來的機遇和它們可以利用的日益增長的人工智能(AI)相關能力來解釋。一方面，它們的使用通過自治得到簡化和授權。另一方面，視覺分析性能的改進使得依賴于無人機圖像成為可能。這份報告旨在強調人工智能提高無人機能力的程度。
由于深度學習方法的普遍化，無人機可以進一步捕捉它們運行的環境，從而允許越來越復雜的任務。這項技術還可以顯著改善無人機的視覺識別和圖像分析。由于人工智能算法的使用需要較高的計算能力，因此它的應用往往發生在飛行后。這一表現將通過三個案例研究加以強調:
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用于北加州野火應急響應的無人機(2018年11月)
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聯合國兒童基金會在馬拉維使用無人機應對颶風“伊代”(2019年3月)
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報告還探討了無人機未來的潛在功能。
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無人機行業現在正處于黃金時期，它的增長有望呈指數級增長，盡管人道主義救援人員已經使用這種技術10年了，但市場的擴大和技術的發展正在推動越來越多的組織裝備這種設備。
無人駕駛飛行器 (UAV)，也稱為遙控飛機或“無人機”，是通過遙控或自主飛行的小型飛機。本報告重點關注非武裝民用無人機和無人機的使用。未來的報告可以探討無人水下航行器和地面無人機的影響和發展。
瑞士地雷行動基金會在其報告《人道主義行動中的無人機》（2016 年）4 中確定了六類無人機在人道主義行動中的用途：測繪；將基本產品運送到偏遠或難以到達的地點；搜救（SAR）；支持損害評估；提高態勢感知能力；監測變化（例如城市和營地的增長、農業使用或道路或基礎設施的建設）。這份報告將闡明人工智能驅動的無人機如何改進和修改這些用途。
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來源：中國信息通信研究院
【摘 要】
無人駕駛航空器（Unmanned Aerial Vehicle,以下簡稱UAV）簡稱為無人機，其全球市場在過去十年中大幅增長，現在已經成為商業、政府和消費應用的重要工具。無人機能夠支持諸多領域的解決方案，可以廣泛應用于建筑、石油、天然氣、能源、公用事業和農業等領域。當前，無人機產業已經是國際航空航天最具活力的新興市場，成了各國經濟增長的亮點。 無人機行業高速發展的同時，也對無人機通信鏈路提出了新需求，呈現出與蜂窩移動通信技術緊密結合的發展趨勢，形成“網聯無人機”。業界預測，無人機與移動通信的結合，將給產業界帶來10倍的商業機會。移動運營商經過幾十年的發展覆蓋了全球70%的陸地及90%的人口。以往無線信號主要覆蓋地面的人和物，沒有專門為無人機設計空中覆蓋，低空數字化是一塊有待開發的寶藏。在即將到來的5G時代，5G蜂窩移動通信技術與無人機的結合使得這些原本難以想象的想法成為可能。 本文將給出網聯無人機應用場景和通信需求、4G現網及未來5G網絡對無人機需求的滿足度，5G網絡下網聯無人機的應用案例，無人機終端通信能力，安全飛行相關法規與通信需求，標準進展，并對網聯無人機的未來進行展望。
【目 錄】
引言
無人機應用場景和通信需求
4G網絡能力
5G網絡能力
網聯無人機終端通信能力
5G應用案例
無人機安全飛行
標準進展
趨勢，總結和展望
貢獻單位
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低速、慢速和小型 (LSS) 飛行平臺的普及給國防和安全機構帶來了新的快速增長的威脅。因此，必須設計防御系統以應對此類威脅。現代作戰準備基于在高保真模擬器上進行的適當人員培訓。本報告的目的是考慮到各種商用 LSS 飛行器，并從不同的角度定義 LSS 模型，以便模型可用于LSS 系統相關的分析和設計方面，及用于抵制LSS系統（包括探測和中和）、作戰訓練。在北約成員國之間提升 LSS 能力并將 LSS 擴展到現有分類的能力被認為是有用和有益的。
【報告概要】
在安全受到威脅的背景下考慮小型無人機系統 (sUAS)（通常稱為無人機）時，從物理和動態的角度進行建模和仿真遇到了一些獨特的挑戰和機遇。
無人機的參數化定義包括以下幾類:
- 類型學，指的是無人機可以飛行的模式;
- 用于制造無人機的材料;
- 飛行性能;
- 螺旋槳種類;
- 分類;
- 導航系統;
- 遠程控制器特性(如果有);
- 有效載荷，考慮自身傳感器和可能的危險；
- 通信系統。
描述無人機飛行動力學的分析模型在數學上應該是合理的，因為任務能力在很大程度上取決于車輛配置和行為。
