• 作者：Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

• 单位：康奈尔大学生物与环境工程系，希腊伯罗奔尼撒大学信息与电信系

• 论文标题：UAVs Meet Agentic AI: A Multidomain Survey of Autonomous Aerial Intelligence and Agentic UAVs

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2506.08045

主要贡献

• 明确定义Agentic UAVs：基于自主推理、多模态感知和反思控制的原则，提供清晰且可操作的定义，帮助区分Agentic UAVs与传统自动化平台，并为评估最新技术提供基线。

• 跨领域文献综合：对精准农业、灾难响应、基础设施检查、环境监测、物流、安全和生态监测等七个关键领域进行深入文献综合分析。每个领域都突出了关键技术推动器、代表性用例和核心研究挑战，使读者能够识别系统设计和部署策略中的模式和差异。

• 未来路线图：概述了研究和开发的未来路线图，确定了与功耗效率、机载智能、群体协调、监管障碍和数据治理相关的跨领域挑战。这一前瞻性视角为旨在构建、采用或规范智能空中系统的研究人员、开发人员和政策制定者提供了实用的见解。

研究背景

研究动机与范围

• 研究动机：无人机（UAVs）从最初的遥控平台迅速发展为复杂的自主智能体和多智能体系统，这一转变受到人工智能（AI）特别是认知架构发展的推动。Agentic AI的出现标志着无人机设计、部署和解释方式的根本性转变，使无人机能够作为具有自主性、目标导向和情境感知行为的智能体运行。

• 研究背景：随着无人机在农业、物流、环境监测和公共安全等领域的应用日益增多，对自主性、适应性和可解释性的需求也日益增长。这些领域对无人机的操作要求变得越来越动态，例如在灾难响应中，无人机需要在通信受限和GPS拒止的环境中检测结构危险、定位幸存者并与其他机器人资产协调。

• 研究范围：本文旨在填补跨领域分析的空白，提供一个统一的理解框架，系统地审查Agentic AI在多个真实世界应用领域中的作用，探讨其在多个领域中的实现方式和潜在价值。

自主智能无人机的定义

• Agentic UAVs的定义：Agentic UAVs是一类新型的自主空中系统，其特点是具有认知能力、情境适应性和目标导向行为。与传统基于预定义指令或基于规则的自动化操作的无人机不同，Agentic UAVs作为智能系统，能够感知环境、做出复杂决策并执行与任务目标一致的行动。

• 架构核心：Agentic UAVs的核心是一个分层架构，类似于生物智能体中的感知-思考-行动循环。感知层利用多模态传感器获取丰富的环境信息；认知层包含推理、任务分解、能力学习和在不确定性下进行规划的模块；控制层将决策转化为具体的飞行轨迹和执行命令；通信层则使无人机能够与人类、云平台或其他自主系统进行交互。

• 研究目标：本文的主要目标是提供一个结构化和全面的Agentic UAVs跨多领域应用的综合分析。尽管已有针对特定领域的综述，但缺乏对自主性和认知智能如何转变无人机能力的跨领域分析。本文通过引入统一框架，定义Agentic UAVs的架构、功能和操作特征，并探索其在多种需要实时决策、情境适应性和自主任务执行的领域的实现方式。

自主导航无人机的基础

架构组件

自主智能无人机的架构分为四个核心层：感知层、认知层、控制层和通信层。这些层共同使无人机能够自主地感知、推理、行动和交互。

• 感知层：感知层负责获取和预处理来自环境的传感器数据。典型的传感器套件包括RGB和多光谱相机、激光雷达（LiDAR）、热传感器、惯性测量单元（IMU）和气压计。这些传感器输入通过机载或边缘优化的AI模型进行解释，使无人机能够实时语义理解物体、地形、异常和任务关键特征。例如，视觉数据可以与天气传感器输入融合，动态更新飞行路径以应对风速或热条件的变化。

• 认知层：认知层是自主智能无人机的决策核心。这一层包括推理、任务分解、能力学习和在不确定性下进行规划的模块。通常使用强化学习、基于变换器的注意力机制和概率建模等技术来创建自适应控制策略。这使得无人机能够根据上下文做出决策，例如在作物病害爆发期间选择多种干预策略之一，或在紧急侦察期间优先考虑高风险区域。

• 控制层：控制层将计划的行动转化为具体的飞行轨迹和执行命令。给定无人机的动力学模型，控制系统必须生成控制输入，使无人机能够跟随计划的轨迹。例如，在有风干扰和地形变化的异质作物田中进行障碍物感知喷洒时，无人机需要使用实时反馈连续调整。

• 通信层：通信层促进数据交换和任务协调。自主智能无人机使用车对车（V2X，Vehicle-to-Everything）协议与其他无人机、地面车辆或云基础设施进行交互。在多智能体设置中，无人机通过广播本地观测和行动与其他无人机进行通信，以实现去中心化决策。

使能技术

自主智能无人机的发展依赖于以下几项关键技术：

• 边缘AI和机载计算：与传统无人机不同，自主智能无人机集成了边缘AI模块，这些是部署在嵌入式系统上的紧凑型神经推理引擎，如NVIDIA Jetson、Intel Movidius或Apple Neural Engine。这些处理器支持实时深度学习推理，使无人机能够在现场执行任务，如语义分割、目标检测和路径重新配置。

• 多模态感知：自主智能无人机通过多模态传感器融合实现环境理解。RGB成像捕捉可见结构，多光谱传感器揭示植被压力，激光雷达实现3D重建，热成像检测热异常。每种传感器模态提供不同的通道，它们的融合形成联合观测张量。

• 视觉-语言模型（VLMs）：视觉-语言模型（如Flamingo、LLaVA和OpenFlamingo）使无人机能够理解和执行自然语言指令。这些模型将图像输入和语言标记共同编码到共享的潜在空间中，从中推导出语义动作。例如，VLM使能的无人机可以响应“检查太阳能板是否损坏”或“找到靠近溪流的低植被区域”等命令。

与传统无人机的比较

• 从传统无人机到自主智能无人机的转变标志着空中机器人领域从执行预定义任务的自动化平台向具有自主推理、适应性行为和动态任务规划能力的智能代理的根本性转变。

• 这一转变对无人机感知环境、与用户交互以及在复杂真实世界任务中的操作方式产生了深远影响。自主智能无人机在自主性水平、决策架构和系统集成方面与传统无人机存在显著差异。

自主导航无人机的多领域应用

精准农业

精准农业是Agentic UAVs应用最广泛的领域之一，其需求源于对可扩展、可持续且数据驱动的农业实践的需求。传统农业无人机主要用于航空成像、农药施用和作物健康监测，但它们依赖于预定义的飞行计划和飞行后分析，限制了其在动态农场环境中的响应性和适应性。Agentic UAVs通过引入自主性、认知决策和实时任务适应性，彻底改变了精准农业的面貌。

• 作物健康监测与制图：配备多光谱和热传感器的Agentic UAVs，结合机载AI，可以自主识别叶绿素缺乏、害虫爆发或营养缺乏等区域。这些无人机可以根据实时植被指数（如NDVI和EVI）动态调整飞行路径，并优先对特定区域进行更近距离的检查或重新访问，使用自适应采样。与传统无人机仅被动捕获图像不同，Agentic系统在机载进行语义分析，并将见解传达给基于云的农场管理系统或地面执行器。

• 精准喷洒：在精准喷洒方面，Agentic UAVs利用AI驱动的目标识别和地形感知，选择性地施用农用化学品。这些无人机实时分析植物健康状况、风况和冠层结构，以优化滴液大小、施用角度和路径效率。

• 自主播种与种植：在地形破碎或地形复杂的田地中，传统机械无法使用，Agentic UAVs可以操作。它们使用视觉和地形分析来确定最佳播种区域，并根据地形坡度、风漂移和冠层遮挡动态调整轨迹。在再生农业和重新造林场景中，这些无人机可以在未充分利用的地块中以高空间精度播种覆盖作物或固氮物种。

