随着无人机技术日益成熟与应用成本不断下降,其应用范围已从军事领域迅速扩展至民用各个行业。然而,以往功能单一的专用无人机难以满足用户多样化、高频次的任务需求,不仅导致设备重复投入、资源利用率低,还加大了运营维护的复杂性。在这一背景下,模块化、标准化技术的快速发展,以及人工智能、5G通信等新技术的融合应用,为无人机实现多功能集成与快速适配提供了技术支撑,推动整个行业逐步从“一机一用”向“一机多用”演进。
推行“一机多用”的无人机应用模式,不仅具有显著的经济价值,也带来广泛的社会效益。通过提升单机的综合任务能力和设备利用效率,该模式有效降低了用户的采购与运维成本,减少了资源闲置与浪费。同时,无人机的灵活性和响应能力也得到增强,使其能够迅速适应测绘、巡检、安防和应急处理等复杂多变的场景需求,从而提升整体行业运行效率,推动规模化发展。可以说,“一机多用”正成为无人机产业从专用设备走向通用化、平台化服务的关键路径。
一、无人机“一机多用”的场景应用典型案例
公路高边坡巡检应用场景:公路高边坡(土质以碎石土为主)因地质活动、极端天气频发坍塌、滑坡灾害,传统人工巡检效率低、安全风险高,灾后应急抢通受地形限制难度大。通过构建基于交通超时空数字平台的“低空+交通数字底座”公路高边坡巡检系统,实现高边坡自动化巡查、精准建模与动态监管,提升应急响应能力,降低维护成本,形成可复制推广的智慧交通管理模式。
空地车一体化管理应用场景:山东省交通运输厅提出加快“交通数字底座”建设,包括路侧感知设备(5G、北斗、毫米波雷达)全覆盖,为低空无人机提供高精度定位和数据交互支撑。多源感知融合技术让低空无人机与路侧设备协同,像“眼睛”般实现精准巡检,识别路面病害等隐患,还能快速捕捉突发交通事件,辅助应急管理。
低空警务应用场景:传统警务模式在现代化、动态化社会治安管控中面临的诸多挑战,例如警力资源有限与任务繁重之间的矛盾。无人机作为“空中机器人”可大幅扩展感知范围,替代人力完成高危、高空及恶劣环境下的任务,提高工作效率并降低警员安全风险。
低空水质监测应用场景:随着沿海地区经济的发展,海洋、河湖生态环境面临着诸多挑战,其中水质问题尤为突出。传统的水质监测方法存在覆盖范围有限、时效性不足、安全隐患高等问题,难以满足对沿海水质实时、全面监测的需求。利用无人机结合高光谱相机技术,构建低空水质监测体系,实现对目标区域水质高效监测与预警。
风景区无人机巡查应用场景:很多风景区特别是名山,具呗陡峭岩壁、密林、峡谷、水域等多态地貌,人工巡检存在视野盲区,尤其险峻区域(如悬崖步道、峡谷、瀑布等)安全隐患难以及时发现。采用云平台+自动化机场模式,平台模拟摇杆实现超视距操控,智能化机场自动放飞、收纳、充电、备份数据,自动任务模式可实现无人机自动周期巡检,弥补人工巡检的不足。
二、应用场景实践中存在的问题
问题一:恶劣天气下设备稳定性与系统协同性仍待加强。强风、暴雨、低温等复杂气象条件极易导致飞行平台出现姿态失控、续航骤减、图传中断等问题,部分型号的传感器在雨雪环境中性能衰减明显,采集数据质量下降,无人机与地面指挥车、单兵设备间的通信链路更易受干扰而不稳定,数据回传延迟或丢失直接影响指挥中心的决策研判。
问题二:数据互通效率有待提升。无人机采集的多模态数据与服务客户现有业务系统之间存在难以打通的“数据孤岛”,导致视频、影像及地理信息等数据无法实现自动解析、作出应急部署与应对。
问题三:无人机滞空时间受限,现有的无人机基本上最大作业半径10公里,最长飞行时间50分钟,时间受限导致作用发挥受阻。无人机抓拍照片AI深度识别仍有待提升。动态飞行时对车牌识别、不规范使用安全带、疲劳驾驶等违法行为的判断,事故车辆损伤与车辆旧伤区分判定等等,均对AI深度识别提出要求。
三、解决常见问题的意见建议
随着设备使用不断进行技术优化提升。低空基础设施方面,低空平台、低空AI算法、无人机及机巢(具备自动充电、数据传输及边缘计算能力)、激光雷达、高精度多光谱相机、云设施、算力设施等。客户的必备设施方面,行业内平台载体、数字底座(基于云边协同架构,部署BIM+GIS高精地图及AI分析引擎)、路侧设备(融合雷视一体机、气象传感器等,提供实时环境数据)、云设施、算力设施等。
无人机采集数据后自动回传,与路侧感知设备数据整合,助力数字底座动态更新。设施复用层面,借助通信杆塔、龙门架等设施安装智能机巢,实现无人机一机多用,降低基建成本,还能弥补固定摄像头监测死角。协同管理上,数字底座统一调度无人机、场景应用中需要的设备及车辆,发现触发条件等问题后,快速分析并自动派单,形成“巡检—分析—处置”闭环,提升管理效率。
鼓励企业与高校联合研发,为长远发展突破延长单次飞行时长技术。鼓励市内低空公司联合构建智能无人机蜂群作战体系,通过多机协同任务分配与接力巡航机制,由多架无人机交替执行监视、通信中继与载荷操作等任务,从而在实体层面将单点续航扩展为体系化持续存在。
联动市内资源,形成AI识别共享知识库,并建立动态更新机制,探索构建区域内统一的识别认定知识库,广泛运用北斗导航、人工智能等技术,将低空用户的实践信息与数据库作自动比对,提高深度识别的实际可操作性。
随着科技的迅猛发展和社会环境的持续变化,无人机“一机多用”模式在迈向深度融合的过程中,将同时面临系统性的新挑战与战略性的新机遇。无人机也正迎来与5G-A/6G通信、AI大模型、物联网深度融合的机遇,使其有望超越单点工具属性,进化成智慧城市“空天地”一体化感知网络的关键节点,在应急响应、环境监测、物流配送、城市治理等领域创造前所未有的协同价值,真正成为提升社会运行效率和公共安全能力的革命性力量。
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