人工智慧/4G高速網路推助　無人機自主飛行設計蔚為風潮

近年來，大家開始意識到無人機可以幫助企業提高生產力。以農業來說，順理成章的是噴灑農藥的應用，有鑑於目前眾多區域都面臨勞動力不足的問題，透過無人機即可提高農產效率。不僅如此，無人機也可做為空拍農作物的載具，蒐集農作物生長的狀況的資訊；例如歐美地區的農作物產地廣大，會藉由農作物生長區域的優劣指標，作為管理農作物的依據，像是在生長不好的地方多加施肥，生長好的地方少量施肥，透過完整的規畫與管理，幫助提升農業生產的效率與價值。

高通表示，無人機與相關技術在不同產業領域中開啟了許多新的服務模式，舉例來說，無人機可以讓農民以更具成本效益的管理方式來巡視農地狀況及追蹤牲畜的活動情形；房地產仲介也可以透過無人機來向客戶更完整清楚地介紹週遭環境和服務設施，甚至還可以展示鄰近的重要店家；對於急救人員來說，無人機的即時性也能夠讓他們更有效地掌控緊急事故和災害，此外，針對居住在偏遠地區或遭受到天災損害地區的民眾，也可以透過無人機提供無線寬頻服務。

事實上，現已有許多廠商開始著手使用無人機，期能透過無人機的導入，為自身產業增添更多的效益。像是亞馬遜(Amazon)正與英國合作企劃Prime Air專案，未來希望借助無人機的協助，在三十分鐘內將包裹送達至客戶手中，此外，蘋果(Apple)也有意採用無人機來改進數位地圖資料。

NVIDIA技術行銷經理蘇家興(圖1)指出，Amazon在建構送貨的專案時，無非是希望可以讓無人機更加不須依賴人工介入。過去無人機還是較多需要人為操控，但隨著深度學習、電腦視覺(Computer Vision)運算晶片進步，已可實現森林環境監控的措施，換言之，使用者可以指派無人機到森林巡邏，若偵測到森林內有任何狀況，可即時發送警訊通知，又或是透過無人機協助森林大火救災等應用，其危險性將會比人為駕駛飛機勘察、滅火來得低。

圖1 NVIDIA技術行銷經理蘇家興指出，深度學習技術將有助於無人機自主飛行的發展，可協助包裹運送、基礎建設的監控與救災等應用。

資策會MIC資深產業分析師顧馨文(圖2)分析，在商業應用的無人機市場，近兩年變化較不顯著，功能與效能會一步步地逐漸增加。目前主要是以Wi-Fi作為遠端遙控的方式，未來目標是透過4G做為遠距控制的無線傳輸技術，實現自主飛行的功能。

加強安全防護　無人機避障功能顯身手

顧馨文談到，安全飛行為小型無人機實現商業價值的基礎，因此整機業者已經開始導入自動避障功能於其產品中，而在配備保護裝置及確保通訊方面，已受到主管當局重視。

顧馨文指出，自主飛行的主要目的是實現避障功能，過程可由自動飛行、簡單避障乃至於複雜環境下的自動避障功能(圖3)。目前商品化的無人機已可達簡單避障的階段，其核心技術是須具備距離感測器與電腦運算功能。

至於在複雜環境下提供自動避障功能，則須倚賴人工智慧的技術才得以實現。人工智慧包含圖像識別演算法、人臉識別演算法和語音語義識別演算法，透過這些技術，可以幫助無人機改善控制、導航與路徑規畫等功能，目前投入該技術的公司有NVIDIA、高通與英特爾(Intel)。

蘇家興表示，NVIDIA從2012年開始，就已深耕人工智慧這塊領域，因此該公司已具備軟/硬體相關的完整解決方案。他分析，人工智慧主要著重於影像辨識功能，透過感測器蒐集環境中的不同資訊，再藉由GPU運算影像，以得知環境中的狀況。

NVIDIA亞太區技術行銷總監嚴永信進一步補充，除了GPU之外，無人機還可以透過FPGA實現人工智慧功能，不過就目前而言，機器學習的模式尚未底定，故FPGA在不同應用領域，難以發揮自身可編程的優勢。相較之下，GPU是一種泛用性的深度學習的平台，所以可以符合很多不同的應用需求，在主流的深度學習模式還未明朗化之前，GPU會更合適導入在不同領域。

圖2 資策會MIC資深產業分析師顧馨文表示，商業應用的無人機市場起步較慢，未來將朝向蜂巢式技術實現遠端遙控，以達自主飛行的效能。

「自主性」的關鍵其實就是要讓無人機完全發揮潛力，使它在人口密集的都會區以及偏遠的鄉間都能安全操作，也就是必須能辨識出被禁止飛行的地點與時間點，例如像是航管區域，或是鄰近森林火災等緊急事故的地區與臨時飛航管制區域(如正在舉行活動的體育館)。

