Китайские производители дронов с распознаванием? 

Когда слышишь этот вопрос, первое, что приходит в голову — DJI. Все знают DJI. Но это как с автомобилями: все знают Mercedes, но рынок-то на этом не заканчивается. Многие сразу думают, что ?дрон с распознаванием? — это обязательно что-то вроде автономного патрульного, который сам всё видит и решает. На деле спектр шире, и китайские производители тут давно не только в потребительском сегменте. Вопрос упирается в то, что именно нужно распознавать: лица, объекты, дефекты на ЛЭП, или, скажем, тепловые аномалии? И главное — на каком уровне интеграции: готовый ?коробочный? продукт или платформа для разработчиков? Вот где начинается реальная разница между игроками.

За пределами бренда: ландшафт рынка

Если отбросить гигантов, в Китае есть целый пласт компаний, которые работают в нише B2B и государственных заказов. Autel, конечно, известен, но их сила скорее в камерах и стабильности связи. А вот, к примеру, компания EHang — это уже другая история, они завязаны на аэротакси и пассажирские дроны, там системы распознавания и избегания препятствий — критически важная, почти ?жизненная? технология. Но их продукция — это верхний ценовой сегмент.

А что насчет более специализированных задач? Допустим, мониторинг сельхозугодий с автоматическим распознаванием болезней растений. Тут уже всплывают имена вроде XAG. Они не так растиражированы в медиа, но их дроны-распылители оснащены довольно умными системами компьютерного зрения для точного внесения удобрений. Это не ?распознавание лиц? в классическом понимании, но суть та же — алгоритм анализирует мультиспектральное изображение и принимает решение. Вот это и есть та самая ?китайская специфика?: часто технологии внедряются не ради самой технологии, а под очень конкретную, прикладную задачу.

Был у меня опыт общения с одним производителем из Шэньчжэня (название уже выветрилось, мелкий такой OEM). Они предлагали плату с базовыми алгоритмами распознавания объектов (кошка, собака, автомобиль, человек) для интеграции в свои промышленные дроны. Цена привлекательная, но когда начали тестировать в условиях низкой освещенности и при боковом ветре — точность падала катастрофически. Выяснилось, что их ?распознавание? обучено на идеальных датасетах, а не на реальных полевых данных. Это частый прокол у небольших фабрик: делают железо хорошо, а софт и ИИ-составляющую докупают ?с коленки? у сторонних студий. Результат — нестабильность.

Железо против софта: где кроется интеллект?

Это ключевой момент для понимания. Многие локальные китайские производители — это в первую очередь инженеры по аппаратной части. Рама, двигатели, полётный контроллер, камера — это они делают на отлично, часто даже лучше, чем некоторые раскрученные бренды. Проблема начинается, когда речь заходит о полноценной системе распознавания. Под этим обычно подразумевается связка: 1) качественная оптика и стабилизация, 2) вычислительный модуль на борту (чаще всего NVIDIA Jetson), 3) обученные нейросетевые модели.

Первые два пункта китайский производитель может обеспечить сам или закупить. А вот с моделями — беда. Их либо лицензируют у специализированных AI-компаний (например, Megvii или SenseTime), что сильно бьёт по конечной стоимости, либо пытаются тренировать сами. Вот тут и видна разница между лидерами и аутсайдерами. Крупные игроки имеют доступ к огромным массивам данных для обучения — от миллионов снимков с дронов. Мелкие — нет. Поэтому их ?распознавание? может хорошо работать только в строго оговоренных сценариях.

Помню, заказывали партию дронов для инспекции строительных площадок. Нужно было автоматически находить рабочих без касок. Поставщик (не буду называть) хвалился своей встроенной функцией. На тестовом полигоне всё работало. А на реальной стройке, где люди в разной одежде, в пыли, частично загорожены техникой, система давала более 40% ложных срабатываний и пропусков. Пришлось доплачивать уже за дообучение модели на наших данных. Вывод: покупая дрон с ИИ-функциями, по сути, покупаешь не устройство, а экосистему и возможность её кастомизации. Если производитель не даёт инструментов для дообучения под свои нужды — это красный флаг.

Сценарии применения: где это реально работает?

