朋友們，如果我告訴你，現在學生競賽用的無人機，已經不需要GPS就能自主完成起飛、避障導航、目標識別、精準投放、返航降落等一系列任務，你信嗎？

不久前，國內頂級機器人競賽之一的睿抗機器人開發者大賽公布了2025年比賽規則。其中「無人機與大模型融合挑戰賽」提出了前文那種相當硬核的要求。

等等，這還是我認識的那個遙控飛機比賽嗎？

▍室內飛行第一課：如何在沒有GPS的世界里不迷路？

把你的眼睛蒙上，丟到一個陌生的房間里，你會怎么確定自己的位置？這就是室內無人機面臨的第一個難題。

傳統的光流定位方案就像用鼠標原理來導航——通過拍攝地面紋理變化來判斷移動。聽起來不錯，但遇到純色地板就徹底懵圈。本人見過某次展會上，一家公司為了演示效果，專門帶了一卷花地毯鋪在地上，場面一度很尷尬。視覺SLAM倒是高級一些，通過攝像頭"記住"周圍環境的特征點，但它有個致命弱點：「開燈我認識你，關燈我不認識你」。光線一變，定位精度直接腰斬。至于UWB定位，雖然精度不錯，但需要預先布置基站，4個基站加標簽的成本就上萬了，還失去了無人機"即飛即走"的靈活性。

今年大賽推薦的光子RC-L1選擇了目前最可靠的技術路線：直接上激光雷達。激光的最大優勢是不挑環境——不管是大理石地面還是花地毯，不管是白天還是晚上，每秒掃描幾十萬個點，都能構建出精確的環境地圖。但隨之而來的挑戰是數據量爆炸。傳統方案是把數據傳到地面站處理，可問題來了：3米/秒的飛行速度下，100毫秒的通信延遲就意味著30厘米的位置偏差。在避障時，這可能就是"擦肩而過"和"正面相撞"的區別。

光子RC-L1的解決方案很工程師思維，為了實現真正的機載自主，它搭載了高性能處理器，可以提供足夠的算力支撐復雜的SLAM算法。有了機載算力支撐，系統就能實現10Hz的建圖頻率和30Hz的路徑規劃，飛行軌跡絲滑得像德芙巧克力。

據官方資料，光子RC-L1支持手動、半自動和全自主三種模式切換，能讓不同技術水平的參賽隊員都能參與其中。在手動模式下，用戶通過遙控器直接控制飛機姿態；半自動模式提供了定高定點等輔助功能；全自主模式則完全依靠機載算法完成任務。這種漸進式的控制方案，既降低了入門門檻，又為高階用戶提供了充分的發揮空間。

激光定位系統通過擴展卡爾曼濾波（EKF）融合了飛控IMU數據，在激光數據的間隔期保持高頻定位輸出。打個比方：激光雷達像是每隔100毫秒看一次路，而IMU像是閉著眼睛憑感覺走，兩者結合就能實現連續平滑的定位。這套原本屬于自動駕駛的技術棧，現在被成功塞進了一臺2.3公斤的教育無人機里。

但在如此緊湊的空間里，散熱成了大問題。從外觀可以看到，工程師在電設外殼設計了多處通風孔道，利用螺旋槳下洗氣流輔助散熱，在保證外形美觀的同時實現了有效散熱。

▍真正的模塊化是什么樣的？

"模塊化"這個詞已經被用濫了。很多產品說自己模塊化，其實就是留了幾個USB接口讓你插個攝像頭。但光子RC-L1展示了什么叫系統級的模塊化思維。

在硬件層面，所有傳感器模塊采用統一的供電標準和通信協議。這意味著你可以根據任務需求自由切換配置：今天裝激光雷達跑SLAM算法研究室內導航，明天換成雙目相機做立體視覺研究深度感知，后天加個熱成像儀模擬搜救任務。執行機構同樣支持快速切換，標配的柔性夾爪兩顆螺絲就能拆下，換成噴灑裝置就能做植保實驗，裝上機械臂就能研究空中操作。

