无人机+AI+新能源 因诺科技跨界融合，寻找下一个杀手级无人机智能行业应用

无人机+AI+新能源 因诺科技跨界融合，寻找下一个杀手级无人机智能行业应用

部分来源： 亿欧网

导读： 但与消费级定位于增添乐趣和用户体验的出发点不同，工业无人机从直接的行业需求中出发，从产品功能的精准定位、高环境适应性和高可靠性等多方面，对企业有着严苛的要求，存活何其艰难。

经历过Lily倒闭、亿航裁员、成都机场无人机黑飞等一系列事件后，2017年的消费级无人机热潮渐渐退去，市场状况逐渐明晰。目前，消费级无人机市场格局呈一家独大现象，大疆牢牢稳据70%以上的市场份额。面对这片红海市场，创业者们唯恐避之不及。

目前市场上的无人机产品大致分为消费级、军用和工业无人机三种。面对消费级市场饱和、产品/技术触及天花板，求生意志强烈的创业者们很自然地试图从扎堆消费级过渡到更多方向与可能的工业级无人机。但与消费级定位于增添乐趣和用户体验的出发点不同，工业无人机从直接的行业需求中出发，从产品功能的精准定位、高环境适应性和高可靠性等多方面，对企业有着严苛的要求，存活何其艰难。近日，亿欧拜访了一家深耕于军工和能源环保领域的无人机研发及应用企业-因诺科技，与创始人胡军一起，探讨当前军工业无人机的现状及发展方向。

消费级无人机市场呈红海，因诺转战行业级无人机

想要从事行业级无人机企业是有一定的技术壁垒的。无人机的核心技术为飞行控制系统和动力系统，这两项技术决定了无人机的平稳性、安全性、续航能力和载重能力，也决定了企业的发展力。面对如此严苛的技术要求，国内现在能满足要求的技术团队并不多。但如果是之前有过相关从业背景的团队进入市场创业，就能体现出明显的竞争优势。

说到这，不得不提及因诺科技的团队背景。因诺科技汇集了西北工业大学、清华、西交大及海外知名院校归国的青年科学家和工程专家。创始人胡军是飞控专业博士，曾在研究所和技术公司从事过科研工作，拥有多年的军用无人机研发及应用经验。2014年年底，胡军在西工大附近的居民楼租了一个小三居室，与几个圈内的好友共同组建了一个工作室，主要研发无人机的飞行控制系统，这就是因诺科技的雏形。

据胡军介绍，其实在成立之初，因诺科技瞄准的也是消费级无人机领域，主要向消费级无人机厂商提供飞控算法服务。2016年，消费级无人机市场进入洗牌期，一大批消费级无人机产商纷纷倒闭，因诺科技也一度面临资金链断裂的问题。相反的是，市场对工业级无人机的需求信号正稳步释放中。尤其以行业级无人机中的警用消防无人机、巡线无人机应用最为广泛，但面向行业领域销售难度很大，因为客户多为政府机关或者国有资本企业，门槛和要求都很高。胡军本身是做军用无人机出身，团队成员也拥有与国防军工领域多年的合作基础和实战经验。瞅准了这一时机，胡军决定从自己最擅长的领域-军工行业入手，针对军工需求开始提供整机定制化服务。

事实证明，这一转型让因诺科技打了一个漂亮的翻身战。2017年因诺科技净利润近千万，并于同年年初获得了2500万A轮融资，估值超2亿。

切入新能源，技术与经验是王牌

目前，更多工业应用领域依旧是处于不断探索阶段，还没有形成规模化的市场，整体处于爆发前的积累阶段。

“很多人一提起无人机，第一时间都会关心飞机的续航时间。这是外行人的看法，并不应该成为评判一架无人机好坏的单一指标。任何一个无人机平台的应用一定要贴合具体的使用场景，以后整个无人机行业的发展一定是朝细分领域的具体场景去靠拢。”胡军说。

