具身智能无人机核心在于通过无人机机体与环境的深度交互，构建感知、决策与行动一体化的闭环智能系统。具身智能无人机突破了传统无人机依赖预设指令或远程操控的局限性，使无人机能够像智能体一样，通过动态调整与环境实时互动，实现自主适应复杂场景的能力。简单来说，就是让无人机实现更“智慧”的飞行。1：周围环境的感知以及任何场景的自身位姿的高精度感知-感知能力2：根据飞行任务，能力自动识别任务目标，通过视频AI的目标识别或者通过数据采集分析的事件分析能力-视频或者数据的边缘AI3：根据辨识的目标以及环境的感知，调整飞行的动态路径规划及自主飞行的能力-路径规划及自主飞行能力目前市场上多数是通用无人机，还少有真正满足行业应用的具身智能无人机。具身智能无人机是行业无人机的发展趋势。人工智能的无人机首先要求无人机本身具备处理神经网络算法的算力能力，同时也结合应用场景定制边缘AI算法。通过人工智能无人机实现高效的飞行任务。从大疆M4，我们已经看到这种无人机发展趋势，大疆也设计算法框架，鼓励生态合作伙伴定制开发边缘AI算法。当然这种边缘AI算法往往和无人机的飞行紧密结合，实现完整的飞行逻辑。目前大疆行业无人机除最新M4机型除外，其他机型的无人机只是高性价比的飞行器，并不具备具身智能，无法称之为人工智能的无人机。1：不具备在GNSS拒绝环境中的自身位姿感知能力；2：提供了一定的边缘AI目标识别的能力并设计了通用的框架，便于第三方便于AI算法移植。目前没有更多的这部分能力的介绍，但是已经表明了发展趋势；总而言之，M4离真正意义的具身智能的行业无人机还有发展距离。具身智能无人机：基于感知层、决策层、执行层、通信层的技术创新，实现 “感知 - 决策 - 行动” 自主闭环的智能自治系统（1）感知层：多模态环境感知能力
多模态环境感知能力指无人机搭载的传感器与机体运动深度耦合。无人机搭载的GNSS、IMU、视觉传感器、雷达等多传感器，形成立体感知网络，提升机体对3D环境的理解能力。多模态感知一方面获取无人机在3D物理空间的高精度位姿数据，另一方面在3D物理空间中感知周围障碍物情况。这种感知到行动的闭环机制，使无人机能在无卫星信号的复杂环境中，如森林火灾、电站、城市实现厘米级避障与动态路径规划。（2）决策层：大脑功能
决策层是自动飞行的 “大脑”，根据感知层收集的信息进行分析和判断。通过机载AI计算，让无人机具备实现理解飞行内容，识别目标等智慧能力。
（3）执行层：小脑功能
执行层是决策的具体实施者，负责控制飞行器的各种动作。基于SLAM技术，改进无人机飞行控制系统和避让系统，实现抗干扰导航，并让无人机具备瞬时姿态纠正的能力。
以及在紧急情况下的类似紧急降落或返航的应急飞行机载。
执行层的目的是保证无人机的安全飞机
（4）通信层：通导一体技术-C2
无人机通导一体技术，可实现更精准和更远距离的定位导航、数据传输和指令交互。从而实现飞行器与地面控制中心、其他飞行器以及周边设备之间的信息传输。
