DRONE

Kiến trúc drone

Drone là 1 hệ thống phức tạp bao gồm nhiều thành phần tích hợp hoạt động phối hợp với nhau để cho phép bay tự động hoặc điều khiển từ xa và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Mặc dù các thiết kế rất đa dạng tùy thuộc vào kích thước, mục đích và độ tinh vi của drone, kiến trúc chung của chúng gồm một số phân hệ chính như sau:

1. Khung máy bay

Mục đích: Cấu trúc vật lý chứa tất cả các thành phần khác và cung cấp hình dạng khí động học cần thiết cho chuyến bay.

Vật liệu: Thường nhẹ nhưng chắc chắn, chẳng hạn như sợi carbon, nhựa, nhôm hoặc vật liệu tổng hợp.

Các loại: 
 Đa cánh quạt (Multi-rotor): (ví dụ: quadcopter, hexacopter) Đặc trưng bởi nhiều cánh quạt để cất cánh và hạ cánh thẳng đứng (VTOL: vertical take-off and landing), bay lơ lửng và cơ động. Phổ biến cho các loại drone thương mại và tiêu dùng. 
 Cánh cố định (Fixed-wing): Giống như máy bay truyền thống, dựa vào cánh để tạo lực nâng. Cung cấp độ bền và tầm bay dài hơn, phù hợp cho giám sát, lập bản đồ và giao hàng trên quãng đường dài. 
 Hybrid (VTOL cánh cố định): Kết hợp các tính năng của cả hai loại, cho phép cất cánh/hạ cánh thẳng đứng và bay tiến hiệu quả.

2. Hệ thống đẩy 
(Propulsion System)

Mục đích: Tạo ra lực đẩy cần thiết cho chuyến bay.

Các thành phần: 
 Động cơ (Internal Combustion Engines):

• Động cơ điện (Động cơ DC không chổi than – BLDC: Brushless DC motors): Phổ biến nhất cho các loại drone cỡ nhỏ đến trung bình do hiệu suất cao, hoạt động êm ái và dễ điều khiển.
• Động cơ đốt trong (Internal Combustion Engines): Được sử dụng trong các UAV quân sự hoặc công nghiệp lớn hơn, có độ bền cao để tăng công suất và tầm bay (ví dụ: xăng, nhiên liệu nặng).
• Động cơ phản lực (Jet Engines): UAV cấp quân sự tốc độ rất cao.

 Cánh quạt/Rotor: Các cánh tạo ra lực đẩy từ vòng quay của động cơ. Drone đa cánh quạt có nhiều cánh quạt, trong khi drone cánh cố định có một hoặc nhiều cánh quạt. 
 Bộ điều khiển tốc độ điện tử (ESC: Electronic Speed Controller): Điều chỉnh tốc độ và hướng của từng động cơ dựa trên lệnh từ bộ điều khiển chuyến bay. Rất quan trọng cho sự ổn định và khả năng cơ động.

3.Hệ thống nguồn 
(Power System)

Mục đích: Cung cấp năng lượng điện cho tất cả các thành phần trên bo mạch.

Các thành phần: 
 Pin:

• Pin Lithium Polymer (LiPo): Phổ biến nhất cho drone điện do mật độ năng lượng và công suất đầu ra cao.
• Pin nhiên liệu hydro: Đang nổi lên cho các ứng dụng yêu cầu độ bền cao hơn do mật độ năng lượng cao hơn.

 Bảng phân phối điện (PDB: Power Distribution Board): Phân phối điện từ pin đến các thành phần khác nhau. 
 Bộ điều chỉnh điện áp: Đảm bảo nguồn điện áp ổn định cho các thiết bị điện tử nhạy cảm.

4.Hệ thống điều khiển bay 
(FCS: Flight Control System) / Lái tự động (Autopilot)

Mục đích: “Bộ não” của UAV, chịu trách nhiệm ổn định máy bay, thực hiện các lệnh bay và cho phép bay tự động.

