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　　早在2016年，无人机网（www.youuav.com）就曾转载国内媒体报到这家由一个只有18岁的美国青年创立的Teal无人机公司。该公司最特别之处就是，这个名叫Matus的小伙打造了一款世界最快的四轴无人机。当时在网上售价为8450元人民币，值得注意的是该无人机在软件和硬件上都有很大创新。

　　当时，Matus为他的创业公司Teal筹集数百万美元时，他仍然在上高中。他的投资商看中他的四轴飞机的特点在于，这不仅仅是一架空中摄影机，且速度是异常的快，甚至可以在雨中飞行。更要命的是，Teal会思考和学习。同时，还是一个的平台，开发人员可以使用各种复杂的应用程序，不依赖GPS就能追踪奶农的奶牛并可以计算奶牛的数量。要做到这些，很显然，Teal需要一个功能强大的微型超级计算机，和一个数字化的大脑。

Matus和他的世界上最聪明的无人机

　　在这之前，要完成这样的任务几乎是不可能的事情。如今，随着计算的进步，从实验室、小型创新公司所涌现的新技术已经融合在一起，使这种创新成为可能。这为自动驾驶铺平了道路！这种技术可以识别其所看到的，并据此作出独立的决定，使机器最终摆脱旧的连接互联网需求。

　　这就是人工智能（AI）的力量！

　　其突破的根源在于，机器能够自我学习，很像人的速记的特征。现在苹果的Siri，Google搜索和Facebook新闻推送，都采用了人工智能。阿尔法狗战胜围棋高手也是采用了这样的技术。

　　Nvidia是一家以视频游戏的图形处理器（GPU）闻名全球的公司。该公司智能机器产品高级经理Jesse Clayton说：

　　“机器人和无人机不能完全依赖数据中心的连接。想象一下，你的多旋翼飞机如果完全依赖云端的指令，那么超视距的飞机会出现延迟。距离越远，数据链如果出现中断或者流量减少，都会影响无人机和机器人的判断。”

　　因此，一个从事机器人和无人机的公司的竞争瓶颈在于打造一款支持人工智能的微型超级计算机。

Neurala Jetson

　　如果给你的机器安装上一个可以思考的大脑，会是什么样的结果？

　　Neurala公司的创始人Max Versace 在25年前开始研究人工智能算法时。当时计算机不够先进，无法达到人造大脑的思维程度和视野。但是到了2006年，他和同事研发了一种快速的人工智能算法的方法，并组创立Neurala公司，再将他们的算法方程式申请了专利。然后，美国政府秘密的军事研究机构--国防高级研究计划局（DARPA）要求Neurala公司建立一个可以仿效人脑功能的系统软件。IBM也参与了合作，并提供仿生大脑的的物理部分--Hewlett Packard来构建计算机处理器。Neurala编写系统软件-也就是为计算机芯片提供思维，提供算法。

　　Neurala公司从老鼠大脑中获得灵感。这种啮齿类动物的大脑只有半克灰质，却可以轻易识别障碍物并避障，还能捕食同样具有复杂而有效的感官系统的被掠食者。毫无疑问，它们大脑比人脑更容易建模。

　　然后，当Neurala公司为DARPA建立这个假大脑或神经网络，美国宇航局（NASA）就要求他们把这个系统提供在火星探测器上。当时，NASA需要耗费半个小时才能获得火星车发射回来的信号，再将指令发给火星车同样需要半小时，这使得操纵火星车变得异常的辛苦。NASA希望火星漫游者能够自己做出更多的决定。因此，Neurala公司提供的神经网络系统很快就能够让火星车在火星上自主决定行动。

　　那么，同样Neurala的系统用在Teal公司的无人机上，给无人机提供了海量的自我行动的想象空间。

川普总统在白宫接收Kespry无人机

　　由此说来，有三大进步使得人工智能和无人机结合成为可能。第一，最近几年来科学家们积累了大量的数据，主要是图像集。这些数据为无人机提供了各种测试的方法。第二，地面自动驾驶汽车能够追踪和识别道路上的障碍物，同样可以用在空中的无人机。第三，处理器运算能力的大增。

