全球无人机分析市场预计在未来七年内每年增长17%以上，这意味着它将在不到十年内增长两倍。无人机的发展很大程度上是由于无人驾驶飞机系统的日益复杂和使用。事实上，无人机系统的使用已经成为许多行业的竞争优势。几年之内，随着对高效、低成本数据收集、处理和分析的需求不断扩大，无人机已扩展到公共安全和其他市场。然而，在过去的几年里，媒体在很大程度上忽视了无人机技术的数据方面，转而关注无人机交付的发展。这其实是一种疏忽。虽然快递公司面临着相当大的障碍，但无人机正在彻底改变大数据的收集和分析。大局鸟瞰图无人机承包商正在见证空中机器人收集、捕获、组织、处理和存储大量数据的方式的发展。本质上，大数据已经出云入天。UAV系统的成本是推动其广泛采用的一个重要因素，UAS可以轻松地与您需要的任何用例集成。例如，无人机系统可以低至2,000美元或超过100,000美元的价格出售给警察部门。无论哪种方式，您都可以获得10年前不存在的最先进技术。如今，公共安全已成为无人机最高效的用例之一。例如，全国各地的执法机构使用无人机创建事故和犯罪现场的3D地图，为这些机构节省了大量时间、人力和金钱。以前，绘制车祸或犯罪现场地图需要三到四个小时。今天，我们有一个平台可以让无人机以最少的输入自主执行测绘任务，然后将数据下载到基于云的建模系统。这可以在几分钟内完成，而不是几小时。警察部门可以在事件响应完成之前轻松生成3D图像。与公众的看法相反，这些无人机不是玩具。为了部署无人机进行搜救、监视甚至追捕嫌疑人，必须精心构建整个系统。此外，它必须设置为实时运行。通常，公共安全客户会从时间不太敏感的事情开始，例如绘制事故现场图。然而，随着他们越来越成熟，他们可能会在任何时候在野外部署数十架无人机。这样一来，一旦接到报警电话，无人机就会自动升空派遣到现场，成为执法人员的“空中眼线”。领导有鸟瞰全局的能力，而在此之前，领导只能是脚踏实地的人。与自动驾驶汽车和火车一样，无人机的发展指向自动驾驶，但在空中运行会带来特殊挑战，并面临独特的监管环境。在绝大多数情况下，航空机构仍然要求人类直接控制无人机，并始终保持在无人机的视线范围内。从理论上讲，获得驾驶无人机的批准是可能的，但到目前为止，获得豁免一直是一个劳动密集型过程。将AI和ML功能结合在一起可能是一个缓慢的过程，但这是不可避免的。几乎所有的无人机制造商都在开发自己的人工智能和机器学习能力。流行的用例包括检查和3D映射，不仅包括事故/犯罪现场，还包括开发现场和现有结构。这是因为支持GPS的无人机可以在非常具体的配置文件中进行编程，例如速度、高度和物理边界。今天，我们遇到了ML的入门版本，因为它通常基于一些算法。无人机在飞行时收集自己的数据，并使用算法调整其程序。例如，在无人机携带有效载荷的情况下，它在没有有效载荷的情况下起飞时是一个非常稳定的平台。有了有效载荷，一开始它有点不稳定。然而，给ML几分钟的时间来解决问题，突然间，一个更稳定的状态又回来了。机器学习对于利用无人机的模块化功能至关重要，在这种状态下，几乎任何无人机平台都可以插入任何类型的功能。好消息是无人机现在可以在每次飞行中积累数据时进行学习，坏消息是它们需要学习更多才能相互操作。未来，无人机的行为最终有望更像直升机和飞机，与空中交通管制部门以及彼此进行通信以避免发生事故，甚至很快就会发布自己的数据。虽然通过无人机进行大规模交付可能还有很长的路要走，但无人机系统技术的进步将继续在很大程度上远离公众的视线，这可能与国家劳动力短缺和与技术创新相关的新事物有关。