Các thành phần: 
 Bảng điều khiển bay (FC: Flight Controller): Một bộ vi điều khiển (MCU) xử lý dữ liệu từ cảm biến, thực hiện các thuật toán điều khiển và gửi lệnh đến ESC (bộ điều khiển tốc độ) và các bộ truyền động khác. Ví dụ bao gồm Pixhawk, ArduPilot, Betaflight. 
 Thiết bị đo lường quán tính (IMU: Inertial Measurement Unit): Chứa gia tốc kế (đo gia tốc), con quay hồi chuyển (đo vận tốc góc) và thường là từ kế (la bàn điện tử). Cung cấp thông tin về hướng, tốc độ góc và gia tốc tuyến tính của UAV. 
 Áp kế (Barometer): Đo áp suất khí quyển để xác định độ cao. 
 Mô-đun GPS: Cung cấp định vị toàn cầu chính xác (vĩ độ, kinh độ, độ cao) và thông tin vận tốc. Các mô-đun GPS RTK/PPK cung cấp độ chính xác cao hơn. 
 Phần mềm/Firmware: Chạy trên FC (điều khiển bay), thực hiện các thuật toán điều khiển bay (ví dụ: bộ điều khiển PID), các quy trình điều hướng, giao thức an toàn và giao thức liên lạc.

5.Hệ thống điều hướng và truyền tin 
(Navigation and Communication System)

Mục đích: Cho phép UAV biết vị trí của nó, đi theo một lộ trình và giao tiếp với trạm điều khiển mặt đất (GCS: ground control station) và/hoặc các UAV khác.

Các thành phần: 
 GPS/GNSS: (như đã đề cập trong FCS) Cần thiết cho điều hướng ngoài trời và theo dõi điểm dừng. 
 Mô-đun Telemetry: Tạo điều kiện giao tiếp hai chiều giữa UAV và GCS, truyền dữ liệu chuyến bay (độ cao, tốc độ, pin, v.v.) và nhận lệnh. 
 Bộ thu sóng điều khiển từ xa (RC Receiver): Nhận các lệnh điều khiển thủ công từ bộ phát của người điều khiển từ xa. 
 Hệ thống truyền video (VTX/VRX):

• VTX (Bộ phát): Gửi nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp từ camera trên bo mạch xuống mặt đất.
• VRX (Bộ thu): Nhận nguồn cấp dữ liệu video trên mặt đất (ví dụ: kính FPV, màn hình).

 Ăng-ten: Dành cho tất cả các liên kết liên lạc (RC, telemetry, video). 
 Hệ thống liên lạc nâng cao: Đối với các hoạt động tầm xa hoặc BVLOS (Ngoài tầm nhìn thẳng), có thể bao gồm mạng di động (4G/5G), liên lạc vệ tinh (SATCOM) hoặc công nghệ mạng lưới.

6. Tải trọng (Payload)

Mục đích: Thiết bị cụ thể được UAV mang theo để thực hiện các nhiệm vụ chuyên biệt của nó. Điều này thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào ứng dụng.

Ví dụ:

• Camera: Camera RGB, đa phổ, siêu phổ, camera nhiệt để chụp ảnh, quay video, lập bản đồ, kiểm tra.
• Cảm biến Lidar: Để lập bản đồ 3D, khảo sát và tránh chướng ngại vật. (LiDAR là viết tắt của Light Detection and Ranging. Đây là công nghệ cảm biến từ xa sử dụng xung laser để đo khoảng cách và tạo ra mô hình 3D chi tiết của vật thể hoặc môi trường.)
• Các cảm biến khác: Cảm biến khí, máy dò bức xạ, cảm biến khí tượng, v.v.
• Cơ chế giao hàng: Hệ thống thả hàng cho các gói hàng, vật tư y tế hoặc các tải trọng khác.
• Gimbal: Bộ phận gắn kết ổn định cho camera và các cảm biến khác để giữ chúng cân bằng và ổn định trong suốt chuyến bay, bù đắp cho chuyển động của drone.
• Bộ thao tác/Cánh tay: Cho các tác vụ chuyên biệt như nhặt đồ vật hoặc thực hiện sửa chữa.

7. Trạm điều khiển mặt đất 
(GCS: Ground Control Station)

Mục đích: Giao diện từ đó các nhà vận hành giám sát và điều khiển UAV.

