随着数据的增加，人工智能变得越来越聪明。然而，有些数据如今仍未得到充分利用_监视录像和小型无人机捕捉到的航拍数据。从监控和安全方面，到建设项目和机场活动跟踪等，无人机正带着这些受过训练的数据在空中执行专项检查。
当无人驾驶飞行器（简称UAVs）在工作场所监测到任何活动时，能立即在空中生成一份报告，这样就无需再派人跟踪某一特定任务的进展了。无人机还能从多个角度捕捉重要数据，这些数据之后可以用于生成更多的训练数据。
目前，人们正在将人工智能整合到各个领域。例如，大多数人认为特斯拉（Tesla）是一家汽车公司，但它正在慢慢演变成一个彻底改革自动驾驶汽车的人工智能公司。在无人机行业， Skycatch也扮演着类似的角色，通过深度学习来分析和了解其周围环境。
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克里斯汀·桑斯（Christian Sanz）是无人机服务商Skycatch的首席执行官。他不仅是一名连续创业者，同时还是一名美国海军特种部队的老兵，具有20多年的软件工程和技术领导经验。他对Skycatch的设想是：开辟航空数据空间，帮助人们更快、更聪明、更准确地操作。这一设想帮助创造了视觉智能。
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“人们曾说过，软件将吞噬世界，”桑斯说，“而如今的情况仍然如此。但很快，人工智能将会吞噬软件，或者至少吞噬软件的很大一部分。”这种情况在几个用例中呈现出这一点，在这些用例中，使用高级深度学习算法，结合大量的训练数据，取代了传统应用程序检测照片或视频中的模式。”以下是使用无人机和人工智能，将会产生数十亿美元市场价值的4种方式：
1 实时数据
目前，“航拍人工智能”所做的数据统计曾经需要人们花费几个小时、几天甚至是几周时间，人类和机器才能实时使用。“这里有一个例子可以证明AI绝对是必要的，”桑斯说，“如果你安装了很多监控摄像头，但一般不会让员工实时地监视这些视频。有了人工智能，你可以改变这一点；你能模拟一个人，让他一直观看数以千计、乃至百万计的摄像头拍摄的监控录像。”此外，具备这些功能的数据，其数据来源可以扩展到任何类型的视频、监视或智能手机。
2 自动捕捉
自动数据捕捉为检查复杂的物理结构和分析捕获数据的缺陷打开了一个新的世界。它适用于AT&T的基站、风电机组和基础设施检查。无人机能快速捕捉信息，这样工作人员就无需到基站顶部。目前，这一过程仍需人为实现，工作人员需要进入基站才能采集信息，这使他们处于可能导致死亡的危险之中。无人机还可以扫描风电机组的叶片。此外，无人机还能携带受过训练的人工智能模型快速检测缺陷，并提出有关是否需要维护的建议，而不必再依赖像望远镜这样的陈旧方法来做判断。
3 缩短工期
将无人机与人工智能训练过的模型相结合，在工地检测所有对象和活动，这种模式最终将可以使了解和预测日常变化的过程自动化，也将为客户提供数据，进而更好地更有效地计划和分配资源，包括在工地优化施工设备运输路线、为机具和工人创建每日部署调度。根据桑斯的说法，“使用结合受过训练的模型的无人机，从空中和多个角度来检查物理世界是具开创性的。”
4 每个人都能成为专家
现在，人工智能可以测量司机或操作员的效率，创建最高效操作员的模型，新雇佣的操作员可以从模型中进行学习。通过视觉模拟、手势动作等方式，它能有效地让人学习这些操作员的经验。
例如，Skycatch的重要客户及合作伙伴——小松集团（Komatsu），已经采用人工智能来辅助重型设备实现自动化。这意味着，由于人工智能能完成最重要的工作，这一过程不再需要经验丰富驾驶员来完成了。他们的工作人员可以集中精力训练人工智能，而经验少的驾驶员也可以操作这些设备。这种类型的资源部署提高了利用率和效率，从而为客户提供了竞争优势。
随着采集的数据越来越多，人工智能变得越来越聪明，同样地，随着我们对环境和现实世界案例的越来越多的了解，人类也在变得越来越聪明。没人知道多久之后，传统企业和非传统企业会被人工智能完全瓦解，但其迹象已经出现了。
通晓人工智能的力量，无疑是了解新的潜在未来的第一步。