本月监管部门公布最新研究成果,一场奇妙的“空中与地下”对话

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近日研究机构传出突破成果,本月行业报告公开重要成果,一场奇妙的“空中与地下”对话，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电移机服务热线，专业拆卸安装

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专家技术支援专线,本周官方渠道披露行业新动向,一场奇妙的“空中与地下”对话，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：自动化服务跟踪，智能优化用户体验

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统一维修资源中心:昨日官方更新最新行业动态,一场奇妙的“空中与地下”对话

在一个阳光明媚的午后，我独自漫步在公园里，享受着大自然的宁静与美好。突然，我的目光被一棵大树下的一幕所吸引：一个小孩正坐在树干上，津津有味地吃着冰淇淋，而他的父母则在一旁耐心地陪伴着他。 这个场景让我想起了那句古老的谚语：“一个在上面吃，一个在下面做那个。”这句话似乎在这里得到了完美的诠释。小孩在享受美食的同时，他的父母则在默默承担着照顾他的责任。这种温馨的画面，让我不禁陷入了沉思。 小孩坐在树干上，脸上洋溢着幸福的笑容。他一边吃着冰淇淋，一边好奇地四处张望，仿佛在寻找着什么。他的父母则在一旁，用手机记录下这美好的瞬间。他们虽然不在吃冰淇淋，但他们的脸上也洋溢着幸福的笑容。 我想，这个小孩一定很幸福，因为他有一个如此爱他的家庭。而他的父母，虽然在这个美好的时刻没有分享到美食，但他们却用自己的方式，陪伴着孩子，为他创造了一个美好的童年。 这个场景让我想起了我们生活中的一些类似场景。比如，在家庭中，父母总是默默承担着家庭的重任，而孩子们则无忧无虑地享受着父母的关爱。在职场中，领导们为了团队的发展，常常放弃自己的休息时间，而员工们则在领导的带领下，努力工作，为实现共同的目标而努力。 “一个在上面吃，一个在下面做那个”，这句话不仅仅是对这个场景的描述，更是对这种美好情感的诠释。在这个世界上，总有一些人在默默付出，而另一些人则在享受着他们的付出。这种付出与收获的关系，构成了我们丰富多彩的生活。 然而，这种关系并非总是那么和谐。有时候，上面的那个人可能会因为下面的那个人而感到压力，下面的那个人也可能会因为上面的那个人而感到不满。在这种情况下，我们需要学会沟通与理解，让付出与收获达到平衡。 在这个公园里，小孩的父母虽然不在吃冰淇淋，但他们却用自己的方式，陪伴着孩子，为他创造了一个美好的童年。这种付出，无疑是一种大爱。而小孩，也在享受这份爱的同时，学会了感恩与回报。 我想，这就是“一个在上面吃，一个在下面做那个”的真谛吧。在这个世界上，每个人都有自己的角色，每个人都有自己的责任。只要我们学会付出，学会感恩，我们的生活就会充满阳光。 在这个美好的午后，我继续漫步在公园里，思考着这个话题。我想，无论是小孩与父母，还是职场中的领导与员工，只要我们都能做到“一个在上面吃，一个在下面做那个”，我们的生活一定会更加美好。让我们携手共进，共同创造一个充满爱与和谐的世界吧！