Các thành phần:

• Bộ điều khiển từ xa/Bộ phát: Thiết bị cầm tay với cần điều khiển và các nút để điều khiển chuyến bay thủ công.
• Máy tính/Máy tính bảng: Chạy phần mềm GCS chuyên dụng (ví dụ: Mission Planner, QGroundControl) để lập kế hoạch nhiệm vụ, hiển thị dữ liệu telemetry thời gian thực, nguồn cấp dữ liệu video và gửi lệnh.
• Ăng-ten: Để liên lạc với UAV.

8. Các tính năng nâng cao 
(tùy thuộc vào độ tinh vi)

• Hệ thống tránh chướng ngại vật: Sử dụng cảm biến thị giác, cảm biến siêu âm hoặc lidar để phát hiện và tránh chướng ngại vật một cách tự động.
• Xử lý thị giác máy tính/AI: Khả năng tính toán trên bo mạch để xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng và điều hướng tự hành nâng cao theo thời gian thực.
• Hệ thống dự phòng: Nhiều bộ điều khiển chuyến bay, mô-đun GPS hoặc hệ thống năng lượng để tăng độ tin cậy và an toàn trong các ứng dụng quan trọng.
• Lưu trữ dữ liệu: Thẻ SD hoặc bộ nhớ trong để ghi lại dữ liệu chuyến bay và dữ liệu tải trọng (ví dụ: hình ảnh, video).

⚠️ Đây chỉ là kiến trúc chung cho tất cả các loại drone. Việc triển khai và độ phức tạp cụ thể của từng thành phần có thể rất khác nhau trong các trường hợp như drone đồ chơi, drone điện ảnh chuyên nghiệp hay UAV trinh sát cấp quân sự.

Tích hợp AI/ML

Việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) vào UAV biến chúng từ những thiết bị điều khiển từ xa tinh vi thành các hệ thống thông minh, tự hành và có khả năng cao. Sự tích hợp này giúp nâng cao đáng kể khả năng nhận thức, hiểu và tương tác với môi trường, dẫn đến hiệu suất được cải thiện trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Dưới đây là phương thức chung AI và ML được tích hợp vào các thiết bị UAV:

1. Xử lý trên thiết bị (AI biên – Edge AI) 
Đây là cách trực tiếp và quan trọng nhất để tích hợp AI: bao gồm việc đặt phần cứng chuyên dụng và chạy các mô hình ML trực tiếp trên chính drone.

 Bộ xử lý AI chuyên dụng: UAV ngày càng được trang bị phần cứng chuyên dụng như:

• GPU (Graphics Processing Units): Tuyệt vời cho xử lý song song, lý tưởng cho các mô hình deep learning, đặc biệt là các tác vụ thị giác máy tính. Dòng NVIDIA Jetson (ví dụ: Jetson Nano, Xavier NX) phổ biến cho AI biên trong drone.
• NPU (Neural Processing Units): Được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các phép tính mạng nơ-ron, mang lại hiệu quả cao cho suy luận (chạy các mô hình đã được huấn luyện).
• FPGA (Field-Programmable Gate Arrays): Cung cấp sự linh hoạt để thiết kế logic phần cứng tùy chỉnh cho các tác vụ AI cụ thể, mang lại độ trễ thấp và hiệu suất cao.

 Điện toán biên (Edge Computing): Xử lý dữ liệu gần nguồn (trên drone) giúp giảm thiểu độ trễ và giảm nhu cầu liên tục gửi lượng lớn dữ liệu thô đến máy chủ từ xa. Điều này rất quan trọng đối với việc ra quyết định theo thời gian thực, chẳng hạn như:

• Tránh chướng ngại vật: Xử lý ngay lập tức dữ liệu cảm biến (từ camera, LiDAR, cảm biến siêu âm) để phát hiện chướng ngại vật và điều chỉnh đường bay trong vòng mili giây.
• Điều hướng tự hành: Cho phép drone điều hướng trong môi trường phức tạp, ngay cả khi không có GPS, bằng cách thực hiện Định vị và Lập bản đồ đồng thời (SLAM: Simultaneous Localization and Mapping) trong thời gian thực.
• Phát hiện và theo dõi đối tượng theo thời gian thực: Xác định và theo dõi các đối tượng cụ thể (người, phương tiện, động vật hoang dã) trong một tác vụ.