　　人工智能仅仅是开始！给那些完全依赖互联网和云计算的机器人插上了翅膀。

　　Versace补充说，目前许多人工智能的算法都是在有人干预的情况下在超级计算机上进行的。在未来，人工智能的机器不会依赖人，会自己主动去学习且不会停止。如同人的大脑皮层，每天都有点进步，每天都在积累。据悉，Versace和其他科学们正在研究所谓的深度学习：比如，每天在互联网上产生了海量的行人图片，那么具备人工智能超级计算机通过学习可以识别一个从来没有见过的一位老太太的人脸。

　　近年来，Nvidia公司表示他们的GPU不仅仅能玩Halo 5（一种游戏，光环5：守护者）。它们也非常适合并行计算，当一个大问题被分解成许多需要同时计算的小问题时。他们的GPU比使用标准微处理器要快得多。

　　2014年，Nvidia公司推出了Jetson（嵌入式系统开发包）。NVIDIA Jetson TK1 开发者套件为您提供所需的一切，针对嵌入式系统应用释放 GPU 的潜能。它以革命性的 NVIDIA Tegra® K1 SoC 为基础构建，并且使用相同的 NVIDIA Kepler™ 计算核心，该核心专为全世界的超级计算机而设计。这为您提供了一款全功能 NVIDIA CUDA® 平台，用于快速开发和部署面向计算机视觉、机器人技术、医疗和更多领域的计算密集型系统。今年3月，该公司在旧金山发布了Jetson TX2，速度比之前TX1快2倍。

　　与此同时，Neurala公司所提供的算法正在推进到在实验室之外并且很快得到实用，Nvidia正在将其GPU变成微型超级计算机。

　　另外一家美国工业无人机制造商Kespry正在使用Nvidia的产品。该公司声称他们提供了一个自动化的“点到点”解决方案。Kespry通过人工智能技术，非常轻易获得高品质的图像数据。

　　如今，科技已经让创业快速成长。Kespry公司今年早些时候与约翰迪尔达成合作关系，将把无人机投放到全美各地的经销商处。现在已经部署了数千台无人机，并计划针对保险和能源领域去承担比以前更为密集任务，如石油钻井平台和石油钻机的检查。Kespry基于现在有人工智能技术进入这些领域，但首先Kespry必须积累足够的钻井平台和石油井架的图像，最终让无人机通过学习来有目的的搜寻。

　　Teal无人机已经在销售其超快的运动版本（建议零售价为799美元）。到2018年，该公司的第二代产品“ Teal 2”将会采用Nvidia的Jetson GPU和Neurala的人造大脑而进入市场。

　　Teal的首席工程师兼产品经理鲍勃·迈尔斯（Bob Miles）自豪的说：“这是我们的无人机同其他无人机公司产品的区别。”

　　Miles说，许多无人机需要控制器或云端执行来计算后来工作。而具备人工智能的无人机，这些功能通过数据储备在无人机的大脑里面，不需要依赖互联网和云端的指令。

　　这就是，人工智能（AI）当仁不让的为无人机注入了无限想象的空间。

　　无人机网（www.youuav.com）点评：

　　虽然这是一篇通过原文编译的文章。但小编力求将意思表达准确。事实上，Teal声称，他们正在提供一款世界上最聪明的无人机！相信中国的DJI也在朝这个方向努力。

　　超视距飞行，如果还需要人操控遥控器发送指令来给无人机显得越来越力不从心。5G通讯就完全是安全的吗？美国宇航局需要来回1个小时来指挥火星车，没有人工智能技术的介入，人类探索太空之路依然漫长。

　　因此，当具备学习能力的无人机可以像鸟一样在密林中轻松而安全地穿越。那么，你可以在家里轻松喝咖啡，费力的事情，就让聪明的空中机器人去干吧！