在无人机领域，人工智能（AI）的引入极大地提升了其自主性、决策能力和环境感知能力，但同时也暴露出了一些安全防护的“盲区”，一个关键问题是：如何确保AI在复杂多变的飞行环境中，不因算法缺陷或数据偏差而做出错误决策？
AI算法的鲁棒性至关重要，这要求开发者在训练过程中，不仅要使用大量正常情况下的数据，还要引入异常、极端情况的数据集，以增强算法的抗干扰能力，数据偏差问题不容忽视，无人机在飞行中会不断收集数据，若数据未经过严格验证和清洗，可能导致AI决策失误，建立高效的数据清洗和验证机制是关键，AI系统的可解释性也是一大挑战，虽然追求高精度的黑箱模型能提高效率，但为了安全起见，提供可解释的决策过程，使人类操作者能理解并信任AI的决策，同样重要。
人工智能在无人机安全防护中的应用需兼顾算法的鲁棒性、数据的准确性和决策的可解释性，以构建一个既智能又可靠的飞行系统。
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