2. Hợp nhất cảm biến (Sensor Fusion) và Nhận thức (Perception)

Các thuật toán AI và ML là chìa khóa để kết hợp và diễn giải dữ liệu từ các cảm biến khác nhau nhằm tạo ra sự hiểu biết toàn diện về môi trường xung quanh UAV. 
 Tổng hợp dữ liệu: Các thuật toán hợp nhất dữ liệu từ:

• Camera (RGB, Nhiệt, Đa phổ): Để thu thập thông tin trực quan, phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và lập bản đồ.
• LiDAR: Để lập bản đồ 3D chính xác, đo khoảng cách và tạo đám mây điểm dày đặc.
• Radar: Để phát hiện chướng ngại vật tầm xa, đặc biệt trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt.
• Cảm biến siêu âm (Ultrasonic Sensors): Để phát hiện khoảng cách gần.
• IMU (Inertial Measurement Unit) & GPS: Để xác định vị trí, hướng và vận tốc.

 Các mô hình Machine Learning:

• Thị giác máy tính (CV: Computer Vision): Các mô hình Deep Learning như Mạng nơ-ron tích chập (CNN: Convolutional Neural Networks) được huấn luyện để:
• Nhận dạng/Phân loại đối tượng: Xác định và phân loại đối tượng (ví dụ: phân biệt giữa cây và tòa nhà, xác định các loại cây trồng cụ thể, nhận dạng hình dáng con người).
• Phân vùng ảnh theo ngữ nghĩa (Semantic Segmentation): Phân loại cấp độ pixel để hiểu các vùng khác nhau của hình ảnh (ví dụ: đường, bầu trời, thảm thực vật).
• Phát hiện dị thường: Phát hiện các mẫu hoặc khuyết tật bất thường (ví dụ: vết nứt trên cầu, rỉ sét trên đường ống, cây bị bệnh trên cánh đồng).
• Thuật toán hợp nhất cảm biến (Sensor Fusion Algorithms): Bộ lọc Kalman, Mạng Bayes, hoặc các mạng nơ-ron tiên tiến hơn có thể kết hợp dữ liệu nhiễu từ nhiều cảm biến để cung cấp ước tính chính xác và chắc chắn hơn về trạng thái và môi trường của drone.

3. Điều hướng tự hành 
(Autonomous Navigation) và Lập kế hoạch đường bay (Path Planning)

AI/ML cho phép drone lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với sự can thiệp tối thiểu của con người.

 Thuật toán lập kế hoạch đường bay:

• Học tăng cường (RL: Reinforcement Learning): Drone có thể học các chính sách bay tối ưu thông qua mày mò (trial and error) trong môi trường mô phỏng hoặc thực tế, tối đa hóa phần thưởng (ví dụ: hiệu quả, an toàn). Điều này đặc biệt hữu ích để thích nghi với môi trường động.
• Thuật toán dựa trên đồ thị (ví dụ: A, RRT): Được sử dụng để tìm đường đi tối ưu hoặc gần tối ưu trong khi tránh các chướng ngại vật đã phát hiện.
• Mạng nơ-ron: Có thể học cách tạo ra các đường bay hiệu quả và không va chạm dựa trên các đầu vào từ môi trường.
• Điều khiển bay thích ứng (Adaptive Flight Control): Các mô hình ML có thể học cách điều chỉnh các tham số kiểm soát trong thời gian thực dựa trên các điều kiện môi trường thay đổi (gió, nhiễu loạn) hoặc các biến thể tải trọng, đảm bảo chuyến bay ổn định và hiệu quả.

4. Phân tích dữ liệu và Ra quyết định theo thời gian thực 
Ngoài việc điều hướng, AI cho phép drone trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động trực tiếp trong quá trình bay.

