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專訪復亞智能創始人曹亞兵：讓無人機學會“自動飛行”

2021-02-03 | 復亞動態

提起無人機，你想到的或許是風景區酷炫的航拍，農田上大規模的藥物噴灑，夜晚炫技的燈光秀。但你或許想不到，正如飛機需要機場一樣，無人機也有自己的“機場”。它不僅可用來停放無人機，還讓無人機在能源基礎設施、交通管理、應急安防領域全自動巡檢、巡邏。

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工業無人機市場大爆發，帶動了“無人機場”這片后端市場迅速起步。復亞智能作為2018年成立的廠商，盡管不到3歲，卻已創下了亮眼的成績，成為這個領域的資深選手。

“上海最具投資潛力50佳創業企業”、“上海市高新技術企業”、“2020中國無人系統大會‘新銳品牌獎’”、“英偉達初創企業展示最終展示特等獎”、“華為開發者大賽昇騰AI初創大賽決賽金獎”等榮譽，是復亞智能交給市場的答卷。其創始人曹亞兵，亦獲得過“2018上海杰出創業青年”、“上海市青年創業英才”、上海智慧城市建設“智慧工匠”等殊榮。

近日，億歐EqualOcean專訪了復亞智能創始人曹亞兵，試圖探討：“無人機場”的生意有多大？未來將如何發展？

無人機帶動“無人機場”需求

與很多創業公司不同，復亞智能是帶著初代產品成立的。

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左一為復亞智能初代產品

在上一次創業的過程中，曹亞兵及其團隊偶然了解到海事領域客戶在水域無人機方面的需求，他們迫切希望市場能提供無人機遠程自動飛行服務，以節省現場人員配置成本。

經過一番詳細的市場調研，本身作為航模愛好者的曹亞兵覺得這是個好機會，便重新招兵買馬、謀求轉型。2年后，復亞智能正式誕生。

在產品和團隊基礎上，復亞智能年僅2歲多，發展扶搖直上，正向億元訂單發起沖擊，預計之后兩年每年增長1倍以上。

事后證明，曹亞兵當年看重的無人機自動化系統領域，是一片待挖掘的巨大藍海。

早在2017年，國家工信部相關文件就指出，2018-2020這三年內，國家要重點推動人工智能和實體經濟深度融合，發展智能無人機、智能網聯汽車等八大人工智能產品。在無人機方面，注重其在電力巡線、工業巡檢、安全巡邏、應急救援等重要行業領域的創新應用。

在國家的大力支持和市場需求推動下，工業無人機市場發展速度亮眼。截至2019年底，我國工業無人機市場規模達152億元，較去年增長18%。其中，獲得民用無人機經營許可的企業達7149家，同比增長76.56%；全行業實名登記無人機共39.2萬架，同比增長37.5%。

無人機在快速發展，“無人機場”的市場需求同樣旺盛。愈來愈多的廠商注意到了這片藍海的巨大潛力而加速入場，2019年，無人機場服務廠商新增近十家。

曹亞兵向億歐EqualOcean分享了很多對無人機自動化市場的見解：

“在巡檢、巡邏等場景下，盡管傳統無人機已經應用多年，但始終無法擺脫專業飛手現場放飛的困擾。”曹亞兵介紹道，“很多政企客戶并不熱衷于自己操控無人機，作為消費偶爾玩一下還可以，作為生產力工具，就需要耗時耗力培養專業飛手。”

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例如在山區、沙漠等電網場景中，人工巡檢往往意味著2-3個專業飛手小組，每天通勤幾十千米、耗費三四個小時，在沒有道路、信號不好的環境中艱苦作業，還要嚴防山區安全事故。如此低效的工作方式給行業客戶帶來了不少困擾。

