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？

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。

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。

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？”

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。

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。

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？

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。

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。

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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