雷锋网按：本文编译自 Venture Beat，是 VB 对英特尔无人机（UAV）新技术组的副总裁兼总经理 Anil Nanduri 的专访。文章将为您解答英特尔的无人机布局。
英特尔在无人机领域动作不断，他们向世界展示了无人机的各种用途，包括将 500 架无人机发送到莫哈韦沙漠上空，检查巨型太阳能阵列，照亮迪斯尼乐园的夜空，还有为 Lady Gaga 在超级碗的中场表演助阵。
英特尔无人机（UAV）新技术组的副总裁兼总经理 Anil Nanduri 说，这是良性循环的一部分。这个世界上最大的芯片制造商已经不再局限于芯片制造，而开始专注于为用户提供良好的户外体验。
可以说无人机提供了一个广阔的市场，因为它们要结合很多技术，包括英特尔的 RealSense 深度摄像机在内都会产生大量的数据。而这些数据使服务器在数据中心不停地运作，那么就会对英特尔的处理器产生更多的需求。
Nanduri 负责确保这个良性循环的正常运作，我也和他探讨了很多。
以下就是我们对话的编辑记录。
VentureBeat（VB）：您是如何进入无人机这个领域的？
Anil Nanduri：当时我们正在开发个人电脑（PC）和平板电脑，并开始着手研究 RealSense。我们试图寻找如何用手势和其他用例来改变计算界面。随着研究的不断深入，我们制造出两个版本的 RealSense 摄像机：一个是主要与 PC 进行交互的前置摄像头，一个是为平板电脑设计的全景摄像头。第二种摄像头取景范围更广并且具有深度感应以及户外工作的能力。
然后我们说：「等一下。既然这种深度感应摄像机可以用在 PC 和平板电脑以外的其他领域，那么我们该如何应用它？」我们可以将其用于打印机扫描文件、用于避免机器人发生碰撞，或用于避免无人机发生碰撞，这都是我们的想法，也是应用的案例。那么我们可以在 PC 以外的哪些地方应用这种摄像机？
然而这些只是应用领域中的一部分，想想 RealSense 在 PC 和平板电脑以外的应用，比如说无人机。我们该如何将其应用于飞行领域里？如果你还记得，在 2015 年的 CES 展会上，我们在展厅里进行了两个演示。一个是使用 RealSense 进行导航的媒体会议机器人。另一个就是装有六个 RealSense 摄像机的无人机。
VB：我们来一起回顾一下，你们当时试图进入无人机领域是如何考虑的？可以这么说，英特尔历来只是一个配料制造商，我们都知道你们是芯片制造商。而现在不是做配料，是要做这整盘菜。你们为何会有这种想法呢。
Nanduri：我们是英特尔新技术集团的一部分。我们这么做是为了寻求新的机会和更广阔的市场，也是想要探索在该领域内我们可以运作的不同的方式。我们不想局限于只做配料，我们想要体验其他形式的参与模式，因为我们有创新的能力。
当谈到无人机时，我们首先讨论 RealSense 技术。在消费行业里我们与 Yuneec 合作，并成功地将 RealSense 用于 Typhoon H 无人机，实现了避撞，这更多地体现了专业消费者的立场。我们也做了一些企业的收购，先是兼并了 Ascending Technologies（一个无人机制造商），再后来是 MAVinci（一个无人机软件开发商）。然后我们意识到，我们现在已经拥有了包括完整的商用系统在内的很多超棒的技术。这些技术内置高冗余度，非常精确，系统精度高。在商业应用中，如建筑设施的检查就需要高精度的系统，这些系统都得到了广泛的使用，不过不是在美国，而是在欧洲和其他地区。而对于企业用例和商业用例，要求则会更加严格。
我们说：「嘿，我们的产品物有所值。这个领域需求很多。为什么我们要被历史所牵绊？这是一个全新的领域。」
