技术链条渐渐完备：令人期待的无人机未来

无人驾驶，看起来很近，其实很远，很多技术问题在当前条件下几乎无解。比如说高达10万美元的汽车激光雷达，就让汽车造价很难被普遍商用。

而激光雷达无人机，则是看起来很近，实际上也真的很近。因为禁锢它的技术锁链，正在被一一拆除：

1、成本问题。精度要求越高，激光雷达的成本就越大。但空中探测并不需要和地面交通一样的高精度，而且大量的微型激光雷达感应器厂商，正在想方设法解决这方面的不足。

比如DARPA推出的专为自动驾驶而设计的小型激光雷达SWEEPER，就能达到小型化、低成本、高可靠的要求。

2、续航问题。无人机的稳定性决定了它的有效使用时间和工作效率，尤其是工业上使用的大功率设备，波士顿无人机制造商CyPhyWorks新发布了一款无人机，在执行巡航任务时，由一条“微丝”连接，既可以传输数据也可从外部发电机、车辆或其他设备获得电力，理论上说可以永不着陆充电，长续航工作正在成为可能。

3、算力问题。无人机的有限算力，导致自主执行和完成复杂任务在现实情况下异常困难。比如利用激光雷达的实时监测实现避障，目前还不是非常流畅和成熟。而通过地面通讯基站和云服务器的协同作业，就让无人机有了一个强大的计算外挂，也就降低了复杂任务的难度。

4、多模态问题。目前自动无人机还面临的一大症状就是硬件“大拼盘”带来的数据不互通。

激光雷达的3D数据，与高清摄像头、声纳、感应器等零件的多模态混合作用，要投射到云处理器来进行识别处理。利用多模态AI算法，就可以读取、对比和分析二维、三维等复杂环境中的多重数据，来合并生成更精准的高维地图。

这或许是个好消息，低成本、高续航、多模态算法的激光雷达无人机，目前看来大规模商用甚至民用，仅仅只是时间问题。

永不消逝的烦恼：为什么这对CP只能是“创可贴技术”？

当然，很快到来并不意味着没有不足。尤其是激光雷达+无人机这样看起来威力极大的事物。

最核心的一个问题是，如何防止无人机在数据采集中进行隐私窥探？

地面取景的信息后置，可以对一些不恰当的数据展示进行处理。比如谷歌地图就设置了一个面部识别并自动打码的功能，用户也可以要求谷歌对他们的房子或车进行永久性打码。甚至曾经为了保护一头牛的隐私而对其脸部进行了虚化。

对大多数企业来说，理解和建立技术伦理要比技术本身难度大多了，而且成本更高。

也就是说，拥有激光探测功能的无人机，注定很难直面大众用户。

与有限的商业场景所对应的，将是它的吸引力进一步减小，为它做过多的投入是没有意义的。失去了商业价值之后，还会有人愿意投入铺设基站、建立频谱等基础设施建设吗？

我们固然可以画出一张商业上无限美好的大饼，但缺少了基础设施这些后端硬件的支撑，关于激光雷达无人机的想象力，始终只能停留在“备胎”层面。

综合来看，激光雷达和无人机所带来的商业想象力，注定了是一个带着镣铐的“创可贴技术”，作为其他地理信息系统的补偿方案，它会带来不少惊喜。但越是耳聪目明，越是会被众人所警惕。

在技术已经不成问题的当下，要跨越心理的迷障，真可以算是一道天堑了。

（作者：脑极体）