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派300驾无人机助阵Lady GaGa超级碗演出,英特尔为何对无人机如此着魔?
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2017-02-07 派300驾无人机助阵Lady GaGa超级碗演出,英特尔为何对无人机如此着魔?

在Lady Gaga的超级碗中场秀演出中,300架Intel Shooting Star 无人机配合演出,引发热议。

【猎云网(微信号:ilieyun)】2月7日报道 (编译:蔡妙娴)

编者注:本文节选自外媒Venturebeat对Anil Nanduri的采访,后者是英特尔公司的感知计算机市场主管兼无人飞行器部门总经理。

英特尔似乎对无人机着了魔。一会儿是派出一支机队去视察莫哈韦沙漠的太阳能电板群,一会儿是组织500架无人机在夜晚的迪士尼乐园秀一秀炫彩灯光。在Lady Gaga的百事可乐超级碗中场秀演出中,300架Intel Shooting Star 无人机更是成为了当晚的主角之一,引发热议。

对此,该公司感知计算机市场主管兼无人飞行器(UAV)部门总经理Anil Nanduri淡然:这只是迈向未来的开端。虽已身为世界最大的芯片制造商,但这家公司的野心可不止如此,他们想要为用户打造更优质的户外体验。

无人机市场潜力无限,不仅因为高新技术运用广泛(包括英特尔的RealSense深度相机),也因为它们能产出大量数据,而这些数据让数据中心的服务器保持活跃,也为英特尔的处理器创造了更多需求。

下文节选自外媒VentureBeat(以下简称VB)对Nanduri的一段采访。

VB:你是如何进入无人机行业的?

Anil Nanduri:刚开始研发RealSense的时候,我们是打算把它运用在个人电脑和平板电脑上的。在这过程中,我们开发了两种版本的RealSense相机:一种是前置相机,主要用在个人电脑上;一种是后置相机,主要用在平板电脑上。这两种相机都能“看”得更远。其中,搭载了深度感知的后置相机,也具备在户外工作的能力。

突然我们灵光一闪,“等一下。深度相机好像也可以用在个人电脑和平板电脑之外的领域,该怎么用呢?”一般来说,深度相机可以用于提高扫描效果,安装在机器人身上防止碰撞,或者用在无人机上避免撞机——这就是我们的思维过程。那么,除了个人电脑之外,我们到底应该把它拓展到哪个领域呢?

就在仔细研究RealSense的功能的过程中,我想到了无人机。不过,怎样让相机与飞行平台相结合?如果你还记得,在2015年的消费电子产品大会(CES)上,我们进行了两场产品演示。一款产品是搭载RealSense的机器人,可以通过摄像头感知人的动作;另一款产品就是配置了6个RealSense相机的无人机。

VB:咱们退一步来谈谈,当初决定研发无人机你们到底是怎么想的?英特尔历来是一家芯片制造商,好比一道菜里的配料,如今要研发无人机,这可是一整道菜啊。

Nanduri:我们归属英特尔的新技术部门,这一部门的成立,是为了寻找新机会,开发新市场,以及探索新的运作模式。我们并不拘泥于固定的用户交互模式(也就是只制造芯片),我们充分具备创新的能力。

而在无人机方面,RealSense技术是开启这一新市场的钥匙。我们和消费行业的Yuneec进行了合作,将RealSense(用于避免撞机)运用到了Typhoon H无人机上;除此之外又收购了两家公司,先是Ascending Technologies,后是MAVinci。渐渐的,我们意识到自己掌握着一些顶尖技术,包括完善的商用级别系统。这些系统冗余度极高,且准确、精密。从商业用途来看,比方说施工检查,你需要确保建筑的高度精确性,这时这些系统就派上用场了。虽然在美国它们并未受到广泛使用,但在欧洲和其他市场,这些系统非常受欢迎。

我们不禁问自己:“嘿,我们有技术,市场有需求,为什么要受到传统(芯片制造商的)观念限制呢?”

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VB:如果你们已经拥有了顶尖技术,那一切就说得通了。

Nanduri:是的。另一方面来说,虽然英特尔一直以来是制造芯片的,但你也知道的,我们也做过系统开发工作,甚至是个人电脑的系统开发;也设计过许多功能,只是没有融入产品当中。我们具备研发一款完整的产品的能力,剩下的就是打响品牌,做好销售。在开发端到端系统的过程中,营销技巧是推动技术、创新向前发展的重要因素。

VB:Brian(英特尔CEO Brian Krzanich)以前也提到过,无人机不仅仅是使用英特尔芯片的设备,也是能够生成大量数据的产品。

Nanduri:没错。这也是我们良性循环的连接点。每一次无人机飞行,它通过传感器或相机拍摄的照片大概占25兆字节。如果你拍200张照片,那就是50亿字节;如果拍2000张照片,那就是500亿字节。这还只是常规飞行一次所生成的数据。然后,你需要对这些数据进行处理,运用上需要更强运算能力的工具和软件。