近两年来，因诺科技深耕军工石油检测领域，并开始在风电光伏，水利，电力等领域布局。目前，因诺科技累计拓展超过几十家军方及能源行业等客户，其中不乏延长石油、长庆石油、中石油、中石化、中原油田等重点客户。

中国是能源大国，国内大约有20万公里的油气管道，160万公里的电力线路，13000万千瓦总装机量的光伏电板等。传统的人力巡检存在人力成本高、危险性大等问题，由于人为所采集的数据难以数字化及重复利用挖掘，还会导致安全隐患难定位、应急情况难预测等现象。这种重复性和低技术附加度的重复人力工作就是典型需求的机器替代场景。基于过去在军工领域积累的技术基础和行业应用经验，因诺科技切入工业级无人机市场自然是如鱼得水。

拿因诺科技提供的油气管线智能分析系统为例。据介绍，这套系统使用无人机低空摄影实现对油气管线的巡检，相对于人工及载人直升机巡检成本更为低廉，实施便利。它主要基于深度神经网络的智能识别技术，实现管道航拍数据的系统化管理与分析，从而使信息系统能够自动判断，及时发现威胁安全生产的异常目标事件，进而跟踪异常目标的处理状态。

技术为核心竞争力，AI赋能无人机跑出“黑马”赛道

事实证明，单纯跟风进入无人机行业，只是进行简单组装却没有掌握核心技术的企业，会逐渐被淘汰出局。这两年倒牌的工业级无人机企业，它们中绝大部分是通过在海外的开源平台上购买APM、PIXhawk等开源项目获取飞控技术，甚至购买了整套解决方案来维持企业发展的。这种类似智能硬件的生产方式，虽然有助于初创型无人机企业快速形成产品，但是对整个产业的长远发展不利。

作为国内为数不多能自主研发飞控系统的企业创始人，胡军告诉亿欧，军用和工业级无人机的技术比拼并不是传统的电机电控，而是围绕“AI+机器人+通讯”的综合性技术来展开竞争的。

在军工级无人机领域，因诺科技手持六大核心技术，分别是集群控制技术、自动机场技术、智能目标检测技术、SLAM快拼技术、同步定位技术和自主研发航电飞控模块技术。

自主研发飞控航电模组

对于一个完整的无人机系统来说，核心的模块包括飞控系统、动力系统以及为了执行相关任务所搭载的一系列核心组件。因诺科技的飞控系统内部集成了内减震导航系统、外部独立IMU模块、高可靠远程数图一体传模块等，可以实现多类型和载重条件下的多旋翼稳定飞行以及精准定位口，并根据地面端命令执行动作，比如巡线和测绘。

除了他们自研的飞控系统之外，因诺科技还提供从数据采集、传输再到数据结果输出的一个完整的业务解决闭环方案。当然，这其中也就涉及到他们的灵动三轴自稳云台摄像机以及无人机地面站等产品。

今年因诺科技在空气稀薄的零下40度的西藏高原环境下，进行过无人机起飞测试。事实证明，因诺科技的无人机在5500米海拔高度下仍能保持自主悬停，具备强抗干扰能力。

集群控制技术

正如无人机的诞生首先源于战场上的军事需求，无人机集群的概念也是从国防领域率先开始理论研究和实践验证。

无人机多机协同作为一项比较复杂的机器人控制和管理活动，需要多项基础技术支持。除了需要考虑飞行姿态和控制系统、通信系统外，还要考虑多机的协调问题，如任务配合、航迹规划、队形的产生和保持、防止信息交互干扰和飞行扰动引起的冲突等。其中涉及任务规划、路径规划、编队控制、集群控制算法、通信网络设计及控制算法与通讯技术的耦合等关键技术。

因诺科技基于GPS的绝对定位和视觉相对定位技术进行路径规划及导航，结合mesh网实现无人机与无人机、无人机与地面的通信与协同。2017年，因诺科技基于自主玲珑飞控所研发的无人机多机编队飞行控制系统顺利交付给多个研究院所和高校，配合此类单位完成了多项国内技术比武。

