未来七年，全球无人机分析市场预计每年增长超过17%，这意味着在不到十年的时间里，它将增长三倍。无人机的发展很大程度上是因为无人驾驶飞机系统的日益成熟和使用情况。
事实上，无人驾驶飞机系统的使用已经成为许多行业的竞争优势。在几年之内，随着对高效、低成本的数据收集、处理和分析的需求扩大，无人机已经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，而是把重点放在了无人机送货开发上。这其实是一个疏忽。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。
鸟瞰全局
无人机承包商正在见证空中机器人在如何收集、捕获、组织、处理和存储大量数据方面的发展。从本质上说，大数据已经走出了云端，进入了天空。
无人机系统的成本是推动其广泛采用的一个重要因素，无人机系统可以很容易地与你需要的任何用例集成。例如，可以将一个无人机系统卖给警察局，价格只要2000美元，也可以超过10万美元。无论哪种方式，都得到了10年前还不存在的最先进技术。
近日，公共安全已经成为无人机最富有成效的用例之一。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的时间、人力和金钱。
以前，绘制一场车祸或犯罪现场的地图需要三到四个小时。如今，我们有了一个平台，只需很少的输入，就可以让无人机自主执行测绘任务，然后将数据下载到基于云的建模系统中。这可以在几分钟内完成，而不是几小时。警察部门可以在他们对事件的反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。为了在搜索和救援、监视甚至追捕嫌疑犯中部署无人机，整个系统必须精心构建。此外，必须将其设置为实时运行。
一般来说，公共安全客户一开始会做一些时间不太敏感的事情，比如绘制事故现场。然而，随着他们变得更加成熟，他们可能随时都有数十架无人机部署在现场。
这样一来，一旦接到报警电话，无人机就会自动发射，并被派往现场，成为执法人员的“空中眼线”。领导层就有了鸟瞰全局的能力，而在此之前，领导者只能是地面上的人。
与自动驾驶汽车和火车一样，无人机的发展指向自动驾驶，但在空中操作带来了特殊的挑战，也面临着独特的监管环境。在绝大多数情况下，航空局仍然要求人类直接控制无人机，并且始终在无人机的视线范围内。
从理论上讲，获得无人驾驶飞机的批准是可能的，但到目前为止，这是一个劳动密集型的豁免过程。
集合AI和ML功能
也许过程缓慢，但不可避免。几乎所有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绘图，不仅是事故/犯罪现场，还有开发现场和现有结构。这是因为启用GPS的无人机可以在非常特定的轮廓内进行编程，例如速度、高度和物理边界。
如今，我们遇到的是ML的入门版本，因为它通常只是基于一些算法。无人机在飞行时收集自己的数据，并使用算法来调整其程序。
例如，以携带有效载荷的无人机为例，当在没有有效载荷的情况下起飞时，它是一个非常稳定的平台。加上一个有效载荷，一开始会有点不稳定。然而，给ML几分钟的时间来解决问题，突然之间，就会回到了更稳定的状态。
ML对于开发无人机的模块化能力至关重要，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，无人机如今可以在每次飞行中积累数据时学习，坏消息是，它们需要更多的学习才能围绕彼此运作。
预计未来，无人机最终将更像直升机和飞机，它们可以与空中交通管制进行通信，也可以相互通信，以避免事故发生，甚至能很快就会发布自身的数据。
虽然通过无人机进行大规模运输可能还有很长一段路要走，但无人飞行系统技术的进展将在很大程度上继续保持在公众的视野之下，这可能与国家劳动力短缺以及新技术创新有关。
