“神思智飛”：無需飛手的無人機AI操控新范式

近日，第九屆世界無人機大會在深圳舉辦，“神思智飛”在大會震撼亮相。展會現場，多位專業無人機飛手與“神思智飛”展開精彩對決，“神思智飛”順利完成比賽，專業選手均未能完成挑戰任務，吸引了諸多國內及外籍專家駐足垂詢。

神思智飛是基于“云邊協同與智能控制”的耦合理念打造的下一代具身智能操作系統，由邊緣端AIU（邊緣計算模組）與云端智能中樞雙核驅動。在邊緣側，賦予硬件設備“感知-決策-行動”的閉環智慧能力，在中心側，實現全域資源的最優調度，構建從單體智能到群體智能的全維生態。

創新AI破解行業痛點

針對我國低空智能無人系統存在多模態感知魯棒性差、邊緣端決策延遲高、集群協同效率低等產業痛點，聚焦復雜環境感知、智能決策引擎、群體協同控制等關鍵方向，濟南能源集團所屬神思電子攻克多傳感器異構數據動態融合、輕量化大模型實時推理、多智能體博弈式任務分配等核心技術，創新打造“神思智飛”。

空中智能體搭載的神思智飛算力單元以“智測、智算、智飛、智管”為核心理念，集成高算力AI處理模塊及自組網通信模塊，構建大算力、低功耗、輕量化、軟硬一體無人機飛行大腦。神思智飛通過AI算法自由選配、多模態數據融合、自主規劃、自主決策等能力，實現無人機智能化、自主化飛行。

動態目標追蹤

神思智飛具備動態目標識別、精準定位、目標追蹤、路徑預測及路徑規劃等算法，可自動識別可疑目標，對特征目標進行精確定位，自動鎖定目標進行實時追蹤。通過預測動態目標行進路徑，實時規劃追蹤路徑，并進行追蹤路徑優化，確保緊跟目標。

比如在動態目標追蹤場景中，神思智飛可以實現精準識別、緊密追蹤：當目標車輛進入樹木遮擋區域躲避追蹤，無人機俯瞰全局，將車輛行蹤一覽無余；當目標車輛混跡車海，有同向不同速、相向匯聚、轉彎變線等情況，無人機均能從容應對，精準預判、絲滑追蹤。通過特征、速度、軌跡、方向等四維時空比對，抗干擾鎖定，穩定追蹤。

智能決策飛行

神思智飛支持結合AI分析結果，多模態數據融合分析判斷，生成決策方案及飛行指令，可以根據不同智算結果，自主規劃最優路徑，自主飛行執行任務。支持無人機超視距自主飛行，機對機編隊接力，實時透傳跟蹤數據，接力追蹤。

比如在追蹤場景中，主力機鎖定目標車輛追蹤，自主計算地理圍欄，當接近空域邊界時，即刻向周邊無人機發出緊急接力信號。協作機即刻規劃最佳路徑，全力奔赴目標區域，接近目標后，降速廣域搜索，10秒內即可成功鎖定目標車輛并進入追蹤模式，完成交接。

集群協同配合

神思智飛采用自組網技術及集群協同控制模型，集成自組網模塊或衛星通信模塊，實現無人機之間的信息傳輸與協同，保障通信的連續性和穩定性。同時，支持在弱網及斷網環境下，無人機集群自主組網、局域互通、共享視野及數據，智能決策、協同配合。

比如在空地協同應用場景，無人機可以用上帝視角，指揮機器狗穿越復雜地形，并躲避狹窄區域，無人機實時追蹤定位機器狗的位置，并發出下一步指令。若發現地形改變，將重新構圖并生成路線，在無人機的指揮下機器狗成功完成任務。

超異構分布式架構

神思智飛邊緣端采用存算一體設計的AIU單元，支持100TOPS的GPU算力和多種通信模式無縫切換。云端智能中樞集成大模型技術，指揮員可以用白話下達指令，大模型即刻理解需求意圖，同時拆解為多個可執行子任務并下發，調集相關智能體參與執行。

構建“感知-決策-指揮-行動”四維認知鏈，通過異構傳感器陣列實現全維度融合感知，邊緣端的大算力支持實時決策并指揮其他智能體完成任務，同時控制自身與之協同。

目前，神思智飛已成功應用于交通流量監測、森林防火、能源管線巡檢等多個典型場景。在交通流量監測場景中，可自動識別不同路段交通密度與異常情況，生成可視化報告輔助城市交通管理。

在森林防火場景中，實現高空實時火情監測與疑似煙火源識別預警，為森林防滅火提供數字化安全防線。在能源安全巡檢場景中，實現全天候、廣覆蓋、無人值守下對能源管線及建筑工地全面監控和異常監測。