復亞智能是一家專注于工業無人機全自動飛行系統解決方案的研發和生產商，致力于用 AI 自動飛行系統賦能工業巡檢巡邏場景，以自動飛行提升行業生產力，替代人力讓巡檢巡邏變得輕松、高效、準確。

復亞聚焦基礎設施與智慧城市中的無人機巡檢巡邏場景，擁有自主研發的智方系列無人機全自動機場、無人機 AI 飛行大腦+飛行算法、云端識別系統，為能源、交通、水利、環保等場景提供整套無人機全自動應用部署方案，幫助傳統領域數字化轉型升級。

2019 年復亞智能被認定為上海市高新技術企業，2019 年 11 月獲上海云上智慧城市建設方案競賽一等獎， 2020 年 12 月獲英偉達初創企業展示-最終展示特等獎。復亞智能推出智方系列化無人機自動機場、機載飛行大腦等產品，落地 120 多個項目，覆蓋 23 個行業場景，用工業無人機自動化系統助力基礎設施巡檢、巡邏場景的數字化轉型升級。

復亞智能聯合長水委、中國電網、南方電網、國家電投、國網智能、移動、聯通、電信、地方海事局、水利局，在電網巡檢、光伏巡檢、交通巡邏、水利巡邏、海事巡邏、環保巡邏等多個場景落地標桿性示范項目，裝機運行量、市場占有率位居前列領先行業。

復亞智能工業無人機全自動飛行系統

為基礎設施巡檢場景數字化帶來發展新契機

無人機以其高空靈活視野和機動性，在各行業的巡檢巡邏場景成為重要的作業工具。巡檢應用場景中，如能源領域的電力桿塔、線路、變電站、光伏板、風機葉片的巡檢，無人機能去到人難以到達的高度，沒有死角的對目標進行快速巡檢。巡邏應用場景中，如高速公路，水利河道、城市管理、環保治理。

盡管工業無人機優勢明顯，但在實際應用過程中，始終無法擺脫專業飛手現場放飛手動操控的困擾。巡檢巡邏場景需要大量資源培訓操控技能，技術水平參差不齊導致精度和一致性差等問題，同時，由于需要現場操控無人機，響應并不及時，并沒有真正發揮工業無人機實際價值。

無人機的應用在各行業場景應用均面臨到以下幾大挑戰：

通勤時間長、響應不及時、戶外工作環境惡劣等問題；

人員編制不足、操控技能需高強度專業培訓、技術參差不齊巡檢數據一致性差等問題；

大量巡飛數據需要人工分類查看，耗時長、重復性高。

在電網、新能源巡檢場景中，工業無人機手工操作的作業模式往往意味著需準備 2-3 個專業飛手小組，還需要以紙質形式記錄巡檢結果，每天通勤幾十千米、耗費三四個小時，還需要攜帶大量資料，在沒有道路、信號不好的環境中艱苦作業，還要嚴防戶外安全事故。如此低效的工作方式給行業客戶帶來了不少困擾。

而復亞智能的全自動飛行系統，輕松破解難題。遠程一鍵控制，無人機自動完成起降、巡檢、電池更換及充電等多重任務，省去現場人工值守、人工操控。

基于AI智能圖像分析技術，云平臺自動分析無人機拍攝的畫面，以圖表的形式生成巡檢報告或缺陷報告，省去了以紙質形式記錄巡檢結果，提升了后續資料匯總和分析處理的效率和精準度。無人機自動飛行系統為無人機巡邏場景數字化帶來發展新契機。

GPU 助力無人機自動巡檢

算力提升實現無人機全自動巡邏

在工業巡邏巡檢場景中，機載 AI 飛行大腦運載的飛行控制策略實時產生大量數據，在 AI 自動識別流程中，還需對多個動靜態目標進行圖像識別和分析，給機載飛行大腦有限算力帶來挑戰。在 NVIDIA 強大算力 GPU 的支持下，復亞智能真正實現無人機“無人”巡檢，極大地提升了產品性能和識別能力。

無人機前端AI與后端識別，通過 NVIDIA 推出的 DeepStream，借助 NVIDIA Tesla GPU 以及嵌入式 jetson 硬件平臺的卓越的解碼以及 AI 推理性能性快速構建高效、高性能的視頻分析應用程序。

基于 NVIDIA 的 CUDA 和 TensorRT 核心 AI 組件，利用標準的計算機視覺任務分析功能，包括圖像分類、目標檢測、識別等，DeepStream 提供流水線創建和配置，H264 流解析和注入，自定義模塊的添加以及推理等功能模組，可以快速實現可重用的，可以很容易地應用到用戶項目。