VB：如果你们已经掌握了技术，那么这一切都有意义。
Nanduri：没错。而对于其他部分，即使英特尔的传统模式一直是生产配料，这些你知道的也有很多，比如说我们做了很多系统的开发，甚至是开发 PC。我们研发了很多功能。我们不把它产品化。我们有能力构建端到端的东西，所以我们采取了一些额外的步骤来赋予其品牌并且销售出去。构建端到端系统的各种知识和能力极大地推动了技术和创新的发展。
VB：Brian 之前也提到过，这些产品不仅要使用英特尔的芯片，它们也会产生大量数据。
Nanduri：是的。这就是它关系到良性循环的地方。每架无人机都取决于你所使用的有效负荷和粗略的地图，你用高分辨率传感器或相机捕获的每帧图像大约是 25M。如果你要拍摄 200 张图片，那就是 5000M。如果你拍摄了 2000 张图片，就会达到 50G。这只是一架无人机。这些是你处理标准文件所需的空间大小。再加上后期处理，应用工具和软件，就又会涉及到更多的计算。
这显然符合我们的良性循环，下一批将要产生大量数据的机器，例如：无人汽车，机器人，VR。无人机适用于超出一般消费者可以产生的大数据领域。
VB：现在，只要好好利用数据中心里的所有服务器，数据本身就会被认为是一件好事或要优先考虑的事。
Nanduri：对。但是工作流程以及如何应用和部署它们是不同的。对工作流程有端到端的认知是很好的。这些都是新的用例。而我们现在看到的都只是其应用范围里的冰山一角。谈到桥梁检查，美国有超过 60 万座桥梁。考虑到人力和个人安全问题。如果让工人坐在移动升降台里或者是绑上吊带工作是非常危险的。而这些机器可以更快速，更可靠地完成工作。它们可以更简单便捷地自动执行任务。所以在这一点上，它们的价值是显而易见的。
如果人们想看看现在是如何进行检修的，人们肯定会想，那一定要工人用绑带亲自爬上铁塔，然后坐在那里实地检查。不过现在你真的不需要再这样做了。你仍然需要派人去修理东西，不过你可以减少工人去那里的次数，但你要进行更频繁地检查。因为你发现问题越迟，维修费用就越高。你可以构建数据库以便更频繁地创建这些检查报告，然后进行分析并使用计算机及时地进行检查，发现问题所在。现在你不能经常这样做，因为它价格昂贵，也不安全。但如果使用无人机，你就可以更频繁地检查，并且费用只占成本的一小部分。
那么问题是，我们如何才能实现？当无人机被广泛使用之后又会发生什么？
VB：你如何解决无人机会产生太多数据的问题？因为你可能需要综合数据中心里的东西以及有用的信息，还要设定这些无人机可以拍摄多少个小时的视频。
Nanduri：这个庞大数据的问题，我们也一直在思考，但我似乎从来没有觉得我们已经拥有足够多的数据。我们只需要知道该如何运用它们。我对我们可以处理更多的数据以便提高生产力感到惊喜。
让我跟你说说我们的原则。除了要掌握这项技术，还需要清楚一些其他的东西。我把这个过程分为两个阶段。第一个是，你必须考虑监管和法律规范。无人机会越来越好。关键的一点是如何能自动化进程，在这个进程中，人只需要监管此循环过程，例如监管和采取预防措施，但不需要在循环之中进行任何操作。你不需要让人来做任何事情，每个任务都是由无人机来完成。
想要实现自动化，系统需要更加智能。很多技术已经具备，例如自动起飞，自动降落，路标以及 GPS 协调。你还可以安装避撞系统。它们有一些内置的冗余。你一定要确保系统中没有半点故障。如果转子或通信线路出现故障，或罗盘被磁场干扰，会发生什么？你从冗余和安全功能的角度来思考，然后再想想自己的兴趣。我们是如何创建的飞行计划？如何调整地形？又是如何提供地理围栏的？
