商和集成商，通过AI辅助编程、标准化开发组件等方式，减少设备接入和通用功能建设中的重复开发，让开发者将更多精力投入具体行业应用。

　　近日，大疆方面在接受中国基金报等媒体采访时表示，未来将进一步提升自主决策、多机协同能力，并推进AI在行业专用模型训练等领域的应用。

　　实际上，大疆此前已将多模态大模型能力引入司空2平台，支持通过文字、图片等方式开展目标检测，并逐步应用于智能巡检、影像分九游体育,九游体育股份有限公司,九游体育官方网站,九游Sports析等场景。

　　大疆行业应用解决方案工程师周熠在采访中表示，大疆行业应用去做大模型或者AI，会重点发挥其在空中视角图像识别方面的优势。

　　在实际应用中，AI已被用于无人机巡检、城市治理等场景。例如，在城市违建巡查中，无人机可定期采集同一区域的航拍影像，系统通过AI自动比对不同时期的画面，标记新增建筑物等变化，辅助工作人员排查疑似违建情况。

　　而在AI识别之外，大疆更进一步的探索方向，是让无人机能够根据现场情况自主判断并执行任务。

　　周熠举例称，目前无人机已经能够利用AI识别违停车辆，但后续从不同角度拍摄车牌、判断车辆是否持续违停等操作，仍需要人工介入。未来，大疆希望无人机能够自主判断拍摄角度，并根据现场情况决定下一步飞行动作。

　　对于“无人机是否能发展成为‘空中智能机器人’”这一话题，业内人士向记者表示，现阶段，行业对这一概念持审慎的专业态度。实现高度的自主化不仅是算法的演进，更需要突破行业共性的物理挑战，即在有限的无人机体积与续航条件下，寻找端侧算力最大化与云端协同低延迟的最佳平衡点。

　　让单台无人机自主完成任务只是其中一步，多机之间的智能调度同样受到大疆关注。

　　在回答中国基金报记者关于AI模型未来规划的提问时，周熠表示，大疆未来希望重点发展单体智能和群体智能。

　　其中，单体智能主要是让无人机能够自主发现、检测目标，并根据识别结果判断下一步飞行动作；群体智能则进一步涉及多台无人机之间的智能决策与协同调度。

　　“比如我部署了50台都没问题，协同去完成同一个任务。”周熠表示，这种群体调度和智能决策是大疆未来希望实现的目标。

　　大疆此前发布的《低空经济基础设施发展白皮书（2026）》也提出，无人机作业未来将从按预设程序执行任务，向基于环境感知和AI决策的自主化作业演进，管理方式也将从单机任务逐步走向群体编排。

　　除此次发布的上云API 2外，大疆透露，未来计划开发面向行业算法开发的模型服务，以此帮助客户训练特定场景下的识别模型。

　　周熠以林业领域的应用场景举例：目前，客户若希望训练识别金丝猴的算法，需要自行采集大量图片、寻找模型训练平台，再将算法部署到无人机上。未来，大疆希望客户通过提供标注好的照片，便能借助大模型完成专用小模型训练，并应用于无人机日常作业。