航拍无人机穿越开阔的陡坡、宽广的海面、茂密的树林，对目标人/物进行跟踪拍摄，并且在过程中能够自主躲避树枝、高山……这已经是无人机产品宣传片里惯有的桥段，并且让人不由自主的对无人机产生了非常高的期望。

作为军用无人机的标配功能，自主飞行在消费无人机领域里就比较少见了。事实上，能够进行动态探测及在一定速度移动过程中躲避障碍物的无人机并不多，这也是无人机实现自主飞行所要解决的重要问题。

近日，初创公司 Exyn 公布了其研发的 AI 系统及演示视频。在这套系统的帮助下，视频里的无人机能够在狭小、光线不充足、有障碍物的房间里和没有 GPS 导航的情况下自主飞行。过程中，有两名实验员分别在不同时间出现并挡在无人机面前，无人机依旧能轻松躲过并最终到达目的地。

Exyn 的实验员表示，他们只是对无人机下达了一个指令：找到并飞向距离最近的门口，另外并没有对路线进行预编程，在无人机飞行期间也没有进行任何操作和干预。

无人机身上融合了多个接收不同频谱的传感器，从起飞那一刻就能实时构建 3D 地图，并在飞行中更新地图并重新规划路线，最终飞达目的地。

Exyn 是宾夕法尼亚大学 GRASP 实验室的一个分支，旨在利用传感器融合的技术，赋予无人机如人类般自主感知环境的能力。基于前辈们在自主飞行器（包括科研、工业用无人机，以及 DJI 模型等）的理论研究基础，以及反复的实验数据，Exyn 对该 AI 系统的算法进行不断的调整。

Exyn 创始人 Vijay Kumar 是一位机器人学家，同时是宾夕法尼亚大学工程学院院长。他表示，事实上，人们都生活在一个三维的空间里，而比起自动驾驶汽车，自主飞行器则面临着更复杂的环境，除了陆地上的行人、建筑、树木等障碍物，还要在强光下绕开线缆或者突如其来的不明物体……也就意味着，AI 系统所要处理的数据是一个更大的量级。

在团队的努力下，Exyn 这套 AI 系统得以让无人机在不依赖外部设施、人工干预的情况下自主飞行，Exyn 的 CEO Nader Elm 表示，希望 AI 能够为无人机拓展更多新的用途，让无人机在危险或人类难以到达的地方执行任务，比如盘旋在大型仓库上方清点货物，在黑暗的矿井中或工地里进行安全巡逻或检测。

同时，Nader Elm 补充道，Exyn 将会持续推进这项技术，进一步实现无人机的多机协作和相互沟通，以帮助人类更高效的完成工作任务。

当然，Exyn 并不是第一家做自主飞行系统的公司，成立于 2014 年的 Airobotics 是一家专注于无人机全自动平台的公司，于 2016 年完成了 2850 万美元的A、B 轮融资，主要业务是针对特定行业（边境巡逻等）提供无人机全自动解决方案；由三名毕业于 MIT 的学生在 2014 年创办的 Skydio，运用机身顶部的摄像头阵列和内置的移动处理器，实现了无人机避障的功能，虽产品还处于原型机阶段，公司就已经得到了 2500 万美元的投资；IrisAutomation 利用自主研发的软件，能够通过学习辨别无人机周围的障碍物情况，以及时作出路线调整、规避障碍，公司于 2016 年 11 月拿到了 50 万美元的种子轮前融资。