目前，在机器视觉、人工智能等领域，存在着很多开源软件项目与开源软件库，其中功能丰富并且有较大影响力的有：OpenCV、TensorFlow、Torch、Caffe等。在全球最大的开源软件社区GitHub中还能找到大量的机器视觉/人工智能的小算法。
    表1：一些开源智能软件项目简介

    表中展现了适用于各种OS平台完成各类任务的开源软件算法，但将他们移植到无人机上并将无人机智能化还需要二次开发，主要的工作有：开源软件商用化需做代码质量控制，修正一定的BUG；部分软件性能需要根据无人机应用场景优化，如识别精度和速度的取舍；一些参数需根据无人机底层及OS修改；硬件与软件需调试兼容性；部分功能需要再定制；特殊需求甚至需要独立开发；
    根据开源软件产业的发展历史，我们判断未来在无人机智能软件领域会涌现出一批软件产品化二次开发商，在开源的机器视觉和人工智能软件基础上进行开发工作，销售封装好的成熟可用智能软件产品及配套接口给下游的无人机整机厂商。
    表2：一些开源软件领域和专注于产品化开发商的估值

    表明在开源项目库上进行二次开发产品化是一条切实可行，能够成功的商业模式。《从数据生命周期看大数据行业发展》中总结过在Hadoop发行版本众多厂商的核心竞争力：面向商业应用的差异化；独特的服务与工具；
    这两条规律同样适用于未来无人机开源智能软件领域。此外，对于无人机智能化这一新兴领域，我们认为以下竞争力也很重要：具备足够的人力和资本储备，能够在新兴领域快速建立先发优势；无人机涉及较为复杂的软/硬件综合调试，需具备一定硬件know-how知识。