中飛愛威CEO曹飛氏：自動化からインテリジェンスへ、ドローン検査をよりスマートに

[51CTO.comよりオリジナル記事] 農業、電力、航空写真撮影など、多くの分野でドローンが活躍するケースが増えています。電力業界では、検査業務にドローンを使用することはもはや目新しいことではありません。では、ドローンは電力業界にどのような変化をもたらしたのでしょうか。ドローンの適用状況は現状どうなっているのでしょうか。ドローンによる電力検査では具体的に何を検査するのでしょうか。電力業界にはどのようなドローンが必要なのでしょうか。

最近、51CTOの記者は北京中飛航空技術有限公司（以下、中飛航空と略す）のCEOである曹飛氏にインタビューしました。曹氏は電力業界におけるドローンの応用に豊富な経験を持ち、かつては国家電網に勤務していました。現在、中国航空アイビーは国家電網、中国南方電力網、内モンゴル電力網の3大電力網との緊密な協力を開始したと報じられている。

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中国航空産業CEO、曹飛氏

国内外の無人航空機開発の現状

「ドローンはまだ開発の初期段階にあると思う」と曹飛氏は語った。

曹飛氏によると、中国航空工業集団が2009年に設立された当初、計画されていたのはドローンの製造ではなく、アプリケーションの開発だったという。しかし、よく調べてみると、当時市場に出回っていたドローンはどれも汎用品であり、十分に特化されていないことが分かりました。 8年後、2Cと2Bのドローンが市場に登場しました。たとえば、DJI ドローンは 2C から 2B に移行しており、Zero Degree Intelligent Control には 2B と 2C の両方の製品がありますが、Zongheng は常に 2B ドローンに重点を置いています。多くのドローンメーカーは飛行制御から始めて、その後ドローンに切り替えました。また、両社はドローン製造の分野に進出していますが、最終的な目標や製品は大きく異なります。 「ドローンを車に例えると、市場で多くの企業が生産している民生用ドローンは車に匹敵しますが、中飛艾薇が生産するドローンはクレーンや建設車両に近いものです。私たちはドローン分野の三一重工になりたいと考えています。」

同氏は、ドローンの軍事分野では、中核技術の面で中国と諸外国の間に一定の隔たりがあると述べた。民間の分野では、中国のドローンは外国のドローンに比べて決して劣っていません。特に産業レベルのアプリケーションにおいては、中国は世界の最先端に立っています。

海外には興味深く優れた新技術が数多くあるにもかかわらず、伝統産業と結びつくことはほとんどありません。これは、海外の伝統産業がこれらの改革や革新を緊急に行う必要性がないことも原因です。中国はイノベーションの時代を迎えており、ドローンは農業、風力発電、環境保護などの分野で徐々に活用され始めており、良い段階にあります。電力業界におけるドローンの応用を例にとると、海外の多くの国ではまだ大学での科学研究と教育の段階ですが、我が国ではもう8年近く経っています。

電力業界におけるドローンの応用

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電力業界では、ドローンはどのようなサービスを提供できるのでしょうか? これは、電力業界の問題点から始まります。

従来の手動ライン検査では、電力網運用のニーズを満たすことができません。まず、ライン検査の作業負荷が非常に大きいです。国内には110kV以上の送電線が118万5000キロメートルあり、そのうち80%～90%は山岳地帯にある。従来の線路点検は、月に 1 回実施する必要があります。地上線路点検では、現場で双眼鏡を使用して点検する必要がありますが、多くの場合、行くべき道路がありません。これが典型的な作業シナリオです。第二に、手動のラインパトロールは非効率的です。ほとんどの場合、ライン検査には山を登ったり川を渡ったりする必要があり、検査時間が長くなり、効率が低下します。第三に、地上観測が不十分です。鉄塔の高さは30～50メートルほどあり、地上からは障害物があってよく見えません。不具合がないか点検するために鉄塔に登る必要がある場合もありますが、電気を使った作業なので安全上のリスクも大きいです。

ドローンによるライン検査サービスの登場により、電力網のニーズを安全かつ効率的に解決できるようになります。曹飛氏は、ドローンは地形に制限されないため、従来の手作業による検査よりも20倍以上効率的だと考えている。中国飛機工業は、電力網のさまざまなニーズを満たすために 2 つのモデルを提供できます。

1つは固定翼航空機で、主に水路検査、つまり水路線の下に砂や土の掘削、違法建築、違法建築、氷や山火事などがないかを調べるために使用され、水路周辺の隠れた危険の検査と呼ばれています。

もう1つはマルチローターで、ライン自体の詳細な検査を行い、建設上の欠陥を排除するために使用されます。たとえば、タワーの詳細、ボルトのナットが正しく取り付けられているかどうか、脱落の兆候があるかどうか、建設中に取り付けられていなかったかどうかなどです。

さらに、ドローンにはさまざまな拡張された用途があります。表面上の欠陥は問題にならないかもしれませんが、内部が損傷すると熱が発生するため、ドローンは赤外線で温度を測定するために使用できます。レーザースキャンは距離測定にも使用でき、ワイヤーから木の障壁までの距離を正確に測定できます。

