现在许多行业(例如：建筑、采矿、搜索和救援以及勘测)开始更多地依赖从机器人收集的数字数据，人与人之间的互动越来越少了，特别是在这种大流行期间，对于手头工作的正确工具的需求日益增长每天都更大。而无人机的未来可能依赖于这些飞行工具与其他技术的结合，包括自主非飞行无人机。最近，Percepto宣布在B轮融资中投资4,500万美元，推出一种解决方案，用于远程，全自动，资产监控，检查和工业现场合规性。为了更早地发现风险，提高测量准确性，轻松发现趋势并获得更好的态势感知，Percepto的新解决方案Percepto AIM(自主检查和监视)将Percepto的Sparrow盒装无人机自主解决方案与Boston Dynamics的Spot结合起来。Spot具有狗的形状，专为建筑，采矿，石油和天然气，公用事业和公共安全而设计，是一款敏捷的移动地面机器人，可以轻松走动，爬楼梯，开门等等，同时可以承载14公斤重的机器人。检查设备，例如RGB相机或激光雷达。Spot与Percepto AIM集成后，可携带Percepto的有效载荷进行高分辨率成像和热成像，以检测问题，包括机器或导体上的热点，工厂周围的水和蒸汽泄漏以及性能降低的设备。Sparrow无人机与Spot结合，统一了来自卫星，CCTV和电话的视觉数据，Percepto声称其新解决方案“重新定义了自动化机器人在大规模工业场所中的作用。” Percepto AIM的设计旨在提取并提供可操作的见解，并且与机器人无关，可以在一段时间内完成任何任务，而无需任何人工干预。此外，AIM会自动为每个要求的工作选择合适的机器人，并且这些机器人使用先进的计算机视觉功能来安全有效地实时响应不断变化的情况。“有许多“自动化”机器人需要不断的人工帮助，当他们在任务中期陷入恶劣天气，被困在障碍物中或在新的场地迷路时，”联合创始人Sagi Blonder Percepto的CTO和首席技术官说。“我们设计了AIM机器人来复制人类机器人操作员所做的所有事情，甚至可能没有意识到他们正在做的事情，从而实现了真正的自主操作周期。例如，AIM机器人会监控电池电量以及任务目标，从而预测性地管理其电量。这样可以确保他们在每次任务期间或之后始终有足够的动力返回充电状态，并且不会卡在任务中期(对于地面机器人而言)，也不会从空中坠落(对于无人机而言)。 

虽然Percepto的解决方案是同类产品中的第一个商用解决方案之一，但这一主题已经有许多不同方面的研究。早在2007年，宾夕法尼亚大学的通用机器人，自动化，传感与感知(GRASP)实验室，乔治亚理工大学的移动机器人实验室以及南加州大学(USC)的机器人嵌入式系统实验室的共同努力使自主地地机器人情境意识适应性研究。目的是使用空中和地面机器人监视一个小村庄，并通过制服的颜色搜索并定位人类目标，同时确保远程人员可以获取团队提供的信息。

去年，普渡大学的教授带领研究人员使用人工智能和学习算法创建了一个平台，该平台允许多架空中，地面或水上无人机在搜索和救援任务因素发生变化时进行交流和调整。“对于该系统，我们专注于多种媒介的车辆的多代理网络，这些网络可以相互协调，”航空航天学教授邵帅说。“这种地方协调将使他们能够团结一致地完成搜索和救援等复杂任务。这方面存在挑战。该环境可以是动态的，例如，随着天气的变化。这些无人机具有自适应性，并且具有实时环境感知能力和在线自主决策能力。”

今年早些时候，作为美国国防部高级研究计划局(DARPA)的“ 进攻性舰队启用战术”(OFFSET)的一部分，该机构使用地面车辆，多旋翼飞机和固定翼飞机进行了第四次野外实验，以定位并保护多个感兴趣的模拟物品。DARPA的OFFSET计划预想未来的小型步兵将使用包括250多个无人机系统(UAS)和/或无人地面系统(UGS)的机群，以在复杂的城市环境中完成各种任务。

这些都不是成品，也不能与Percepto承诺与AIM交付的产品相提并论。在将来，关于“您应该购买哪种无人机”或“您应该使用哪种传感器”的讨论可能会扩展为“哪种类型的无人机或无人机组合最适合当前工作” 。