• 牲畜和牧场监测：Agentic UAVs能够通过热成像和多光谱分析检测热信号、跟踪运动模式并评估动物健康状况。基于强化学习的策略允许无人机优先监视处于压力或孤立状态的动物。在轮牧系统中，Agentic UAVs可以自动生成生物量地图，并根据牧草条件推荐围场转换时间表。

• 环境和资源监测：使Agentic UAVs能够对灌溉系统进行调查、绘制排水性能地图以及检测排放或土壤退化。这些无人机将微气候数据与多传感器输入相结合，并在高风险区域（如易受霜冻影响的区域或排水不良的田地）自主优先进行检查。在连接的农场生态系统中，它们作为移动观察者，将数据输入农业田地的数字孪生模型。

灾难响应与搜索救援

灾难响应和搜索救援（SAR）行动是部署Agentic UAVs的最关键领域之一。在这些高风险、时间敏感的场景中，传统无人机通常受到静态飞行路径、操作员依赖和缺乏情境推理的限制。相比之下，Agentic UAVs提供实时适应性、自主任务重新配置和目标驱动行为，使其特别适合在动态、非结构化的环境中操作，如倒塌的建筑物、野火区域或洪水影响地区。

• 情境感知：配备RGB、热成像和激光雷达等多模态传感器的Agentic UAVs能够自主评估灾难区域，生成3D地形图，并识别结构不稳定的区域。利用机载SLAM（同时定位与建图）和边缘AI处理器，这些无人机构建实时环境模型，并随着新信息的收集而持续更新。例如，在地震后场景中，无人机可以在没有先前地图或GPS的情况下检测海拔变化、瓦砾场或建筑物倒塌模式。

• 幸存者检测：通过热成像、运动跟踪和声音定位，Agentic UAVs在寻找幸存者方面表现出色。强化学习算法帮助无人机根据人类存在概率热图优先考虑区域，这些热图是基于人类存在模式（如靠近已知避难所结构附近的热信号或瓦砾场边缘的运动模式）得出的。VLMs（视觉-语言模型）进一步允许操作员发出查询，如“在南象限附近搜索人类形状”或“扫描屋顶寻找挥手的人”，无人机可以自主解释并执行这些指令。

• 洪水和野火监测：在洪水和野火监测中，Agentic UAVs提供动态制图和危险评估。在野火区域，配备多光谱和热成像相机的无人机可以检测火边、余烬和高风险点火区域。它们根据风向或火势蔓延实时重新规划路径，实现自适应监视和消防协调。在洪水响应中，无人机可以评估水位、绘制被阻塞的疏散路线地图，并使用图像分割和深度推断模型识别被困人员。

• 群体协调：在覆盖大型灾难区域时，群体协调在扩大操作规模方面发挥着关键作用。Agentic UAVs在群体中以去中心化控制运行，通过车辆到车辆（V2V）通信和基于共识的规划共享有关覆盖缺口、幸存者发现和导航危险的信息。通过这种方式，群体保持集体意识，并随着个体代理遇到障碍或完成子任务而动态适应。这使得能够高效地覆盖区域、避免碰撞，并在硬件故障情况下提供冗余。

• 多智能体响应系统：最后，Agentic UAVs为可互操作的多智能体响应系统做出贡献。它们通过语义通信协议与地面机器人、紧急响应人员和云平台进行协调。高层面的任务目标，如“在4号区域寻找幸存者并运送水供应”，被分解为可执行的无人机行为，由认知AI和多模态推理促进。

环境监测

随着气候变化加速、生物多样性丧失、水资源短缺和污染增加，环境监测已成为全球优先事项。传统的环境监测方法依赖于固定仪器、人工采样或卫星遥感，通常缺乏监测快速变化生态系统的空间粒度、时间频率和适应性响应。Agentic UAVs凭借其自主感知、自适应路线规划和机载AI能力，提供了一种变革性的解决方案，作为智能、移动的环境哨兵。

• 气候相关生态系统监测：这些无人机自主测量微气候变量，如温度、湿度、风模式和太阳辐射，具有高空间和时间分辨率。在森林和农业景观中，Agentic UAVs结合实时气象传感器和地形跟随控制，绘制霜冻易发区域、蒸散发模式或干旱胁迫区域的地图。通过强化学习，无人机可以优化飞行轨迹，优先考虑快速变化或生态风险区域。

• 生物多样性保护：在生物多样性保护方面，Agentic UAVs越来越多地用于物种检测、行为观察和栖息地评估。热成像和高光谱传感器能够检测密集树冠下的野生动物，而声学传感器可用于识别物种特有的叫声。例如，Agentic UAVs已在非洲保护区部署，用于监测大象和犀牛种群，使用机载目标检测和热跟踪技术来计数个体、评估运动模式并检测潜在的偷猎风险。这些无人机适应性地关注高生态价值区域，如水源或迁徙走廊，并实时将数据共享给保护平台。

• 空气质量监测：空气质量监测是另一个重要应用。Agentic UAVs可以配备轻型化学传感器，用于检测二氧化碳、一氧化氮、甲烷、氨和颗粒物（PM2.5和PM10）等污染物。这些无人机自主导航穿过工业区、农田或城市社区，进行三维污染物羽流测绘，并将空气质量与环境或操作参数相关联。例如，在家畜生产系统中，无人机可以检测粪池上方的氨峰值并触发缓解警报。群体部署可以进行同步大气采样，以表征复杂地形中的污染物扩散。

• 水资源监测：水资源监测也受益于Agentic UAVs。通过光谱分析和热成像，这些无人机评估地表水质量、检测藻类水华并监测灌溉基础设施。例如，操作在水库和湿地上方的无人机可以检测浊度变化、温度梯度或表明富营养化的表面泡沫。在精准灌溉系统中，无人机识别堵塞的喷头或不均匀分布区域，并向智能控制器报告异常以采取纠正措施。在洪水地区，Agentic UAVs使用深度推断和三维重建来绘制淹没范围地图并协助风险评估。

• 森林监测和碳监测：森林监测和碳监测代表了长期战略应用。Agentic UAVs执行基于激光雷达的三维测绘，以量化生物量、冠层高度和树木密度。这些测量对于模拟碳封存和跟踪森林砍伐或退化至关重要。视觉-语言模型使自然语言命令成为可能，例如“绘制靠近河流边界的森林砍伐区域”或“监测重新造林区域的树苗生长”，允许环境研究人员以最少的技术投入部署无人机。随着时间的推移，无人机收集的数据被输入地理空间分析平台和生态数字孪生模型，为气候行动计划提供信息。

• 预测性和主动性行为：Agentic UAVs在环境监测中的一个独特优势是其预测性和主动性行为。例如，基于天气预报和卫星数据输入，无人机可以自主规划任务，以评估洪水易发区域、进行火灾前植被干燥扫描或安排后续飞行以检查过去异常区域。与物联网（IoT）传感器网络的集成使无人机能够对地面传感器发出的警报做出响应，如温度突然下降、河流泛滥或气体泄漏，触发有针对性的检查，最大限度地减少延迟。

• 参与式环境监测：此外，这些无人机促进了参与式环境监测。通过简化界面和合作使用模式，公民科学家、农民或社区团体可以部署无人机进行本地环境评估。例如，亚马逊的社区主导森林巡逻现在使用无人机监测受保护区域的非法伐木，减少人类暴露于冲突区域，并扩大保护监测的范围。