中国航空工業総公司は、電力網のニーズを満たすために、固定翼からマルチローター、可視光から赤外線からレーザースキャン、送電線検査から変電所検査まで、さまざまなドローンを発売してきました。さらに、ドローンを電力線検査により適したものにするために、Zhongfei Aviドローンのハードウェアには、カーボンファイバーよりも軽量で断熱性に優れたハニカム複合材料が使用されています。

自動化からインテリジェンスへ、ドローン検査をよりスマートに

曹飛氏は、現在の最大の問題は「ドローンが無人ではない」ことだと認めた。ドローンは依然として人間が操縦する必要があり、検査業務の質と効率が大幅に低下している。ドローンが自動化され、さらにはインテリジェント化されれば、この問題は間違いなく効果的に解決されるでしょう。現在、彼はチームを率いて、実際の人間の介入を必要としない「Dragon Nest UAV」ラインパトロールソリューションの開発に取り組んでいます。

自動飛行の研究を始めた後、チームは非常に難しい問題に直面しました。それは、ドローンの飛行時間が十分ではないということでした。そこで彼らは、清掃ロボットの動作原理を借用し、タワーに充電杭を設置して、ラインパトロール中に電力が切れてもドローンがバッテリー寿命を維持できるようにしました。これにより、ドローンに家が提供され、リアルタイムで動作できるようになります。

「これは私たちの空想ではありません。私たちは電力網と協力して科学研究プロジェクトを行い、自律型ドローン巡回の最初の実証路線を披露します。これは中国初であるだけでなく、世界初でもあります。私たちが目指しているのは単なるドローンではなく、宇宙巡回ロボットです。」曹飛氏は、この目標の実現には「経験データ、収集標準化、識別機械化、データ資産化」という「4つの変革」の実現が必要であると厳粛に述べた。

経験のデータ化: 初期段階では、手動によるデータ収集と分析を通じて基本的な 3D デジタル空間マップが形成され、ドローンが自律飛行できるようになります。

収集の標準化：高精度の自律測位技術と自律プログラミング撮影技術を組み合わせた基本的な空間マップを通じて、標準化されたデータ収集を実現します。

機械による識別：大量の標準化されたドローン検査ルートデータに基づいて、人工知能による欠陥識別が徐々に実現されつつあります。

データ資産化：中国航空工業集団は電力網と協力してドローンライン検査の無駄のない管理システムを確立し、ドローン電力検査運用プロセスのクローズドループ管理と検査データの収集、整理、分類、選別を実現しました。ドローンは路線を巡回する前はルートに関する情報を持たず、散在するデータに価値はないため、Microsoft Azureなどのクラウドプラットフォームをストレージとコンピューティングに利用することで、分析レポートをユーザーに自動的に提供できます。これは、中国航空工業総公司が電力網の自動化からインテリジェンス化への変革を推進しているものでもある。

中飛艾未：飛行機を作ることが私たちの目標ではない

産業用ドローン運用サービスの先駆者として、中飛愛威は電力に関する豊富な経験とドローンおよび電力業界に対する深い理解を活かし、数多くのドローン電力線検査アプリケーションを開拓し、ドローン電力運用指示書や企業標準の策定に参加してきました。同社のドローン電力線検査サービスは、世界20以上の省と都市をカバーしており、市場カバー率は***です。

将来を見据えて、曹飛氏はこう語った。「業界においては、専門性を高めて徹底的にやります。飛行機を作ることが私たちの目標ではありません。私たちはドローンを伝統的な産業からデータを収集するためのツールとして使い、収集したデータを人工知能技術で分析します。最終的には、このデータを使って電力網を他の産業と統合し、産業のアップグレードを推進します。これが私たちの目標です。」

その中で、曹斐氏は、人工知能技術の応用は主に2つの側面、すなわち飛行の初期段階に応用できると考えています。ルートに飛行軌道を追加し、UAV の飛行パラメータとカメラ パラメータを設定すると、コンピューターが自動的に飛行軌道を計画して最適化します。 2番目は、その後のデータ分析です。たとえば、画像認識、写真の重複排除、品質の悪い写真の削除などです。

***とのインタビューで、Zhongfei Ivyに対するMicrosoft Acceleratorの支援について語ったとき、Cao FeiはMicrosoft AcceleratorがZhongfei Ivyのためのプラットフォームを構築し、Zhongfei Ivyが巨人の肩の上に立つことを可能にしたと述べました。まず、ビジネス面では、マイクロソフトと中国航空工業集団は、世界的に有名なホールデンウェル社など、マイクロソフトの主要なエネルギー顧客リソースの一部を結び付け、共有してきました。第二に、クラウドコンピューティングの面では、マイクロソフトはZhongfei Ivyにアルゴリズムプラットフォームを提供し、Zhongfei Ivyが一歩前進するのを支援しました。 Microsoft Accelerator Beijing は、同窓生相互協力訪問プログラムの第 2 フェーズの一環として、中国航空工業集団を訪問しました。マイクロソフト、パートナー、投資家、メディア、および数名の卒業生の企業創設者が中飛愛維社に集まり、作業環境や生産工場を視察し、業界のソリューションについて話し合い、協力の意向を確立するよう招待されました。

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