復亞智能采用了 NVIDIA 硬件和軟件技術進行驅動，針對無人機作業流程的三個階段，實現了無人機作業流程的的全自動化。

首先是“現場自動化”階段。通過無人機自動機庫/ 機場來解決無人機的現場自動化，無需人員現場作業，復亞智能無人機自動飛行系統可遠程實現所有控制，例如電池自動充換電、探測起飛條件、飛行路徑設置、無人機自動存放升降、連續飛行、雨天作業、大數據采集分析等，解決了無人機起降依賴飛手控制、人員通勤成本高及時間長、作業環境環境艱苦等問題。

第二是“飛行自動化”階段。基于 NVIDIA Jetson 系列開發了飛行大腦 MindBot，安裝在無人機上。通過 3D 點云數據進行最佳路徑計算，無需現場提前打點，無人機可針對不同應用場景制定巡飛任務，以及建立在感知基礎上的自主精準升降、任務決策、路徑規劃和飛行控制等等，在復雜的環境中自行做出最優解。

第三是“后端識別”階段。通過NVIDIA新推出的 DeepStream，借助 NVIDIA Tesla GPU 以及嵌入式 jetson 硬件平臺的卓越的解碼以及AI推理性能，快速構建高效、高性能的視頻分析應用程序。

基于 NVIDIA 的 CUDA 和 TensorRT 核心 AI 組件，標準的計算機視覺任務分析功能（包括圖像分類、目標檢測、識別），DeepStream 的流水線創建和配置， H264 流解析和注入，自定義模塊的添加以及推理等功能模組，復亞智能可以很容易地將它們應用到用戶項目。

NVIDIA RTX 、Jetson TX2、DeepStream 等，加快了復亞智能無人機自動飛行系統其在交通、電網、新能源領域中的 AI 圖像處理速度，且提升了分析效率，為行業用戶提供完整的數據采集與處理解決方案，助力行業的智能化、自主化的發展。

例如在電網場景，無人機實現了對電線桿、高壓線、絕緣子等多個部件進行逐一拍攝，基于云平臺深度學習與云計算相結合的方式，一邊對圖像進行處理和儲存，一邊進行缺陷檢測、異常報告生成，并傳輸至辦公室的電腦屏幕上，全流程無需人工參與。待巡檢工作結束后，工作人員就能對故障進行檢修，無需守候在無人機旁。

得益于 NVIDIA GPU 的強大算力，復亞智能無人機自動飛行系統展現出高性能的全自動飛行能力，將無人機自動巡檢的應用價值延伸到多個領域打下了堅實的基礎，開創了電網巡檢、交通巡邏、水務巡邏、光伏巡檢、園區巡邏等多個標桿示范場景。

截止目前，復亞智能無人機自動飛行系統已經成熟應用于 23 個行業，落地 120 多個項目，儲備意向客戶超 300 家，在多個行業場景裝機運行量位居前列，市場占有率行業領先。

在電網巡檢領域，電力無人機全自動巡檢系統野外部署，無人機自主飛行遠程作業，精細化采集數據，實時云端識別。

在交通巡邏領域，無人值守交通巡邏無人機系統沿高速公路部署，無人機自動化、常態化進行交通違章抓拍、事故處置、交通指揮、應急管理，變革了傳統交通管理巡邏模式。

在海事巡邏領域，無人機自主巡航查看港區通航環境、通航秩序、錨泊秩序、作業秩序及航標設置，通過高倍自動變焦巡查了危險品錨地，并通過現有的通信網絡將圖像數據實時遠程傳輸到指揮中心，為應急決策提供更具有時效性、決策價值的信息。

在水務巡邏領域，無人機全自動巡河系統沿河道部署，無人機自動沿固定航線定時巡邏、巡航圖像實時傳輸，污染源敏感點遠程拍攝，科技創新管河治水，開啟河長制巡河工作的“未來模式”。

在光伏巡檢領域，10 套無人機自動機場交付，光伏行業首次大規模采用無人機全自動巡檢系統，光伏發電行業的運維巡檢步入自動化、標準化時代。

NVIDIA GPU 解決方案破解了深度學習和機器學習中的技術難題，讓復亞智能無人機自動飛行系統在多個領域展開常態化、精細化的無人化巡檢，節省人工、提高效率的同時，改善了作業環境，也降低了因工業場景中諸多不利因素導致的意外情況，充分發揮了機器的價值，實現了“無人機解放生產力”的美好愿景。復亞智能認為，未來的無人機應用必定朝著自動化、智能化的趨勢發展，GPU 計算將會推動行業的革新。

編輯：jq