PG电子网页版PG电子网页版浙江大学高飞团队突破传统思路，摒弃单纯堆硬件的升级路径，将“智能软件”置于核心位置，研发出一套专门面向第一人称视角（FPV）无人机的自主飞行算法。这套算法不仅能解析飞手意图，还能在飞行中实时评估风险与收益，实现高难度特技动作的精准执行。

　　这一思路源于对雀鹰、猎鹰及蝙蝠等生物飞行策略的生物仿生研究：它们将“高风险动作”转化为“高生存收益”，从而在复杂环境中获得极佳的适应性和效率。

　　在多轮封闭场地测试中，搭载新算法的FPV无人机无需GPS定位、无需远程遥控，仅凭“脑内”飞行规划，就能完成包括倒飞穿环、隧道蛇行、连环翻滚等多种高难度动作，成功率达到惊人的100%，远超职业飞行员的12.5%。这一结果不仅证明了算法的可靠性，也展示了软件驱动下无人机性能的巨大提升可能。

　　过去十年，无人机行业在电机功率、传感器精度、电池能量密度等硬件方向竞争激烈；而今，这项研究表明，通过先进的运动规划与决策算法，完全可在不触动硬件的前提下，实现飞行性能的质变。未来，随着AI算力和算法模型的持续演进，“软件定义飞行”将成为无人机领域新的竞争焦点。

　　：在城市废墟、密林巷战等复杂地形中，AI无人机可灵活避障、精准机动，极大提升任务成功率与生存能力。

　　：进入倒塌建筑、塌方隧道、火山口等高风险区域，快速搜寻被困者并回传现场图像。

　　：自动规划流畅衔接的飞行拍摄线路，解放操作人员，实现更具艺术感的动态镜头。

　　：为小型探测器设计自动避障路径，助力太空站周边碎片规避与近月探测任务。

　　尽管当前系统仍需事先获取环境地图，且暂不支持多机编队与完全陌生场景的实时自适应，但研究团队正着手将“在线学习”与“多机协同”纳入算法框架，力争打造能够在未知、动态或极端环境中，独立完成侦察、救援、科研等多种复杂任务的全新一代智能无人机。