 Phân tích trong chuyến bay: Đối với các ứng dụng như:

• Nông nghiệp chính xác: Xác định cây trồng bị stress hoặc các khu vực cần nước/phân bón.
  Kiểm tra cơ sở hạ tầng: Phát hiện và phân loại các khuyết tật (ví dụ: rỉ sét, vết nứt, bu lông lỏng) trên đường dây điện, cầu hoặc tua-bin gió.
• Tìm kiếm và cứu nạn: Xác định con người hoặc các đối tượng cụ thể trong vùng thiên tai.
• An ninh và Giám sát: Nhận dạng các vụ xâm nhập trái phép hoặc các hoạt động đáng ngờ.
• Bảo trì dự đoán: Các thuật toán ML có thể phân tích dữ liệu đo từ xa chuyến bay, nhiệt độ động cơ, hiệu suất pin và các tham số khác để dự đoán lỗi linh kiện, cho phép bảo trì chủ động và giảm thời gian ngừng hoạt động.

5. Trí tuệ bầy đàn (Swarm Intelligence) 
Việc tích hợp AI cho phép nhiều drone hoạt động cùng nhau một cách hợp tác.

• Học tăng cường đa tác tử (MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning): Drone học cách phối hợp hành động của chúng, chia sẻ thông tin và cùng nhau đạt được các mục tiêu phức tạp (ví dụ: lập bản đồ một khu vực rộng lớn nhanh hơn, thực hiện các màn trình diễn ánh sáng đồng bộ, tìm kiếm và cứu nạn hợp tác).
• Điều khiển phi tập trung (Decentralized Control): AI cho phép từng drone trong một đàn đưa ra các quyết định cục bộ góp phần vào mục tiêu chung của đàn, giảm sự phụ thuộc vào một bộ điều khiển trung tâm duy nhất.

6. Quy trình huấn luyện và triển khai mô hình

• Thu thập dữ liệu: Các tập dữ liệu lớn (hình ảnh, video, dữ liệu cảm biến, nhật ký chuyến bay) được thu thập từ drone hoặc mô phỏng.
• Gán nhãn/Chú thích dữ liệu: Đối với học có giám sát, dữ liệu phải được gắn nhãn cẩn thận (ví dụ: vẽ hộp giới hạn xung quanh các đối tượng, phân đoạn hình ảnh).
• Lựa chọn và phát triển mô hình: Chọn các mô hình ML phù hợp (CNN, RNN, Transformer, tác tử RL) và thiết kế kiến trúc của chúng.
• Huấn luyện: Các mô hình được huấn luyện trên các máy chủ mạnh (thường là trên đám mây) bằng cách sử dụng dữ liệu đã thu thập.
• Tối ưu hóa cho triển khai biên: Các mô hình đã được huấn luyện thường được nén, lượng tử hóa hoặc tối ưu hóa để chạy hiệu quả trên tài nguyên tính toán hạn chế của drone.
• Tích hợp phần cứng: Mô hình được tối ưu hóa và công cụ suy luận cần thiết được triển khai lên bộ xử lý AI trên bo mạch của drone.
• Kiểm thử và Xác thực (Testing & Validation): Thực hiện việc kiểm thử và xác thực dữ liệu một cách đầy đủ và toàn diện, bao gồm mô phỏng Phần cứng trong vòng lặp (HIL: Hardware-in-the-Loop) và thử nghiệm bay trong thế giới thực, là rất quan trọng để đảm bảo độ tin cậy, an toàn và hiệu suất.
• Học liên tục/Cập nhật: Các mô hình có thể được cập nhật định kỳ và tái huấn luyện dựa trên dữ liệu mới hoặc phản hồi về hiệu suất (đôi khi sử dụng các kỹ thuật như federated learning).

 Thách thức trong tích hợp AI/ML:

