而這么多年以來，圍繞無人機的研發也是有條不紊，隱身效果越來越好、性能越來越強勁、飛行距離也越來越長。在人工智能時代到來之后，無人機更是獲得了打開新的技術進步大門的鑰匙。而最迫切地需要這把鑰匙的無疑是那扇推了很久的門：

說是無人機，飛起來還是離不開人

英國最初研制無人機的時候，曾經兩次在試飛的前半段表現非常不錯，最后卻都因發動機熄火而失速墜毀、功虧一簣。這就凸顯了其中兩個方面的問題：一是機上沒有駕駛員，無法采取正確而及時的處理措施；二是地面操控人員無法對無人機的情況進行實時評估從而采取措施。

今天的無人機操縱大致有三種方式。一種是無線操控，我們常見的遙控無人機拍攝就是采取這種方式。操作簡單、易學，是最早也最廣泛的無人機操控方式。另外一種則是提前設定具體的程序，比如飛行路線、固定地點的飛行姿態和具體的工作任務指令等，完成任務之后再按照提前設定好的程序原路返回。在執行長距離飛行任務的時候，比如遙測地圖信息等會比較常用，整個過程基本上沒有人為干預。而還有一種則是把無線操控和無人機自主飛行結合起來，沒問題的時候放羊，有問題的時候接管，以最大程度保證無人機的順利飛行。

從這個角度來看，雖然名為“無人機”，實際上在大多數情況下還是有人操控的。只不過駕駛行為從飛機轉移到了指揮中心。因此，如何實現無人機更高程度上的自主飛行，也就成為了科研人員們攻關的重點。

除此之外，如何盡可能延長無人機電力的使用時間，從而延長飛行時間也是擺在研究人員案頭的頭痛之時。畢竟對長距離工作而言，能飛得更久，當然是更好的。

無人機聽膩了？你知道人工智能滑翔機嗎？

而這個飛行器，就是滑翔機。

而相關的實驗則表明，研究人員對控制器進行強化訓練的這套算法涉及的因素與鳥兒的滑翔也有密切的相關。

那說了這么多，人工智能對滑翔機的解決方案對無人機又有什么用呢？

說一點廢話，無人機和滑翔機都是能飛的……但無人機需要動力，而滑翔機卻不需要。

第二個方面則是以此來應對極端天氣情況。在對滑翔機進行強化訓練的時候，研究者們還有注意到在極端天氣下鳥兒是如何實現安全滑翔的。這其中仍然是涉及對空氣溫度、風向、風俗的感知等方面的內容。移植到無人機上，則可以在其上搭載一個類似的傳感器，搜集周圍的天氣狀況，做出最合理的飛行方案來。這樣一來，一些廠家所宣揚的“能扛5級大風”的標語，或許多少也該有人相信了吧……

而由以上兩點可知，在這套人工智能系統的加持下，無人機的自主飛行能力也就會得到相應的提高。這里體現的優勢有三：第一可以調整飛行狀態，實現最長飛行距離；第二可以提出飛行策略，調整飛行導航路線；第三則是對環境因素進行分析判斷，尋找極端情況下的最優方案，最大程度上保證飛行安全。

也就是說，人工智能對無人機的影響將可能不再僅僅局限于利用視覺技術尋找目標、利用導航技術確定位置，而是擴展到利用更多的傳感器搜集飛行環境因素從而做出最佳的飛行方案。或者說，人工智能將會實現無人機的“飛行增強”。而無人機從出任務到回歸，也就可能真的不需要任何遠程操控；無人機也就將實現真正意義上的“無人駕駛”。