FPS数值越高，代表着YOLO模型对目标检测速度越快。7至11FPS这组数字意味着，"AI无人机"对目标识别的实时性不高，虽能做到对地面静态目标的检测识别，但对动态目标的检测识别能力较弱、非常容易"跟丢"，无法做到持续跟踪。这种因机载"AI硬件"算力不足等造成的FPS数值偏低，正是此前俄乌战场上第一代"AI无人机"表现不佳的部分技术原因。
上述论文中选用的产品是Hailo-8L，它能提供的理论峰值算力是13TOP。这一数字是Hailo-8的一半，但它功耗更低，典型功耗仅为1.5瓦，采购成本也更低。
论文提到的"树莓派"5+Hailo-8L组合，能将FPS提升至45至55，这意味着"AI无人机"可以对动态目标实现连续稳定的检测和识别，并可对其持续跟踪与锁定，从而实现自主制导与精准打击的闭环。
而FPS的提升还能提升对多目标的跟踪能力，让末段俯冲攻击时抗画面抖动能力更强，目标短暂被植被、建筑遮挡后，重新出现时可快速匹配恢复锁定等。
"树莓派"5与"树莓派"5+Hailo-8L组合的性能对比。
开源软件+商业硬件让俄乌前线变成"AI战场"
截至目前，尚未见到有媒体报道俄乌两国的无人机使用了Hailo-8或Hailo-8L。但8月初，有报道称，乌克兰3DTech公司在推出的无人机地面控制站上使用了Hailo-8，以提升对目标的自主检测能力。
展望下一阶段俄乌双方"AI无人机"的技术发展趋势，要实现更强的自主作战能力，必然要匹配更高的AI算力，这意味着无人机要搭载配置更强的"AI硬件"。这么看来，一枚价值上百美元的Hailo-8芯片与"树莓派"在新一代"AI无人机"上配套使用，也不是没有可能。
Hailo公司官网2022年10月发布的这篇文章，通过向用户介绍产品的技术原理，指导用户要结合硬件条件来综合评估选择目标检测AI模型。
通过对俄乌战场上"AI无人机"所使用的AI硬件、AI模型算法、飞控软硬件的初步梳理，可以发现，如何兼具经济性地打造一款"AI无人机"已经不是什么行业秘密。
一方面是，行业已经有了"开源软件+商业硬件"这样成熟可靠、技术门槛不高且公开易得的"技术配方"，并在战场实战中螺旋上升式迭代更新；另一方面是，大量公开的科研论文、厂商操作手册、产品原理手册等，解释了技术原理，并在软硬件配置等领域给出了详尽的理论指导。
正是基于此，如今不仅俄乌两国，全球范围内涌现出了一大批"AI无人机"企业，为市场提供无人机自主作战能力解决方案。那么，乌克兰的诸多企业，又孵化出了哪些产品？我们下篇文章继续关注。