城市基础设施检查

城市基础设施检查和维护，如桥梁、高层建筑、塔台、道路和管道，对于公共安全、经济连续性和灾难预防至关重要。传统的检查方法通常涉及人工劳动、脚手架或绳索访问，这既耗时又昂贵，而且危险。虽然传统无人机引入了一些数据收集的自动化，但它们通常需要基于GPS的航点规划和操作员控制，限制了它们在复杂或动态环境中的有效性。相比之下，Agentic UAVs为检查工作流程提供了变革性的方法，具有自主性、AI驱动的检查功能，能够实时检测损坏并自适应任务规划。

• 桥梁检查：在该领域，Agentic UAVs的一个核心应用是桥梁检查。桥梁需要定期进行结构评估，以检查腐蚀、裂缝扩展和材料疲劳，特别是在老化运输系统中。配备高分辨率视觉、红外和超声波传感器的Agentic UAVs能够自主导航复杂的桥梁几何形状，通过计算机视觉模型检测微裂缝或剥落，并生成受损区域的语义三维地图。利用同时定位与建图（SLAM）和基于深度学习的缺陷分类，无人机识别关键异常，将它们定位在数字孪生模型中，并在无需人工监督的情况下更新维护计划。

• 高层建筑和塔台检查：对于高层建筑和塔台，Agentic UAVs利用地形感知规划和实时路径校正进行立面检查。例如，在纽约或新加坡等城市中心，这些无人机被部署用于自主扫描摩天大楼外立面，寻找立面裂缝、密封胶退化或破碎窗户。多角度成像结合基于变换器的视觉模型允许无人机检测从有限角度可能会错过的缺陷。在电信塔中，无人机自主检查天线定位、电缆完整性和腐蚀点，通过云同步与集中式资产管理系统共享实时数据。

• 隧道和桥下检查：隧道和桥下检查由于GPS拒止、空间受限和照明条件差而面临独特挑战。Agentic UAVs利用激光雷达和视觉惯性里程计保持稳定飞行并绘制内部环境地图。它们利用在隧道特定数据集上训练的机载分割模型自主检测结构位移、水渗漏和表面变形。在伦敦和东京等地铁城市，这些无人机正在试点用于夜间基础设施审计，无需中断白天交通或关闭轨道。

• 道路表面监测和屋顶检查：道路表面监测和屋顶检查也因Agentic UAVs而得到增强。对于大规模高速公路和城市道路，无人机自主检测坑洼、车辙和表面裂缝，使用空中卷积神经网络和边缘AI加速器。在住宅区域，无人机执行自主检查太阳能板对齐情况、屋顶瓦片损坏情况以及来自暖通空调系统的热损失模式，使用热像仪和光谱异常检测。

• 自动生成检查报告和异常热图：Agentic UAVs的独特优势之一是能够生成自动化的检查报告和异常热图。在数据收集后，机载AI模型将图像分割为缺陷类别（例如，腐蚀、错位、生物生长），量化严重程度，并以厘米精度定位发现结果。这些报告结构化且符合土木工程标准，便于快速审查和决策。

物流和智能配送

物流和配送行业正在经历一场由空中自主性、按需服务和城市流动性进步推动的快速变革。传统配送无人机在最后一公里运输方面展现出巨大潜力，尤其是在农村地区或紧急情况下。然而，它们通常受到刚性路径规划、依赖GPS以及需要持续人工监督的限制。Agentic UAVs凭借其自适应导航、语义理解和协作规划能力，正作为能够以最小监督执行复杂配送任务的智能空中快递员崭露头角。

• 最后一公里配送：主要应用之一是医疗用品、电子商务包裹和重要文件的最后一公里配送。在人口密集的城市环境中，Agentic UAVs能够自主导航穿越复杂的三维空间，避开建筑物、电线和动态障碍物。这些无人机融合视觉、激光雷达和惯性数据进行多模态感知，以实现GPS拒止环境下的导航，即使在建筑之间的狭窄通道中也能如此。例如，在COVID-19大流行期间，Agentic UAVs在卢旺达和印度被部署用于自主向偏远诊所运送疫苗和检测试剂盒，机载AI根据天气系统或禁飞区重新规划它们的路线。

• 自主路线规划和动态重新分配任务：自主路线规划和动态重新分配任务是智能配送的核心。给定配送目标和环境状态，无人机使用强化学习或行为树策略计算最优行动。如果目标位置由于天气、空域冲突或行人拥堵而无法到达，无人机会动态重新规划，使用分层任务图。与传统具有固定飞行路径的无人机不同，Agentic UAVs会根据任务目标进行推理，并根据时间敏感性、电池限制或包裹易碎性进行优先级排序。

• 自适应着陆和包裹投放：自适应着陆和包裹投放通过语义场景理解来处理。Agentic UAVs使用实例分割和深度估计检测合适的着陆区域或投放点，如开放门廊、阳台、屋顶或指定的配送垫。视觉-语言模型（VLMs）进一步允许它们解释诸如“将包裹送到入口附近的黄色盒子”或“将包裹留在屋顶直升机停机坪”之类的指令。在低光或拥挤区域，无人机通过请求用户通过移动警报或二维码定位进行确认来适应。

• 群体协调：群体协调是智能配送的新兴前沿领域，使多架无人机能够协作管理高容量配送任务。在这种情况下，Agentic UAVs通过车辆到车辆（V2V）通信共享状态、位置和有效载荷信息，并在去中心化协调协议下运行。这允许群体实时重新分配任务，避免空域碰撞，并最小化总能耗。在亚马逊Prime Air和Zipline等公司的试点项目中，无人机机队已经展示了使用预测性配送时间表和负载平衡在单个飞行窗口内向多个地址协调包裹配送。

• 仓库到门到门的整合：仓库到门到门的整合也因Agentic UAVs而得到增强。这些系统与自主地面机器人和库存管理平台接口，接收包裹检索请求，并与实时订单队列同步起飞。利用边缘云API，它们根据包裹体积、客户可用性和交通状况动态优化配送顺序。

防御和安全监视

防御和安全领域对可靠性、自主性和情境感知能力的要求极高。传统监视无人机长期以来一直用于侦察、周边巡逻和视觉监视，但它们依赖于人工操作员、静态飞行计划和有限的机载推理，限制了它们对快速演变威胁的响应能力。Agentic UAVs通过引入自主威胁检测、协作巡逻和语义推理，为军事和民用安全领域带来了新的范式，将空中监视转变为一种智能的、任务适应性能力。

• 自主周边监视：关键应用之一是军事基地、关键基础设施、国家边界和限制区域的自主周边监视。配备有热成像仪、红外线和夜视仪的Agentic UAVs执行实时监视，自主扫描未经授权的入侵、异常热信号或运动模式。与遵循静态巡逻路径的传统无人机不同，Agentic UAVs根据环境提示或传感器反馈动态重新规划其路线。例如，如果在限制区域附近检测到不明热源，无人机将自主调整其轨迹，用光学相机放大，并开始高频重新扫描以确认。

• 目标跟踪和分类：目标跟踪和分类也通过机载计算机视觉模型得到增强，这些模型针对军事目标（如车辆、人员或武器）进行了训练。Agentic UAVs利用深度神经网络和概率滤波器在遮挡、不同光照或地形干扰下跟踪移动目标。例如，在前方作战区域，无人机可以跟踪可疑车辆或个人穿越碎片化的地形，并在失去视线时将跟踪责任移交给其他无人机或地面资产。这些系统支持多目标跟踪和轨迹预测，减少了对持续远程驾驶的需求。

• 威胁检测和异常评估：在威胁检测和异常评估方面，Agentic UAVs应用强化学习和异常分割技术来识别与预期模式的偏差。这包括检测异常运动、物体出现或声音模式。在反恐场景中，无人机已用于通过将实时输入与语义地图中存储的行为先验进行比较来识别无人看管的行李、徘徊的个人或未经授权的集会。当检测到异常时，无人机会启动警报协议，放大以验证，并通过安全渠道将发现结果传达给指挥中心。