軟件層面的開放程度更是讓人意外。平臺基于ROS（Robot Operating System）構建，機器人行業的人都知道，它擁有龐大的開源社區和豐富的功能包支持。但光子做得更徹底，連路徑規劃模塊的源碼也開放了。這意味著學生不僅能調用算法，還能深入理解算法原理，看到算法是如何一步步搜索最短路徑的，理解為什么RRT算法在復雜環境下表現更好，甚至可以嘗試實現自己的規劃算法。

仿真功能的加入讓學習曲線變得更加平滑。你可以在電腦上隨機生成各種復雜環境地圖，讓虛擬無人機在里面反復測試算法。等算法在仿真環境中驗證通過后，再一鍵部署到實機上。這種"先虛后實"的開發模式，不僅降低了炸機風險，還大大提高了開發效率——畢竟在虛擬世界里，你不用等電池充電。

▍競賽級裝備的設計哲學

如果只看技術參數，光子RC-L1完全可以勝任專業應用。但仔細觀察產品細節，會發現每一處設計都充滿了對競賽場景的深刻理解。

快拆結構貫穿整機設計，這在競賽現場至關重要。當別的隊伍還在擰螺絲，你已經完成維修重新起飛了。電設保護殼通過三枚M3螺絲固定，30秒就能打開檢修。機臂采用滑槽加定位孔的分體結構，一端損壞時2分鐘內就能完成更換。不僅方便維護，更重要的是降低了維修成本——傳統一體式機架撞壞一個臂就得換整個架子，現在只需要換一個機臂。這種對維護時間的極致壓縮，可能就是冠軍和亞軍的差別。

材料選擇體現了精妙的平衡。碳纖維機架提供了優異的強度重量比。全包式注塑槳保看起來會增加風阻，但在多機同場競技的環境下，防撞才是第一需求。這種"在正確的地方花正確的錢"的設計理念，很務實。

電池配置策略同樣經過深思熟慮。5200mAh提供約10分鐘續航，看起來不長，但正好匹配競賽任務的時長。更大的電池意味著更重的機身和更差的靈活性，在需要快速機動的競賽中反而是劣勢。標配兩塊電池輪流使用，配合支持快充的充電器，可以實現連續訓練。這比一塊大電池飛20分鐘實用得多。

軟件功能設計處處體現實戰考慮。一鍵起飛降落減少了操作失誤的可能——你可能不知道，很多隊伍的失敗都是因為起飛時的緊張操作。緊急停槳功能在關鍵時刻能保命，當無人機失控沖向人群或者昂貴設備時，這個按鈕價值千金。指點飛行和預設航點功能則照顧了不同技術水平的參賽者，讓新手也能快速上手，高手則可以通過航點優化擠出更好的成績。

▍當大模型學會開飛機

在無人機上跑大模型并不容易。要知道，即使是量化優化后的模型，也需要占用可觀的內存和計算資源。但光子RC-L1真的做到了——成功集成了DeepSeek本地大模型。

DeepSeek作為國產大模型的杰出代表，國際上引起了巨大反響，被媒體評價為"國運級創新"。但要在飛行平臺上部署大模型，挑戰相當大。想象一下，你要在一個只有手機大小的計算平臺上，同時運行飛行控制系統（這可是保命的）、SLAM算法（別撞墻啊）、還有大模型推理（要理解人類指令）。這就像讓一個人同時開車、看地圖、還要跟乘客聊天——而且一個都不能出錯。

高性能處理器在這里發揮了關鍵作用。通過合理的任務調度和資源分配，系統能夠在保證飛行安全的前提下，完成自然語言理解、目標識別等AI任務。更重要的是，這種自然語言處理能力讓無人機具備了真正的“智能”——它可以理解“飛到紅色標志物上方”這樣的語言指令，而不需要精確的坐標輸入。

下視相機與目標檢測算法的結合，讓無人機具備了視覺的能力。配合柔性夾爪的自適應抓取功能，整個系統形成了完整的“感知-決策-執行”閉環。這種大模型與機器人的智能化結合，正是未來空中機器人的發展的方向。

