復(fù)亞智能是一家專注于工業(yè)無人機(jī)全自動(dòng)飛行系統(tǒng)解決方案的研發(fā)和生產(chǎn)商，致力于用 AI 自動(dòng)飛行系統(tǒng)賦能工業(yè)巡檢巡邏場景，以自動(dòng)飛行提升行業(yè)生產(chǎn)力，替代人力讓巡檢巡邏變得輕松、高效、準(zhǔn)確。

復(fù)亞聚焦基礎(chǔ)設(shè)施與智慧城市中的無人機(jī)巡檢巡邏場景，擁有自主研發(fā)的智方系列無人機(jī)全自動(dòng)機(jī)場、無人機(jī) AI 飛行大腦+飛行算法、云端識別系統(tǒng)，為能源、交通、水利、環(huán)保等場景提供整套無人機(jī)全自動(dòng)應(yīng)用部署方案，幫助傳統(tǒng)領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

2019 年復(fù)亞智能被認(rèn)定為上海市高新技術(shù)企業(yè)，2019 年 11 月獲上海云上智慧城市建設(shè)方案競賽一等獎(jiǎng)， 2020 年 12 月獲英偉達(dá)初創(chuàng)企業(yè)展示-最終展示特等獎(jiǎng)。復(fù)亞智能推出智方系列化無人機(jī)自動(dòng)機(jī)場、機(jī)載飛行大腦等產(chǎn)品，落地 120 多個(gè)項(xiàng)目，覆蓋 23 個(gè)行業(yè)場景，用工業(yè)無人機(jī)自動(dòng)化系統(tǒng)助力基礎(chǔ)設(shè)施巡檢、巡邏場景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

復(fù)亞智能聯(lián)合長水委、中國電網(wǎng)、南方電網(wǎng)、國家電投、國網(wǎng)智能、移動(dòng)、聯(lián)通、電信、地方海事局、水利局，在電網(wǎng)巡檢、光伏巡檢、交通巡邏、水利巡邏、海事巡邏、環(huán)保巡邏等多個(gè)場景落地標(biāo)桿性示范項(xiàng)目，裝機(jī)運(yùn)行量、市場占有率位居前列領(lǐng)先行業(yè)。

復(fù)亞智能工業(yè)無人機(jī)全自動(dòng)飛行系統(tǒng)

為基礎(chǔ)設(shè)施巡檢場景數(shù)字化帶來發(fā)展新契機(jī)

無人機(jī)以其高空靈活視野和機(jī)動(dòng)性，在各行業(yè)的巡檢巡邏場景成為重要的作業(yè)工具。巡檢應(yīng)用場景中，如能源領(lǐng)域的電力桿塔、線路、變電站、光伏板、風(fēng)機(jī)葉片的巡檢，無人機(jī)能去到人難以到達(dá)的高度，沒有死角的對目標(biāo)進(jìn)行快速巡檢。巡邏應(yīng)用場景中，如高速公路，水利河道、城市管理、環(huán)保治理。

盡管工業(yè)無人機(jī)優(yōu)勢明顯，但在實(shí)際應(yīng)用過程中，始終無法擺脫專業(yè)飛手現(xiàn)場放飛手動(dòng)操控的困擾。巡檢巡邏場景需要大量資源培訓(xùn)操控技能，技術(shù)水平參差不齊導(dǎo)致精度和一致性差等問題，同時(shí)，由于需要現(xiàn)場操控?zé)o人機(jī)，響應(yīng)并不及時(shí)，并沒有真正發(fā)揮工業(yè)無人機(jī)實(shí)際價(jià)值。

無人機(jī)的應(yīng)用在各行業(yè)場景應(yīng)用均面臨到以下幾大挑戰(zhàn)：

通勤時(shí)間長、響應(yīng)不及時(shí)、戶外工作環(huán)境惡劣等問題；

人員編制不足、操控技能需高強(qiáng)度專業(yè)培訓(xùn)、技術(shù)參差不齊巡檢數(shù)據(jù)一致性差等問題；

大量巡飛數(shù)據(jù)需要人工分類查看，耗時(shí)長、重復(fù)性高。

在電網(wǎng)、新能源巡檢場景中，工業(yè)無人機(jī)手工操作的作業(yè)模式往往意味著需準(zhǔn)備 2-3 個(gè)專業(yè)飛手小組，還需要以紙質(zhì)形式記錄巡檢結(jié)果，每天通勤幾十千米、耗費(fèi)三四個(gè)小時(shí)，還需要攜帶大量資料，在沒有道路、信號不好的環(huán)境中艱苦作業(yè)，還要嚴(yán)防戶外安全事故。如此低效的工作方式給行業(yè)客戶帶來了不少困擾。

