AI无人机竞速首胜人类：一场科技革命背后的故事
06/05/2025, 10:43 AM UTC
AI无人机首次在阿布扎比竞速赛中击败人类冠军，深度神经网络直接控制电机实现重大突破AI drone beats human champions for the first time at Abu Dhabi racing event – new deep neural network sends control commands directly to motors in significant leap
➀ 荷兰代尔夫特理工大学的团队研发的AI无人机在阿布扎比A2RL无人机锦标赛上首次击败人类冠军选手，实现历史性突破；
➁ 该无人机的AI采用深度神经网络直接向电机发送控制指令，绕过了传统控制器，显著提升效率并逼近系统物理极限；
➂ 此项技术突破对物流无人机、自动驾驶汽车等自主系统意义深远，彰显AI在现实场景中的应用潜力。
➀ A team from TU Delft developed an AI drone that defeated human champions at the A2RL Drone Championship 2025 in Abu Dhabi, marking the first such achievement.
➁ The drone’s AI uses a deep neural network to send control commands directly to motors, bypassing traditional controllers, improving efficiency and pushing physical limits.
➂ This breakthrough has implications for autonomous systems, including delivery drones and self-driving vehicles, showcasing AI’s potential in real-world applications.
在2025年阿布扎比A2RL无人机锦标赛上，一架来自荷兰代尔夫特理工大学（TU Delft）的AI无人机创造了历史——它成为了首台在国际竞速赛事中击败人类顶级飞手的自主飞行器。这场胜利不仅是无人机领域的里程碑，更为人工智能与机器人技术的未来打开了新的大门。
比赛在阿扎比一座大型室内场馆举行，赛道设计蜿蜒复杂，无人机最高时速达95.8公里。参赛的AI无人机仅配备单个前置摄像头和运动传感器，在算力、能耗和实时响应方面都面临严格限制。代尔夫特团队的核心突破在于其深度学习模型：该神经网络摒弃了传统遥控指令，直接向电机发送控制信号。这种「端到端」的操控方式，使无人机在有限硬件条件下实现了近乎物理极限的飞行性能。
技术负责人指出：「这相当于让AI同时扮演飞行员和工程师的角色，它不仅要规划路径，还要实时优化每颗电机的扭矩输出。」这种设计大幅减少了信息处理的层级，使得32位嵌入式处理器的算力足以支撑超高速决策。据测试，该AI的转弯效率比人类操作高出19%，在连续急弯中尤其突出。
本次突破的意义远超越赛事本身。无人机快递公司已开始接洽技术授权，而自动驾驶行业也密切关注这类「感知-执行」一体化架构的发展。不过，研究者也强调目前的系统仍需在复杂气象条件和多机协作等方面进行优化。当被问及是否担心技术滥用时，团队表示其研究完全开源，期待与全球开发者共同推动安全自主系统的进步。
这场「人机空中对决」无疑将成为AI发展史上的标志性事件。当算法开始突破人类在极端场景下的反应极限，我们或将见证机器人应用从「辅助角色」到「专业选手」的华丽蜕变。
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