本刊编辑推荐：为解决无人机(UAV)网络在自主性、通信效率和能源管理方面的碎片化研究问题，研究人员开展了人工智能(AI)在无人机技术中的全面综述，提出了一个全新的五维AI驱动分类框架，系统梳理了使命适应性、自主等级、通信智能、可扩展性和部署情境等关键维度。研究发现深度学习(DL)和强化学习(RL)是优化路由规划和资源分配最有效的AI方法，能够显著降低通信延迟并提升网络性能。该研究为构建更智能、安全的下一代无人机网络提供了统一的理论基础和实践指南。
从军事侦察到物流配送，从灾害救援到环境监测，无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)正以前所未有的速度融入现代社会。然而，随着应用场景的复杂化，传统无人机系统暴露出显著局限性：静态路径规划难以适应动态环境，有限电池续航制约任务时长，集群协同缺乏智能决策能力，通信安全九游体育面临严峻挑战。这些瓶颈迫使研究者将目光投向人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术，试图通过AI赋能实现无人机从“遥控飞行器”到“自主智能体”的跨越。
为打破现有研究中“头痛医头、脚痛医脚”的碎片化现状，由巴基斯坦拉合尔大学计算机科学学院Shakeel Ahmad领衔的国际团队在《Artificial Intelligence Review》发表重磅综述，系统分析2015-2024年间近250篇前沿文献，提出创新的五维AI驱动无人机分类框架，为无人机技术发展绘制了全新路线图。
研究团队采用系统性文献综述方法，通过IEEE Xplore、SpringerLink等权威数据库检索关键词“UAV communication”“deep learning”“energy management”等，严格筛选出符合标准的同行评审期刊论文。技术方法上重点采用元分析(Meta-analysis)整合不同研究的性能指标，通过比较传统算法（如Dijkstra、A*搜索）与AI算法（如深度强化学习DRL、联邦学习FL）在能耗、延迟等关键参数的差异，验证AI技术的优越性。同时引入可视化分析工具构建技术演进图谱，揭示不同AI方法在无人机各应用领域的渗透规律。
研究发现无人机自主性实现依赖三层架构：资源管理层面，传统启发式算法虽能耗较低但适应性差，而基于多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)的协调机制可实现动态任务分配；路由协议层面，图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)通过建模无人机间拓扑关系，将目标重获时间提升28%；功率控制层面，AI预测模型结合锂硫电池(Li-S)等新型能源，使续航能力提升50-80%。
在通信领域，非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA)与速率分割多址(Rate-Splitting Multiple Access, RSMA)技术通过AI优化，在高速移动场景下将包交付率(Packet Delivery Ratio, PDR)提升22%。针对物理层安全，研究提出联合轨迹-资源分配策略，利用人工噪声注入有效抵御窃听攻击，比特错误率(Bit Error Rate, BER)降低17%。
能源管理突破体现在三方面：电源技术上，固态电池(solid-state batteries)耐受极端温度，氢燃料电池(Hydrogen Fuel Cells, HFCs)实现300%续航提升；路径规划上，深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)模型较传统Dijkstra算法节能29%；算法部署上，微型机器学习(TinyML)通过剪枝(pruning)和量化(quantization)将模型体积压缩90%，实现在微控制器上的实时推理。
隐私保护方面，联邦学习(Federated Learning, FL)使无人机无需共享原始数据即可协同训练模型，结合同态加密(homomorphic encryption)技术，满足GDPR等法规要求。法规合规性上，AI驱动的地理围栏(geofencing)系统可动态识别禁飞区，而区块链(blockchain)日志为事故责任认定提供透明依据。
该研究证实AI技术可系统提升无人机网络的适应性、安全性和能效，但面临三大挑战：硬件算力限制制约复杂AI模型部署，缺乏标准数据集阻碍算法公平比较，法规滞后抑制自主无人机规模化应用。未来重点包括开发轻量化AI框架，建立跨域数据共享机制，以及设计符合6G需求的边缘智能架构。
这项研究的意义在于首次构建了连接AI技术与无人机多维度性能的统一框架，不仅为学术界指明关键突破方九游体育向，更为工业界开发符合航空法规的下一代智能无人机系统提供理论支撑。随着AI与无人机技术的深度融合，未来天空或将涌现出能够自主组网、持续学习且安全合规的无人机集群，真正实现“智能飞行”的愿景。
