飞行具身智能多点突破，解锁万亿赛道新可能

5月13日，在第四届山东人才创新发展大会暨第十四届“海洽会”同期举办的“智联世界·共创未来”具身智能与智能系统创新发展论坛上，浙江大学教授高飞围绕“飞行智能技术发展和应用实践”发表专题报告，全面分享飞行具身智能在大脑决策、小脑运控、集群协同、感知能力、飞行操作五大维度的最新研究进展与实践成果，深入解析飞行具身智能的技术蓝图与产业应用潜力。

构建“脑身协同”的飞行智能体

报告指出，飞行具身智能的核心目标是打造具备自主决策、精准控制、协同作业能力的飞行智能体，其技术蓝图围绕“大脑、小脑、集群”三大核心展开，同时兼顾感知与操作能力的提升。其中，“大脑”负责决策调度与认知理解，依托VLA模型的上下文推理能力实现面向未来的规划，结合视觉类事件模型预测环境与自身状态变化，尤其是第一视角视频生成模型，可在多场景中发挥重要作用。

“小脑”则承担本体运控职能，整合端到端技能库与传统优化建模方法，实现无人机避障、跟踪、导航、降落等高水平操作，再搭配底层传感器、视频单元等载荷API，形成完整的单体运行闭环；在此基础上，通过分布式集群架构，实现多无人机协同作业，完成群体任务。报告明确，飞行具身智能的发展，正是围绕感知、规控、决策、执行、操作五大维度逐步突破，构建全链路智能体系。

五大维度刷新飞行智能边界

在小脑运控方面，高飞教授在报告中重点介绍了端到端控制技术的突破。他的团队摒弃传统层次化控制模式易产生误差传递的弊端，采用端到端强化学习策略，仅依靠单个摄像头，就能让无人机在光线多变、无GPS的室内外复杂环境中稳定飞行。实验显示，50克重、算力不足1TOP的微型无人机，可实现20米/秒以上的飞行速度，还能精准穿越仅比机身略宽的倾斜窄缝，其特技飞行水平甚至超过中国穿越机公开赛第二名的专业选手。

感知领域，高飞教授团队搭建数字孪生仿真系统，可1:1像素级还原真实场景，快速生成海量训练数据，大幅降低户外数据采集成本；研发的仿生眼动传感器，能检测二三十米内快速接近的障碍物，实现动态场景下感知与动作的一体化闭环，可完成车载无人机动态起降等复杂任务，无需车辆停止即可精准落在车顶或后备箱。

大脑决策层面，基于10亿以内参数的大模型，部署为4B或7B版本适配端侧运行，可理解自然语言指令，完成“找到客厅可坐之处”“检查路面违停”等复杂任务，还能实时推断所处环境，实现自主探索与任务闭环。集群技术方面，已实现1000级以上分布式集群飞行，无中心节点控制，无人机间可自主协作、避障，保持队形并完成协同任务。

飞行操作上，高飞教授团队将无人机与可变形飞行手结合，打造具备抓握能力的飞行执行末端，可完成快递投递、零食递送、垃圾丢弃等精细操作，甚至能捏起小于1毫米的餐巾纸。目前，团队正联合材料领域研究者，为飞行手研发具备触觉感知与壁虎刚毛微结构的“皮肤”，提升抓握稳定性，降低能耗。

从实验到产业

高飞教授在报告中分享了飞行具身智能的产业化实践进展，目前其团队研发的相关技术已在工业检测、应急救援等领域实现交付。在废弃危楼、矿山等危险场景中，飞行智能体可自主完成三维测绘与安全评估，即便在雨天等恶劣环境下也能稳定工作；在工业场景中，可替代人工完成高危环境检测、管道巡检等任务，提升作业效率与安全性。

在民生场景中，飞行智能体已实现自主巡逻、目标识别、低电量自动返航等功能，可主动避让行人和车辆，未来有望承担“最后100米”物流配送任务，为残疾人等群体提供户外物资递送服务。报告坦言，目前飞行手仍存在噪声大、续航弱等问题，相关产品化工作正在推进中，后续将持续优化技术，推动其从实验室走向更广泛的市场应用。

大众新闻·齐鲁壹点 张志恒 孙佳琪