不只是打仗

报告指出，2015～2025年期间，允许民用无人机应用会为美国经济贡献820亿美元的收入，其中32亿美元来自于国家公共安全领域的应用（搜救、执法等），还有32亿将源于其他民间用途。剩余的756亿美元，非常令人意想不到地，将全部来自农业领域的应用。在美国联邦航空管理局管理条例预计可实施的2015年，将售出4万套无人机系统，这一数字在2025年末将达到16万套，为此将提供超过10万个工作岗位，其在农业领域应用对经济的贡献将是其他所有民用应用的23倍。

只有国家建立相应的管理机制，民用无人机系统才会发展出可行的市场。当万事俱备时，农业应用将称霸民用无人机市场。

完美典范在农业

农业将是美国民用无人机发展最为重要的经济驱动力，不难推断在全球也是如此。日本已经在无人机农业应用方面捷足先登。早在1983年，日本政府就鼓励雅马哈公司发展无人驾驶直升机协助农业作业。其麾下的R50无人直升机已经市场化为稻田作业的工具，用于解决耕种人口老龄化问题。

上世纪90年代中期，由卡内基梅隆大学研究团队对RMax自主完成农业任务的能力进行了有效改进。现今，每年有超过两千架改进型雅马哈RMax直升机用于1万平方千米的稻田种植（约占日本稻田总面积的40%）。这些RMax农业用途直升机由日本农业省负责管理，而不像美国要归入联邦航空管理部门。

当一些美国和欧洲大学还在用RMax直升机作为飞行控制研究平台的时候，经过FAA官方授权的雅马哈公司已在加利福尼亚州着手调查纳帕谷葡萄园的喷洒状况。美国典型的葡萄种植园面积与日本一块稻田面积相当（通常为2万平方米左右）。经过对比发现，传统拖拉机喷洒方式每小时能够覆盖4 000平方米，而一架RMax直升机是它的12～15倍，并且喷洒过程中不会压实土壤，也不会损害作物，操作者也不必置身于化学肥料和杀虫剂的危害之中。

对一些特殊作物，无人机的应用显得更具经济价值。例如需要精心培育的、具有药用价值和观赏价值的植物（如玫瑰），要比玉米大豆之类的经济作物带来更多的投资回报。种植1英亩（1英亩约合4 000平方米）蓝莓能带来15 000美元的利润，而玉米小麦却只有500美元。将农业无人机应用在更为娇贵的特殊作物种植上显然更具经济意义。

近100年，美国农业种植已经发展为一种高新技术产业，大型农场逐渐替代小型家庭式农场。虽然不是所有国家均按此趋势发展，但在人口大国，如中国，无人机必将大有作为。中国农业为一种劳动密集型产业，耕地面积仅占全国面积15%，用占全世界耕种面积10%的土地，养活着超过全球20%的人口。显而易见，任何能提高中国种植效率的技术，都将产生巨大的投资效益，更是为全球五分之一的人口造福。无人机技术能够并且必将为此做出贡献。

剔除人全自主

军用无人机技术重点在其持久的作战能力、超声速飞行、隐身和生存能力上，然而这些性能在农业领域的应用中却无用武之地。相反的，低空和低速可能反而更为有利。对作物虫害的监测并不需要在2万米的高空进行，而肥料和杀虫剂的喷洒则更需要按精确作业效率来进行，以确保喷洒范围最大化且无遗漏。虽然将无人机技术引入农业会收获巨大经济回馈，但直接反应在农产品本身的利润提高却甚微。因而无人机系统的使用费用要能够让其终端用户即农民支付得起。当然农民只需要求它高效、经济地监测作物并喷洒农药，如何控制和使用无人机交由无人机承包商最为合理。

众所周知，“感知与规避”技术和增强可靠性是无人机获得FAA认可的必要保障。但是当我们放眼于农业领域的市场时，什么样的技术革新是至关重要的呢？

重中之重当然是自主性。自主飞行在降低农业应用成本中扮演重要角色。无人机系统被戏称为3D——dull（枯燥），dirty（肮脏），dangerous（危险），尤其强调了无人机农业用途枯燥性。经过一个又一个小时重复性地喷洒或者监测，地面操控人员的工作效率和注意力都会有所下降，此时自主性是保证在一定时间内连续操作的关键。

过去20年里，国际无人机竞赛一直致力于推进小型无人机系统的完全自主性。许多军用无人机拥有自主模式，可以完成巡航、起飞降落等任务。然而，当中的大部分工作需要人来操控。而国际无人机竞赛致力于逐步将人的作用从整个操控流程中剔除。由此，从中脱颖而出的是地球上最为精巧，也最为智能的飞行器械。

一系列比赛任务推进的全自主飞行技术都可以应用到农业领域。例如任务一要求摆脱惯导系统，通过载波技术和GPS，实现自主导航，同时定位拾取目标并转移之。在农业中可以用于作物、泥土、害虫的定位与移动。任务六要求无人机完全自主地测绘建筑物内部未知的结构，能辨认并理解方向指示，定位并移走小型目标，且用类似物体替换之，最后迅速离开建筑物。这一支持类似间谍活动的技术可在温室种植或需要近距离接近作物时发挥其特长。

不单是将现有技术应用于无人机，无人机研究过程可利用的技术，反之也有望推动通用技术的革命。实验室研究已经证实农田栖息者，如蜜蜂等飞行动物可利用光流信息来获取速度、高度等导航信息。我们致力于让农用无人机也同样可以利用这种被动导航信息——光流，来取代GPS或是SLAM（即时定位与地图构建）技术。目前光流偏振光导航已引起航空航天领域导航专家们重视并广泛开展了后续研究。

不但要互动还要编队

在应用过程中，无人机不但要与地上静态目标互动并操控它们，还希望其在面对地面随机移动目标时，同样具有良好的互动性。在农业应用方面，该技术可以用于跟踪和消灭特定的害虫。微型无人机终端可以部署在玉米田中，取代杀虫剂用于消灭老鼠，所不同的是，它们可以精确锁定害虫目标，追踪其移动并主动出击。

无人机同有人机或其他无人机之间的可靠互动，即“感知与规避”能力，是FAA发放民用牌照的必要前提。成熟的航空器必须能够察觉静态和动态目标的存在，从而避免碰撞。目前，无人机领域“感知与规避”技术尚处于雏形阶段，还未在完全自主、无人操控的无人机上进行过可靠的验证。此技术一旦成功推出，必将所向披靡。从农业运用角度而言，多种类无人机在任务中协调使用，比如喷洒、监测，将会提高其在大范围农田上空的操作能力，大大降低时间及金钱成本。如果在执行协同任务中发生撞机事件，则会事倍功半。

全自主的农田作业，将由无人机来勘测哪里还需喷洒或精确消除害虫，并由系统协同，自行执行。只有协同工作的无人机都精确地知道自己所在位置，并可互相传递彼此位置信息，撞机事件才有可能避免。在没有GPS和及时通讯网络的支持下，无人机也必须能够探测其他全自主无人机，当然还包括环境威胁（如电线、标杆等）的存在，重新计算轨迹，继续执行既定任务。鸟类无需GPS的帮助即可实现导航并灵巧飞行，为什么我们的无人机就不能一试呢？

责任编辑：武瑾媛