• 自主巡逻：自主巡逻是Agentic UAVs实现的一个重大进展。巡逻无人机可以持续或按计划间隔完全自主地运行，无需操作员输入，扫描大片领土。例如，在边境监视中，Agentic UAVs飞行地形感知路径，这些路径能够适应环境变化，如雾、风或地形遮挡。无人机群体可以自主划分覆盖区域，并使用去中心化共识协议进行持续监视。这种能力目前正在欧盟和美国南部边境进行试验，以实现24/7的自主边境安全。

• 多智能体协调：此外，多智能体协调在安全行动中发挥着关键作用。Agentic UAVs作为分布式空中节点运行，与地面车辆、固定传感器和人类操作员同步。在协调任务中，一架无人机可以执行宽区域扫描，而其他无人机则进行近距离检查、中继信号或充当诱饵。V2X通信确保即使在低带宽或GPS拒止条件下也能进行实时更新和协调。在复杂的行动中，如人质救援或化学泄漏控制，无人机自主优先考虑区域，监测逃生路线，并引导人员通过安全路径。

• 自适应任务控制和人机交互：Agentic UAVs还支持自适应任务控制和人机交互。通过语音界面、基于平板电脑的规划工具或视觉-语言模型辅助的命令，安全人员可以在自主操作中保持监督或协作角色。在野生动物保护中，无人机可能会检测到潜在的动物群落，并在进行更近距离检查之前寻求操作员验证，以避免干扰栖息地。人机交互系统特别适用于多智能体群体场景，其中一名操作员可以监督多个执行分布式任务的无人机，具有部分自主性。

• 野生动物保护和生态学：野生动物保护和生态监测领域由于自然生态系统的偏远性、复杂性和敏感性而面临独特挑战。传统野外方法用于物种跟踪、栖息地制图和反偷猎监视是劳动密集型的、耗时的，并且通常在空间尺度上受到限制。虽然无人机在航空调查方面提供了显著改进，但它们的功能历来仅限于被动数据收集和操作员定义的飞行计划。Agentic UAVs克服了这些限制，通过启用自主、情境感知和符合伦理的生态系统监测，最大限度地减少对野生动物行为的干扰。

野生动物保护和生态学

野生动物保护和生态监测领域由于自然生态系统的偏远性、复杂性和敏感性而面临独特挑战。传统野外方法用于物种跟踪、栖息地制图和反偷猎监视是劳动密集型的、耗时的，并且通常在空间尺度上受到限制。虽然无人机在航空调查方面提供了显著改进，但它们的功能历来仅限于被动数据收集和操作员定义的飞行计划。Agentic UAVs克服了这些限制，通过启用自主、情境感知和符合伦理的生态系统监测，最大限度地减少对野生动物行为的干扰。

• 物种跟踪和行为观察：Agentic UAVs在物种跟踪和行为观察方面的应用最为突出。这些无人机配备了热成像仪、高光谱相机和声学传感器，能够在密集树冠下、夜间或崎岖地形中检测和识别动物。通过强化学习，无人机优先在生物多样性热点、已知迁徙路线或生态压力区域进行巡逻。例如，在塞伦盖蒂和亚马逊雨林中，Agentic UAVs已被用于自主定位并跟踪大象、大型猫科动物和灵长类动物，学习调整飞行高度和飞行行为以最小化干扰。通过实时跟踪，保护主义者能够深入了解种群动态、觅食模式和季节性迁徙。

• 反偷猎监视：反偷猎监视是Agentic UAVs另一个关键功能。传统无人机需要人工操作员来检测和解释可疑活动，这会延迟响应时间。相比之下，Agentic UAVs使用经过训练以识别偷猎者行为的视觉模型，例如武装人员、使用火源或靠近保护区的异常运动，并自主向地面团队发出警报。在非洲的几个保护区中，这些无人机在夜间运行，通过热异常检测偷猎者，并在几秒钟内将坐标传达给护林员单位。它们在群体中协调运行的能力也使得能够进行大面积覆盖和持续的空中警戒，显著减少了非法狩猎活动。

• 栖息地和生态制图：在栖息地和生态制图方面，Agentic UAVs自主收集高分辨率空间数据，用于监测土地覆盖变化、植被健康、水资源可用性和破碎化。这些无人机生成三维栖息地模型，使用多光谱成像检测入侵植物物种，并绘制濒危物种的筑巢或繁殖地点地图。通过时间分析和语义分割，它们识别长期趋势，如森林砍伐、沙漠化或珊瑚礁白化。在湿地和沿海区域，无人机已被部署用于评估红树林健康状况，并在关键繁殖季节跟踪候鸟种群。

• 符合伦理的无人机-动物互动：Agentic UAVs的一个独特优势是其能够进行符合伦理的无人机-动物互动。传统无人机由于噪音或侵入性飞行模式往往会干扰野生动物。Agentic UAVs则利用动物行为建模和近距离飞行控制来最小化压力。通过监测身体语言线索，如不安、鸣叫或群体分散，无人机实时调整其距离、高度或速度以保持不显眼。这种符合伦理的设计原则确保了无人机支持非侵入性数据收集和野生动物福利，这在生态研究伦理中变得越来越重要。

• 社区主导的保护：此外，这些无人机促进了社区主导的保护。简化界面和自然语言命令使原住民群体和当地护林员能够部署无人机进行资源监测、边界巡逻和生物多样性评估。通过自动化数据分析和报告生成，Agentic UAVs减少了技术障碍，使生态监护更加容易。因此，Agentic UAVs为野生动物保护者和生态学家提供了智能、自适应和符合伦理的空中系统。它们在自主检测物种、防止偷猎、监测栖息地和负责任地与动物互动方面的能力标志着可持续保护技术的重大进步。

建筑和采矿自动化

建筑和采矿作业涉及大规模空间规划、实时资源管理和安全关键工作流程。传统无人机在航空成像和体积估算方面发挥了有价值的作用，但它们通常缺乏在动态、高风险工业环境中自主运行的认知灵活性。通过机载AI、实时决策制定和多模态感知，Agentic UAVs为建筑和采矿项目整个生命周期中的自主测量、现场智能和操作优化提供了变革性解决方案。

• 现场制图和三维重建：主要应用之一是现场制图和三维重建。建筑工地由于挖掘、材料运输和结构进展而不断变化。Agentic UAVs自主监测和记录这些变化，使用立体视觉、激光雷达和摄影测量学。它们生成实时三维点云和语义模型，这些模型被集成到建筑信息建模（BIM）系统中。例如，在日本和阿联酋的智能建筑项目中，Agentic UAVs每天执行任务，更新现场几何形状，检测与设计蓝图的偏差，并评估挖掘体积，从而能够对时间表和材料分配进行主动调整。

• 采矿作业：特别是在露天矿和碎石矿中，Agentic UAVs用于自主测量和地理空间分析。这些无人机根据地形拓扑计算最佳飞行路径，并动态调整其高度和视角以确保一致的数据捕获。它们使用激光雷达和RTK GPS测量平台高度、坡度角和坑深，并检测地质灾害，如边坡不稳或过量剥岩。例如，在澳大利亚的铁矿石矿中，Agentic UAVs持续更新数字地形模型，并为采矿工程师提供自动化的剥离和填充体积报告，提高安全性和效率。

• 库存和矿堆监测：库存和矿堆监测是另一个关键用例。在水泥厂、采石场和建筑场地，Agentic UAVs自主量化骨料、沙子和原材料的体积，使用计算机视觉和体积分析。这些无人机将当前矿堆体积与历史基线进行比较，以检测过度使用或库存不足，并向物流经理发出警报。与传统需要人工分析的无人机不同，Agentic系统生成标记的三维重建并自动生成报告，无缝集成到ERP或SCM软件中，用于实时资源跟踪。

