如今，无人驾驶飞机风靡一时。一天过去了，我们没有听说有人用无人机为地球上某处的东西(好或坏)做准备。人工智能或人工智能也重新兴起。我之所以这么说，是因为不久前(大约7年前)，人工智能也很受欢迎，好莱坞制作了许多具有人工智能的电影。
现在，如果将两者结合起来，会得到什么?这就像是两个巨人的碰撞，都使世界各地的人们为之震惊。话虽如此，让我们将其带回现实。
无人机将成为杀手sw，毫无疑问，它将改变战争。众所周知，人工智能不太可能造成任何重大损害，并且不太可能至少在短期内不会窃取数千个工作。今天当我们谈论AI时，我们实际上是在谈论Psuedo AI，我的意思是：我给了我的计算机一组在特定情况下可以做出的选择。这并不意味着计算机将自己解决在从未被告知要做什么的新情况下该如何处理事情，而我们现在还不存在。
为了给您一点信心，可以想象我给两岁的孩子一个球，但是我没有给孩子任何进一步的指示，我只是把球交给了孩子。在不知道球是什么的情况下，并且从未触摸过球，孩子很快就会知道球是圆形的，光滑的，可以滚动的，最终他们会知道它可能是有弹力的，并且可以将球滚动到某个物体上有足够的力量，它可能会回滚给他们!
但是，如果我们看着无人驾驶飞机，然后将无人驾驶飞机放到某个环境(例如中游石油和天然气)中，并要求它从A点飞到B点，它可能会飞得很好，但它不会理解它比在足球场上空飞越。无人机只能响应从传感器接收到的刺激，然后采取逻辑上预先确定的动作。这可能会变得非常详细和非常复杂，但这几乎不是AI，而且无人机没有“学习”的神经网络……或者也许确实如此。
今天，无人驾驶飞机上至少有一个区域在飞行，我们在教这些系统方面取得了长足进步，这就是计算机视觉领域。使用先进的神经网络(可能还有其他类似的概念)，我们可以训练无人机来识别对我们很重要的物体，这些物体对于普通人来说很难定期发现。
想象一下，无人驾驶飞机每天可以从A点到B点飞行100公里，完全一样，偏差为20cm。那架无人机会看到什么?它能提供有益于管道运营商的信息吗?
让我们暂时想象一下，有一段管道位于地面上，运行1000公里。使用当今可用的方法，管道管理器可能会派出直升机或固定翼飞机，甚至可能派遣一些地面小组检查所有管道。这些团队将拍摄视频，图片和手写笔记。没有一个数据是统一的，也没有一个易于组织，丢失数据的可能性很高。
如果回到无人机场景，我们每天都会有我们的机器人飞行器在这1000公里处飞行。它正在收集管道的高质量，高精度图像。然后，使用第一次飞行的基线数据集，它就可以跟踪管道发生的任何变化。突然，一些惊人的事情开始发生。
管道操作会定期获取可操作的高效数据，而且，他还获得了预测数据或预测分析，这是教授无人机的AI /机器学习过程的结果，管道的外观，功能重要，为这些功能设置一定的阈值。无人机不仅已成为非常宝贵的资产，而且潜在地可以挽救生命，并且无疑可以节省大量成本。
无人机知道腐蚀和点蚀的外观后，可以再次发现它，甚至更好，它可以通过知道先前的目标来跟踪先前的目标，然后它的AI模型会问自己一个问题：“在2453A管道英里处腐蚀是否已经增长?保持不变?还是自上次见面后就拒绝了?答案将通过可视化证据提供给管道完整性管理器以证明这一点。这只是一个例子，许多我们仍然需要学习如何发展。
这是一种发展中的新兴技术。无人机将变得更智能，传感器将变得更小，软件将变得更好，但是文字写在墙上。如果您拥有像石油或天然气管道这样的远程资产，并且没有将远程无人机用于资产管理，那么您将落后于时代。