】如今，應用愈發廣泛，同時也帶來了不少安全隱患。目前，不僅世界各國紛紛開始強化無人機監管，聯合國等國際組織也逐漸關注到這一問題。

聯合國也要監管無人機？發展管控技術十分關鍵

眾所知周，開車要考取并隨身攜帶駕照，但是很多人在“開”無人機的時候卻都是“無照駕駛”。近年來，無人機發展熱潮不斷升溫，市場保有量持續增長。作為備受歡迎的新興事物，無人機在航拍、植保、測繪、消防、救援等領域獲得了廣泛應用。

不過，隨著無人機的普及，其帶來的安全問題也越來越多，“黑飛”、“擾航”、“傷人”等事件時有發生。據民航部門提供的數據，2016年全國共發生無人機擾航事件23起，2017年則達到頂峰，僅西南地區就發生十多起。另外，無人機西湖傷人、北京公園傷人、偷窺他人隱私等事件也是不時上演，人們的生命、財產與隱私安全受到了巨大威脅。

實際上，通過查詢相關航空管理條例可知，我國相關管理部門一直在逐步完善無人機規章制度。從2009年起，民航主管部門陸續頒布多個管理文件，以解決無人機的適航管理、空域管理以及駕駛員資質管理等問題。

2017年發生頻繁擾航事件后，我國各級政府部門以及民航部門又進一步加強了無人機監管，相繼出臺了一系列管理規定。例如，民航局下發了《民用無人駕駛航空器實名制登記管理規定》，要求自2017年6月1日起，民用無人機的擁有者必須進行實名登記。

除了我國外，美國、英國、法國、德國等無人機市場大國也紛紛強化監管，應對無人機應用隱患?，F在，聯合國也希望建立一個單獨的全球無人機登記系統，以實時獲取無人機、飛手、運營商信息。

在加拿大蒙特利爾專題會議上，聯合國下屬國際民用航空組織(icao)計劃提出這個項目的提案。據悉，該專題會議議程包括對無人機的登記、追蹤，以及運用地理圍欄技術等，谷歌、亞馬遜等公司都會參與。

此外，國際民航組織秘書長柳芳近日表示，該組織正計劃對現有無人機標準進行更新，并制定無人機監管相關規章，以適應新環境下的監管需求。

從實際角度而言，法律法規只是無人機監管的一個部分。為了遏制無人機“黑飛”、“擾航”，不僅需要加大對非法放飛無人機行為的打擊力度，同時還需要加強高科技應用，以強化實際應對能力。

眼下，隨著無人機應用范圍越來越廣，全世界范圍內針對無人機安全監管的技術手段愈發豐富、創新。除了紅外、雷達、激光、無線電、柔性網、物理捕捉等監測攔截手段的組合應用越來越多以外，結合無人機與有人機的一體化飛行監管也成為國內外研究的主要方向。

因此，面對日益突出的無人機監管需求，不僅應加快無人機法規、標準制定，同時也需要加快反無人機等技術的研發和應用落地。

首先，應當從應對無人機黑飛、擾航、傷人等不同事件角度出發，細化無人機管控過程中的技術需求及流程管理，為發展反無人機技術、加快建立無人機監管制度體系提供有力參考；

其次，應當深入發展無人機數字身份識別、云聯網、電子圍欄、通信導航、自動監視、反制等系統技術和模塊，提高技術可靠性靈敏度水平，有效降低技術成本，從源頭控制無人機非法飛行活動，并提升即時處置能力；

最后，應當加緊推動無人機軍民深度融合技術應用，加快建設國家統一的無人機安全管控平臺，完善技術接口和標準，實現管人、管機、管飛行的有效統一，以及各部門、各地方、各企業有關無人機管控需求的全部覆蓋。