你会开始考虑自动化系统，然后又想到获取数据，捕获信息。传感器可以更改。我们讨论过很多不同的有效负荷：一些是热感应的；一些可能是高分辨率图像；一些可能是视频；甚至是用于农业用例的多光谱；或者是用于发现气体泄漏或类似情况的甲烷传感器。自动化该工作流程使其变得更高效意味着我们需要做大量的工作。系统本身会越来越稳定、可靠，但如果还有哪里欠缺，那应该是如何使其成为一个安全的操作过程，这一点还有待提高。
该领域中还有很多任务有待完成。我们的目标是要确保实现一键式的检查方法。当然，它必须遵守法律法规。现在它仍然飞在我们视线范围之内。因为它必须在 400 英尺以下的空中飞行。NASA 正在开展 UTM——无人驾驶流量管理。随着无人机的安全性能越来越好，这些原则将帮助无人机实现超越视线的飞行，给我们一个完全自主的天空。
我们正在围绕这一工作流程进行创新。我们发放了 500 架无人机在空中表演灯光秀，这就是你能看到的一种技术。我们自动化了整个工作流程：充电，再充电，数据通信。所有的一切都只由一个操作员通过计算机进行控制。这是惊艳人类的一次体验。我们飞到迪斯尼乐园上空。除了所有的测试外，我们在公开场合完成了超过 90 次的飞行。除了有暴风雨的那几天，我们每晚都要进行两次表演。
VB：这个视频的确很震撼。
Nanduri：除了视频，我不知道你是否听说过其他关于它的轶事。人们每天晚上都等候在 Disney Springs 的海滨前，希望能观看到表演。看观众的反应是很奇妙的，因为人们从来没有见过类似的东西。我们的初步计划只是表演一个四分钟的节目，在夜空中形成一个旋转的圣诞树。不过我们可以做更长时间。但这不论是对迪斯尼创造动画还是为我们在这么长的时间获得操作经验，这都是一个学习经验的累积。
从那一刻起，我们知道了该如何将无人机应用于各种节目以激发人们的兴趣。而无人机表演与烟花有本质的区别。燃放烟花会有污染，而且烟花显然是不可重复使用的。这里的可重用性有很大的价值。我们，可以给艺术家一个全新的画布和颜料。而烟花，它们缺少灵活性。
VB：从这个项目中学到的最关键的东西是什么？
Nanduri：从技术方面来说，操纵这 500 架无人机是控制理论。无人机该怎么飞才能不相互碰撞？这不是一个机器人问题，也不是一个自主飞行的问题，而是一个控制理论问题。这并不容易。无人机在空中看起来十分优雅，看着也很简单，但是要用软件来控制其飞行达到这种效果是很困难的。因为你实际上就是在控制机器。
我们必须考虑到整个概念的设计，这就是突破。去年，我们从飞行 100 架结合未成规模的技术的无人机开始，用过去一年的时间扩增到了现在的 500 架。现在，想要让它像动画展示一样，创意艺术家可以使用 3D 工具。他们使用 Maya 和其他机器来进行表达。而我们完全将界面自动化，并给它编程，使其稳定飞行于设计好的无人驾驶飞行线上。所有的这一切都是自动完成。我们为它构建了一个完整的软件栈，包括使其能够提前模拟飞行。这是我们能够操作这样的东西的一种端到端的体验，而不仅仅是一次性的演示。
现在的技术规模与商业应用紧密相关。我谈了整个自动化过程。那该如何节省成本？又该如何规模化？怎样同时进行这些计划？如何用多个无人机进行检查？如何利用热成像摄像机实行搜索和救援，怎样利用其他类型的摄像机在夜间寻找人？总有一天，我们可以应用这些技术拯救生命。如果能做到这一点，公众对采用新技术是有价值的这种认知才会迅速提高。
VB：还有另一个想法，飞翔的广告牌是否可行？
Nanduri：当然。灯光秀会引发很多这样的想法，如天空中的广告，天空中的标识。我们也已经进行了展示。我们对于观众的反应非常惊讶。这其中有巨大的商机。看见人们想到我们没有想到的这些应用方式我们感到非常开心。
VB：你的下一步的目标是什么，还有什么想要完成的？
