人工智能的无人机会是怎么样的？
既然要讨论人工智能结合无人机，就从无人机飞行相关的几个控制层级来说明吧。 第一个层级是纯手动控制。对于固定翼，就是操纵杆的每一个自由度对应一个控制舵面、油门或者开关量，实例就是没有配备增稳仪或自动驾驶仪的遥控飞机，其飞行性能直接与操作者有关；对于多旋翼，就是操纵杆的每一个自由度对于一个电机的转速，很显然，几乎没有人能飞好这种多旋翼飞行器。在这个层级里，飞行器的决策、导航、制导和控制均由人完成。 第二个层级是有增稳的手动控制。即增稳系统负责适当地增大姿态运动的阻尼，以及改善稳定性。对于固定翼，虽然仍然是操纵杆的每一个自由度对应一个控制舵面、油门或者开关量，但是增稳系统使得飞行器的阻尼加大，从而降低了对操作者反应速度的要求，实例就是装备增稳仪的遥控飞机。对于多旋翼，除了简单的姿态增稳之外，还需要操作杆量到电机转速的控制分配，就是平时所说的混控（当然，V尾固定翼等也需要一定的混控）。在这个层级里，增稳系统完成了控制这一环节的一部分功能，其他环节仍由人完成。 第三个层级是有姿态自稳的手动控制。即自稳系统完成姿态控制，以使飞行器姿态尽可能改平或者跟踪操作者指令，就变成了姿态控制通道的操作杆量对应飞行器姿态角。在这个层级里，自稳系统完成了整个姿态控制，而位置控制和更上层的任务仍由人完成。 第四个层级是有导航设备的手动或自动控制。即飞控知道飞机当前的姿态、位置、速度，以及目标姿态、位置、速度等信息，飞控根据这些信息计算姿态或速度指令，从而完成从当前状态向目标状态的机动，实例就是当前无人机均能够实现的沿着航路点飞行。在这个层级里，控制和导航由飞控完成。 第五个层级是具有路径规划功能的手动或自动控制。即飞控除了能够根据当前和目标信息完成基本的指令计算，还可以根据障碍物、禁飞区等信息适当调整机动过程中的速度和姿态指令，以便实现绕开障碍物、禁飞区等功能，而障碍物、禁飞区等信息可能由人提供，也可能由飞行器自行感知，实例就是具有避障功能的无人机进行航线飞行。在这个层级里，导航、制导和控制都由飞控完成了。 第六个层次是具有决策功能的自动控制。即飞行器可以自己决策目标状态，并在感知外部环境的同时完成当前状态向目标状态的机动，某些无人机的具有避障能力的视觉跟踪就在一定程度上实现了这个层级。在这个层级里，飞行器的决策、导航、制导和控制均由飞行器自行完成。 而人工智能基本上可以在第五和第六层级进行体现： 例如在第五层级中，要想实现在复杂动态环境下的避障功能（参考无人车的运行环境），就除了需要感知障碍物的存在和位置，最好还能够识别出障碍物类型（是墙壁、树木、人等），进而根据不同类型的运动模式预测障碍物的运动趋势，以实现更好的动态避障效果，这是目前人工智能结合机器视觉研究的一项重点。 而在第六层级中，除了视觉跟踪这个例子之外，更高级的则是例如无人机根据外部环境（如战场态势、实时灾害信息）自行决策向何处飞行并执行何种任务，以及选择将采集和挖掘到的何种信息进行反馈，或者多机协同执行任务时的任务分配和协作方式等，都是高级人工智能所能用到的。