第14次5カ年計画期間中、我が国のドローン産業の発展はますます明確になりました

第14次5カ年計画期間中、我が国のドローン産業の発展はますます明確になりました

[[421133]]

ドローン産業の発展レベルは、国の軍事力、科学技術革新、製造レベルを測る重要な指標であるだけでなく、質の高い経済発展を促進し、人々のより良い生活を促進するための重要なサポートでもあります。近年、ドローンは戦略的新興産業の一つとして、我が国で大きな注目を集めており、先日終了した「第13次5カ年計画」期間中、我が国のドローン開発は目覚ましい成果を上げています。第14次5カ年計画期間中、発展の道筋と方向性がますます明確になるにつれ、我が国のドローン産業は引き続き深化、前進していくでしょう。

私の国の無人機開発は成功を収めた

第13次5カ年計画期間中、人口ボーナスが解消され、自動化の需要が継続的に増加するにつれて、わが国のドローン開発は初期段階から高速成長段階へと徐々に移行し、アプリケーションと需要の重要な割合に加えて、市場規模と成長率も良好な結果を達成しました。関連データによると、わが国のドローン産業の生産額は2019年に500億元に達し、ドローン企業の数は6,000社を超えた。2023年頃までに、国産ドローンの発展は1,000億元を超えると予想されている。

この過程で、政策、資本、企業などの継続的な有利な要因により、業界の発展が促進され、徐々にいくつかの明らかな特徴が現れるようになりました。なかでも最も注目すべきは、民間ドローンの急速な台頭だ。消費者市場と産業市場への扉が開かれたことで、民間ドローンは軍用ドローンの開発規模をはるかに上回り、ドローン産業の発展と成長の重要な原動力となっています。関連データによると、2020年現在、わが国の民間ドローン市場の規模は210億人民元を超えています。

同時に、ドローン産業の集積効果もますます顕著になってきています。一方では、ドローン本体の製造、システム統合、部品生産、消費者向けサービスに注力するドローン企業がますます増え、強力で質の高い企業が頻繁に出現し始めています。一方、我が国が主導するドローン産業パー​​クも雨後の筍のように湧き出しており、ドローンの発展は華南、華北、華中などのいくつかの主要地域に集まり始めています。業界は分散から集積へと絶えず移行しており、クラスター化と地域化の傾向が強まっています。

さらに、業界のアプリケーションはより広範囲かつ多様で、より詳細になり、関連するサポート開発もますます充実しています。応用面では、航空写真撮影、レジャー、エンターテインメントなどの消費者分野でのドローンの使用は飽和状態になりつつある一方で、物流や輸送、農業植物保護などの産業分野でのドローンの応用は急速に拡大している。サポート施設の面では、ドローン政策の頻繁な発表、新しいドローン専門職の導入、ドローン人材育成市場の台頭、ドローンアフターサービス市場の発展も、業界の発展に良いニュースをもたらしました。

将来の課題と傾向はますます顕著になってきている

しかし、良好な発展と明らかな肯定的な成果を達成する一方で、わが国のドローン業界は一定の抵抗と問題に直面してきました。例えば、ドローンのコストが高すぎる、普及率が低い、耐久性が不十分、専門人材が不足、安全事故が頻発、市場独占が明らか、業界競争が激しすぎるなど、これらは我が国のドローン産業の発展を深刻に妨げたり遅らせたりしており、今後はあらゆる面から効果的かつ的を絞った解決策が必要となる。幸いなことに、現状と問題点は一目瞭然であり、我が国のドローンの今後の発展の傾向と方向性もますます明確になっています。

このような状況下で、我が国のドローン産業の変革を促進することは、第14次5カ年計画期間中の最重要課題となっています。現在、ドローンは航空写真撮影などの娯楽・消費者分野での応用が飽和状態にあり、農業、植物保護、物流配送、交通管理などの産業分野での応用がますます普及しています。市場規模のさらなる成長を促進するためには、消費者市場から産業市場への転換を加速させることが不可欠です。同時に、ドローンの応用範囲が拡大するにつれ、単一のドローン市場から多様化した市場への変革、そしてドローンの応用範囲を幅広さ重視から深さ重視へと変革する動きも加速する必要があります。