有了自動飛行系統，這一切問題便可迎刃而解。遠程作業下，無人機自動完成起降、巡檢、電池更換及充電等多任務，在省去人工干涉后，很多場景系統效率提升了5倍不止。

千億市場待打開

那么，提高無人機效率的“無人機場”市場空間究竟有多大呢？

有機構測算，在電網場景中，全國電網鋪設范圍770萬平方公里，如果只考慮220kv以上的主網，無人機自動飛行系統市場空間將超390億。

在交通場景中，國內公路總長度501萬公里，如果只考慮高速、省道高等級公路鋪設無人機飛行系統，市場超過220億。

其他場景諸如石油管道巡檢、水利海事巡檢等，市場空間均是百億級別。

總體來看，20多個自動飛行系統主要應用場景累加市場規模將逾千億。再算上智慧城市社區、園區、大樓等潛在場景，規模合計將超2500億。

作為目前行業的佼佼者，復亞智能已經在電網領域、智慧城市場景部署了近三十個省份。以復亞智能近億元營收規模衡量，現實應用才剛剛開始。

在整個市場，真正和復亞智能同賽道競爭的，也不過寥寥幾家。

相較于千億級別的市場規模，參與者們還有很大的空間待開拓。

那么，下一步怎么走？何時方能迎來市場快速爆發？

讓無人機深耕行業

一架成熟的無人機要做到自動飛行，涉及到三方面技術：

首先是“現場自動化”，讓人員不再“親力親為”，無人機場、自動充換電、飛行路徑設置是必須。這一階段的無人機能自動存放、升降，能探測起飛條件，能進行電池更換/充電，同時也是控制、傳遞、處理的邊緣計算設備。

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第二步是“飛行自動化”，讓機器學會自動作業，這需要無人機在復雜環境下自行做出最優解。高級的飛行算法、高精度的識別，決定了機器的聰明程度。“比如同樣巡檢一個電塔，人工操作耗費10分鐘，機器要能耗費5分鐘，作業效率就提高了一倍。”曹亞兵解釋道。

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第三步是“分析處理自動化”，讓裝載了視覺算法、深度學習算法的無人機系統自動分析巡檢結果，上報缺陷故障。例如，分析電塔上零部件運作情況，需要高精度的圖像識別技術支持；識別非法停車、占用應急車道等智慧交通系統關鍵信息，需要識別類智能視頻分析技術。

當前，做到“現場自動化”已是不難，難的是“飛行自動化”和“分析處理自動化”。

“坦白來說，復亞智能的無人機作業效率，還沒能顯著高于人力。”曹亞兵坦言。為此，復亞智能的團隊正努力改進算法，往“邊飛邊拍”、“實時建模”的方向努力。若能節約懸停時間、根據環境變化動態調整路線，無人機效率將翻倍。

而在“識別分析”這一步，無人機系統應用還處于初級階段。相比于人臉識別99%以上的高精度，無人機不足80%的精度相形見絀。“目前的識別率還不足以支持產品大規模應用，”曹亞兵說，“但現場自動化和飛行自動化是客戶的燃眉之急。解決了這兩大剛需后，識別精度可以在應用中持續改進持續更新。”

以復亞智能為蘭州交警提供全自動飛行系統為例，復亞的解決方案有效解決了專業飛手交警數量缺口大的問題，通過對高速公路路況及時巡邏、4K高清視頻低時延實時動態回傳，輔助交警維護治安，保證一線人員安全。

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（圖：復亞智能行業解決方案）

放眼整個行業，正如谷歌研發總監Peter Norvig所說：“我們沒有更好的算法，只是有更多的數據。”數據如同礦山，是AI界永恒的競爭力。擁有“大量數據+普通模型”，要比“少量數據+高級模型”競爭壁壘更強。身處行業早期，數據采集豐富度將直接決定飛行系統企業能走多遠。

“算法的改進空間將越來越小，我們90%以上的工作重心是在積累數據上。”曹亞兵亦如是理解。

“數據采集越多，算法越準確，業務量越大，這是一個正相關循環。”

在應用方面，復亞智能已然領先行業。

截至2020年3月，復亞智能部署了近百個項目，重點跟進項目50多個，儲備意向客戶超200家。在能源、交通、安防、水利等各行業，都有復亞飛行系統的身影。根據市場調研和用戶反饋，當前復亞智能市占率達25%，積累了大量應用數據。

在千億級無人機自動飛行市場，應用與數據之間滾雪球式的正循環，正在復亞智能身上加速發生。在行業建立的先發優勢，正幫助復亞智能全速前進。

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