• 进度跟踪和质量检查：通过语义解释视觉场景，进度跟踪和质量检查得到增强。无人机能够识别结构元素，如梁、柱和墙，并通过将当前图像与施工时间表进行比较来评估它们的完成状态。基于AI的缺陷检测模型能够在施工周期的早期识别错位、裂缝或缺失部件。在预制混凝土和钢结构项目中，Agentic UAVs自动检测对齐错误，并将其标记出来供人工验证，减少昂贵的延误和返工。

• 自主安全检查：自主安全检查也得到支持，特别是在危险或受限环境中，如隧道、脚手架或重型机械区域。Agentic UAVs监测工人存在情况、检测个人防护装备（PPE）合规性，并识别危险条件，如材料溢出、松动的布线或不稳定的结构。强化学习模型允许无人机根据现场风险地图和近乎失误事故报告调整其检查策略。在深矿作业中，地面检查危险的地方，这些无人机在狭窄的竖井和矿房入口中导航，检查瓦斯泄漏或结构应力。

• 无人机到机器的集成：无人机到机器的集成增强了自动化，将无人机输出与地面机械连接起来。Agentic UAVs将挖掘深度地图传达给自主推土机或平地机，动态更新任务边界。在先进的建筑机器人框架中，无人机指导机器人臂或起重机进行最佳材料放置，基于实时空间感知。在大型矿山中，Agentic UAVs引导自主运输卡车以优化载荷路线并避免拥堵。

• 无人机到机器的集成：此外，这些无人机支持长期项目分析。通过计算机视觉和元数据标记，它们记录建筑进度的历史时间线，并为监管合规性、争议解决和利益相关者参与提供视觉文档。自然语言界面还允许项目经理发出高层面的命令，例如“调查西北矿堆”或“检查西结构第三层的墙对齐情况”，无人机解释并自主执行这些命令。

挑战与限制

尽管Agentic UAVs在多个领域展现出变革潜力，但其广泛应用受到一系列技术、监管和认知维度的挑战限制。这些挑战涉及硬件限制、任务特定性能要求和环境鲁棒性之间的平衡。尽管自主性和决策制定的进步提高了无人机在复杂场景中的操作能力，但空中平台的物理和计算限制构成了关键瓶颈。以下是对这些挑战的详细介绍：

技术和操作约束

• 电池寿命和能源效率：大多数小型至中型无人机使用锂聚合物（LiPo）或锂离子电池，标准载荷条件下的飞行时间通常在20至45分钟之间。Agentic UAVs由于需要额外的能源进行机载AI推理、传感器融合和实时通信，比传统无人机消耗更多电力。边缘计算工作负载，如目标跟踪或SLAM，显著增加了能源需求。这导致了受限的任务时间，特别是在需要持续监视、长距离配送或实时环境监测的应用中。尽管正在研究混合动力解决方案（例如，太阳能辅助或燃料电池无人机），但它们尚未满足高敏捷性、AI驱动的空中操作的能源密度要求。

• 有效载荷容量和传感器集成：Agentic UAVs需要多种传感器——视觉、热成像、激光雷达、雷达和声学传感器——以稳健地感知和解释其周围环境。然而，每增加一个传感器都会增加重量、功耗和热足迹，直接影响飞行时间和机动性。轻质传感器往往在分辨率或范围上有所妥协，从而降低感知保真度。此外，将多种传感器集成到有限的有效载荷空间中，而不引入电磁干扰或破坏空气动力学稳定性，是一项非平凡的工程挑战。这种感知丰富度与飞行效率之间的权衡限制了无人机在需要复杂多模态感知的任务中的部署，例如城市基础设施检查或地下矿井勘探。

• 实时导航和定位：在GPS拒止或复杂环境中进行实时导航和定位仍然是一个重大障碍。尽管视觉-惯性里程计（VIO）、激光雷达SLAM和声学定位为GPS提供了替代方案，但它们容易受到漂移、遮挡和环境噪声的影响。在动态环境（如森林、建筑工地或灾难区域）中，一致的定位不仅需要稳健的制图，还需要高频重新校准，这会给机载处理单元带来压力。此外，将外部信号（如地面信标或地图先验）集成到现场部署中通常是不可行的。在不确定的定位方案下进行自主路径规划可能导致次优决策、碰撞或任务失败。

• 多传感器融合和同步：多传感器融合和同步是实现自主行为的核心，但仍然是一个极具挑战性的任务。Agentic UAVs必须结合来自不同模态（例如，视觉、热成像、深度、IMU）的信息，以推断场景的语义理解。然而，传感器以不同的时间和空间分辨率运行，并且具有非线性噪声特性。实时对齐这些信号需要校准流程、时间戳同步和异常值拒绝算法，所有这些都增加了系统的复杂性。在快速变化的条件下（例如，火灾区域的烟雾、城市中的移动车辆），即使是轻微的融合不准确也会降低决策质量、障碍物规避或异常检测能力。

• 机载计算限制：机载计算限制也是一个重大限制，特别是对于小型无人机在边缘运行。尽管现代无人机可能配备了嵌入式GPU（例如，NVIDIA Jetson系列），但它们仍然难以满足基于变换器的视觉-语言模型、高分辨率三维重建或大规模强化学习策略的计算需求。这导致了模型复杂性、帧率和任务延迟之间的权衡。将计算任务卸载到云系统通常在远程或延迟敏感的应用中不可行。此外，连续负载下紧凑型计算模块的热管理也是一个瓶颈，可能会导致组件退化或在飞行中紧急关机。

监管、伦理和安全障碍

• 监管框架：尽管Agentic UAVs展现出前所未有的自主性和决策能力，但其大规模部署受到监管、伦理和安全障碍的显著限制。这些挑战超出了技术可行性，涉及更广泛的空中空间治理、公众信任、数据责任和全球规范合规性问题。与传统在严格人工监督下运行的无人机不同，Agentic系统独立做出决策，这就提出了围绕责任、认证和公众接受的新问题。

• BVLOS（超视距）操作：主要挑战之一在于不断发展的监管框架，特别是对于BVLOS（超视距）操作。大多数民用航空当局，包括美国的联邦航空管理局（FAA）、欧洲的欧洲航空安全局（EASA）和全球的国际民用航空组织（ICAO），仍然对BVLOS飞行施加严格限制。BVLOS操作对于许多应用（如长距离配送、搜索救援和野生动物监测）至关重要，需要可靠的检测与避让（DAA）系统、实时遥测和备用通信协议。尽管Agentic UAVs能够自主导航并做出适应性决策，但当前的监管标准并未将这些系统视为根据现有规则可认证的。缺乏自主性水平、可解释性和冗余的标准基准，阻碍了自主空中系统的批准流程。

• 隐私和数据治理：隐私和数据治理是另一个主要障碍。Agentic UAVs在自主任务中通常收集高分辨率图像、热扫描或行为敏感数据。在城市或民用环境中（如基础设施检查或执法），这些无人机可能会无意中记录个人身份信息（PII）或侵犯空间隐私边界。自主操作的性质使同意和问责变得复杂：如果无人机未经授权拍摄私人财产或跟踪个人，谁负责？现有的隐私法律（例如，欧洲的GDPR或加利福尼亚的CCPA）并未针对实时适应其行为的自主数据收集器进行调整。设计负责任的AI机制，以限制不必要的数据收集、实施地理围栏并在机载匿名化协议中实施，对于道德部署至关重要。

• 认证和合规程序：Agentic系统的认证和合规程序也处于发展阶段。传统无人机认证框架根据机械可靠性、操作员培训和通信链路稳定性评估安全性。然而，Agentic UAVs依赖于概率决策策略、动态任务分配和基于机器学习的行为模型，这些模型并不完全符合传统认证流程。例如，监管机构应如何验证随时间演变的强化学习策略的安全性，或者基于视觉-语言模型解释语言命令的控制器的安全性？此外，这些系统的可解释性有限，引发了对故障分析、可追溯性和事故后责任的担忧。