• Hạn chế về tính toán: Drone có tải trọng, năng lượng và khả năng xử lý hạn chế. Điều này đòi hỏi các mô hình AI có hiệu suất cao và phần cứng được tối ưu hóa.
• Tiêu thụ điện năng: Chạy các mô hình AI lớn tiêu thụ đáng kể điện năng, ảnh hưởng đến thời gian bay.
• Kích thước dữ liệu và băng thông: Mặc dù xử lý biên có lợi, việc truyền các tập dữ liệu lớn để huấn luyện và cập nhật mô hình vẫn có thể là một thách thức.
• Hiệu suất thời gian thực: Các quyết định của AI phải được đưa ra trong vòng mili giây cho các tác vụ quan trọng như tránh chướng ngại vật.
• Tính chắc chắn (Robustness) và độ tin cậy: Các mô hình AI phải hoạt động đáng tin cậy trong các môi trường thế giới thực đa dạng, không thể đoán trước (ánh sáng thay đổi, thời tiết, các vật thể không mong muốn).
• An toàn và chứng nhận (Safety and Certification): Đảm bảo an toàn và độ tin cậy của các hệ thống tự hành do AI điều khiển là phức tạp và rất quan trọng để được phê duyệt theo quy định.
• Tính khả giải thích và mức tin cậy (Explainability and Trust): Có nhiều tình huống mô hình (AI) đưa ra một quyết định mà giới nghiên cứu vẫn chưa thể giải thích được. Đây là một mối lo ngại đối với các ứng dụng quan trọng.

Bằng cách vượt qua những thách thức nói trên, việc tích hợp AI và ML về cơ bản đã biến UAV thành các công cụ cực kỳ thông minh, tự hành và linh hoạt, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với hiệu quả và an toàn chưa từng có trên nhiều ngành công nghiệp.

Thị trường drone

Thị trường UAV toàn cầu hiện đang trải qua sự tăng trưởng đáng kể và được dự báo sẽ tiếp tục mở rộng nhanh chóng trong những năm tới. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong công nghệ, sự gia tăng các ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau và nhu cầu ngày càng tăng trong cả lĩnh vực quân sự và thương mại.

Dưới đây là tổng quan về thị trường UAV thế giới hiện nay:

1. Quy mô thị trường và Dự báo 
Quy mô hiện tại (2024): Quy mô thị trường UAV toàn cầu ước tính khoảng 36,04 tỷ USD đến 73,06 tỷ USD vào năm 2024, tùy thuộc vào nguồn báo cáo và phạm vi của nó (một số báo cáo phân biệt giữa thị trường UAV tổng thể và thị trường dịch vụ máy bay không người lái).

• Tăng trưởng dự kiến: Thị trường dự kiến sẽ chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể, với các dự báo khác nhau nhưng nhìn chung cho thấy Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR: Compound annual growth rate) mạnh mẽ. Một số báo cáo dự báo thị trường sẽ đạt khoảng 47,67 tỷ USD vào năm 2032 với CAGR khoảng 15,35%. Các ước tính khác cho thấy giá trị 163,60 tỷ USD vào năm 2030 với CAGR 14,3% từ năm 2025 đến năm 2030 (Grand View Research). Các dự báo mạnh mẽ hơn cho thấy tiềm năng đạt 250,96 tỷ USD vào năm 2037 với CAGR trên 16,1% (Research Nester).
• Thị trường dịch vụ UAV: Thị trường dịch vụ UAV cũng đang tăng trưởng đáng kể, với ước tính 24,56 tỷ USD vào năm 2024 và dự báo sẽ vượt 555,58 tỷ USD vào năm 2034 với CAGR 36,60% (Precedence Research). Điều này cho thấy sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào việc thu thập, phân tích dữ liệu và các hoạt động chuyên biệt được thực hiện bởi máy bay không người lái.

2. Các yếu tố thúc đẩy thị trường chính 
 Ứng dụng trong Quân sự và Quốc phòng: Đây vẫn là phân khúc lớn nhất của thị trường UAV. Việc tăng chi tiêu quốc phòng toàn cầu, nỗ lực hiện đại hóa và tầm quan trọng chiến lược của UAV cho hoạt động tình báo, giám sát, trinh sát (ISR: intelligence, surveillance, reconnaissance), thu thập mục tiêu và các hoạt động chiến đấu là những động lực chính. Các quốc gia đang đầu tư mạnh vào việc nâng cấp UAV cấp quân sự để đảm bảo an ninh quốc gia. 
 Ứng dụng Thương mại: Lĩnh vực dân sự và thương mại đang có sự tăng trưởng nhanh chóng nhờ:

