在无人机技术的快速发展中，人工智能（AI）的融入极大地提升了无人机的自主性与智能化水平，在复杂多变的通讯环境中，尤其是城市峡谷、森林密布等区域，无人机的通讯联络常会遭遇“盲区”挑战。
这些“盲区”往往因地形遮挡、电磁干扰等因素导致信号不稳定或完全丢失，对无人机的安全飞行和任务执行构成严重威胁，为解决这一问题，一种创新思路是利用AI的深度学习与预测能力，通过训练AI模型，使其能够根据历史数据和实时环境信息预测“盲区”的出现，并提前调整飞行路径或启用备用通讯方式。
结合边缘计算技术，可以在“盲区”发生前，在无人机附近进行数据处理和决策，减少对中心控制站的依赖，提高通讯的连续性和稳定性，利用AI的自我修复功能，当“盲区”结束后，无人机能迅速恢复与控制中心的通讯，继续执行任务。
人工智能在无人机通讯联络中的“盲区”问题，正被逐步“照亮”，通过深度学习、边缘计算和自我修复等技术的综合应用，不仅提升了无人机的适应性和可靠性，也为未来无人机在更广泛领域的应用奠定了坚实基础。
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通过AI算法优化信号处理与路径规划，智能'照亮’无人机通讯的盲区。
通过AI算法优化信号处理与路径规划，无人机通讯盲区被智能技术精准‘照亮’，实现无界沟通。
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