现实挑战

　　人工智能技术的应用也相应的增加了无人机的制造成本，这是众多希望将AI技术运用于无人机生产的企业必须面对的。2016年，全世界的无人机销量已经突破80万架。据有关机构预测，2020年全球的无人机销量将达到约560万架，并且呈现逐年上涨的趋势。即便如此，与智能手机的出货量相比依然体量不大。

　　据知情人介绍，要组建一支完整的人工智能团队，从底层设计到各个系统的构建，至少要40人的技术研发团队。这对于一般的无人机企业而言，养活这样一支队伍几乎不可能实现。对大部分无人机公司，既然无法自行开发AI技术，就只能与第三方AI企业合作，但即便如此，成本依然不小。

　　除了运用的AI成本高昂，无人机企业面临的更重要问题是需求问题。有业内人士认为，虽然在很多工业领域每年还有固定的需求，在其中的某些行业，由于对使用无人机的认知并不一致，加上仍然没有现成的案例可资借鉴，对于应用AI技术则更不可能。仅以边境巡检为例，过去的方式是依靠开车或有人机巡检，面对数百公里的无人地区，效率低，经济性差。但依靠无人机则可以使得问题得到解决，只要生产出可靠性足够高、续航足够长的无人机，边境巡检对无人机而言就是刚需。

　　但无人机产业发展依然面临着诸多发展障碍。诸如技术开发还不成熟。目前的无人机产品故障率高，无法保证稳定性、良品率和适应性，无人机关键技术水平难突破，其研发能力还需加强。同时，产业市场尚未完善。市场接受程度低、受众规模小，很难全面推广普及。最后是监管政策不够健全。这些问题都是制约无人机落地，开拓市场需求的瓶颈。

　　与此同时，企业信息化水平和意愿也在影响着AI技术在无人机领域的应用。按照某无人机企业预测，无人机只是工业自动化的数据终端，工业无人机能否大量应用，还有赖于企业信息化流程的改造程度和意愿。

　　“没有完整企业IT体系和数据处理流程，很难提高效率。”有企业负责人表示。这也成了大多数工业场景还用不到AI无人机的根本原因。而有些工业场景，诸如电力巡检等场景又觉得AI发挥不出作用。AI无人机正是陷入了这样尴尬的境地。