• Nông nghiệp: Nông nghiệp chính xác (giám sát cây trồng, ước tính năng suất, phun thuốc).
• Xây dựng: Lập bản đồ địa điểm, giám sát tiến độ, kiểm tra an toàn.
• Hậu cần và Giao hàng: Dịch vụ giao hàng chặng cuối (ví dụ: Amazon, UPS, DHL), đặc biệt ở khu vực đô thị và khó tiếp cận.
• An toàn và An ninh công cộng: Thực thi pháp luật, ứng phó khẩn cấp, hoạt động tìm kiếm và cứu nạn.
• Kiểm tra cơ sở hạ tầng: Giám sát đường ống, đường dây điện, cầu và các cơ sở hạ tầng quan trọng khác.
• Truyền thông và Giải trí: Chụp ảnh trên không, quay video, báo chí.
• Khai thác mỏ & Khai thác đá, Bảo hiểm, Năng lượng, Y tế & Trợ giúp xã hội.

 Tiến bộ công nghệ:

• Cải thiện hiệu quả pin, dẫn đến thời gian bay dài hơn.
• Tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) cho các hệ thống tự hành, xử lý dữ liệu nâng cao và cải thiện độ tin cậy.
• Cảm biến hình ảnh tiên tiến và khả năng phân tích dữ liệu.
• Phát triển các thiết kế UAV lai (hybrid) (cánh cố định và đa cánh quạt) mang lại sự linh hoạt và độ bền cao hơn.
• Những tiến bộ trong công nghệ truyền tin (5G/6G, liên kết vệ tinh, truyền tin mạng lưới) cho phép các hoạt động ngoài tầm mắt quan sát trực tiếp (BVLOS: Beyond Visual Line of Sight).
• Khuôn khổ pháp lý thuận lợi: Khi các quy định phát triển và chính phủ cung cấp hướng dẫn rõ ràng hơn cho các hoạt động của drone (bao gồm BVLOS), nhiều công ty có thể mở rộng ứng dụng drone của họ.
• Khả năng chi trả và tiếp cận tăng lên: Chi phí thấp hơn cho drone dân dụng và thương mại đang mở rộng phạm vi ứng dụng của chúng.

3. Các phân khúc thị trường chính 
 Theo Platform (Nền tảng):

• Quốc phòng & Chính phủ: Hiện đang chiếm thị phần lớn nhất do ngân sách cao và các ứng dụng chuyên biệt.
• Dân sự & Thương mại: Phân khúc tăng trưởng nhanh nhất, được thúc đẩy bởi các ứng dụng công nghiệp đa dạng.

 Theo End-User (Người dùng cuối):

• Quân sự: Vẫn là phân khúc thống trị mảng thị trường này.
• Nông nghiệp: Dự kiến là một trong những phân khúc tăng trưởng nhanh nhất.
• Các phân khúc quan trọng khác bao gồm an toàn & an ninh công cộng, xây dựng, bán lẻ, năng lượng và giải trí.

 Theo Type (Loại): Cánh cố định, Cánh quay, Lai (Hybrid). UAV lai (Hybrid) được dự kiến sẽ tăng trưởng nhanh nhất.

 Theo Payload Capacity (Khả năng tải trọng): Lên đến 2kg (chiếm thị phần doanh thu lớn nhất vào năm 2024, lý tưởng cho giao hàng chặng cuối), 2kg đến 19kg (tăng trưởng nhanh nhất cho an toàn công cộng và ứng phó khẩn cấp).

 Theo Power Source (Nguồn năng lượng): Pin nhiên liệu hydro dự kiến sẽ có mức tăng trưởng nhanh nhất do những lợi thế như mật độ năng lượng cao hơn và thời gian bay dài hơn so với pin lithium-ion truyền thống.

4. Bức tranh khu vực

• Bắc Mỹ: Dẫn đầu thị trường về doanh thu, được thúc đẩy bởi chi tiêu quốc phòng đáng kể của Hoa Kỳ và việc áp dụng sớm các công nghệ drone cao cấp trong các lĩnh vực thương mại.
• Châu Á-Thái Bình Dương: Khu vực tăng trưởng nhanh nhất, được thúc đẩy bởi quá trình công nghiệp hóa nhanh chóng, đầu tư quốc phòng ngày càng tăng (đặc biệt là ở Trung Quốc, Ấn Độ, Nhật Bản, Hàn Quốc) và việc sử dụng drone thương mại rộng rãi trong hậu cần, nông nghiệp và cơ sở hạ tầng. Trung Quốc là một nước lớn trong sản xuất drone.
• Châu Âu: Tăng trưởng mạnh mẽ được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong công nghệ và các ứng dụng thương mại ngày càng tăng.