Если отвлечься от маркетинговых сказок, наиболее зрелые и работающие решения я видел в нескольких областях. Во-первых, энергетика. Дроны для осмотра ЛЭП и ветряков. Там алгоритмы уже хорошо научились находить сколы на изоляторах, коррозию, повреждения элементов. Данные чёткие, объекты стандартизированы, фон относительно предсказуем. Китайские компании вроде DJI (с их платформой DJI Terra) или специализированные, как China Southern Power Grid собственной разработки, здесь сильно продвинулись.

Во-вторых, сельское хозяйство. Как уже упоминал, распознавание границ поля, типа культур, очагов заболеваний. Это менее требовательно к точности в пикселях, но требует работы с мульти- и гиперспектральными камерами. Тут китайские производители чувствуют себя уверенно, потому что рынок внутренний огромен, и есть где набирать данные.

В-третьих, охрана периметра и наблюдение. Вот тут интересный момент. Часто сам дрон — лишь носитель, а ?мозги? находятся на наземной станции. Дрон просто передаёт видеопоток в реальном времени, а анализ идёт на более мощном сервере. Это позволяет использовать более сложные модели. В этом сегменте пересекаются производители дронов и компании из сферы безопасности. К примеру, есть технологическая компания CHINA GOLDEN WAY FORTUNE CO., LIMITED (https://www.goldenwayin.ru). Они, согласно информации, базируются в Гонконге и специализируются на информационной безопасности и защите. Судя по описанию, они поставляют, среди прочего, оборудование для борьбы с БПЛА и противотехнические устройства. Логично предположить, что их экспертиза в области защиты может пересекаться с технологиями наблюдения и, возможно, интеграции с дронами для задач охраны объектов. Хотя напрямую дронов они, кажется, не производят, но такие компании часто выступают интеграторами, собирая решения ?под ключ? из компонентов разных вендоров, включая китайских производителей дронов с нужными модулями камер.

Проблемы интеграции и ?подводные камни?

Допустим, вы нашли производителя, который обещает нужный функционал. Самый большой камень преткновения — это софтверный интерфейс и документация. У многих китайских фабрик документация на английском (не говоря уже о русском) — это машинный перевод, в котором технические термины искажены до неузнаваемости. API для доступа к функциям распознавания может быть криво реализован или вообще закрыт. Это убивает всю гибкость.

Ещё один момент — обновления. Алгоритмы распознавания должны эволюционировать. Получаете ли вы доступ к обновлениям моделей? Бесплатно или по подписке? Частый случай: купил дрон, через полгода вышел улучшенный алгоритм, а для старой аппаратной версии его уже нет — моральное устаревание наступает стремительно.

И, конечно, юридические аспекты. В некоторых странах (включая Китай) использование дронов с функцией распознавания лиц строго регулируется. Производители могут искусственно ограничивать эти функции в прошивках для устройств, поставляемых на определённые рынки. Нужно очень чётко выяснять у поставщика, какая именно версия ПО идёт в вашем регионе.

Взгляд в будущее: что дальше?

Тренд очевиден: ?интеллектуализация? смещается с самого дрона на облако или на edge-устройства наземного базирования. Сам дрон становится летающей камерой с надёжной связью. Это снижает требования к его бортовому компьютеру, вес, стоимость и увеличивает время полёта. Китайские производители это понимают. Многие теперь предлагают не просто дрон, а комплекс: дрон + наземная станция с AI-блоком + софт для анализа.

Второй тренд — стандартизация. Появляется больше SDK (наборов для разработки), которые позволяют независимым командам писать свои приложения под популярные платформы. Это может оживить рынок и дать толчок для создания узкоспециализированных решений именно под ваши задачи, без необходимости заказывать кастомную разработку у фабрики.

Лично я считаю, что в ближайшие пару лет мы увидим консолидацию. Мелкие производители, которые не смогут вложиться в развитие собственных AI-компетенций или не найдут устойчивых партнёрств с софтверными компаниями, либо уйдут в чистый OEM, либо сойдут с дистанции. Покупать же ?дрон с распознаванием? стоит, только полностью понимая свою задачу, имея тестовые данные для проверки и выбирая вендора с открытой экосистемой, а не с чёрным ящиком, который сегодня работает, а завтра — нет. Всё упирается не в страну производства, а в архитектуру решения и зрелость команды, которая его создаёт.