朋友们，如果我告诉你，现在学生竞赛用的无人机，已经不需要GPS就能自主完成起飞、避障导航、目标识别、精准投放、返航降落等一系列任务，你信吗？
不久前，国内顶级机器人竞赛之一的睿抗机器人开发者大赛公布了2025年比赛规则。其中「无人机与大模型融合挑战赛」提出了前文那种相当硬核的要求。
等等，这还是我认识的那个遥控飞机比赛吗？
▍室内飞行第一课：如何在没有GPS的世界里不迷路？
把你的眼睛蒙上，丢到一个陌生的房间里，你会怎么确定自己的位置？这就是室内无人机面临的第一个难题。
传统的光流定位方案就像用鼠标原理来导航——通过拍摄地面纹理变化来判断移动。听起来不错，但遇到纯色地板就彻底懵圈。本人见过某次展会上，一家公司为了演示效果，专门带了一卷花地毯铺在地上，场面一度很尴尬。视觉SLAM倒是高级一些，通过摄像头”记住”周围环境的特征点，但它有个致命弱点：「开灯我认识你，关灯我不认识你」。光线一变，定位精度直接腰斩。至于UWB定位，虽然精度不错，但需要预先布置基站，4个基站加标签的成本就上万了，还失去了无人机”即飞即走”的灵活性。
今年大赛推荐的光子RC-L1选择了目前最可靠的技术路线：直接上激光雷达。激光的最大优势是不挑环境——不管是大理石地面还是花地毯，不管是白天还是晚上，每秒扫描几十万个点，都能构建出精确的环境地图。但随之而来的挑战是数据量爆炸。传统方案是把数据传到地面站处理，可问题来了：3米/秒的飞行速度下，100毫秒的通信延迟就意味着30厘米的位置偏差。在避障时，这可能就是”擦肩而过”和”正面相撞”的区别。
光子RC-L1的解决方案很工程师思维，为了实现真正的机载自主，它搭载了高性能处理器，可以提供足够的算力支撑复杂的SLAM算法。有了机载算力支撑，系统就能实现10Hz的建图频率和30Hz的路径规划，飞行轨迹丝滑得像德芙巧克力。
据官方资料，光子RC-L1支持手动、半自动和全自主三种模式切换，能让不同技术水平的参赛队员都能参与其中。在手动模式下，用户通过遥控器直接控制飞机姿态；半自动模式提供了定高定点等辅助功能；全自主模式则完全依靠机载算法完成任务。这种渐进式的控制方案，既降低了入门门槛，又为高阶用户提供了充分的发挥空间。
激光定位系统通过扩展卡尔曼滤波（EKF）融合了飞控IMU数据，在激光数据的间隔期保持高频定位输出。打个比方：激光雷达像是每隔100毫秒看一次路，而IMU像是闭着眼睛凭感觉走，两者结合就能实现连续平滑的定位。这套原本属于自动驾驶的技术栈，现在被成功塞进了一台2.3公斤的教育无人机里。
但在如此紧凑的空间里，散热成了大问题。从外观可以看到，工程师在电设外壳设计了多处通风孔道，利用螺旋桨下洗气流辅助散热，在保证外形美观的同时实现了有效散热。
▍真正的模块化是什么样的？
“模块化”这个词已经被用滥了。很多产品说自己模块化，其实就是留了几个USB接口让你插个摄像头。但光子RC-L1展示了什么叫系统级的模块化思维。
在硬件层面，所有传感器模块采用统一的供电标准和通信协议。这意味着你可以根据任务需求自由切换配置：今天装激光雷达跑SLAM算法研究室内导航，明天换成双目相机做立体视觉研究深度感知，后天加个热成像仪模拟搜救任务。执行机构同样支持快速切换，标配的柔性夹爪两颗螺丝就能拆下，换成喷洒装置就能做植保实验，装上机械臂就能研究空中操作。