由於目前尚未出現能夠安全管理這類大規模商業無人機團隊作業的基礎架構，因此產生了對於擁有多種新功能的無人飛機系統交通管理(UTM)解決方案的需求，這類解決方案除了可以提供精準且可靠的無人機追蹤技術、無人機與航管單位間的雙向通訊功能以外，更可取得飛行路線規畫、飛航許可、禁航區等即時資訊。 以高通來說，主要是透過在電腦視覺、機器學習、感應器處理、精準的全球導航定位、障礙迴避、自主視覺導航、4K攝像以及Snapdragon Flight無人機平台開發的技術，推動未來自主無人機的機載智慧(On-board Intelligence)、無線通訊和安全性進入新的層次。

針對自動避障系統，顧馨文也表示，現已有一些學校或廠商開始規畫實行複雜的自動避障測試，有可能會從2017年開始進行測試。基於此，她認為，複雜的自動避障發展至較成熟的時間點，可能會落於2018∼2020年之間。

事實上，實現人工智慧須仰賴深度學習技術的協助，近期無人機透過機器學習的技術，已延伸出不同應用。

深度學習穿針引線　無人機隨我自由行

舉例而言，無人機自動跟拍(Follow Me)功能於2016年開始大放異彩，無論是在消費性或商用型無人機，皆紛紛導入Follow Me功能，將為相關供應鏈業者未來的營收成長注入一劑強心針。

蘇家興表示，實現無人機自動跟拍的技術可分為三種類型，第一種方式是透過固定演算法的方式辨別物件，以人臉辨識的技術，使用相機追蹤人臉，不過一旦當無人機的速度跟不上人，被甩在後方則辨識難度會增加非常高，簡單來說，物件每更改一個角度，就可能需要寫不同的演算法予以配對，說明這是無人機所要跟隨的物件；第二種方式則是採取Wi-Fi跟蹤技術，透過Wi-Fi發射訊號的強弱，偵測跟蹤物件的所在位置；最後，則是採用深度學習的技術，透過訓練的方式，讓無人機學習跟蹤物件的樣貌特性，當須執行Follow Me功能時，僅須透過手機或其他裝置點選想要跟隨的物件，即可啟動Follow Me的機制，換言之，無人機已習得物件特性，即使物件行走角度不同，也無須再添加額外的演算法。

圖3 無人機自動避障功能可提升飛行安全。

蘇家興透露，過去透過固定演算法的方式辨別物件，需要花費大量人力編寫這套演算法，一個電腦視覺運算工程師可能需要耗費長達半年時間編寫單一演算法，相較之下，透過深度學習功能，只需要足夠的資料量以及良好的訓練機器，即可在一週內實現自動跟蹤的功能。

蜂巢式聯網為無人機自主飛行首要功臣

現在的商用無人機能夠飛得遠比孩子們的玩具更高更遠，較過去更快速、更龐大、性能更強且技術更先進，其真正帶來的商機和潛能可媲美科幻故事才有的情節，而蜂巢式通訊將會讓自主無人機市場的商機和潛能倍增。

高通表示，蜂巢式技術所具備的高可靠性、強大的安全機制、無所不在的覆蓋範圍和無縫行動性，可為大規模的無人機運作創造新的境界。透過蜂巢式網路，可以讓無人機在無飛行員監視的情況下，仍能持續運作並受到控制，為了讓無人機安全且大規模運作並開創新的服務模式，這是相當重要的關鍵。此外，蜂巢式通訊可藉由快速傳遞最佳飛行計畫與飛行許可，以及近乎即時地追蹤無人機位置和調整航線來強化自主無人機的安全性。不僅如此，蜂巢式通訊還可分享裝載在無人機上的監視器即時影像，或監測醫療運輸用無人機上的疫苗溫度變化。

由於現今的蜂巢式網路主要都被設計為提供服務給智慧型手機和其他地面行動裝置，因此高通首先要解決的是，如何讓蜂巢式網路能提供服務給在較高海拔位置的無人機。根據過去的經驗，行動通訊基地塔的天線都是為地面的行動裝置提供服務，因此目前無線基地台還無法布建在較高海拔位置，以提供訊號覆蓋範圍給無人機使用。

