说在前面的话

朋友们，好：
这次 jacky 分享一个工作中的经验和体会，希望能给需要的朋友提供一点帮助。
我一直认为，数据只有结合行业才能体现它的价值；数据服务也只有结合行业才能赢得客户。为了服务一些无人机行业的客户，为其构建数据采集系统。在知识体系上，我从无人机的本科教材看到了博士教材，国内外技术的论文也是看的无数。参加了大大小小的无机人科技论坛，与超过10个以上的行业从业老板沟通，历经 1 年半，成文：《深刻理解：无人机数据系统应用》。

在正文之前，分享我喜欢的一句话：机会总是青睐有准备的人，而准备不是盲目的，是基于我们对于这个事物的深刻理解。

（一）如何理解无人机的产业链

无人机在整个科技领域当中受到了相当多的重视。无人机是智能机器人的一个分支。无人机的价值体现在它与我们的关联当中，无人机涵盖的职业范围特别的宽广，同时这个行业本身很好，整个行业有非常优秀的发展前景，更有很酷的技术，有很高的收益。

无人机现阶段产业链的特点
- 如果我们想形成对无人机系统的正确理解，我们就不能绕开它所在行业本身的特点。无人机行业，技术和领域都在不断的扩大，参与者也在不断的变多。产业链上游的都在不断的向下进行整合，产业链下游，也在不断的扩展到服务领域，比如说我们卖的不仅是设备，我们还卖团队，我们还要卖专业的服务，我们不仅卖，还能租等等，这就涉及到我们的商业模式也在不断的变化。
- 对于技术来说，我们说很多技术都是无人机技术，当我们把它运用在农业的时候，我们把它运用在测绘的时候，我们把它运用在消费行业的时候，都是无人机技术。但无人机技术是有独立性的，它不会很快的从一个行业跳到另外一个行业，在之前的行业你所进行的技术积累，在另外一个行业可能并不适用；另外一个行业所要求的内容，你在之前的行业中，积累了很多但也很缺乏。
现阶段行业中出现的现象：
- 在 2015 年之前，无人机产业链上游的代表企业就是高通和英特尔，它们停留在芯片商的角色中，它们在 2015 年的时候，各自匹配无人机的技术，比如说高通生产了 Snapdragon 这样的一个专用无人机的平台；
  - 如果说高通和英特尔还算行业内的玩家的话，那小米、腾讯、facebook这样的企业，它们在 2016 年之前跟无人机都没有半毛钱的关系，我们看到像腾讯和facebook 这样的互联网公司也都进入了无人机行业，这就显得很有趣了。
- 无人机在硬件本身领域的深度上在不断的加深，像我们手机一样很有更多的核，更多的内存，更多的存储空间。我们之前并不会把视觉技术引入到无人机系统中来，之前在产品当中并没有体现。但是现在，随着无人机应用领域的不断加深，不同的相机，不同类型的设备，不同类型的传感器在不断的加入到无人机的系统中来；
- 无人机在其应用领域也在不断的外扩，有意思的是，像大疆这样的无人机企业（个人观点，仅代表学术讨论）积累了很多的技术，但它们从消费领域，航拍领域跨越到另外一个领域的时候，是很难的。现在我们也没有看到，哪几家公司在消费领域之外的，或者说是图像之外的领域有大规模的盈利。

（二）无人机系统的三种视角理解

视角 1：把无人机本身当作一个系统；
视角2：把无人机和传感器构成一个平台当作一个系统；
视角3：我们围绕这数据构造一个数据系统，而无人机是这个数据系统中的一部分；

1 . 无人机为核心的系统的底层逻辑

无人机的技术逻辑
- 第一个阶段：无人机通过传感器来反馈回来的状态信息是非常有限的，我们只能传回它内环的状态，也就是我们的姿态数据，在这个时候，我们通过陀螺仪、加速度计取到的是无人机的姿态数据。
- 第二个阶段：把无人机更多的状态反馈回来，这个时候，我们就可以反馈回来它的外环状态，也就是我们的位置，我们的速度等等。这个时候我们就形成了一个完整的状态反馈链。
- 第三个阶段：通过与环境的互动，以反馈回来更多的数据，比如我们说的红外这种视觉，我们通过与周围环境的互动来传回更多的信息辅助信息，我们的状态辅助信息，不如说我们的相对位置，相对速度变化等等。这个时候，无机人就与环境有了一个互动，但是，这个时候，所有的传感器是围绕着无人机来进行的，我们传感器的作用，所反馈回来的状态，我们所设计的控制算法都是围绕着无人机本身来运行使用的。