ドローンに対する市場の需要を捉え、ドローンの統合、専門化、多様化、インテリジェント化、パーソナライズ化を推進することも、前進するための唯一の方法です。その中で、統合はさまざまな情報技術とコアコンポーネントの統合を重視し、専門化は技術、機能、人材、サービスの専門知識を重視し、多様化にはより多様な製品タイプ、適用分野、価格オプションが含まれ、インテリジェンスとパーソナライゼーションはよりスマートな製品機能、より標準化された人間とコンピューターのコラボレーション、よりパーソナライズされ正確な製品サービスに反映されます。 5つの変革を加速させることが重要です!

もちろん、ドローン業界の既存の問題に対処するためには、業界の監督を強化し、向上させることも最優先事項です。業界内の激しい競争、製品の品質の低下、業界秩序の混乱、製品安全事故の頻発などは、関連部門による業界、製品、企業、技術、アプリケーションに対する合理的な監督と有効な管理が欠如していることに起因しています。これを踏まえ、一方では、政府は部門による監督を強化し、監督制度や法律を整備する必要があり、他方では、業界や企業も監督の価値を発揮し、業界の健全で秩序ある発展を共同で確保するという二重のアプローチを取る必要がある。

<<:  企業がAIベースのツールを使用して脆弱性を管理する方法

>>:  不動産会社のデジタル変革は差し迫っています。これらの AI イノベーションは試してみる価値があるかもしれません。

ブログ    
ブログ    

推薦する

RNN (リカレント ニューラル ネットワーク) の背後にある数学の図解説明

導入最近では、機械学習、ディープラーニング、人工ニューラルネットワークに関する議論がますます増えてい...

30% のトークンで SOTA パフォーマンスを達成、Huawei Noah 軽量ターゲット検出器 Focus-DETR が効率を 2 倍に

現在、DETR モデルはターゲット検出の主流のパラダイムとなっています。しかし、DETRアルゴリズム...

2020 年に最も注目される人工知能 (AI) アプリケーション トップ 10

人工知能または機械知能は、学習アルゴリズムを通じて人間のような知能をシミュレートします。今日、人工知...

ブースティング原理に基づく深層残差ニューラルネットワークのトレーニング

1. 背景1.1 ブースティングブースティング[1]は、アンサンブルモデルを訓練するための古典的な手...

人工知能の7つの応用シナリオ

人工知能とは、人間の行動や思考をシミュレートし、トレーニングを通じて特定の問題を解決できる機械によっ...

人工知能の分野は大きな需要があり、金融​​人材の将来性は有望である

[[408300]]重慶ビジネスデイリー・商油新聞記者が本について語る大学入試願書を記入中です。専攻...

この日本のAIは話題になっています: スケッチを2Dの妻にリアルタイムで変換でき、512の調整可能なパラメータがあります

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

AlphaDev がソートアルゴリズムを 70% 高速化! C言語ライブラリの作者がDeepMindの最新AIについて解説

数日前、DeepMind はソートアルゴリズムを 70% 直接的に高速化する AlphaDev をリ...

自動運転のための強化学習:人間主導の経験ベースのアプローチ

[[428302]] 2021年9月26日にarXivにアップロードされた論文「人間のガイダンスによ...

Apache IoTDB: 産業用 IoT シナリオに適した新しいデータベース。保存、クエリ、使用はもはや問題ではありません。

インダストリー4.0の時代に入り、デジタル化と自動化の導入により生産環境はより効率的になりました。同...

...

ゼロサンプルのパフォーマンスが小サンプルのパフォーマンスを上回り、Google の新しい 1370 億パラメータ モデルは GPT-3 よりも強力

[[422681]] NLP の分野では、事前トレーニングの微調整とプロンプトチューニングの手法に...

機械学習における欠損値に対処する9つの方法

データサイエンスはデータに関するものです。これは、あらゆるデータ サイエンスや機械学習プロジェクトの...

18のAIリーディングカンパニー、大学、研究機関が共同で初のAIフレームワークエコシステムイニシアチブを発表

本日、上海で人工知能フレームワークエコシステムサミットが開催されました。サミットでは、MindSpo...