• 信任和公众接受：信任和公众接受同样至关重要。在公共空间部署具有高水平自主性的无人机往往会引发对失控、监视和意外伤害的担忧。公众不信任可能源于明显的侵入性（如在住宅区低空飞行的无人机）和隐形自主性，人们不确定无人机如何做出决策。为了成功融入民用基础设施，Agentic UAVs必须是可解释的、可预测的和透明的。这包括向用户和旁观者提供可解释的无人机意图摘要、当前任务目标和紧急着陆或通信失败时的安全协议。

• 负责任的AI：为缓解这些风险，负责任的AI概念在Agentic UAVs中越来越受到关注。这包括设计公平、可审计和负责任的系统。将伦理推理嵌入决策模型，例如，将高风险决策推迟给人类操作员，或拒绝违反预定义伦理边界的命令，可以防止滥用或灾难性失败。此外，正在探索人类在环（HITL）和人类在环（HOTL）框架，以在不损害Agentic自主性的情况下实现监督。

数据和模型可靠性问题

• 模型泛化：Agentic UAVs的功能严重依赖于其机载模型的稳健性以及用于解释和与复杂环境交互的传感器数据质量。这些系统依赖于计算机视觉、感知算法、语言基础推理和实时规划来执行自主任务。然而，这些AI驱动操作的可靠性通常受到数据多样性、模型泛化、语义误解和计算不确定性限制的影响。这些问题不仅影响性能，而且在动态真实世界环境中可能对安全和任务构成严重风险。

• 实时推理可靠性：Agentic UAVs被期望实时处理高吞吐量的传感器数据——视觉、热成像、深度和惯性数据——以执行诸如跟踪、导航和危险检测等任务。然而，在现场条件下，这些推理管道可能会滞后、崩溃或返回部分结果，这是由于硬件限制或输入噪声造成的。丢帧、传感器遮挡或硬件过热可能导致延迟或不准确的决策。这种延迟在高速操作中尤其关键，例如在靠近电力线的基础设施检查或低空搜索救援任务中，安全机动的毫秒级至关重要。

• 语义解释错误：特别是对于VLM（视觉-语言模型）启用的UAVs，提出了额外的担忧。这些模型旨在解释基于语言的命令（例如，“在南树线附近搜索人类形状”或“检查屋顶上的蓝色容器”）并执行相应的飞行动作。然而，这些指令可能含糊不清、依赖于上下文或具有文化特定性，导致执行不正确。此外，VLM可能缺乏足够的基础或世界知识来理解空间或任务语义的细微差别。对“安全区”、“边界边缘”或“受损结构”等术语的误解可能导致导航进入限制区域、错过检测或不完整的调查。

• 不确定性估计和错误量化：在当前的Agentic UAV系统中，不确定性估计和错误量化往往缺失或未得到充分发展。许多AI模型输出确定性决策，而不表达置信水平或量化预测不确定性。在野生动物监测或灾难响应等关键任务中，未能传达物种检测或地形制图中的不确定性可能导致资源浪费或危及人类团队。虽然贝叶斯深度学习或蒙特卡洛丢弃等技术可以提供不确定性估计，但它们计算成本高昂，难以在尺寸、重量和功率（SWaP）限制的边缘设备上部署。

• 训练数据可靠性：另一个问题是训练数据的可靠性和标注偏差。UAV感知模型通常在缺乏跨领域（例如，沙漠与森林、白天与黑夜、干燥与湿润）全面代表性的数据集上进行训练。这些数据集还可能继承标签不一致、传感器校准错误或类别不平衡，导致在关键环境中表现脆弱。缺乏大规模、高质量、特定领域的空中数据集限制了通用感知模块的稳健性。此外，模拟训练环境与物理世界之间存在sim-to-real差距，需要仍在早期研究阶段的领域适应方法。

• 持续学习和模型退化：持续学习和模型退化进一步复杂化了可靠性。在长期部署中，Agentic UAVs暴露于数据分布漂移和演变环境中。如果没有持续学习或在线适应机制，模型性能会随着时间的推移而下降。然而，在飞行中启用安全和稳定的在线学习而不冒险发生灾难性遗忘或性能崩溃是一个开放性挑战，特别是在受限的计算和内存预算下。

潜在解决方案和研究机会

本节探讨了克服Agentic UAVs面临的技术和操作挑战的潜在解决方案，这些解决方案涉及硬件创新、学习架构和人机交互。以下是对这些解决方案的详细介绍：

硬件创新和平台可扩展性

为了克服当前Agentic UAV系统在性能和部署方面的限制，硬件设计和平台可扩展性的重大创新是必不可少的。尽管自主性方面的进展主要集中在软件智能上，但为了确保这些系统能够在复杂环境中可靠运行、携带多样化的传感有效载荷并执行延长的任务，需要在空中机器人硬件方面取得基础性进展。以下是一些正在推动下一代坚固、适应性强的Agentic UAV平台的新兴研究方向：

• 垂直起降（VTOL）平台：最具前景的途径之一是采用垂直起降（VTOL）平台。VTOL无人机结合了旋翼机的敏捷性和固定翼设计的耐力，使它们能够在进行高分辨率数据采集时悬停，并在长距离任务中高效地前进飞行。例如，固定翼VTOL无人机特别适合于对大面积农业田地或海岸线进行监视，同时能够在感兴趣点上精确悬停。这种混合机动性支持更复杂的Agentic行为，如航点重新规划、地形跟踪和自适应徘徊，这些都是自主空中智能的关键要素。

• 模块化有效载荷架构：模块化有效载荷架构使无人机能够通过动态重新配置其传感器和执行器配置来适应各种任务。研究热点包括热插拔有效载荷舱、即插即用传感器接口以及自主自识别协议。这使得Agentic无人机能够自主确定可用的传感能力，并相应地重新规划任务。例如，用于环境监测的无人机可以根据观察到的生态系统，自动从热成像切换到多光谱传感，或者丢弃播种有效载荷并附加相机模块以进行播种后评估，无需人工干预。

• 先进动力系统：耐力方面的创新是实现自主智能无人机的关键推动力。高能量密度电池、用于突发功率的超级电容器以及轻型燃料电池等技术的进步，为延长飞行时间提供了可能，而无需增加平台重量。太阳能辅助无人机通过机载光伏板收集能量，为高海拔、持续监测任务提供了有希望的解决方案。此外，无线充电站和动态充电无人机正在测试中，以实现能量感知的群体操作，其中一部分无人机群体自主地进出操作，而其他无人机则进行充电。

• 混合无人机设计：混合无人机设计，结合多模态机动性，如空中-地面或空中-水上能力，代表了平台多功能性的新前沿。例如，能够在水体上降落或穿越短距离地面路径的无人机，能够对跨越多个领域的基础设施进行检查，如桥梁、大坝和湿地。在生态监测中，配备有浮标传感器或水样采集器的两栖无人机能够收集更丰富的多领域环境数据，扩展了自主智能的运行范围。

• 群体可扩展性：大规模部署的一个主要推动因素是群体可扩展性。由数十甚至数百架无人机组成的Agentic群体，通过去中心化推理和协调，能够根据能量水平、空间分布或传感专长动态分配任务。群体编队通过优化任务效率、创建动态网状网络以及从个体无人机故障中恢复而不中断全局目标，来提高任务效率。支持这些群体的硬件创新包括轻型无人机间通信模块、机载相对定位单元（例如，超宽带、视觉里程计）以及针对近距离飞行优化的防碰撞传感器。