而復(fù)亞智能的全自動(dòng)飛行系統(tǒng)，輕松破解難題。遠(yuǎn)程一鍵控制，無人機(jī)自動(dòng)完成起降、巡檢、電池更換及充電等多重任務(wù)，省去現(xiàn)場人工值守、人工操控。

基于AI智能圖像分析技術(shù)，云平臺自動(dòng)分析無人機(jī)拍攝的畫面，以圖表的形式生成巡檢報(bào)告或缺陷報(bào)告，省去了以紙質(zhì)形式記錄巡檢結(jié)果，提升了后續(xù)資料匯總和分析處理的效率和精準(zhǔn)度。無人機(jī)自動(dòng)飛行系統(tǒng)為無人機(jī)巡邏場景數(shù)字化帶來發(fā)展新契機(jī)。

GPU 助力無人機(jī)自動(dòng)巡檢

算力提升實(shí)現(xiàn)無人機(jī)全自動(dòng)巡邏

在工業(yè)巡邏巡檢場景中，機(jī)載 AI 飛行大腦運(yùn)載的飛行控制策略實(shí)時(shí)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，在 AI 自動(dòng)識別流程中，還需對多個(gè)動(dòng)靜態(tài)目標(biāo)進(jìn)行圖像識別和分析，給機(jī)載飛行大腦有限算力帶來挑戰(zhàn)。在 NVIDIA 強(qiáng)大算力 GPU 的支持下，復(fù)亞智能真正實(shí)現(xiàn)無人機(jī)“無人”巡檢，極大地提升了產(chǎn)品性能和識別能力。

無人機(jī)前端AI與后端識別，通過 NVIDIA 推出的 DeepStream，借助 NVIDIA Tesla GPU 以及嵌入式 jetson 硬件平臺的卓越的解碼以及 AI 推理性能性快速構(gòu)建高效、高性能的視頻分析應(yīng)用程序。

基于 NVIDIA 的 CUDA 和 TensorRT 核心 AI 組件，利用標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)分析功能，包括圖像分類、目標(biāo)檢測、識別等，DeepStream 提供流水線創(chuàng)建和配置，H264 流解析和注入，自定義模塊的添加以及推理等功能模組，可以快速實(shí)現(xiàn)可重用的，可以很容易地應(yīng)用到用戶項(xiàng)目。

復(fù)亞智能采用了 NVIDIA 硬件和軟件技術(shù)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，針對無人機(jī)作業(yè)流程的三個(gè)階段，實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)作業(yè)流程的的全自動(dòng)化。

首先是“現(xiàn)場自動(dòng)化”階段。通過無人機(jī)自動(dòng)機(jī)庫/ 機(jī)場來解決無人機(jī)的現(xiàn)場自動(dòng)化，無需人員現(xiàn)場作業(yè)，復(fù)亞智能無人機(jī)自動(dòng)飛行系統(tǒng)可遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)所有控制，例如電池自動(dòng)充換電、探測起飛條件、飛行路徑設(shè)置、無人機(jī)自動(dòng)存放升降、連續(xù)飛行、雨天作業(yè)、大數(shù)據(jù)采集分析等，解決了無人機(jī)起降依賴飛手控制、人員通勤成本高及時(shí)間長、作業(yè)環(huán)境環(huán)境艱苦等問題。

第二是“飛行自動(dòng)化”階段?；?NVIDIA Jetson 系列開發(fā)了飛行大腦 MindBot，安裝在無人機(jī)上。通過 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳路徑計(jì)算，無需現(xiàn)場提前打點(diǎn)，無人機(jī)可針對不同應(yīng)用場景制定巡飛任務(wù)，以及建立在感知基礎(chǔ)上的自主精準(zhǔn)升降、任務(wù)決策、路徑規(guī)劃和飛行控制等等，在復(fù)雜的環(huán)境中自行做出最優(yōu)解。

第三是“后端識別”階段。通過NVIDIA新推出的 DeepStream，借助 NVIDIA Tesla GPU 以及嵌入式 jetson 硬件平臺的卓越的解碼以及AI推理性能，快速構(gòu)建高效、高性能的視頻分析應(yīng)用程序。

基于 NVIDIA 的 CUDA 和 TensorRT 核心 AI 組件，標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)分析功能（包括圖像分類、目標(biāo)檢測、識別），DeepStream 的流水線創(chuàng)建和配置， H264 流解析和注入，自定義模塊的添加以及推理等功能模組，復(fù)亞智能可以很容易地將它們應(yīng)用到用戶項(xiàng)目。