事實上，高通曾經在UTM Convention 2016大會上進行了一項實機展示，以協助界定UTM系統要求。高通的這項展示為一概念性驗證，說明搭載LTE通訊功能的無人機如何與飛航管制單位的UTM伺服器直接通訊，或能夠即時取得包括飛行許可、禁航區資訊、遙測更新訊息與當地飛航法規等相關資訊的業者營運中心人員，來讓飛行任務順利規畫與執行。

除此之外，高通還展示一款搭載Snapdragon Flight的LTE聯網無人機，此無人機還同時配備可和UTM伺服器(航管單位)通訊的UTM用戶端裝置，以及和業者的營運中心(像是無人機物流營運中心)聯繫的用戶端裝置。

這項展示的內容從營運業者撰寫飛行任務計畫開始，透過LTE網路將任務傳送給無人機，無人機收到任務內容後，再轉送到UTM伺服器。在起飛之前，無人機會先辨識各種潛在的飛行限制，資料蒐集完成，UTM伺服器會加以判斷並對飛行任務回覆准許、拒絕指令，或根據空域狀況進行修正。

當無人機起飛後，營運業者與UTM伺服器會收到定位更新訊息、遙測資訊，以及從無人機傳回的即時畫面。UTM系統會持續監控無人機以及整個空域的交通情況，並依即時狀況變更空域限制以及飛行路線。 高通表示，該公司在無人機管制與5G規範上獲得了許多進展，現也正研究如何透過商業LTE網路來支援無人機的安全運作。高通起初先與美國聯邦航空管理局(FAA)合作，取得許可授權執照(COA)，並與AT&T合作，透過AT&T的商業網路測試無人機的操作。

另外，高通也在研究要如何在不影響既有陸地網路的前提下，於真實世界支援無人機的安全運作。高通現已經找到許多機會來進一步優化商用LTE網路，包括：

．干擾管理

儘管實際上無人機可在地面以上(AGL)最高達400呎處由多個基地台提供良好的服務範圍，但高通發現隨著高度的增加，影響連線品質的干擾也越來越多。因此該公司正在研究各種不同方法，以管理無人機在地面以上400呎處收到大量「鄰近(Neighbor)」基地台所散播的連線干擾。

．切換優化

高通觀察到無人機與地面行動裝置在切換時的不同特性，其影響和優化機會還在研究當中。

．LTE聯網無人機的特定需求

為了優化無人機所使用的網路服務，網路必須能夠區別無人機與地面行動裝置的不同，同時也要在關鍵績效指標(KPI)受無人機影響且有害於網路時終止無人機網路服務。

高通的這項研究結果不僅有助於優化LTE網路以利無人機安全運作，同時提供資訊以促進無人機法規和5G規範的正向發展，兩者都和眾多無人機使用案例的大規模布建有關。

除了高通之外，英特爾近期投入無人機市場可說是半導體廠商之中最積極的一員。可看到Intel先後併購飛行規劃軟體演算法方面具有專業核心技術的Ascending Technologies，以及擅長飛行規畫軟體的德國無人機公司MAVinci，進軍無人機市場野心可見一斑。

積極進攻無人機市場　英特爾併購接二連三

英特爾相信無人機在未來是一個重要的運算平台，並持續投資相關技術與公司，提供大眾最好的運算、感測器、通訊、以及軟體整合等元件，支援持續成長的無人機產業體系。為此，英特爾於2016年年底，宣布併購頂尖的德國無人機飛行規畫軟體公司--MAVinci，藉由其首屈一指的固定機翼無人機飛行規畫軟體，擴展該公司在無人機領域的實力。

藉由這次併購，英特爾除了取得飛行規畫軟體演算法方面的專業技術，還取得固定機翼無人機的設計能力，補足英特爾先前併購Ascending Technologies所取得的技術與專業知識。這項併購案在英特爾為農業、保險、營造、採礦等行業提供解決方案時將扮演關鍵角色。

這些訊息宣告英特爾在無人機領域的一連串進展。2016年在8月，英特爾推出鎖定開發者客群的Intel Aero Platform，並發表將在2016年底問市的Intel Aero Ready to Fly無人機。在此之前，英特爾與Yuneec合作，共同推出內含Intel RealSense實感技術的Yuneec Typhoon H，具備碰撞閃避功能。隨著該公司針對無人機領域所開發的各種新功能，以及推出支援產品與解決方案，英特爾將持續展現這項令人興奮的科技能拓展到什麼樣的境界，以及推進的速度。

顯而易見的，無人機市場的競爭日益劇烈，無人機廠無不汲汲尋求更具差異化的功能，因此晶片廠亦不斷開發更高效能的處理器，以及多樣化的感測器，同時提升產品性價比，以進一步滿足無人機廠的創新要求。