在我們最新的一集 Lexicon 中，我們與 Doodle Labs 的聯合首席執行官兼首席技術官 Ashish Parikh 坐下來，探討了一個關鍵但經常被忽視的自動化系統支柱：通訊。我們討論到，雖然人工智能 (AI) 持續推動無人機和機器人的進步，但僅僅依賴智能並不足以確保在現實世界中的有效運作。我們共同發現，即使是最先進的自動化平台，若沒有穩健的通訊系統，仍然會受到限制，而克服這一挑戰是釋放現代機器人全部潛力的關鍵。
Parikh 開始我們的對話，解釋到無人機和機器人在基本層面上依賴無線鏈路來將數據回傳給操控者並接收指令。他指出，視頻流、遙測、控制信號和任務更新都依賴於無線電在距離和地形上的可靠運作。當一架無人機在操控者附近運行時，這個問題是可管理的；然而，當無人機距離操控者數公里時，物理法則開始施加硬性限制。信號強度隨著距離的增加而下降，延遲（發送和接收信息之間的延遲）變得日益明顯。在高性能應用中，甚至毫秒都至關重要。
當系統的規模增大時，挑戰會急劇增加。Parikh 提到，20 或 50 架無人機的群體不僅僅是帶寬需求的乘數；它還改變了網絡的本質。突然間，數十個攝像頭可能同時嘗試流式傳輸視頻。多個機器人可能需要協調行動，或在無法直接視線連接操控者的情況下，相互轉發數據。Parikh 用一句話總結道，如果將單一無人機的配置應用於一個群體，結果就是「50 個人同時對著一位操控者大喊」。
無線電頻率 (RF) 通訊受物理法則的支配，這些法則在一個世紀以來並未改變。信號在傳播過程中會擴散，相互干擾，隨著距離減弱。工程師可以在這些限制下進行優化，但無法消除這些限制。他舉了弗雷內爾區域的例子，這是無線電路徑周圍的三維區域，必須保持清晰以確保長距離鏈路有效運作。隨著距離的增加，地球的曲率也會成為一個因素。任何軟件都無法覆蓋這些現實；系統必須在設計時考慮到這些因素。
在受到挑戰的環境中，通訊還面臨著一個額外的敵人：故意干擾。Parikh 解釋到，干擾通過用噪音淹沒接收器，使其難以區分合法信號與背景雜音。當干擾成功時，無人機與操控者之間的連接會被切斷。為了對抗這一點，無線電會使用頻率跳變等技術，快速切換通訊頻道以逃避干擾。然而，干擾者也可以適應，監聽新的頻率，並隨著信號的移動而追蹤。這導致了一場以毫秒計的快速競爭。
Parikh 指出，這種動態是一場永恆的貓鼠遊戲，可能永遠無法完全解決。目標不是完美的免疫，而是韌性：使通訊在壓力下仍然可以運作。某些方法偏愛在每秒數百或數千個頻率之間不斷跳變，將帶寬與隱蔽性進行權衡。其他方法則會在檢測到干擾之前維持強連接，然後迅速切換。每種方法都有取捨，而正確的選擇取決於任務需求。
Parikh 的觀點特別有趣的是，許多這些技術並不是在軍事實驗室中誕生的。在被部署於衝突區域之前，類似的系統早已在惡劣的民用環境中用於彌補通訊缺口，例如密集城市、災難區域和偏遠地區。他提到，Doodle Labs 團隊曾協助為珠穆朗瑪峰大本營的第一家互聯網咖啡館提供通訊，這一項目要求在稀薄空氣、崎嶇地形和不可預測的條件下進行長距離通訊。
隨著自動化的增加，Parikh 認為人們可能會假設通訊需求會減少。事實上，他認為情況往往相反。雖然自動化系統可能在本地做出更多決策，但剩下的通訊變得更加關鍵。人類監督、任務驗證、安全約束和協調都依賴於可預測、低延遲的鏈路。在大型群體中，設計不當可能導致內部流量呈指數增長，壓垮網絡。
在我們的對話中，一個最引人注目的主題是，由極端條件推動的創新最終會影響日常技術。經過干擾和戰場壓力精煉的技術，往往會進入公共安全網絡、災難恢復系統和工業機器人。隨著無線環境變得越來越擁擠（尤其是在大城市中），避免干擾、轉換頻率和維持正常運作的能力變得愈加重要。
展望未來，Parikh 挑戰了一個常見的誤解，即自動化減少了對通訊的需求。實際上，他認為，自動化提高了標準。系統必須在更多環境中可靠運作，遵循更嚴格的安全期望，並對失敗的容忍度降低。未來的無人機和機器人不僅僅會由更智能的 AI 定義，還會受到在無線電頻譜中與噪音、干擾和不變的物理法則之間的看不見的戰鬥的影響。
