自FAA于2016年7月发布商用无人机法规以来，其影响不仅为商用无人机系统进入米国领空扫清了道路； 监管也基本发挥了商用无人机作为进入全球最大市场的最后一道屏障的作用。

在中国和欧盟多数国家已经批准商业无人机飞行的情况下，FAA监管条例的推出也让美国加入了这一局势。这意味着商业无人机行业规模扩张将带来更多机遇。

而且这是机遇绝对不小。

单看美国，预计在商业无人机投入使用的头三年内，FAA2016年6月推出的监管条例将创造7万个新的就业机会，并在同期为美国经济发展贡献130亿美元。行业组织国际无人交通工具系统协会也做出估算，预测到2025年，该行业对美国经济带来的总影响将达到821亿美元。

但是，这其中还有一个玄机。

为了实现预测的影响水平，商业无人机产业不仅需要应对不断变化的全球监管环境，还需要满足企业对参数近乎苛刻的需求（企业同时也是该技术的最大受益方）。

各种类型的传感器在帮助无人机制造商和各行各业对无人机进行优化，进而推动商业影响力方面扮演着重要角色。从高度计，到温度和湿度传感器，一般的商业无人机平均需要搭载五种类型的传感器。我们将探究传感器在帮助商业无人机在真实环境下的各个领域中实现潜能时所扮演的角色。

· 安全性

· 回避

· 一致的飞行速度

· 局部天气报告

· 保持航向的能力

障碍1：安全性

虽然目前尚不知FAA和类似欧洲宇航安全局等国际机构将会对商业无人机提出哪些新的监管条例或指导意见，但是有一点很明显，监管当局对其总体安全性大体是担忧的。

以美国为例，目前的监管框架要求驾驶员一次只能操控一台无人机，且无人机需要保持在其视线范围内；且操作只能在白天进行。条例还对无人机重量、飞行速度和高度进行了限制。

为满足这些安全标准，需要结合使用一些高级传感器，包括：

· 气压计

· 高度计

· 温度计

· 巨磁电阻（GMR）

· 倾斜和角度传感器

· 加速度传感器

虽然许多这些传感器在所有无人机上都能看到，但它们的构造级别和工程水平才是比较高下的关键区分因素：商业无人机的运行环境比爱好者和个人使用的无人机更严苛。无人机在执行高风险任务时，如森林灭火，农业喷洒和灾区调查等，经常需要面对极端温度，高湿和辐射等条件。

此外，较大型的商用无人机将受益于振动传感器，它可以为早期的预测故障系统和巨磁电阻传感器（GMR）提供动力，这些传感器可以帮助无人驾驶和超范围无人驾驶飞机返回基地。这两种传感器不仅提供了保护企业投资利益的功能，还可以缓解监管当局对未来安全的担忧。

障碍2：回避
尽管当前监管条例要求商业无人机需在白天驾驶员的视线范围内飞行，但各企业也在推动帮助无人机最终实现自动化飞行。

支持的观点关注的是可扩展性。反对的观点关注的则是安全问题。（又出现了安全这个词。）

若自动化无人机获准飞行，它们很可能需要额外的安全措施，例如接触回避系统。即使自动化不被FAA或其他监管当局完全接受，当驾驶员获准在视线范围外操控无人机或一次性操控多台无人机时，仍需要开发类似的系统。

无人机空中与其他无人机或其他物体（鸟类，建筑物和树木等）相撞不仅对企业来说代价高昂，对地面人员来说也是个危险因素。

为了开发回避系统，无人机制造商一定会使用超声波传感器来侦测正在接近的物体，或者无人机是否正在与这些物体相撞的飞行路径上。

传感器接收的信号可以用来为驾驶员提供警告或取代驾驶员操控无人机。

障碍3：一致的飞行速度

根据国际无人交通工具系统协会公布的数据，仅农业一项将在2025年前就能创造约85%的商业无人机需求。

其中的一个原因就是庄稼喷洒时无人机能够节约成本。

但是，为实现上述节约，无人机的飞行速度需要一致，且对飞行精度要求很高。对精度和一致速度的更高要求意味着喷洒时需要施加更多的控制，这样才能够进行均匀分布和精确喷洒，二者是喷洒成功的两个关键要素。

这种程度的精确度需要一个熟练驾驶员才能实现，但是也需要对空速持续和精确的反馈。

通过测量飞行途中无人机的速度和飞行条件变化，压差传感器可以实现这种反馈。

另外，用于作物喷洒的无人机还可以在机体上安装液位传感器，这样农民或操作员能够知晓喷剂余量并据此调整飞行规划。

障碍4：局部天气报告

安装湿度传感器后，无人机就能够精确报告小气候。无人机在这种环境下提供数据的能力将为商业运营商带来新的应用前景。

例如，加装湿度传感器能够让无人机在严峻气候条件下发挥巨大用处，例如森林灭火。湿度水平决定了森林火灾的蔓延程度，且湿度水平在小范围内就可能发生巨大变化。因此，这些小气候对于应对战略的选择来说至关重要。消防部门派遣无人机测量上述数据后，可以做出正确且安全的决策。

第二，配备湿度传感器的无人机能够帮助农民做出更为有效和高效的农业规划，这是一种独特优势。事实上，在与其他技术搭配使用的情况下，无人机正在推动整个行业范围内的变革，催生了新兴的农业实践，即智能农业。

智能农业是一种将信息技术和农业结合的做法，其背后的驱动因素是联合国粮农组织2009年的一份报告，报告表示到2050年，世界农业产量必须增加70%才能满足预期人口增长的需求。

为实现这种增产目标，农民需要大幅增加产出。因此，他们将目光转向技术突破。

奋斗在智能农业生产一线的农民正在使用一系列传感器和农场管理系统收集新的、更加颗粒状的数据，例如湿度变化情况和植物对氮的需求，以提高农业实践的精确化水平。

无人机在智能农业中也扮演着重要角色，因为无人机帮助农民采取精确措施提高产量，同时措施本身也更有效率。无人机已经可以帮助将规划成本降低85%，并且在一天之内测量1000英亩的土地。

障碍5：稳定航向的能力

主要通过相机收集数据的无人机还面临另一个挑战：保持航向稳定。

由于风，雨和其他天气因素的存在，这听起来似乎是句废话。即使在无风条件下，这点也是适用的。无人机本身产生的震动就足以让照片发虚或不清晰——除非相机本身能保持稳定。

在建筑物测量，灾区勘测和电影制作时，这点需求显得尤其迫切。

借助位置传感器（能够侦测到哪怕是最轻微的颠簸，推送和振动），稳定后的平台就能满足这个需要。

结论

虽然监管当局为商业无人机打开了一扇门，但我们很大程度上仍处于行业发展的初期。

FAA和其他监管当局不断变化得监管要求和指导意见无疑将影响商业无人机行业的发展速度，但是商业无人机本身的能力也是决定行业增长的关键因素。

为了促进行业发展并帮助不断上涨的预测成为现实，无人机制造商需要深入思考传感器可以帮助无人机满足核心竞争力和创新用例的多种方式。