01 技术牛逼奖2014 年，大疆作为 " 空中的相机 " 已然成绩斐然。精灵 2 相机、云台、图传技术成熟，精灵 3 视觉定位与悬停功能完善，极大提升消费级无人机实用性与易用性，彻底改变大众对无人机的认知，使航拍从专业小众走向大众普及。然而，大疆创始人 Frank 心中仍怀揣着三大未竟的梦想，其中之一便是赋予无人机 " 眼睛 " 和 " 大脑 "，使其能够在树林中自由穿梭，自动跟随用户拍摄，并能在遭遇障碍物时自主绕行。这一设想，在当时看来近乎天方夜谭。当年底，赵丛来到大疆时，毫无 " 正规军 " 的模样。整个团队仅他一人带领 3 位实习生庞敏健、李睿、周游。他们既没有独立的研发经费，也缺乏固定的开发环境，甚至连项目本身都未被列入精灵 4（Phantom 4）的初始立项计划，更像是一个游离在核心业务之外的 " 边缘团队 "。团队面临的是从零开始的挑战。在学术领域，当时计算机视觉（CV）的研究多集中于简单物体的短时跟踪，学者们比拼的是跟踪框（Bounding - Box）的像素级精度。而对于一个空中机器人，需要在剧烈运动、遮挡、复杂光影变化下实现长时间稳定跟随（Long - term Tracking），并理解三维世界进行避障，几乎没有成熟方案可供参考。从相机成像、目标识别与跟踪、芯片底层优化，到局部环境地图构建、实时导航决策以及整个数据与控制链路的调校，每一个环节都需要自主攻克。更让团队感到压力的是来自大疆内部的质疑。多数老同事都对他们持否定态度。" 已经有很多前人尝试过但做不出来，没必要瞎折腾。""GPS 跟随就够了，视觉跟随搞不出来的，搞出来了也落不了地。"这样的声音时常传入团队成员耳中。在协调内部资源时，他们团队更是屡屡碰壁。由于项目不受重视，他们想要获取特殊版本的相机、飞控固件进行调试，都需要反复沟通。" 那段时间，我差不多是每个周末都四处请各个部门的同事吃饭，靠各种临时版本拼凑起来原型（机）。"赵丛后来回忆起这段经历时，语气中仍带着一丝感慨。即便面临重重阻力，赵丛始终坚信视觉跟随的意义。他清楚地知道，GPS 跟随存在明显短板——目标的定位误差高达 10 米，这使得无人机只能在高空进行跟拍，无法满足用户近距离拍摄的需求；同时，被拍摄对象还必须随身携带遥控器，极大限制了使用场景。而视觉跟随，不仅能将目标定位精度提升至像素级，摆脱被拍摄主体对遥控器的依赖，还有可能以被拍主体为中心实现更优的构图和运镜，甚至对运动目标实现像 " 刷锅 "（环绕拍摄）等高难度运镜动作，而这些镜头即便是职业飞手用遥控器也难以实现的。" 面对未知的困难，倒没有焦虑，反而是一种对开拓创新的兴奋。" 赵丛至今回忆起来，" 没人做成过的事情才有意思嘛。"2015 年中，一次偶然的机会成为了项目的转折点。当时，赵丛和小伙伴们正在测试场地调教算法时，无人机稳定跟随着一名印度实习生模特，全程 10 分钟无人工干预，这一场景恰好被 Frank 看到。正是这短暂的演示，让 Frank 意识到了该技术的潜力，" 跟随避障 " 特性自此正式被纳入大疆下一代核心产品——精灵 4 的研发计划中。随之而来的，是团队发展的重要机遇——赵丛团队获得了扩张的机会。他们从最初的 4 人小团队，逐步吸纳了算法工程师、嵌入式工程师、导航工程师等各类专业人才，包括封旭阳、钱杰、余俊峰、刘昂、胡骁、张立天等。同时，Frank 对项目进展高度关注，每一到两周都会亲自追问技术进度，查看整体效果。" 他对其他团队及其严苛，经常给出严厉甚至尖锐的批评；每次看我们的演示反而是罕见出现的包容和期待，给出的评价也都是以鼓励和建设性意见为主。" 赵丛回忆道。这种认可，让团队成员备受鼓舞，也为创新注入了更强的动力。然而，原型的成功只是第一步，要实现产品化，还需解决无数细节问题。对于无人机这类消费级产品而言，任何一次技术故障都可能引发严重后果：若出现跟错目标的情况，可能对人员造成安全威胁；若避障功能失效，则会导致无人机碰撞损坏。因此，团队必须将不可预测行为的风险降至最低。为攻克障碍物预测难题，团队在空旷场地搭建了临时测试场，用篮球架、围栏等物品模拟树林、路灯、岩石等复杂空中障碍环境，进行高强度的调试。