• 热管理与环境鲁棒性：在实际部署中，机载计算机的热管理以及环境鲁棒性也是关键的硬件问题。紧凑型机载计算机在自主智能无人机运行时会产生大量热量，这可能会降低性能甚至导致系统故障。研究人员正在探索新型材料和被动冷却系统，如石墨烯涂层、蒸汽室或空气动力学气流通道，以有效散热。此外，防水、防冻和抗风等环境防护技术能够提高无人机在雨、雪和强风等恶劣天气条件下的生存能力。

学习和决策系统的进展

自主智能无人机（Agentic UAVs）的核心能力在于其学习能力，能够在不同任务和环境中自主做出决策。然而，模型泛化、语义基础、实时适应性和安全决策等挑战限制了这些智能空中系统在真实世界条件下的部署。最近在强化学习（Reinforcement Learning, RL）、联邦学习（Federated Learning, FL）、视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）和基于记忆的推理等方面的进展，为无人机自主性提供了更稳健、可解释和可扩展的决策架构。这些发展为许多核心挑战提供了有希望的解决方案。

• 强化学习：强化学习已成为使自主无人机能够通过与环境的交互来学习行动策略的强大范式。对于诸如避障、地形导航或目标跟踪等任务，RL使无人机能够通过试错来优化长期性能指标。最近，分层强化学习（Hierarchical RL）和课程学习（Curriculum Learning）被应用于教导无人机复杂行为，例如根据天气或载荷调整飞行行为、响应紧急情况以及在任务目标之间进行优先级排序。在群体环境中，多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）允许无人机群体有效地协调，优化分布式覆盖并共享信息以实现全局目标。

• 联邦学习：联邦学习解决了分布式无人机部署中的数据稀缺性、隐私性和模型鲁棒性挑战。与将敏感的空中数据传输到中央服务器不同，每架无人机使用其机载数据训练本地模型，并且只与全局聚合器共享模型更新。这种方法确保了数据的本地性，减少了通信开销，并允许模型跨异构飞行环境进行泛化。例如，不同气候区域或地形中运行的Agentic无人机可以为共享的目标检测模型做出贡献，而不会危及区域隐私或带宽。FL还支持随着新数据的收集而持续改进模型，支持无人机群体的终身学习。

• 视觉-语言模型：视觉-语言模型（如Flamingo、OpenFlamingo或GPT-4V）在解释人类指令、生成语义地图和执行多模态推理方面表现出色。将VLMs整合到自主智能无人机的决策流程中，为新能力开辟了道路，例如响应自然语言命令（例如，“扫描东山脊寻找倒下的树木”）、解释场景上下文（例如，“车辆靠近倒塌的结构”）以及提出澄清问题。VLMs增强了无人机决策的语义基础，将视觉感知与高级目标联系起来。它们的加入使无人机能够执行自适应任务规划，动态调整目标，并在以人为中心的任务（如灾难响应或基础设施审计）中更直观地运行。

• 基于记忆的架构：基于记忆的架构通过使无人机能够存储和回忆过去的经历、环境和行动结果来改进决策制定。情景记忆模块使无人机能够识别以前访问过的位置，避免重复使用次优策略，或在类似情境中重用成功的计划。结合世界模型，这些记忆系统支持长期规划，使无人机能够预测未来的状态和行动的后果。例如，在农业监测中，无人机可以回忆以前飞行中的作物胁迫模式，并优先考虑反复出现问题的区域。

• 任务分解和模块化学习框架：任务分解和模块化学习框架为处理复杂多阶段任务提供了一种可扩展的方式。与其学习单一的端到端策略，自主智能无人机可以将任务分解为子任务，例如起飞、导航、检查、数据传输等，并为每个模块学习专门的策略。然后可以使用行为树或神经程序解释器将这些模块组合成更高层次的控制图。这种方法提高了可解释性、可重用性和调试能力，这对于安全关键部署至关重要。例如，在基础设施检查中，可以分别为飞行稳定、目标对齐和缺陷识别控制模块，允许分别进行测试和微调。

• 不确定性感知决策系统：为了进一步提高鲁棒性，正在整合不确定性感知决策系统。贝叶斯深度学习和集成模型使无人机能够估计其感知或控制输出的置信度。当不确定性超过阈值时，系统可以默认采取安全行动，请求人工干预，或重新进行探索。这可以防止在模糊条件下过度自信的错误，并建立对自主系统的信任。

人机交互与可用性增强

随着自主智能无人机（Agentic UAVs）的自主性和复杂性不断提高，直观、透明和可信的人机交互变得至关重要。传统无人机界面通常为专家操作员设计，需要手动航点规划、遥测读取和精细控制。然而，具备推理、适应和独立行动能力的Agentic UAVs需要从以用户为中心的设计、自然通信方式和可操作的可解释性方面进行范式转变。增强可用性和人机协作对于确保在真实世界部署场景中的采用、安全性和任务有效性至关重要。

• 自然语言和语音命令界面：无缝交互的关键推动力之一是自然语言和语音命令界面。用户无需依赖于刚性的命令结构或预定义的飞行计划，而是能够使用高级语义语言向无人机发出指令，例如“调查南田作物胁迫”或“检查屋顶空调机组并报告损坏情况”。VLMs（视觉-语言模型）的进步使得无人机能够在实时视觉和空间上下文中解释这些指令，从而使智能体能够推理任务、识别相关对象并规划行动。语音启用的命令管道进一步减少了操作障碍，特别是在灾难响应或建筑区域等现场环境中，手动操作或精细控制不切实际。

• 可解释性和任务透明度：随着无人机开始自主做出决策，例如选择替代路线、优先处理任务或拒绝不安全的行动，用户必须理解这些行为背后的推理。这在高风险领域，如安全监视、基础设施检查和农业中尤为重要，因为无人机行为会影响任务结果和信任。Agentic UAVs应该能够在实时产生简洁、可解释的解释，例如“由于风速超过25公里/小时，路径已调整”或“由于树冠遮挡，跳过该区域”。XAI（可解释人工智能）技术，如显著性映射、注意力可视化和决策摘要，正越来越多地被整合，以允许用户审核感知输出和控制逻辑。

• 以用户为中心的界面设计：为了民主化无人机的使用，界面设计必须支持多模态交互，结合基于地图的任务规划、视觉覆盖、自然语言交互和警报摘要。仪表板必须简洁明了，同时传达无人机状态、任务进度、剩余能量和置信度分数。正在探索的自适应界面策略会根据用户专业知识或任务复杂性进行调整。例如，专家用户可能更倾向于完全自主性并访问遥测数据，而新手用户可能需要逐步决策可视化和验证提示。

• 共享自主性和人在环框架：另一个前沿领域是共享自主性和人在环框架，在这些框架中，人类操作员在无人机的决策流程中保留监督或协作角色。在共享自主性中，无人机提出计划或行动，这些计划或行动可以由人类用户批准、修改或覆盖。这种平衡了效率和控制，特别是在模糊或新情境中。例如，在野生动物保护中，无人机可能会检测到潜在的动物群落，并在进行更近距离检查之前寻求操作员验证，以避免干扰栖息地。人在环系统在多智能体群体场景中特别有用，其中一名操作员可以监督多个执行分布式任务的无人机，具有部分自主性。

• 安全性和故障安全行为表达：为了促进安全性，必须改进故障安全行为的表达。当面临不确定性、组件故障或对抗性条件时，无人机不仅应该启动安全机动，如悬停、返回起始点或软着陆，还应该清楚地传达原因和采取的行动。将行为透明度整合到紧急协议中，确保用户即使在无人机适应意外条件时也能对自主操作保持信心。

• 情境感知用户交互：最后，情境感知用户交互增强了相关性并减少了认知负荷。Agentic UAVs可以根据情境调整警报、报告和请求。例如，在森林火灾监测期间，可视化火灾蔓延预测地图或优先处理高风险区域的警报。这种基于情境的行为，结合主动推荐（“您是否想发起后续调查？”），允许更直观且与任务一致的用户体验。