软件层面的开放程度更是让人意外。平台基于ROS（Robot Operating System）构建，机器人行业的人都知道，它拥有庞大的开源社区和丰富的功能包支持。但光子做得更彻底，连路径规划模块的源码也开放了。这意味着学生不仅能调用算法，还能深入理解算法原理，看到算法是如何一步步搜索最短路径的，理解为什么RRT算法在复杂环境下表现更好，甚至可以尝试实现自己的规划算法。
仿真功能的加入让学习曲线变得更加平滑。你可以在电脑上随机生成各种复杂环境地图，让虚拟无人机在里面反复测试算法。等算法在仿真环境中验证通过后，再一键部署到实机上。这种“先虚后实”的开发模式，不仅降低了炸机风险，还大大提高了开发效率——毕竟在虚拟世界里，你不用等电池充电。
▍竞赛级装备的设计哲学
如果只看技术参数，光子RC-L1完全可以胜任专业应用。但仔细观察产品细节，会发现每一处设计都充满了对竞赛场景的深刻理解。
快拆结构贯穿整机设计，这在竞赛现场至关重要。当别的队伍还在拧螺丝，你已经完成维修重新起飞了。电设保护壳通过三枚M3螺丝固定，30秒就能打开检修。机臂采用滑槽加定位孔的分体结构，一端损坏时2分钟内就能完成更换。不仅方便维护，更重要的是降低了维修成本——传统一体式机架撞坏一个臂就得换整个架子，现在只需要换一个机臂。这种对维护时间的极致压缩，可能就是冠军和亚军的差别。
材料选择体现了精妙的平衡。碳纤维机架提供了优异的强度重量比。全包式注塑桨保看起来会增加风阻，但在多机同场竞技的环境下，防撞才是第一需求。这种“在正确的地方花正确的钱“的设计理念，很务实。
电池配置策略同样经过深思熟虑。5200mAh提供约10分钟续航，看起来不长，但正好匹配竞赛任务的时长。更大的电池意味着更重的机身和更差的灵活性，在需要快速机动的竞赛中反而是劣势。标配两块电池轮流使用，配合支持快充的充电器，可以实现连续训练。这比一块大电池飞20分钟实用得多。
软件功能设计处处体现实战考虑。一键起飞降落减少了操作失误的可能——你可能不知道，很多队伍的失败都是因为起飞时的紧张操作。紧急停桨功能在关键时刻能保命，当无人机失控冲向人群或者昂贵设备时，这个按钮价值千金。指点飞行和预设航点功能则照顾了不同技术水平的参赛者，让新手也能快速上手，高手则可以通过航点优化挤出更好的成绩。
▍当大模型学会开飞机
在无人机上跑大模型并不容易。要知道，即使是量化优化后的模型，也需要占用可观的内存和计算资源。但光子RC-L1真的做到了——成功集成了DeepSeek本地大模型。
DeepSeek作为国产大模型的杰出代表，国际上引起了巨大反响，被媒体评价为“国运级创新”。但要在飞行平台上部署大模型，挑战相当大。想象一下，你要在一个只有手机大小的计算平台上，同时运行飞行控制系统（这可是保命的）、SLAM算法（别撞墙啊）、还有大模型推理（要理解人类指令）。这就像让一个人同时开车、看地图、还要跟乘客聊天——而且一个都不能出错。
高性能处理器在这里发挥了关键作用。通过合理的任务调度和资源分配，系统能够在保证飞行安全的前提下，完成自然语言理解、目标识别等AI任务。更重要的是，这种自然语言处理能力让无人机具备了真正的“智能”——它可以理解“飞到红色标志物上方”这样的语言指令，而不需要精确的坐标输入。
下视相机与目标检测算法的结合，让无人机具备了视觉的能力。配合柔性夹爪的自适应抓取功能，整个系统形成了完整的“感知-决策-执行”闭环。这种大模型与机器人的智能化结合，正是未来空中机器人的发展的方向。
▍产业变革的先声
这台看起来设计得恰到好处的教育无人机，其实是整个产业变革的缩影。