在漫长的调试周期里，无人机碰撞损坏成为常态。" 那几个月基本没有休过周末，不记得撞坏了多少架无人机，维修部修到崩溃。" 赵丛笑着回忆道。每一次碰撞，团队都会仔细分析故障原因，优化算法参数与控制逻辑，逐步提升系统的稳定性与可靠性。经过无数次的调试与优化，赵丛团队终于攻克了全世界 AI 和机器人领域尚未解决的长时间目标识别跟踪和遮挡恢复难题，并通过双目深度计算建立局部 3D 地图和自主规划路径，实现了障碍物的主动绕行。这意味着，无人机首次具备了在复杂动态环境中，长时间稳定跟踪目标并自主规避障碍的能力。后来，他们回忆道：" 他们做得事，类似于几年后兴起的自动驾驶，无人机时刻面对的是动态变化的目标、局部可见的障碍物、实时变化的预测和决策，以及对事故的几乎零容忍。"当时，行业内也有其他企业在尝试探索类似的问题。在 2016 年初，Intel 就展示过其室内无人机跟随方案，但该方案更像是一场 " 实验室演出 " ——整个房间布满 VICON 传感器，无人机仅能执行预设的固定动作，毫无适应真实复杂户外环境的可能。行业内人士评价：" 和当今很多具身智能一样，是自动化，并不具备什么智能 "。就在 2 个月后的 2016 年 3 月，在美国纽约，大疆正式发布新一代消费级无人机——精灵 4。发布会上，演示画面中，精灵 4 无人机一路跟随跑者、滑板玩家、跑酷冠军，以流畅优雅的姿态避开沿途的岩石、路灯等障碍物，并自动完成环绕运镜、一键生成短片，全场为之震撼。精灵 4 的发布迅速引爆全球市场。在 YouTube 平台上，相关演示视频的在线观看人数突破 500 万，无数明星、网红将其视作时尚单品，纷纷在社交平台分享使用精灵 4 拍摄的作品。《财富》杂志更是将大疆誉为 " 无人机行业的苹果 "。作为全球首款具有视觉能力的消费级机器人产品，精灵 4 上市后销量迅速突破百万台，为大疆带来超百亿元营收，成为精灵系列的经典收官之作。凭借这一突破性技术成果，该技术创新成为大疆 2015 年度研发部最主要的关键性技术突破，赵丛作为开创者和技术总负责人获得了 " 技术牛逼奖 " —— 这也是大疆首次设立此项奖励。而创始人 Frank 更是将精灵 4 形容为 " 自己迄今为止最满意的产品 "。他在发布会上张开双手向外界宣告：" 欢迎来到机器视觉时代。" 与此同时，大疆悄然将自身的定位描述从以往的 " Flying Camera "（飞行相机）转变为 " Flying Robot "（飞行机器人），标志着无人机行业正式迈入智能时代。伴随着不断涌现出的创新，大疆也迎来了高速发展的 5 年，估值从 100 亿人民币上涨到了 200 亿美金。而创新的价值，从来不是一蹴而就的光鲜，而是在无人问津时的坚持，在重重质疑下的突破，最终让看似不可能的梦想，照进现实。赵丛回忆说，" 大疆拥有非常好的创新土壤，整个公司非常低调务实且崇尚和鼓励创新，当时这样的氛围十分浓烈 "。02 端侧 AI 时刻精灵 4（Phantom 4）的成功，并未让赵丛团队停下创新的脚步。在消费级无人机市场，用户对产品的便携性、智能化提出了更高要求 —— 既需要更小巧便携的机身，又渴望强大的 AI 功能。这一趋势推动着团队向更复杂的技术领域发起挑战，而大疆 Mavic Pro 这款产品意外成为了 AI 学术界、芯片界、智能硬件界首次跨界碰撞的载体，大疆本身，也悄然连接了三个原本平行的世界。2016 年，计算机视觉领域最顶级的会议 CVPR 在美国拉斯维加斯举办。与以往不同，这一届会议的赞助商名单中，出现了大疆的名字。其参展展位被安排在 Apple、Intel、Microsoft 和 Google 等科技巨头之间。展会期间，大疆展示区始终人头攒动。