在无人机控制领域，将大语言模型作为唯一决策单元的尝试，本质上是在探索通用推理能力与实时控制系统之间的融合边界。近期一项实验给出了明确的结论：在七款前沿模型中，仅有 Gemini 3 能够在三维体素世界中完成基本的导航与目标定位任务，而即便是成功案例，其任务完成率也仅为六分之一。这一结果揭示了单体 LLM 控制无人机时必须正视的核心工程约束。
推理延迟与控制回路的冲突
无人机飞控系统对响应延迟有着严苛的要求。典型的多旋翼无人机姿态控制周期在 250 至 500 微秒之间，这意味着在 100 赫兹的控制频率下，系统必须在 10 毫秒内完成从感知到决策再到执行的全流程。然而，当前主流 LLM 的推理延迟远超这一阈值。Gemini 3 作为实验中表现最佳的模型，其端到端响应时间仍难以满足实时控制的基本需求。Token 生成速度在每秒 20 至 40 个 Token 的范围内，意味着一个包含 50 个 Token 的响应需要至少 1.25 秒才能完整输出，这在高速机动场景中等同于灾难性的控制缺失。
从工程实践角度，单体 LLM 控制架构必须引入显式的延迟预算分解。图像编码与描述生成的延迟应控制在 100 毫秒以内，LLM 推理与响应生成在 500 毫秒内完成，指令解析与执行的最终延迟则需压至 200 毫秒以下。总计约 800 毫秒的系统延迟意味着该架构仅适用于低速巡航、悬停观察或预设轨迹追踪等场景，而非需要快速反应的规避机动或精确悬停。
空间推理能力的模型差异
实验数据揭示了当前多模态大语言模型在空间理解方面的显著能力差异。大多数视觉语言模型无法可靠地判断物体在画面中的左右朝向，这一缺陷直接影响了基于视觉反馈的导航决策。模型的自信度与实际准确率之间存在巨大的鸿沟，即便面对简单如方向判定的任务，模型也会给出完全错误的判断而毫无不确定性的表达。
相比之下，Qwen3VL 系列模型展现出不同的特性。虽然其推理能力不及 Gemini 3，但在像素空间中的空间定位表现更为可靠，原因在于像素坐标被直接编码到 Token 序列中。这种特性使其适合执行目标检测与位置标注等预处理任务。最佳实践表明，应当将检测预处理器与推理决策模型分离：前者以 10 至 20 赫兹的频率运行，快速提取场景中的物体类别与空间坐标；后者接收结构化的标签化描述，在更高层面进行路径规划与任务决策。这种分离式架构将三维空间问题转化为一维文本问题，恰好契合 LLM 的能力边界。
单位经济性的硬约束
在考虑实际部署时，API 调用成本构成了不可忽视的经济门槛。每次图像推理的输入 Token 消耗与输出 Token 消耗叠加，在高频控制循环中将迅速累积。以典型的 10 赫兹控制频率计算，每小时的推理调用次数达到 36000 次，即便单次调用成本仅为 0.01 美元，年度成本也将超过 30000 美元。这一数字尚未包含推理失败导致的重复调用与系统冗余开销。
本地部署方案虽然规避了 API 成本，但引入了新的硬件投资。以 NVIDIA Jetson AGX Orin 为例，其峰值算力约为 200 TOPS，在 INT8 量化条件下运行 7B 参数模型可达到 15 至 20 赫兹的推理吞吐量。然而，无人机载重限制通常在 500 克以内，这意味着必须在算力、功耗与续航之间进行权衡。典型 50 瓦的功耗预算意味着需要在控制计算机、传感器与通信链路之间分配电力，留给 LLM 推理的功率余量往往不足 15 瓦。
安全回退机制设计
当 LLM 作为唯一控制单元时，必须建立完善的安全回退层级。第一层为超时监测，当单次推理超过 1.5 秒时自动切换至传统 PID 控制器，继承最后已知的安全姿态与航向。第二层为置信度检验，系统提示词中应嵌入显式的不确定性表达要求，当模型输出置信度低于阈值时触发人工介入或预设策略执行。第三层为地理围栏，独立的硬件看门狗持续监测无人机位置，一旦超出预设安全边界即强制返航或降落。
此外，指令集的设计应当遵循最小完备原则。LLM 输出的控制指令不应直接映射到电机转速，而是经过中间层的平滑与限幅处理。例如，输出指令中的角速度变化率应限制在每秒 45 度以内，升降速率不超过每秒 2 米，且所有指令在执行前需通过物理可行性的校验模块。
务实的技术路径选择
综合上述分析，单一 LLM 端到端控制无人机在当前技术条件下更适合作为研究原型而非工程方案。更务实的路径是将 LLM 定位为高层任务规划器与语义理解引擎，而非底层运动控制器。LLM 的核心价值在于将自然语言指令转化为结构化的任务序列，例如将 "搜索花园中的丢失宠物" 拆解为起飞、悬停扫描、区域覆盖路径生成、目标确认、接近观察等离散步骤。每个步骤的具体执行则交由专门优化的控制器完成。
这种分层架构既保留了 LLM 在开放域任务理解方面的优势，又规避了实时控制对延迟的苛刻要求。实验表明，即便在最优条件下，单体 LLM 控制也仅能完成有限的探索任务，其可靠性与可预测性尚未达到商业部署的标准。将 LLM 限制在其擅长的语义推理与规划领域，配合成熟的飞控算法与传感器融合技术，方是当前无人机智能化发展的理性选择。
资料来源：GitHub 项目 kxzk/snapbench 空间推理基准测试及 Hacker News 相关讨论。