NVIDIA RTX 、Jetson TX2、DeepStream 等，加快了復(fù)亞智能無人機(jī)自動(dòng)飛行系統(tǒng)其在交通、電網(wǎng)、新能源領(lǐng)域中的 AI 圖像處理速度，且提升了分析效率，為行業(yè)用戶提供完整的數(shù)據(jù)采集與處理解決方案，助力行業(yè)的智能化、自主化的發(fā)展。

例如在電網(wǎng)場景，無人機(jī)實(shí)現(xiàn)了對電線桿、高壓線、絕緣子等多個(gè)部件進(jìn)行逐一拍攝，基于云平臺深度學(xué)習(xí)與云計(jì)算相結(jié)合的方式，一邊對圖像進(jìn)行處理和儲存，一邊進(jìn)行缺陷檢測、異常報(bào)告生成，并傳輸至辦公室的電腦屏幕上，全流程無需人工參與。待巡檢工作結(jié)束后，工作人員就能對故障進(jìn)行檢修，無需守候在無人機(jī)旁。

得益于 NVIDIA GPU 的強(qiáng)大算力，復(fù)亞智能無人機(jī)自動(dòng)飛行系統(tǒng)展現(xiàn)出高性能的全自動(dòng)飛行能力，將無人機(jī)自動(dòng)巡檢的應(yīng)用價(jià)值延伸到多個(gè)領(lǐng)域打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，開創(chuàng)了電網(wǎng)巡檢、交通巡邏、水務(wù)巡邏、光伏巡檢、園區(qū)巡邏等多個(gè)標(biāo)桿示范場景。

截止目前，復(fù)亞智能無人機(jī)自動(dòng)飛行系統(tǒng)已經(jīng)成熟應(yīng)用于 23 個(gè)行業(yè)，落地 120 多個(gè)項(xiàng)目，儲備意向客戶超 300 家，在多個(gè)行業(yè)場景裝機(jī)運(yùn)行量位居前列，市場占有率行業(yè)領(lǐng)先。

在電網(wǎng)巡檢領(lǐng)域，電力無人機(jī)全自動(dòng)巡檢系統(tǒng)野外部署，無人機(jī)自主飛行遠(yuǎn)程作業(yè)，精細(xì)化采集數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)云端識別。

在交通巡邏領(lǐng)域，無人值守交通巡邏無人機(jī)系統(tǒng)沿高速公路部署，無人機(jī)自動(dòng)化、常態(tài)化進(jìn)行交通違章抓拍、事故處置、交通指揮、應(yīng)急管理，變革了傳統(tǒng)交通管理巡邏模式。

在海事巡邏領(lǐng)域，無人機(jī)自主巡航查看港區(qū)通航環(huán)境、通航秩序、錨泊秩序、作業(yè)秩序及航標(biāo)設(shè)置，通過高倍自動(dòng)變焦巡查了危險(xiǎn)品錨地，并通過現(xiàn)有的通信網(wǎng)絡(luò)將圖像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程傳輸?shù)街笓]中心，為應(yīng)急決策提供更具有時(shí)效性、決策價(jià)值的信息。

在水務(wù)巡邏領(lǐng)域，無人機(jī)全自動(dòng)巡河系統(tǒng)沿河道部署，無人機(jī)自動(dòng)沿固定航線定時(shí)巡邏、巡航圖像實(shí)時(shí)傳輸，污染源敏感點(diǎn)遠(yuǎn)程拍攝，科技創(chuàng)新管河治水，開啟河長制巡河工作的“未來模式”。

在光伏巡檢領(lǐng)域，10 套無人機(jī)自動(dòng)機(jī)場交付，光伏行業(yè)首次大規(guī)模采用無人機(jī)全自動(dòng)巡檢系統(tǒng)，光伏發(fā)電行業(yè)的運(yùn)維巡檢步入自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)代。

NVIDIA GPU 解決方案破解了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的技術(shù)難題，讓復(fù)亞智能無人機(jī)自動(dòng)飛行系統(tǒng)在多個(gè)領(lǐng)域展開常態(tài)化、精細(xì)化的無人化巡檢，節(jié)省人工、提高效率的同時(shí)，改善了作業(yè)環(huán)境，也降低了因工業(yè)場景中諸多不利因素導(dǎo)致的意外情況，充分發(fā)揮了機(jī)器的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)了“無人機(jī)解放生產(chǎn)力”的美好愿景。復(fù)亞智能認(rèn)為，未來的無人機(jī)應(yīng)用必定朝著自動(dòng)化、智能化的趨勢發(fā)展，GPU 計(jì)算將會推動(dòng)行業(yè)的革新。

編輯：jq