SLAM&SFM快拼技术

在无人机领域，可以使用SLAM构建局部地图，辅助无人机进行自主避障、规划路径。

因诺科技推出的SLAM快拼软件，主要利用多视觉几何的方法实现平面图片的快速重构，改变原有空三加密的技术途径，也不需要地面相控点。

它一方面能够准确的建立所采集图像指定像素点和实际地理坐标的对应关系，实现敏感目标的精准定位；另一方面能够快速实现场景的三维地图构建，直观的查看航线覆盖区域的地形。以200张1500*1000分辨率大小输入图像为例，它能够在10分钟内准确、快速的输出具有地理坐标以及真实纹理的正射图、高程图及三维模型，定位误差小于20cm。在硬件测试环境同等以及指定输入输出图像分辨率一致的情况下，拼图软件的处理速度仅为业内某主流图像处理软件的四分之一。

智能目标检测技术

因诺科技研发的智能目标检测软件，主要基于图像处理和深度学习技术，将航拍图像序列以及GPS数据作为输入，对巡检范围内的异常车辆、违建房屋、通讯桩、裂缝、船只、储油桶等特征目标进行识别与检测，并结合图像拼接软件构建含坐标信息的二/三维高清大视场地图，迅速给出特征目标的准确位置信息。

目前该软件已完成100层网络和两大类别模型的构建，支持六类分类目标的快速检测与四类场景语义分析。另外，针对非结构化特征，增加了变化检测的模块，其技术原理是用深度学习的孪生网络模型来分析不同时序同一场的地质变化，可以分析出没有固定大小形态的目标的变化，进而检测出水体漏油、地质灾害等大面积的异常目标。

目标检测结合变化检测，提取了用户所感兴趣的各种结构和非结构化特征的目标，满足了各种场景下用户的需要。

同步定位技术

由于无人机体型较小，工作时受风力影响大，难以承受过高的载荷，并且对载荷的体积与抗震性有着严格的要求。

因诺科技为巡检应用提供了一系列专用的影像采集载荷产品。其中，检测探测器面阵大于1英寸，像素超过2000万像素，最大快门速度达到1/1000秒，并具有相机内参校正功能。除了35mm定焦加三轴机械稳相，还具备航片视频流POS点自动同步记录功能，对无人机进行同步定位。

自动机场技术

因诺科技目前正在进行无人机场的构建，预计明年会推出市场。胡军介绍，无人机场的概念来自于现代化战争实践、无人机群侦查和作战理论，如空中加油，空中补给等。

通过结合红外窄带信号引导技术以及基于GPS的视觉相对定位技术，无人机可以根据提前规划好的路线航线进行巡检，自动在起飞及降落平台之间流转，并在流转过程中自动完成充电、位置校正等全流程操作工序。其中，使用光学引导降落技术，能够让无人机自主起降在降落平台的区域中央，达到厘米级精度标准。整个过程虽然复杂，涉及电磁、机械、电子多方面的知识，但仅需要一名工作人员在后台系统运营与监督，即可控制多个机场与无人机。

小结

实际上，工业级无人机市场主要的盈利模式将从硬件盈利转变为服务盈利、数据盈利。从国外无人机的应用及市场来看，商用无人机市场不再是平台和硬件，其主要驱动力已经转向应用服务、数据、运营商及建模服务等。

目前因诺科技提供的“无人机+AI”行业应用解决方案，主要以军民两用无人机飞控系统为核心，基于动态视觉图像自动捕捉、智能图像检测与定位、快速三维重构软件、图像快速拼接等核心技术，搭载云台、特殊定制的载荷以及专用的GIS系统等配套设备，提供“单兵作业”、协同作业等多种作业服务模式，为不同行业用户提供稳定可靠的飞行服务。