2. 无人机和传感器构成一个平台的系统

这个时候，无人机是给这些传感器提供平台的，也就是我们说的有效载荷，比如说我们所载的摄像机，载的我们的照相机，载的我们的红外，设备等等。比如说无人机载的烟雾传感器，这不是由无人机进行控制的，而是我们把无人机看成是搭载这些传感器（当然有的时候也会结合算法让它飞出来），那么能够搭载这个传感器的平台，因此它成为了这个平台系统。那这就无人机与传感器共同构成了这个系统，这是我们第二个系统视角

3. 数据系统

对于数据系统来说，无人机不是这个数据系统的主角了，这个系统的主角是数据，无人机成了获取数据的一个平台。这个平台本身不构成一个系统，无人机成为了获取数据的一个端口，在这个时候，我们获取数据然后把它传输回来。我们可以想象，传输之后，就跟无人机没有什么关系了，我们把无人机传输回来的数据在我们的地面站，在我们 PC 端或者是移动端，对这些数据进行处理，我们生成的图片或者在图片中分析出来我们想要的这个各个维度指标，包括算法的构架等等。
这个系统，数据是我们最想获取的东西，在前端还有无人机的影子，到终端的传输到后端的处理的时候，我们就可以绕开无人机了，当然，这个系统是一个完整的系统，我在这里想强调的是，数据在这里面核心位置的一个体现。这就解释了前面为什么有这么多的互联网企业进入了无人机这个领域，以数据为核心系统的无人机体系就不一样了。后端有很多的内容都可以放到我们的产业链上来，比如说进行算法优化，进行算法结构设计的，都可以加入到这个行业当中来。

（三）数据才是无人机行业价值的体现

有些无人机可以飞的很好，它可以在一个硬币上起飞，也可以在一个硬币上面降落，我们可以控制它的精度，比如说有一些无人机的会议，有些无人机厂商展示了他们的数据图表，能够通过某一种算法能够比另外一种算法它的精度能够提升 0.01 度，这对于搞理论的一定是非常开心的，但是这个无人机它没有摄像头，并且它安装不上摄像头的话，它一定不会出现在 facebook 的发布会上，同样这些数据不能传输到我们的移动端形成图片，不能够形成社交数据产生社交价值的话，它一定不会引起像腾讯公司这样的注意。
数据更接近于无人机行业的价值体现。

（四）无人机是获取数据的不二端口

无人机是智能机器人的一种，与其它智能机器人比较，无人机能够获取的数据量是非常大的，同时它获取的数据质量、匹配成本极好。
我们可以通过无人机获取来的数据来引导无人机飞行，同时我们也可以通过无人机本身的活动来更加的方便我们高质量数据的高效采集。
- 比如说我们在消防领域当中，我们获取到了相关的烟雾，那获取这些数据之后，我们可以通过相应的算法来对烟雾进行建模，对地理空间进行建模，这样指导我们无人机去飞行然后对它进行灭火，或者说体现出来我们的着火点在哪里，再由人去灭。所以说，无人机不是一个遥控飞机，因为它可以自主的完成相关的任务，它可以自主的通过数据这样一个系统来判断任务，从而执行任务。
- 同样，无人机也可以很好的完成对于数据的采集，比如说在精准农业当中，我们可以对农作物图片进行高效分析，我们对无人机本身的要求就非常高了，就算是在我们喷洒农药的过程中，也会匹配好的产品，也会匹配飞行的要求，任务的需求，当天的风速，以及获取数据的要求等等来设计相应的飞行能力。不同的飞行算法和飞行结构以及控制器之间的变化，以及硬件的组合能够让我们获取更好的数据。