无人机的未来发展展望
无人机和其他机器人一样，现在已经开始逐步代替人类进行一些繁复和危险的工作，那么在未来，无人机将展现给大家一个什么样的形象呢？
（一）更智能
如今的无人机能帮你洒农药，能帮你送快递，能帮你从天上拍照片。可能你觉得这已经很“智能”了，可在无人机的发展史里，洒药、拍照、送快递可能只是轻描淡写的一小部分。
无人机是机器人的一种，同时也是智能程序运行的载体和执行机构。传统的无人机依托于机载电脑而思考、判断和决策，速度和效率取决于电脑芯片的运算速度以及内存、GPU的读取速度，而未来的无人机将极大程度地依靠云计算，哪怕是看起来弱不禁风的微小型无人机，其背后都有强大的网络服务器和高速无线数据传输作为后盾。无人机将收集到的大尺寸、大容量的信息和资料远程发送至服务器，服务器快速处理之后将指导飞行的意见或其他执行方案通过高速无线宽带发送至无人机，无人机只需照着执行即可。
如此看来，无人机只是智能载体的一种，这样的思路同样可以运用在无人车、机器人或其他载具上。依靠强大的网络服务器和高速无线宽带，无人机在它所负责的那片空域中，基本能做到想你之所想，做你所欲为。无人机、无人车等每一种机器人在它所负责的运动维度上高度自主地工作，人类只需思考自己想做什么，而无须考虑其他问题。
（二）更安全
无人机的安全性能分为主动安全和被动安全。主动安全指的是无人机通过主动探测周围环境，判断自身飞行处境，并能预知移动型障碍物的运动趋势，甚至能根据局部气候特征判断空域的气流强度与方向。这样无人机就能提前决策飞行计划，进行合理绕行和规避。
主动安全需要更先进的传感器技术。对于现在的无人机，空中碰撞、航线干涉是主动安全需要解决的首要问题。用在民用无人机的现有成熟的主动传感器一般分为测距型和测速型，包括光流传感器、空速管、超声波或激光测距传感器、视觉传感器、气压计等，这些传感器通过判断与障碍物的距离或者障碍物的移动趋势，再通过测量自身的运动参数来评估碰撞风险。当我们解决了大幅图像的实时处理问题以及高速无线宽带的带宽问题之后，未来的主动安全传感器将主要依靠视觉传感器，因为视觉最真实直观，对物体的外观信息还原度最高。无人机有多个视觉传感器，每个视觉传感器负责一个视角范围，再结合强大的处理器，无人机能借助这些视觉传感器进行环境的三维全景还原，届时，飞行员甚至可以在三维全息投影屏幕中进行飞行。
另外，系统安全也是主动安全的一个重要部分，在未来的无人机上，将会采用更加完善、更加系统的设计方案，保证动力系统和通信系统等有着极高的可靠性，并对关键系统进行冗余备份，这样即使有部分损坏，仍有备份进行救急。
无人机的被动安全在现阶段主要指的是对坠落风险的降低，民用无人机一般能飞到百米以上，军用无人机甚至飞得更高。飞行器若出现动力失效或者电池损坏等致命故障，从如此高度坠落，无论是对无人机本身还是对地面上的人、车、动物甚至是建筑，都具有相当大的威胁。如今的无人机采用轻质材料和框架式吸能结构，在机体触地时通过结构和材料的变形来吸收下落的能量，从而保护飞控、电池等关键零部件。同时，为了最大限度地减轻对地面人员及建筑物的伤害，高端智能无人机会在完全失控之前尽快飞离人流密集场所，并在触地之前打开缓冲装置。
未来的无人机将从两个方面考虑被动安全问题。其一仍然是降低坠落威胁。无人机将可能会被要求装上缓冲降落装置，较大型的无人机会装上降落伞、缓冲垫等物理缓冲装置，较小型的无人机会通过传感器配合程序算法，在下坠触地瞬间使用螺旋桨反推。其二则是抗信号干扰问题。未来的无人机无线传输链路主要包括指令端、云处理端和图像端，每一个信号端将使用独立的频率和独立的通信协议，所有信号传输均以最可靠的方式加密以防止同频干扰。在条件允许的情况下，可以接入最新的移动网络，甚至其他介质的通信方式，比如可见光无线通信。
（三）集群化
集群行为是一种生物的集体行为，最典型的例子是一群生物实体聚集在一起朝特定方向行动，在生物界中，昆虫、鸟类和鱼类都会出现集群行为。机器人的集群技术来自仿生学，正如飞机的诞生来源于鸟类飞行一样，无人机集群概念起源于蜂群。蜂群内部分工明确，个体之间存在着丰富的信息交流，社会行为比较丰满。
也就是说，集群行为就是若干自主性个体的集体运动的组合。用数学语言来讲，个体遵循简单的运动和逻辑规则，集群化特征完全来自个体的自然组合，而无须任何领导或者核心指挥。
无论是对于自然界的生物，还是机器人或者无人机，集群化也有3个规则：个体跟随邻居的运动、个体靠近邻居的位置、个体避免与邻居碰撞。简单来说，就是排斥较近的，跟随适中的，吸引较远的。比如，鱼群遇到天敌鲨鱼会有秩序地集体逃走。有意思的是，远处的鱼其实看不见鲨鱼，只是一味地跟随邻居的动作，这个集体逃走的动作是典型的集群化行为。对于单个无人机，它本身是能独立运行的个体，脱开集体也能单独飞行和执行任务。单个无人机无须知道其他所有无人机的消息，只需要跟随或者服从于邻居。这样的话，复杂的任务就可以由这些不是特别高级、特别智能的无人机来协同完成了。
实现无人机集群，人们需要解决3个基本问题：其一是集群控制算法，这种算法不仅要保证多个飞行器之间能有效协同，而且不能限制飞行器的数量；其二是有非常顺畅的交互通信技术，集群的实现本质就是信息的共享，比较依赖通信网络；其三则是定位导航算法，很多任务需要阵型和编队。无人机个体不仅需要知道自己所在的绝对位置，更需要知晓与邻居之间的距离，为了避免碰撞干涉，更重要的是能高效地完成任务，无人机集群需要比现在更先进、更精准的定位导航技术。