因此说,无人机可以纳入良性循环的一部分。下一代科技产品:自动驾驶汽车、机器人、虚拟现实等都是会大量生成数据的,无人机其实具备同样的特点。

VB:在当前的形势下,掌握大量数据常常是一件好事,或者说是各大公司的首要任务,(不过收集数据)只要利好数据中心的服务器就行。

Nanduri:是的。但是收集之后的工作就不一样了,你怎样运用它们,怎样部署它们,这些都是因人而异的。当前,我们对数据的运用还只是冰山一角,就拿桥梁检查来说,美国大约有60万座桥,想想如果人工检查,得耗费多少人力,而这些检查员又会冒着怎样的风险。让修理工们绑上背带,在移动升降台上工作,着实是一件危险的事情。现在,这些机器可以帮我们做这些事情,而且更快、更可靠。相信大家都能看出机器在这方面的价值。

只要稍加观察我们就会发现,如今各种检查工作,还是要靠人工完成。很多人真的是绑着背带在大楼上爬上爬下,靠肉眼寻找需要维修的地方。从今往后,再也不用有人来承担这些危险了。虽然你可能还是要派人去修理,但是至少可以减少修理工爬楼的次数,而且也能经常做检查。一个问题往往是发现得越晚,维修代价就越高。你可以建立一个数据库,定期生成检查报告,然后对其加以分析,在问题发生之前就检测到它的存在。

今天,我们还做不到这样的频繁检查,不仅因为成本高昂,也因为风险极大。而有了无人机以后,风险问题就不存在了,检查成本也大大减少。然后问题来了,我们怎样才能实现这样一个未来?需要做些什么才能使无人机得到普及,并运用到日常工作中?

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VB:你是怎样应对数据过量这个问题的?

Nanduri:数据过多这个问题——我们常常会想这是一种什么样的情况,但问题是,数据从来没有过多,反而不太够。我们只是要知道怎样使用它们。我常常会惊讶地发现,我们还可以处理很多数据,还能进一步提高生产效率。

让我来给你解释一下。在拥有了技术以后,还有几个方面同样需要注意。一是,你要考虑监管问题,什么是合法的,什么是不合法的。无人机正变得越来越先进,于是关键问题就演变成了如何实现其作用的自动化。在无人机的使用中,人类所站的是监管的高度,而不是参与这一过程。你不需要人类来做所有事情,每一项任务都是无人机工作流的一部分。

为了实现自动化,无人机系统需要变得“更聪明”。当前,我们已经拥有自动起飞,自动降落,路点系统,GPS坐标等辅助工具,下一步就是避免撞机的工具。无人机系统往往有多个冗余设计,因为你要确保系统的万无一失。比方说,如果机翼出了问题怎么办?或者如果指南针被磁场干扰怎么办?考虑到这些潜在问题,你就要进行冗余设计,或者增加安全功能。接下来,你要考虑其他细节,比如应该如何制定飞行计划?如何根据地形进行调整?如何整合地理围栏算法?

如今,很多人都在研究如何在实现无人机飞行自动化的同时,保证不存在安全风险。就我们来说,我们的主攻方向是实现一步检查,同时恪守法规。虽然目前有关无人机飞行的规定仍然是不能超过400英尺高,不过随着安全性能的进一步提高,总有一天我们能飞到肉眼视线之外,真正实现自动化。

VB:你会怎样说服人们接受无人机这样一个产品?要知道,这些小东西能飞到任何地方,想拍照就拍照,想录像就录像。

Nanduri:从消费者的角度讲,我们要做的普及工作还有很多。现在走进公园,你可能会发现天上飞的无人机越来越多。任何科技,总会面临认可难题。回想手机刚装上摄像头的时候,我们也进行过类似的讨论。如何解决隐私问题?我想,在这方面我们已经有不少可行框架。而无人机本身并不会引发新的问题,只是从前问题的延伸罢了。10年以后,当大家回头来看现在的时候,可能会说,“没想到人们竟然还为这个问题苦恼过。”当然,让公众认可,任重道远。

我们曾经思考过,如何使无人机为大众所接受。迪士尼的灯光秀就是一种概念渗透,人们透过那场表演认识了无人机这个东西。有人说,“哇,我从来没想过无人机还能这么用。”可见,人们开始熟悉这一产品。这只是一种普及渠道,不过未来我们会多多使用它。我们希望尽可能让更多人体验到无人机的美妙,这是为打开市场做铺垫的好办法。

至于安全问题,我们会确保公众了解:无人机足够安全。我们用在灯光秀上的无人机只有280克,比排球还轻。

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VB:在你看来,无人机技术正在向何方向发展?速度如何?现在的无人机一般只有15分钟的续航能力,这一发展进程让我想起曾经的手机。

Nanduri:你说的没错。不过,我们来看看电动汽车,最初的时候,电动汽车只能续航40英里,现在这一数字已经大幅提升到250英里,可见,电池技术从根本上得到了革新。我确信,无人机电池技术也在不断创新中。

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