】如果我們能夠準確預測自然災害的發生，那么將可以及時做出應對，從而減少各項損失。隨著人工智能技術的發展，人類對于自然災害的預測有望愈發精準。

人工智能助力自然災害預測 地震、火山是最大挑戰

從古至今，自然災害就是人類生存最大的威脅之一。如今，隨著社會經濟的發展、城市化與城鎮化的推進，一場突發災害造成的生命和財產損失也越來越大。為了應對自然災害的“突襲”，減少各方面損失，人類開始探索如何預測其發生的時間。

當前，對于大部分自然災害發生的過程及特點，人類已經能夠掌握，并制定出了相應的應對舉措。不過，在自然災害的預測方面，人類雖然有了一些突破，但是對于部分領域依然束手無策。人工智能技術的發展，為改變這一局面提供了新的可能。

人工智能協助自然災害預測

傳統上，人類依靠經驗來對自然災害進行預測與應對，而進入近現代后，科學技術在這方面所體現的重要性愈發凸顯。在人工智能崛起之后，其技術應用優勢得到了全球廣泛認可，在預測自然災害方面的表現也備受關注。

據外媒報道，近些年來，谷歌公司一直通過將美國聯邦應急管理署等政府機構的警報，整合至谷歌地圖以及搜索引擎等應用程序中，從而向用戶發出自然災害預警。此外，谷歌還與印度中央水務委員會達成合作，向印度用戶發出洪水預警。

據介紹，谷歌利用機器學習、降雨紀錄和洪水模擬相結合的方法來預測印度部分地區的洪水災害情況。相關負責人表示，“我們將歷史事件、水位讀數、特定區域的地形和海拔等各種各樣的數據輸入到機器模型中。有了這些信息，我們已經建立起河流洪水預警模型，它不僅可以更準確地預測洪水發生的時間和地點，還可以更準確地預測洪水發生的嚴重程度。”

除了洪水災害外，人工智能對于臺風、泥石流的預測也較為“靠譜”。在美國，ibm為美國安大略省電力公司開發了一款人工智能工具，使之可以通過與氣象公司觀察的實時數據，預測臺風(颶風)的嚴重程度和嚴重的區域，從而提前布置電工，以幫助城市快速恢復供電。

在預測泥石流方面，日本大阪大學的研究人員，開發出了一款人工智能系統。該系統通過結合降水量預告、分析降水臨界點時間、測量斜面上的水分含量和傾斜度的，可以預測出降雨之后斜面的水分含量，來判斷是否發出泥石流預警。

預測火山和地震是更大挑戰

雖然有些自然災害能夠預測，但是也有一些自然災害難以“掌控”，比如火山和地震。目前，對火山噴發的預測主要依靠對火山周圍空氣成分的變化而進行預警，但是預警時間距離噴發過于短暫，不足以完成大規模的人員及財產撤離。

相對而言，火山是固定的，縱使難以預測，但是只要遠離就行了。但是地震的發生沒有地域限制，無論是時間還是地點都難以預測。千余年來，即使人們形成了許多經驗性的認知，比如地震云、動物行為異常、水面波動等，但往往此時地震已經發生了。

2016年，ibm宣布，該公司一組計算機科學家和奧斯汀大學、紐約大學的研究人員合作，建立了一個用于預測地震的數學模型。這個模型收集了來自全球的地表傳感器信息，并結合眾多的地殼、地震理論，不運算起來非常麻煩。

此外，劍橋大學的研究人員也研發了一款能夠聆聽巖石的。由于地震在發生的時候會對巖石形成擠壓，從而在地球內部產生聲音，因此該機器人能夠利用人工智能技術識別地震到來前的跡象。

不過，利用人工智能來預測地震還處于研發、測試階段，距離得出成果還為時尚遠。畢竟地震的產生是在地球內部，而我們對那一片地域的了解還十分稀少。沒有海量的數據，沒有精準、廣泛的觀測點，那么人工智能也就無法進行自主學習，自然也難以對地震進行精確預測。

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