5. Các công ty sản xuất hàng đầu 
Thị trường UAV bao gồm sự kết hợp giữa các gã khổng lồ hàng không vũ trụ và quốc phòng lâu đời, cũng như các công ty công nghệ máy bay không người lái chuyên biệt.

 Các công ty chủ chốt (trên nhiều phân khúc – thị trường chiến thuật, thị trường thương mại, v.v.):

• SZ DJI Technology Co. Ltd. (DJI): Thống trị thị trường drone dân sự/thương mại, chiếm ước tính 70% thị phần toàn cầu tính đến năm 2024.
• General Atomics: Nổi tiếng với các UAV quân sự lớn như MQ-9 Reaper.
• Elbit Systems Ltd.: Mạnh về công nghệ quân sự, bao gồm các hệ thống UAV.
• Israel Aerospace Industries Ltd. (IAI): Nổi tiếng với các công nghệ UAV tiên tiến, đặc biệt trong ISR.
• AeroVironment, Inc.: Nổi bật trong các UAV chiến thuật.
• The Boeing Company: Một công ty hàng không vũ trụ lớn với trọng tâm vào các giải pháp UAV linh hoạt.
• Northrop Grumman Corporation: Quan trọng trong các UAV quân sự, bao gồm MQ-4C Triton.
• BAYKAR TECH (Thổ Nhĩ Kỳ): Công ty đang phát triển nhanh chóng, nổi tiếng với drone chiến đấu Bayraktar TB2.
• Parrot Drone SAS (Pháp): Một nhà sản xuất quan trọng của châu Âu.
• Skydio (Mỹ): Nổi tiếng với drone tự hành.
• Autel Robotics (Trung Quốc)
  JOUAV (Trung Quốc)
• AgEagle Aerial Systems Inc. (Hoa Kỳ)
  Teledyne FLIR LLC: (chuyên về hình ảnh nhiệt và chống UAV)
• XAG (Trung Quốc): Dẫn đầu về drone nông nghiệp.

6. Các xu hướng mới nổi

• Tính năng tự hành: Ngày càng tăng cường ứng dụng AI và ML cho các chuyến bay và ra quyết định hoàn toàn tự hành.
• Dịch vụ giao hàng bằng drone: Tiếp tục mở rộng và phát triển các quy định cho hậu cần chặng cuối.
• Giải pháp Drone-in-a-box: Cho các hoạt động tự động, liên tục (ví dụ: giám sát an ninh, giám sát địa điểm).
• Công nghệ drone theo đàn (Swarm Drone Technology): Tiềm năng cách mạng hóa các hoạt động thương mại và quân sự bằng cách phối hợp nhiều drone.
• Hệ thống chống UAV (C-UAS): Nhu cầu ngày càng tăng đối với các giải pháp phát hiện và giảm thiểu drone do các mối đe dọa an ninh ngày càng tăng từ drone độc hại.
• Tích hợp với Mạng 5G/6G: Nâng cao khả năng kết nối và truyền dữ liệu thời gian thực.
• Pin nhiên liệu hydro: Đang ngày càng được quan tâm để kéo dài thời gian hoạt động.
• Hợp nhất trong ngành: Sáp nhập và mua lại khi các công ty tìm cách củng cố vị thế thị trường của mình.

Tóm lại, thị trường UAV toàn cầu là một lĩnh vực năng động và tăng trưởng cao, chủ yếu được thúc đẩy bởi quá trình hiện đại hóa quốc phòng và mở rộng các ứng dụng thương mại. Mặc dù có nhiều cơ hội phát triển, các nhà sản xuất UAV vẫn phải đối mặt với các thách thức như phức tạp pháp lý về định chế, vấn đề đảm bảo an toàn không lưu.

Lê Văn Lợi