无人驾驶科技人才培养(无人驾驶算法工程师发展前景)

无人机助力公共安全客户实现高效立体态势感知,辅助科学决策。

电力

大疆无人机技术与电力应用紧密结合,针对危险、紧急、重复性任务设计一系列解决方案,为电力系统建设、运维等工作提供高效保障。

石油与天然气

无人机已广泛应用于油气行业,在场站管理、管线巡检和勘探建设中发挥重要作用,提升工作效率的同时降低了企业成本,为能源行业带来全新的技术变革。

测绘

无人机解决方案大幅提升了测绘工作的自动化和信息化水平,为测绘单位带来成本与效率的优势。

植保无人机的优势:

植保无人机的高效、安全正在逐步改变中国传统农业的现状。以大疆农业的最新植保无人机 T40为例,每小时作业320亩 ( 大田 )/60亩 ( 果树 )/ ( 播撒 ),是人工效率的数十倍。

植保无人机的就业前景:

中国18亿亩农田,每年需要大量的农业植保作业,植保机无人飞手的市场需求非常广阔。据了解,目前无人机植保作业的市场价格大部分在每亩作业5-20元之间,旺季每台机器的收入可以达到2000元/天以上。慧飞基于大疆创新的专业平台,将持续不断地搜集国内各用人单位对无人机岗位的需求,并实时分享给学员。慧飞的学员具备一段实际操控植保无人机的培训经历,其毕业证书作为简历上的闪光点,已获得越来越多用人单位的认可。

农业生产的进步,离不开技术创新。

DJI 大疆农业以用户需求为导向,以技术创新为驱动,为全球用户提供基于无人机技术的智慧农业解决方案,推动农业生产转型升级。

智能高效,引领未来农业

先进的农业智能装备,完善的生产数据采集、处理、分析、决策系统,为农田规划、作物监测、病虫害防治、农事管理提供高效可靠的解决方案。

植保作业-T20 植保无人飞机

可对水稻、小麦、玉米、柑橘、棉花等作物进行病虫草害防治作业。

搭配植保无人飞机,可对固体颗粒肥、种子等进行播撒作业,适用于水稻直播、草原补种、油菜播种、扬肥等多作业场景。

农田测绘-精灵 4 RTK

辅助农田 GIS 系统可视化建设及属性管理,记录农田环境变化,为精准农业提供基础地图,为农田规划提供依据,为处方图等精准农业方案提供数据。

作物监测-精灵 4 多光谱版

通过采集多光谱数据,快速获取农作物各生长阶段指数,对农作物长势进行实时监测,帮助用户迅速发现病虫草害,针对性采取植保措施,精准管理。

建图规划-大疆智图

可对农田、果园、山林环境进行模拟重建,对多光谱数据进行建图分析,为变量喷洒/施肥作业提供处方图,规划自主作业航线,帮助用户全面提升作业效率。

植保管家-大疆农业服务平台

专为飞防植保作业设计,APP 端拥有数据报表、作业记录、售后服务、线上教学等诸多实用功能,PC 端更支持统防统治管理功能,帮助用户高效开展植保作业。

数据管理与分析-大疆农业数据沙盘

为政企用户提供全方位农业植保数据监管与分析服务,支持大疆植保无人机以外第三方设备的接入,可以根据用户需求,提供定制化专项服务。

解决方案

DJI大疆农业不仅提供先进的农业智能装备,还为农场主、种植户、农业合作社、农业服务机构等客户提供智慧农业解决方案。从播种到收获,让农业从业者省时省力又省心。

粮食作物解决方案

对水稻、小麦、玉米等粮食作物种植进行数字化、智能化、精准化管理,为农业从业者提供更便捷、更高效的田间管理方案,降低运营成本,提产提质增收。

经济作物解决方案

对棉花、柑橘、苹果、茶叶等经济作物种植进行数字化、智能化、精准化管理,为农业从事者提供更便捷、更高效的田间管理方案,降低运营成本,提产提质增收。

无人驾驶算法工程师发展前景

趋势一:AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力

人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。

当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长,还有:汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。

趋势二:AI导入医疗保健行业维持高速成长

由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能,进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。

此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长,%。

趋势三:AI取代屏幕成为新UI/UX接口

过去从PC到手机时代以来,用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境,加速在不需要屏幕的情况下,人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。

这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观,也变得较易操控,未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。

人工智能除了在企业后端扮演重要角色外,在技术接口也可承担更复杂角色。例如:使用视觉图形的自动驾驶车,透过人工神经网络以实现实时翻译,也就是说,人工智能让接口变得更为简单且更有智能,也因此设定了未来互动的高标准模式。

趋势四:未来手机芯片一定内建AI运算核心

现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快,若要进行大量的图像运算仍嫌不足,所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如,苹果将3D感测技术带入iPhone之后,Android阵营智能手机将在明年跟进导入3D感测相关应用。

趋势五:AI芯片关键在于成功整合软硬件

AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗,包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片,且须与深度学习算法相结合,而成功相结合的关键在于先进的封装技术。

总体来说GPU比FPGA快,而在功率效能方面FPGA比GPU好,所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。

苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能,整合高达8个组件进行分析,分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据,包含:指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部,所以不易被窃取。

趋势六:AI自主学习是终极目标

AI“大脑”变聪明是分阶段进行,从机器学习进化到深度学习,再进化至自主学习。仍处于机器学习及深度学习的阶段,若要达到自主学习需要解决四大关键问题。

是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境,必须符合物理法则,碰撞,压力,效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。

NVIDIA推出自主机器处理器Xavier,就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

趋势七:最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来

还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器,但是CPU是通用于各种设备,什么场景都可以适用。最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。NVIDIA推出CUDA计算架构,将专用功能ASIC与通用编程模型相结合,使开发人员实现多种算法。

趋势八:AR成为AI的眼睛,两者是互补、不可或缺

未来的AI需要AR,未来的AR也需要AI,可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界,本身就是虚拟现实。如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练,还需要更多其它的技术。

展望随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟,将带动新一波半导体产业的30年荣景,包括:内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片,各种新产品应用芯片需求不断增加,以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色。

无人驾驶专业就业前景

无人驾驶航空器系统工程专业属于航空航天工程大类,也是国家新开设的特色专业,前景还不错吧。无人驾驶航空器系统工程结合了机械工程,电子工程,电气工程,计算机工程,航空工程,系统工程方面的知识,学科集成度高,专业主要学习无人机技术,卫星导航技术,传感器技术,无人和自主系统原理,计算机仿真技术,视景技术,驾驶和控制技术,导航定位和授时技术,GNSS,RTK,系统原理和设计,SLAM等。就业方向主要面向通用航空服务业,建筑工程安装行业,农业服务行业,地理信息技术行业,媒体和娱乐行业等。主要从事无人驾驶航空器的开发,设计,集成,运营,操作等相关方面的岗位。规划的话,掌握计算机模拟和仿真相关技术,进行模拟在环和硬件在环测试,掌握无人驾驶航空器规范和技术原理,参加无人驾驶航空器大赛,掌握和了解无人驾驶和飞行控制软件的二次开发,学会和理解项目工程和运筹分析,自己制造开发板,学会控制系统优化和开发,了解行业和企业需求,进行动态调整等。