Nanduri：我们有两种产品，分别是固定机翼和多旋子机翼，后者是第一个英特尔牌儿无人机的商业用例。我们称之为英特尔 Falcon 8+。它们都还未进入美国市场。但现在它们就是我们的重点。我们已经对其进行了宣传，并且我们很期待最后的执行部分——推出它们。
我们还有飞行计划的算法和软件以及用于无缝集成飞行计划能力的自动化工具。我们计划将固定翼中的技术应用到我们的所有产品中。使工作流程更加自动化是我们将要继续努力的地方。
我们在用 Realsense 技术提高无人机的安全性能。我们想把与 Yuneec 一起构建的这些东西融入到商业系统中。你能想到的用例有很多。假设你想要无人机飞行在检查区域三米之内，并能保持在该位置上，或者你想让它们飞到接受不到 GPS 信号的地方。又如果无人机飞到桥下，信号不强，你如何确保无缝连接？这些性能都会增强 UAV 自身的稳定性。
在我们不断改进和操作之后，灯光秀变得越来越好。我们正在大规模地发展它们。之后，我们将采用同样的流量管理技术。随着法律法规对我们的逐渐开放，我们也想将其应用于商业方面，因为现在，我们不得不从联邦航空局获得表演灯光秀的资格。我们将继续与监管机构合作并发展成为未来的支柱。
VB：你认为怎样能使人们适应无人机？因为无人机可以去到任何地方，拍照，记录。
Nanduri：从消费者的角度来看我也有很多体会。你去到公园会看到越来越多的无人机在天上飞。因为现在，任何一项技术总有一个认知的过程。你回想一下当初手机刚刚安上摄像头的时候，我们也一样经历了相同的学习过程。那该如何解决隐私问题？我们现在已经有处理这些问题的大致想法。我不认为无人机本身会成为一个新的话题。可以说它是已解决问题的一个拓展。我认为再过个十年，人们会说：「哇，我根本没有意识到人们还会考虑到这些。」但公众的想法总会经历一个过程。
我们也问自己如何让无人机进入公众的视线。灯光秀用一种令人惊艳的方式把无人机展现在人们面前。人们开始了解无人机。他们会说：「哇，我从来没有意识到我们可以用这种方式。」人们会对无人机越来越熟悉。这是将它带给观众的一个机会，我们希望能继续使用这种方式，也希望能尽可能广泛地传播这种体验。这是让人们了解无人机难得的机会。
另一部分是无人机的安全性能，我们希望能让大众知道，无人机如果采用了正确的设计和属性是非常安全的。表演灯光秀的无人机每架只有 280 克，甚至轻于排球的重量。我有照片为证我可以把它抓在手里。
VB：你从哪里可以看到技术的发展，以多快的速度？似乎大多数无人机的电池寿命只有 15 分钟，我们正处于当年手机所经历过的一个阶段。
Nanduri：没错。就像混合动力汽车的发展。这个答案可以吗？如何将现有的技术进行拓展？你看电动汽车，一开始电池只能支持 40 英里的距离，而现在能达到 250 英里。电池技术的根本没有改变。重点在于如何应用和部署它。我敢肯定创新会源源不断的涌来。
我们必须忍受一些约束和限制。我希望电池技术能像摩尔定律一样先进。但创新仍然会在你应对这些挑战的时候出现。一年前，如果你告诉别人说你看到只有一个飞行员却与 100 架无人机一起飞行，他们一定不会相信你。但是现在，我们将这个数量增加到了 500。
就是这些让我兴奋不已。你可以看到无人机应用于何处。人们的第一反应就是搜索和救援，建设以及基础设施。无人机竞赛也许会成为一个非常受欢迎的娱乐项目。举一个所有消费者都可以实现的用例——个人飞行相机。人们现在回随身携带自拍杆，你也可以做一样的事啊，让无人机悬停在你上面。
我坚信，这项技术会让所有这一切成真。再过十年，你就会看到这种技术被人们广泛接受。
Via. venturebeat
