无人机智能化的第一步是安装高性能计算芯片和一套完成的操作系统环境承载软件应用。赋予无人机“智能”中关键技术之一是让无人机能够通过机器视觉感知周边的环境，并将结果转化为数据通过OS传给其他应用程序。目前无人机领域主流的机器视觉技术有：双目机器视觉、红外激光视觉、超声波等方式。智能无人机重要的软件技术有：光流算法、图像分割算法、图形识别、人工智能等；双目机器视觉基于三角定位原理，与人眼对三维世界的还原原理类似，通过比较两个同向摄像头拍摄的画面中同一物体的视角差来确定距离，从而从二维图像中还原出三维世界的立体模型：
    图1：双目机器视觉的原理

    双目机器视觉仅需两个摄像头，但对计算能力的要求较高。双目机器视觉的门槛不在于根据视角信息α、β和间距d解算距离L，而在于让计算机能够在画面中将物体从背景中“提取”出来。目前高通支持双目机器视觉的无人机参考设计使用旗舰芯片Snapdragon 801/820，可见其对计算能力的要求之高。
    对人眼来说将一个物体从背景画面当中区分开来是一件很自然的事情，但对于计算机就不同了：同一景物在不同视点的摄像机图像平面上的成像会发生不同程度的扭曲和变形，要让计算机模糊分割出物体，图像分割算法需要做卷积/微分等大计算量运算；而无人机这种要求实时测距的场景下需要的总体计算性能就更高了。
    为了规避计算机视觉中识别物体的大量计算以及提高精度，以Intel为代表的一批厂商使用了红外激光视觉技术，如Intel RealSense机器视觉模组。
    其测距原理与双目视觉类似，但识别对象从物体替换成了打在物体表面的红外激光点。这样就从根本上消除了物体识别的计算需求。
    图2：红外激光视觉的原理

    红外激光视觉的必要代价是将两个摄像头替换为红外摄像头，并增加一个红外激光扫描器的硬件成本以及功耗。其中红外激光扫描器由一个红外激光发射器和MEMS扫描反射镜组成，整体增加的硬件成本较高。目前仅红外摄像+激光组件在电商网站可查询到的价格超过￥1200，远高于高通Snapdragon820芯片的大客户优惠价（约￥400~￥500，详细数字为商业机密）。其与Yuneec联合推出的首款无人机安装多个Realsense模块，预计售价超过￥10000，在价格上竞争力不足。
    除了对计算量要求小以外，红外激光机器视觉还具有两大优点：相比双目，其应用时间与范围更广，可在暗夜和照明条件不好的室内使用。相比双目，其有着更高的测距精度，能够精确还原物体的三维数据。
    超声波测障是一种较为成熟的技术，已广泛使用在军/民用多种应用场合之中。超声波的优势在于能够有效识别玻璃，电线等双目视觉/红外激光视觉无法准备测距的物体。缺点在于精度较差，只能用于探测障碍是否存在，无法提取精确空间信息用作路径规划。以大疆为代表的智能无人机厂商使用超声波测障组件用作辅助手段覆盖机器视觉效果或精度较差的视觉死角和侧面方向的测障功能。
    消费级无人机市场的领导者大疆创新也不愿错过智能无人机的浪潮，在其最新的旗舰产品精灵4中同样采用了多种避障技术，包括双目机器视觉和超声。
    比较了双目视觉/红外激光视觉/超声波三种环境感知技术，我们可以发现一个重要规律：硬件配置依赖于软件的性能。当双目视觉技术需要高性能计算能力时，旗舰级移动CPU才被安上无人机；当软件无法满足精度要求和特殊场景（检测玻璃）时，红外激光和超声波才被引入系统。未来智能无人机发展的关键依赖软件。