IBIE2025 | 哈工大郭继峰教授：AI 赋能无人机研发制造，多维度探索低空经济智能新路径
2025-10-2941
哈工大郭继峰教授：AI 赋能无人机研发制造，多维度探索低空经济智能新路径
10月10日，由中国电池工业协会主办的中国国际电池工业博览会（IBIE 2025）暨中国国际电池应用大会在深圳召开。哈尔滨工业大学航天学院副院长、教授、博士生导师郭继峰，以 “无人机研发生产与制造 —‘AI 赋能无人’的应用探索” 为主题展开分享。他结合国际航空企业实践案例，从 AI 技术发展趋势、行业应用场景、未来关键技术三大维度，深入剖析人工智能如何为无人机研发、制造、运营全链条注入动能，为低空经济智能化发展提供学术与实践参考。
AI 技术演进：从单模态到多模态，为低空无人领域开辟新机遇
郭继峰教授开篇梳理人工智能的发展脉络。随着算力提升与算法模型迭代，AI 已从早期单模态、单一领域应用，逐步向多模态、大数据融合的新范式跨越。这一趋势不仅推动 “AI For Science” 成为全球学界焦点，2024 年诺贝尔化学奖、物理奖均授予 AI 相关研究，更为低空无人飞行器领域带来全新可能。他认为，AI 与无人机的结合，能突破传统技术瓶颈，重构研发制造与运营逻辑。他强调，当前 AI 技术的核心突破点集中在三方面。一是生成式 AI 的爆发式发展，为产品设计、方案优化提供 “创造性辅助”；二是神经形态计算的兴起，通过模拟人脑神经元结构，大幅降低算力与能耗需求，适配无人机等移动平台的能源限制；三是 AI “可解释性” 的提升，通过结合物理模型破解 “黑盒” 难题，为飞行安全、故障诊断等关键场景提供可靠支撑。国际实践：AI 重塑航空企业研发制造全流程
为具象化 AI 的应用价值，郭继峰教授重点解读了国际航空巨头的布局与实践，展现 AI 在无人机及航空领域的多元落地场景：技术布局：从自建实验室到并购补短板
国际企业早在 AI 发展初期便开始前瞻性布局。泰雷滋 2017 年组建人工智能研究中心，同时通过并购加速技术积累，2016 年以 3.75 亿欧元收购虚拟计算企业，2017 年以 2.15 亿欧元收购大数据实时处理公司，2019 年收购美国 AI 独角兽赛博雷迪克斯，快速构建起覆盖数据处理、算法研发的完整能力。洛马公司 2015 年前后成立 AI 中心，聚焦飞行平台监测与控制技术。诺格公司 2023 年投入 30 亿美元专攻 AI 专用芯片，为微电子与 AI 融合奠定基础。波音则通过筹资与并购，强化 AI 在飞行优化、故障预测等领域的应用。场景落地：覆盖研发、制造、运营全链条
在数据挖掘与信息提取方面，空客 2016 年推出 “OneAtlas” 遥感数据平台，通过 AI 从航空航天影像中提取农业病虫害、保险理赔等关键信息，已广泛应用于农业增产、灾害评估等场景。洛马则利用 AI 挖掘产品设计数据，提炼历史经验形成 “数字设计员” 方案，加速新机型研发。在故障预测与维护优化方面，传统航空维护依赖固定计划，而 AI 可实现 “定制化预测维护”。空客通过 “智慧天空平台” 对飞行器进行在线故障预测，显著降低停机时间。洛马为 C-130 “大力神” 运输机开发专属维护工具，根据沙漠、戈壁等不同起降环境，动态调整维保方案。泰雷滋则通过 AI 优化交通管理，减少大型机场航班延误。在生产制造效率提升方面，空客借助 AI 实现 “原材料零库存”，通过供应链管理与物流优化，零部件 “次日到货次日装配”，大幅降低仓储成本。英国 3D 打印企业引入 AI 预测金属掺杂比例，优化无人机叶片性能。澳大利亚企业则结合 AI 与 VR 技术，实现制造过程全动态数字化管理，减少零部件流转时间。在飞行性能与安全优化方面，泰雷滋研发的 “PureFlyt” 飞行管理系统，通过 AI 优化无人作战航路，降低燃料消耗与噪声污染。澳大利亚初创公司开发的湍流预测模型，已获空客、波音关注，若落地可减少 80% 以上湍流颠簸。在军事领域，美国通过 AI 改装 F-16 战斗机、S62 可变形验证机，实现人机协同攻击，2024 年 “沉默蜂群” 试验更验证了船与无人机的电磁频谱智能协同能力。未来方向：AI 赋能无人机的关键技术与趋势
郭继峰教授指出，未来 AI 与无人机的融合将聚焦四大关键方向，进一步突破行业痛点：核心技术突破
在复杂场景理解与智能决策上，从 “目标识别” 升级为 “场景理解”，结合 AgentAI、神经形态计算实现态势分析，为低空飞行构建更精准的决策模型。在导航制导轻量化上，摆脱对多传感器（如激光雷达）的依赖，仅通过视觉即可实现高效导航，降低无人机载重与能耗，适配电动飞行器的能源限制。在轻量化飞行控制上，借鉴 “本能控制” 逻辑，替代传统模型控制，实现集群无人机 “软控制”，减少对硬件的依赖。在智能故障诊断与自主修复上，实现飞行中在线故障检测与自主修复，例如模拟机翼破损后通过软系统重构飞行能力，提升极端场景下的可靠性。能源与运营协同
针对电动无人机的能源痛点，AI 可发挥两大作用。一是智能能量管理，通过优化飞行轨迹降低电池消耗，实验室数据显示不同轨迹的电耗差异显著；二是智能充电规划，动态调配充电设施资源，缩短无人机待机时间。人机交互升级
参考空客与 IBM 联合研发的 “西蒙” 航天员交互式伴侣，未来 AI 将成为航空领域核心交互媒介。可为无人机操作员提供 5 秒关键决策时间，超越人类反应极限；在民用场景中，还可智能调控机舱温度、优化乘客体验。AI 需与行业深度融合，赋能低空经济高质量发展
最后，郭继峰教授强调，AI 不是孤立的技术，必须与低空经济、无人机行业的工程实践紧密结合，向一线靠拢才能发挥最大价值。他建议行业从业者将 AI 作为日常工具，如 DeepSeek、豆包等，同时推动大模型在细分领域深耕，让技术真正解决研发制造、运营维护中的实际问题。“从单模态到多模态，从辅助工具到核心驱动力，AI 正在重塑无人机产业的每一个环节。” 郭继峰教授表示，未来随着技术不断成熟，AI 将进一步打破低空经济的发展瓶颈，为无人飞行器的安全、高效、低成本运行提供坚实支撑，助力低空经济成为新质生产力的重要增长极。
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