目前，无人机控制管理系统的自动化已经解决了飞行自动控制的问题，但是还没解决智能自主控制的问题。无人机产业化和全域化发展应用，必须依托人工智能技术的进步。在2006年后，人工智能技术领域出现了爆发式的发展，在搜索技术、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音等相关领域都取得了丰硕的成果。无人机系统的智能化大多数表现在单机飞行智能化、多机协同智能化和任务自主智能化三个层面。

  鑫疆基业的无人机智能库房利用RFID智能感知技术实现对于无人机管理现场的规范化管理，通过本项目建设，使用以RFID、可视化视频监控为代表的物联网技术，对存放的物资进行非接触式的自动识别，自动记录物资入库、存储、盘点、出库各环节的物流信息，提高存储信息自动化水平，全面实现仓库领料无人智能化、物资入库智能化、物资盘点自动化。

  鑫疆基业的无人机电池智能充电柜可通过智能库房管理系统查看所有电池当前充电柜内部存放的电池数量、电池状态信息（充电中、充电完成、存储中、通信连接失败等）、当前电量信息、电池温度、电池SN码、电池充电次数、电池使用次数、电池使用历史、电池使用寿命、损坏电池数量、正在使用电池数量、可用电池数量等信息。

  单机飞行智能是指面向高动态、实时、不透明的任务环境，无人机应该能做到感知旁边的环境并规避障碍物、机动灵活并容错飞行、按照任务要求自主规划飞行路径、自主识别目标属性、能够用自然语言与人交流等。也就是说，实现单机飞行智能的无人机应当具备环境感知与规避、自动目标识别、鲁棒控制、自主决策、路径规划、语义交互等能力。实现这些能力的关键技术主要包括：

  1、智能感知与规避技术，具体包括：①侦察、干扰、探测、通信一体化设计；②多源/多模信息融合处理技术；③位置信息共享技术；④环境自适应技术；⑤新型传感器技术。例如，侦察、干扰、探测、通信一体化设计技术是利用电子侦察、信息对抗、微波遥感和通信传输这４个技术领域相近的特点，通过解决侦、干、探、通一体化机理、可重构宽频带天线、超宽带低噪复用信道技术等技术问题，实现侦察、干扰、探测、通信４种功能在系统架构、天线设计、信道复用、数据处理、信息融合等层面的一体化。

  2、智能路径规划技术，具体能应用的算法包括：①蚁群算法；②神经网络算法。③粒子群算法；④遗传算法；⑤混合算法。

  3、智能飞行控制技术，具体包括：①鲁棒飞控技术，着重关注容错、可重构飞行操控方法；②开放性飞控技术，着重关注飞控技术的兼容性、可扩展性；③自主决策、融合技术；④自学习和进化技术。例如，鲁棒飞控技术是利用Kharitonov区间理论、Ｈ∞控制理论、结构奇异值理论等提高无人机飞控系统的容错、可重构水平，提升无人机系统环境适应能力。

  4、智能空域整合技术，具体包括：①智能地基感知与规避；②智能无人机适航认证；③智能空域管理规则。例如，智能地基感知与规避是利用布置的地面的各种传感器，对空中无人机的飞行状态进行探测，并提供空域使用建议，避免发生空中危险接近或碰撞。

  5、智能飞行器技术，具体包括：①仿生飞行器；②旋翼－固定翼复合式飞机；③变体飞行器；④跨介质飞行器。例如，跨介质飞行器是通过飞行器的外形设计和动力系统自适应，使飞行器能够在多种不同介质中飞行。