考慮到剛體在空間中的運動動力學需要一個固定在剛體本身的參考系來進行合適的力學描述，并做出一些假設（例如，剛體模型、靜止大氣和無擾動、對稱機身和作用力在重心處），可以為 sUAV 的飛行動力學開發牛頓-歐拉方程。
在檢測 sUAS 時，必須考慮幾個現象，例如可見波范圍內外的反射、射頻、聲學以及相關技術，如被動和主動成像和檢測。
由于需要多個傳感器檢測 sUAS，因此有必要考慮識別的參數以便針對不同類型的檢測器對特征進行建模。此外，對多個傳感器的依賴還需要在信息融合和集成學習方面取得進步，以確保從完整的態勢感知中獲得可操作的情報。
無人機可探測性專家會議表明了對雷達特征以及不同無人機、雷達和場景的聲學特征進行建模的可能性，以補充實驗數據并幫助開發跟蹤、分類和態勢感知算法。此外，雷達場景模擬的適用性及其在目標建模和特征提取中的潛在用途已得到證實。
然而，由于市場上無人機的復雜性和可變性以及它們的不斷增強，就其物理和動態特性對無人機簽名進行清晰的建模似乎并不容易。
sUAS 特性的復雜性和可變性使得很難完成定義適合在仿真系統中使用的模型的任務。這是由于無人機本身的幾個參數，以及考慮到無人機的所有機動能力和特性所需的飛行動力學方程的復雜性。
此外，sUAS 特性的復雜性和可變性不允許定義用于評估相關特征的參數模型。
圖1 無人機類別與其他類別/參數的關系（part 1）
圖2 無人機類別與其他類別/參數的關系（part 2）
圖3 參考坐標系
【報告目錄】
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在這篇簡短的報告中，我們列出了大數據、機器學習和人工智能領域的主要趨勢，重點關注將在未來12-18個月影響所有行業的公司和組織的項目。幫助企業應用數據和人工智能的工具無疑正變得越來越簡單。但對數據和人工智能興趣的增長帶來了更廣泛的應用、更廣泛的用戶，以及有趣的新挑戰。
以下是我們2022年報告中涉及的幾個主題:
現代數據平臺 機器學習中的模型樞紐 大型語言模型 圖情報 以數據為中心的人工智能 新的擴展工具
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人工智能技術是使人造機器具備類人類智能、模擬人類學習、認知、感知能力的信息技術，感知層人工智能技術發展成熟，多項應用方案實現規模落地，認知層人工智能技術將是實現下一代人工智能技術突破的關鍵。
中國工業領域人工智能技術滲透率較低，人工智能技術的應用主要集中于產品生產環節。工業領域各應用場景可用樣本數量的缺乏，是工業領域人工智能技術實現落地的主要制約因素之。
機器視覺技術在工業領域中應用廣泛，核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測，是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術，相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。
中國工業領域人工智能行業產業鏈上游以傳感器及AI芯片制造商與AI算法提供商為主體，產業鏈中游以輔助研發系統及智能生產系統提供商與工業機器人制造商為主體，產業鏈下游涵蓋工業領域各細分市場。
但是中國工業傳感器行業發展進入成熟期，主要增長動力來自于工業制造規模的增長與智能制造的應用，受制于人工智能技術在工業領域的滲透率增長速度較低，短期內中國工業傳感器市場需求增長速度預計將持續下行。
CMOS圖像傳感器成為圖像傳感器應用市場主流應用選擇；全球CMOS圖像傳感器市場集中度較高，壟斷效應明顯，龍頭企業占據高端CMOS圖像傳感器市場主導地位，對下游客戶具備較強主動議價能力。
應用于AI算法運行的處理器芯片以GPU、FPGA及ASIC三類芯片為主；發展起步較早的GPU芯片已實現規模化應用，具備更強的性能及更低的功耗的高度定制化ASIC芯片市場發展空間較大。
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人工智能
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愛分析日前發布《人工智能2020：落地挑戰與應對 》報告。報告回顧了人工智能的行業概況，并結合實踐案例分析了人工智能技術給產業帶來的具體價值創造和各行業落地進展和未來應用趨勢。同時，報告系統性地分析了人工智能落地產業過程中，在數據、算法模型、業務場景理解、服務方式、投入產出比等方面面臨的挑戰和應對方式，希望幫助企業推動人工智能的價值落地。
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