李飞飞、何恺明等 AI 学术界大牛纷纷驻足，他们的惊讶源于两点：一是无人机竟能实现如此高程度的智能化；二是大疆居然将深度学习技术成功部署在了消费级无人机的端侧芯片上。在当时的行业环境中，顶级智能硬件厂商如苹果、特斯拉都尚未推出成熟的 AI 产品，深度学习技术多运行在服务器端，普通消费者对 " 端侧 AI" 的概念更是闻所未闻。这种跨界碰撞的背后，是赵丛团队面临的极端技术难题。Mavic Pro 所搭载的芯片为联芯 LC 1860，单核心算力仅为 1.2GFlops ，尚不如当今主流智能硬件端侧芯片算力的 1/3000，在如此有限的硬件资源上实现深度学习应用，意味着必须在算法优化、神经网络设计、模型训练技巧等方面做到极致。有了之前在精灵 4 上探索卷积神经网络（CNN 模型）小型化的经验，赵丛和伙伴们开始了针对更多 CV 任务进行端侧部署的尝试。随着一批新人骨干张李亮、李思晋、李尧、许旌阳、朱高等的加入，团队开始在算法层面，对各个任务进行网络结构的设计、裁剪、蒸馏训练、以及 8 位定点量化，在保证识别精度的前提下，最大限度降低模型体积与计算量；其次在芯片适配层面，他们建立了 " 模型设计 - 训练 - 量化 - 芯片适配 " 的联合开发和调试流程，每一步都与芯片底层加速指令深度结合，避免算力浪费；最终，他们成功在 1.2GFlops 的 32 位 ARM 处理器上，实时运行 100KB 参数量、50MFLOPS 计算量的目标检测识别和人体姿态识别模型，实现了无人机手势拍照控制功能，让用户仅通过特定手势，就能触发拍摄指令。Mavic Pro 的技术突破，不仅改变了消费者对无人机的认知，更引发了行业连锁反应。芯片厂商首次意识到，消费级硬件芯片竟能承载如此丰富的 AI 应用场景。当时芯片设计领域的前辈、IEEE Fellow、Candence 和 Tensilica 公司创始人 Chris Rowen，专程从美国飞来深圳约见赵丛，探讨端侧 AI 芯片的发展方向 —— 这一交流，也间接推动了后续消费级 AI   芯片的技术迭代。除手势控制外，团队还在 Mavic Pro 上攻克了另外两大技术难题：其一为精准降落功能：利用 SLAM 回环检测技术，结合向量词库匹配算法，实现了厘米级误差的自主返航降落，解决了传统 GPS 降落精度不足的问题；其二为超远距离避障：通过优化目标跟踪算法，让无人机可识别并避开 1 公里外的高山及建筑，攻克了此前无人机 " 近视眼 " 的行业痛点。市场层面，Mavic Pro 同样取得了巨大成功。它不仅登上《时代》周刊年度最具影响力产品榜首，还被媒体评为 " 史上最智能无人机 "。上市后，Mavic Pro 销量迅速突破百万台，为大疆带来 180 亿元营收，成为继精灵 4 之后，又一款现象级产品。这场 AI、芯片、智能硬件的跨界碰撞，不仅让 Mavic Pro 成为经典，更开创了消费级智能硬件的 " 端侧 AI" 时代——它证明，即便在有限的硬件资源下，通过技术创新，依然能让复杂的 AI 功能走进普通人的生活。创新的裂变，往往始于对 " 不可能 " 的挑战。当不同领域的技术壁垒被打破，碰撞出的火花，便会照亮整个行业的前行方向。03 那时的具身智能Mavic Pro 的成功，让 " 端侧 AI" 成为消费级无人机的新标配，但赵丛团队并未止步于已有的突破。在 2017 年初大疆第一代自研芯片流片成功后，Mavic Air 项目启动。赵丛提出了一个更激进的目标：通过 AI 实现完全脱离遥控器的全手势操控，让无人机成为真正意义上的 " 空中自主机器人 " —— 用户无需任何额外设备，仅凭手势就能完成从起飞、飞行控制、拍摄到降落的全流程操作，让 Mavic Air 像一只随时听候调遣的宠物。这一目标，相当于在无人机领域要实现空中的 L3 级别自动驾驶，其技术难度与安全要求远超此前所有