▍產業變革的先聲

這臺看起來設計得恰到好處的教育無人機，其實是整個產業變革的縮影。

技術下沉的速度超出了所有人的預期。兩年前，激光SLAM還是高端產品的專利，機載AI更是天方夜譚。現在，這些技術已經出現在學生競賽的推薦裝備里。背后的推動力不僅是硬件成本的下降，更重要的是軟件生態的成熟。ROS讓算法集成變得標準化，開源社區貢獻了大量成熟的功能包，DeepSeek這樣的國產大模型提供了本地化AI能力。

人才培養模式正在發生根本性轉變。傳統的教育模式培養的是"操作員"——會飛就行。但看看現在的競賽要求：不僅要會飛，還要理解SLAM原理，能修改路徑規劃算法，會部署AI模型。這是在培養真正的"系統工程師"。更重要的是，通過開源代碼和模塊化設計，學生可以深入到技術的每一個細節，理解"為什么這么設計"而不僅僅是"怎么使用"。

為了助力科研與教學，產品背后的零空間品牌選擇了一條有趣的路徑：不是單純提供硬件產品，而是構建"硬件平臺+開源軟件+課程體系"的完整生態。零空間負責工業級硬件和開源軟件的研發，深藍學院提供配套的課程設計，兩者結合解決了高校面臨的"設備貴、更新慢、教學難"的老問題。

這種模式的巧妙之處在于，它超越了傳統的設備供應思維。學校獲得的不僅是一臺無人機，更是一個持續演進的教學平臺。今天學激光SLAM，明天研究視覺導航，后天嘗試大模型部署——硬件不變，但教學內容可以不斷迭代。

零空間的背景也解釋了為什么他們能做出這樣的產品，作為微分智飛（杭州）科技有限公司的科研教育子品牌，團隊成員大多來自浙大、中科院、港科大等高校的無人機實驗室，他們太了解科研和教學的需求了。把頂刊論文里的算法變成可運行的代碼，把實驗室里的原型機變成穩定的教學裝備，這種"從學術到產品"的轉化能力，正是當前產教融合最需要的。

當高校背景的團隊開始做教育產品，當開源理念遇上商業化運作，我們看到了一種新的可能：技術不再是少數人的專利，而是可以被更多人理解、學習和創新的工具。

▍寫在最后

站在2025年中回望，無人機行業的發展軌跡清晰可見。從依賴GPS到激光自主，從遙控操作到AI理解，從封閉系統到開源平臺，每一步都在加速。當教育裝備都開始采用產業級技術棧，當學生競賽的要求接近甚至超越商用產品，我們看到的不只是設備升級，而是整個行業認知水平的躍升。

睿抗大賽設置如此高的技術門檻，本質上是在為產業選拔和培養人才。今天在賽場上調

試激光SLAM的學生，明天可能就是推動低空經濟發展的工程師。

睿抗大賽報名地址：

https://www.raicom.com.cn/match-form.html?cid=3539

咨詢電話：

朱老師 18502950741（工作日9:00-17:00）

海老師 19032599295（工作日9:00-17:00）

值得一提的是，2025年10月，國際智能機器人與系統大會（IROS 2025）將在杭州舉辦。作為IROS官方競賽之一的Aerial Autonomy Challenge，將考驗無人機在復雜環境中的自主飛行能力，包括障礙穿越、風擾動應對等實戰場景。從睿抗大賽到IROS國際競賽，正是技術進階的完整路徑。

如果你對這個領域感興趣，現在可能是最好的入場時機。硬件成本在下降，技術門檻在降低，但真正理解系統、能夠創新的人才依然稀缺。當曾經的"玩具"開始學會思考，當教育裝備用上工業技術棧，我們離真正的智能機器人時代，或許真的不遠了。

寫完這篇，突然很羨慕現在的學生。我們那個年代，能玩個四軸飛行器就很開心了。現在的年輕人，上來就是激光SLAM+邊緣AI+大模型，這技術棧放在幾年前，足夠寫一篇頂會論文了。時代變化之快，真是讓人感慨。