技术下沉的速度超出了所有人的预期。两年前，激光SLAM还是高端产品的专利，机载AI更是天方夜谭。现在，这些技术已经出现在学生竞赛的推荐装备里。背后的推动力不仅是硬件成本的下降，更重要的是软件生态的成熟。ROS让算法集成变得标准化，开源社区贡献了大量成熟的功能包，DeepSeek这样的国产大模型提供了本地化AI能力。
人才培养模式正在发生根本性转变。传统的教育模式培养的是“操作员”——会飞就行。但看看现在的竞赛要求：不仅要会飞，还要理解SLAM原理，能修改路径规划算法，会部署AI模型。这是在培养真正的”系统工程师”。更重要的是，通过开源代码和模块化设计，学生可以深入到技术的每一个细节，理解”为什么这么设计”而不仅仅是”怎么使用”。
为了助力科研与教学，产品背后的零空间品牌选择了一条有趣的路径：不是单纯提供硬件产品，而是构建“硬件平台+开源软件+课程体系”的完整生态。零空间负责工业级硬件和开源软件的研发，深蓝学院提供配套的课程设计，两者结合解决了高校面临的”设备贵、更新慢、教学难”的老问题。
这种模式的巧妙之处在于，它超越了传统的设备供应思维。学校获得的不仅是一台无人机，更是一个持续演进的教学平台。今天学激光SLAM，明天研究视觉导航，后天尝试大模型部署——硬件不变，但教学内容可以不断迭代。
零空间的背景也解释了为什么他们能做出这样的产品，作为微分智飞（杭州）科技有限公司的科研教育子品牌，团队成员大多来自浙大、中科院、港科大等高校的无人机实验室，他们太了解科研和教学的需求了。把顶刊论文里的算法变成可运行的代码，把实验室里的原型机变成稳定的教学装备，这种“从学术到产品”的转化能力，正是当前产教融合最需要的。
当高校背景的团队开始做教育产品，当开源理念遇上商业化运作，我们看到了一种新的可能：技术不再是少数人的专利，而是可以被更多人理解、学习和创新的工具。
▍写在最后
站在2025年中回望，无人机行业的发展轨迹清晰可见。从依赖GPS到激光自主，从遥控操作到AI理解，从封闭系统到开源平台，每一步都在加速。当教育装备都开始采用产业级技术栈，当学生竞赛的要求接近甚至超越商用产品，我们看到的不只是设备升级，而是整个行业认知水平的跃升。
睿抗大赛设置如此高的技术门槛，本质上是在为产业选拔和培养人才。今天在赛场上调
试激光SLAM的学生，明天可能就是推动低空经济发展的工程师。
睿抗大赛报名地址：
https://www.raicom.com.cn/match-form.html?cid=3539
咨询电话：
值得一提的是，2025年10月，国际智能机器人与系统大会（IROS 2025）将在杭州举办。作为IROS官方竞赛之一的Aerial Autonomy Challenge，将考验无人机在复杂环境中的自主飞行能力，包括障碍穿越、风扰动应对等实战场景。从睿抗大赛到IROS国际竞赛，正是技术进阶的完整路径。
如果你对这个领域感兴趣，现在可能是最好的入场时机。硬件成本在下降，技术门槛在降低，但真正理解系统、能够创新的人才依然稀缺。当曾经的“玩具”开始学会思考，当教育装备用上工业技术栈，我们离真正的智能机器人时代，或许真的不远了。
睿抗赛事讨论群
IROS赛事讨论群
产品销售对接人
深蓝学院战毅
写完这篇，突然很羡慕现在的学生。我们那个年代，能玩个四轴飞行器就很开心了。现在的年轻人，上来就是激光SLAM+边缘AI+大模型，这技术栈放在几年前，足够写一篇顶会论文了。时代变化之快，真是让人感慨。
（文：机器人大讲堂）