大疆全球无人机AI挑战赛揭晓15项获奖创新成果

大疆认为，企业级无人机的未来不仅仅在于拍摄更清晰的航拍画面，更在于帮助无人机实时理解所见内容。大疆近日公布了"2026大疆企业无人机机载AI挑战赛"的获奖名单。这项全球性赛事旨在推动人工智能从单纯的数据采集，迈向在现场即时决策的新阶段。

获奖项目展示了机载AI如何帮助无人机完成农作物计数、桥梁检测、污染监测、搜救支援，乃至在不完全依赖云端处理的情况下管理繁忙的道路网络。

本次大赛于今年早些时候启动，面向全球开发者、研究人员和企业，邀请各方构建能够直接运行在大疆企业平台上的AI模型，涵盖Matrice 4系列无人机、Matrice 4D系列停机坪飞行器、Matrice 400、Dock 3以及Manifold 3机载计算平台。

大赛并非着眼于未来概念，而是聚焦于对农业、交通、环境保护、基础设施检测和公共安全等行业具有实际价值的解决方案。

企业级无人机作业中的一大挑战，是飞行结束后的数据处理耗时问题。图像往往需要上传、分析和审核，才能做出决策。

大疆希望通过让AI模型直接在企业级无人机上运行来缩短这一流程。借助机载计算能力、软件开发套件（SDK）、部署工具和可定制AI模型，操作人员可以在飞行过程中实时处理信息，而无需等到返回办公室后再进行分析。

这一能力对于应急响应、基础设施检测或精准农业等时效性强的作业场景尤为重要，即时洞察可以同时节省时间和成本。

大疆表示，本次挑战赛的核心理念是：一线无人机操作人员最了解行业痛点，往往也最有能力针对自身工作流程开发出实用的AI应用。

在众多获奖项目中，"AgroCount AI——机载农作物计数系统"尤为突出，该项目由Daniel Tovar创建，并在哥伦比亚一处50公顷的商业香蕉种植园中完成测试。

该项目融合计算机视觉、无人机影像与地理空间分析，实现农作物计数的自动化。这项工作传统上需要4至6名工人耗费4天时间，若从航拍影像中手动计数植株，则需约一周。

该系统将大疆Matrice 4E无人机与Manifold 3机载计算机配合使用，在飞行过程中实时处理图像，并自动为植株位置标注GPS坐标。

种植者无需在任务结束后面对数千张待分析的照片，而是几乎可以立即获得可操作的田间信息，充分展示了边缘AI如何让农业监测变得更快速、更精准。

另一个值得关注的获奖项目来自杭州新模态科技，该公司开发了"九合一机载融合算法+边云协同智慧交通系统"。

该方案基于大疆FlightHub 2和Manifold 3平台构建，集成了九项检测能力，涵盖交通执法、道路养护、设施管理和交通流量监测。

系统并非将这些功能作为独立的无人机任务分别执行，而是构建了一套闭环工作流，能够自动发现问题、采集证据、生成告警并支持后续处置。

该项目展示了机载AI如何与云端服务形成互补——无人机在现场即时识别问题，同时与更广泛的交通管理平台保持集成。

获奖作品涵盖了出人意料的广泛应用场景：追踪大气污染、识别海岸线垃圾、检测桥梁结构裂缝、辅助搜救行动，以及执行智能基础设施巡检。

许多解决方案聚焦于减少重复性人工作业，同时帮助操作人员在分秒必争的环境中更快做出决策。

对于已在使用企业级无人机的行业而言，加入机载AI可以将飞行器从数据采集工具转变为自主助手，在人工审核人员看到画面之前便能主动发现问题。

大疆设立了两个奖项类别：五家机构荣获"最佳机载AI模型奖"，表彰在大疆企业无人机平台上表现卓越的AI模型；另有十支团队获得"行业应用卓越奖"，以表彰其针对多个行业实际运营挑战开发的实用AI解决方案。

除大疆产品外，获奖者还将通过大疆企业官方渠道获得全球曝光机会，入选公司机载AI解决方案目录，并获得快速接入大疆企业生态系统的通道，包括参与未来产品测试及直接获得大疆工程师技术支持的机会。

随着AI成为商业无人机技术中增长最快的趋势之一，此类赛事为行业走向提供了一扇窗口。未来的企业级无人机，或许不再只是飞得更远、拍得更清晰，而是能够在降落之前便完成场景分析、问题识别，并输出可操作的洞察结果。

Q&A

Q1：大疆企业无人机机载AI挑战赛的目的是什么？

A：大疆举办这项全球赛事，是为了推动AI技术从单纯的数据采集，迈向无人机在现场即时决策的新阶段。赛事邀请全球开发者、研究人员和企业，构建能直接运行在大疆企业平台上的AI模型，聚焦农业、交通、环保、基础设施检测和公共安全等领域的实际应用价值，而非停留在概念层面。

Q2：AgroCount AI农作物计数系统是如何工作的？

A：AgroCount AI由Daniel Tovar开发，在哥伦比亚50公顷香蕉种植园中测试。系统将大疆Matrice 4E无人机与Manifold 3机载计算机结合，在飞行过程中实时处理图像，并自动为植株位置标注GPS坐标。传统上需要4至6名工人耗费4天完成的计数工作，现在几乎可以在飞行结束后立即获得结果，大幅提升了农业监测的效率和精准度。

Q3：机载AI和云端处理有什么区别，为什么机载AI更有优势？

A：传统无人机作业需要将图像上传至云端，经过分析和审核后才能做出决策，流程耗时较长。机载AI则让模型直接在无人机上运行，在飞行过程中实时处理数据，无需等待返回后再分析。这对应急响应、桥梁检测、精准农业等时效性强的场景尤为关键，能够同时节省时间和成本。