未来路线

朝着完全自主的空中生态系统迈进

随着自主空中系统不断发展成熟，自主智能无人机（Agentic UAVs）的未来将从孤立的、特定任务的部署转变为分布式、自我治理的生态系统。这些生态系统能够实现持续协作、适应和自我改进。完全自主的空中生态系统的概念设想无人机不仅仅是工具，而是作为智能代理参与反思性决策、长期协作和跨领域的可持续自主性。实现这一愿景需要在自我进化智能、反思控制架构和跨自主性连续体整合这三个关键维度上取得进展。

• 自我进化智能：当前无人机虽然能够在预定义的约束内学习和适应，但缺乏自主获取新技能、持续优化任务策略和重新解释目标的能力。未来的自主智能无人机将整合终身学习架构，能够从原始经验中获取新技能，适应不断变化的环境背景，并通过递归评估优化跨动态任务空间的性能。这些系统将利用元学习、世界建模和自主课程生成等技术，在无需人工重新训练的情况下实现性能优化。

• 反思控制架构：反思控制架构将增强无人机的自我意识和适应能力。通过多级策略内省，无人机能够检测当前策略何时不足，诊断失败根源，并实时重新配置规划模块。这种能力在高风险应用中至关重要，如紧急响应、防御和协作群体操作，因为这些场景中环境和任务的不确定性很高，静态控制策略可能会失败。

• 跨自主性连续体整合：最后，构建跨异构代理的互联自主性连续体将解锁协作智能。未来的生态系统将由能够在空中、地面和水上领域操作的异构群体组成，这些群体能够根据任务的关键性、操作员的可用性和实时不确定性，在监督式和完全自主式之间灵活转换。空中群体将与卫星系统、地面机器人和物联网网络相互操作，形成能够进行大规模感知、决策和行动的智能环境覆盖。

系统集成和协作智能

自主智能无人机（Agentic UAVs）的未来不仅取决于个体自主性的进步，还取决于它们在更广泛的、协作的智能系统中的无缝集成。未来的发展方向将从独立的无人机平台转向嵌入共享生态系统中的相互连接的智能体。这种向协作智能的转变需要在空中-地面-云连续体中的互操作性、跨领域协调和实时决策融合方面的创新。

• 无人机-无人机协作框架：未来自主智能无人机将在动态多智能体团队中运行，能够进行任务委派、行为同步和无需集中控制的紧急协调。群体架构将利用去中心化通信和机载推理来执行诸如协作制图、自适应覆盖和分布式传感等任务。例如，在灾难响应中，一架无人机可以负责地形侦察，而其他无人机则同时进行幸存者定位或物资投放，基于共享的任务状态。

• V2X通信：为了实现这些协作行为，V2X通信将成为基础。V2X涵盖了无人机到无人机（V2V）、无人机到地面站（V2G）和无人机到基础设施（V2I）协议，实现实时数据交换、交通协调和风险缓解。V2X标准对于将无人机集成到城市环境中至关重要，因为无人机需要与智能城市、空中交通管制和自主地面车辆进行严格同步。

• 物联网（IoT）和边缘云协同：物联网（IoT）和边缘云协同将进一步促进与环境传感器、固定机器人和智能资产的实时集成。自主智能无人机将作为移动边缘节点，收集、融合和中继传感器网络中的数据。例如，在精准农业中，无人机可以与土壤传感器和灌溉控制器通信，根据实时条件调整农业干预措施。

• 数字孪生技术：数字孪生技术将作为现实世界系统的虚拟镜像，实现物理无人机环境和其计算副本之间的持续同步。通过无人机扫描和反馈，数字孪生可以近乎实时地更新模拟，支持预测性维护、操作优化和场景测试。这种集成在基础设施检查、建筑和环境预测中至关重要。

• 空中-地面集成：最后，空中-地面集成将支持物流、农业和工业自动化中的端到端自主性。自主智能无人机将与地面机器人协作，用于协调的对象交付、中继通信或跨平台推理。例如，在物流中，无人机可以与自主地面车辆协作，用于最后一公里的配送，或在地形受限的区域共享语义地图。

可持续性、公平性和社会影响

随着自主智能无人机（Agentic UAVs）发展为多功能的自主系统，必须将其发展与环境可持续性、社会公平性和全球韧性的更广泛目标对齐。这些技术的部署不仅应推进自主性和智能性，还应支持道德、包容性和再生性未来。自主智能无人机的未来路线图必须考虑其在促进气候韧性、实现公平获取和放大公民参与数字和生态治理中的系统性作用。

• 增强小规模农户和资源匮乏社区的可及性：虽然无人机在大规模农业和物流领域取得了革命性进展，但其成本、复杂性和基础设施要求在很大程度上将发展中国家的小规模农户排除在外。未来的自主智能无人机必须拥抱可负担性、简单性和离线能力。模块化、低成本平台、直观的语音命令界面和自主部署将使空中智能民主化。开源自主智能软件栈、针对当地方言优化的预训练视觉-语言模型和太阳能无人机是减少对连接性和熟练劳动力依赖的潜在解决方案。这些发展将使小规模农户能够监测作物胁迫、检测害虫并优化投入，弥合数字鸿沟并增强粮食安全。

• 资源高效和气候韧性无人机操作：另一个前沿领域是资源高效和气候韧性无人机操作。开发能源感知飞行规划、轻质材料和混合动力系统将减少无人机任务的碳足迹。群体协调可以针对最小重叠和电池使用进行优化，无人机可以根据太阳辐射、风速或热上升气流动态调整飞行行为以节省能源。在气候脆弱地区，自主智能无人机可以自主监测早期预警指标，如水位上升、作物干旱胁迫或野火爆发，为社区提供实时准备和适应能力。与环境物联网传感器和区域气候模型的集成将提高这些系统的精确性和响应能力。

• 参与式传感和公民参与：与传统的自上而下的部署不同，未来的系统可以与当地利益相关者共同设计，他们指导无人机在哪里、何时以及如何收集数据。在城市地区，居民可以使用自然语言查询请求空气质量测量、绘制绿色基础设施地图或评估热岛效应。在农村地区，当地护林员可以共同规划反偷猎巡逻或生物多样性调查。通过实时可解释性、任务透明度和数据共享仪表板，自主智能无人机可以建立信任和包容性，同时为社区增强情境意识。

• 环境正义和公平发展：此外，自主智能无人机可以在环境正义和公平发展中发挥关键作用。通过自主监测受保护区域的非法伐木、污染热点或基础设施忽视，无人机可以生成透明、可验证的证据，以支持倡导和政策变革。这些系统可以帮助识别灾难恢复中的差距、跟踪援助交付或确保紧急情况下的资源公平分配。结合去中心化数据存储和加密溯源，无人机收集的数据可以增强问责制，并在地方和国家层面促进基于证据的决策。

• 机构整合和跨领域合作：展望未来，机构整合和跨领域合作对于放大社会影响至关重要。公私合作伙伴关系、参与式治理框架和AI向善联盟必须塑造自主智能无人机的设计、部署和评估。政府和非政府组织可以制定道德准则，确保遵守数据保护法，并为边缘化地区的无人机部署提供资金。大学和当地创新者可以共同创建针对区域需求的自主智能应用，从生态恢复到城市规划。

结论与未来工作

• 总结：

  • Agentic UAVs代表了从自动化到自主性的范式转变，通过认知架构组件实现。

  • 这些系统在多个领域展现出广泛的社会和运营价值，但同时也面临技术、监管和认知维度的挑战。

• 未来工作：

  • 未来的研究和开发需要在硬件创新、算法进步和跨领域合作方面取得进展，以实现完全自主的空中生态系统。

  • 这包括自我进化的智能体、反思控制架构和跨自主性连续体的整合，以及确保这些技术的发展与环境保护、社会公平和公民参与的目标一致。