过去五年里，无人机的能力迅速提高。
GoPro 的 Karma 无人机可以通过在产品中添加一个综合跟踪系统来跟踪它的控制器，这种技术可以让大众市场用户捕捉到很好的内容，同时也能熟悉无人机的存在。然而，对于每一个面临着产品突破的消费者来说，替代用例都是触手可及的。雷达和激光雷达的快速改进，与计算能力和深度学习能力结合在一起，创造者可以让无人机更接近机器人的自主性。
在最近对无人机能力的改进中，软件扮演着重要的角色。计算机视觉有助于详细分析环境和地形。这种光学分析与惯性导航系统和 GPS 的结合，为无人机制造了非常强大的环境意识。
Oliver Cameron 在题为《激光雷达：关键的自动驾驶汽车传感器》的文章中写道，激光雷达技术使无人驾驶汽车或任何机器人能够通过一些特殊的超能力来观察世界：
360 度的能见度——想象人类眼睛允许我们在所有的时间里看到所有的方向
极度准确的深度信息——不是靠猜测可以知道精确的距离，准确到 ±2 厘米
科学家和开发者们正在整合中，自动驾驶无人机与自动驾驶汽车相比有优势，因为它们的潜在变量，或者说是干扰量减少了。在无人车必须考虑宠物、儿童，甚至是垃圾桶的地方，无人机在穿越空域时仍能保持畅通。相反，自然灾害、电线、树木和建筑物仍然是无人机飞行的障碍因素。
深度学习、标记和地理定位可以解决这个问题，从而创造出虚拟的旅行线路。机器学习和人工智能让无人机能够以更快的速度同步、学习和适应，甚至是实时进步。
麻省理工学院林肯实验室(Lincoln Labs)一群二三十岁左右的年轻人开发的 Perdix，是一组设计用来作为团队运作的微型无人机。Perdix 展示了一个更复杂的解决方案，用于在一系列任务指导中让无人机同步实现一个共同的目标。据哥伦比亚广播公司报道，Perdix 飞得太快太高，以至于无法跟上了。
Ardupilot 是一个具有自主功能的开源飞行控制器平台，大疆 FlameWheel 风火轮 F450 适合任何有兴趣在业余时间制造无人驾驶飞机的人。对于更深入的自主无人机开发过程，NVIDIA Jetson TK1 开发工具包让用户能够访问完整的 NVIDIA CUDA 平台，用于快速开发和部署计算机访问的计算密集型系统。
物流行业已经开始考虑无人机送货的想法。随着亚马逊的领先，联合包裹和联邦快递都公开宣布了研发项目，探索无人机和机器人交付方法。在无人机辅助交付或驾驶无人机任务中，有一件事让人困惑，那就是电池容量和充电。电池是技术进步与机动性的基础。
无线充电可能是人工智能驱动的无人机的缺失组件。WiBotic PowerPad 是一个三英尺的三脚架，配备了车载充电器，可以安装在几乎任何无人机上。防风雨平台可以在任何地方安装，可以帮助缓解经常运行自动飞行的无人机的需要。这种技术对于提高独立远程无人驾驶飞机序列的发展仍是至关重要的。
为了成功实现无人驾驶的无人机交付序列，团队需要在给定地域的空域内建立一个网格，程序用虚拟车道表示网格，并在沿途安装充电站以优化长途飞行。这可以通过在路线上设置检查点来完成，可以发送关于距离和目的地的信息更新，以便为在整个地域上部署的充电站提供更多的休息机会。
无线充电公司如 Proxi 将成为这个领域的重要参与者，它可以让无人机降落在发射台和无线充电。无线充电将是自主无人机生产率的关键。如果无人机能在不返回基地的情况下穿越给定的空域，这将允许无人机向长途目的地运送包裹，比如农村房产、建筑工地和农村居住区，效率显著提高。
如果应用程序是监视或数据收集，有多个充电站可以减少空中硬件的数量，同时增加旅行长度。换句话说，用更少的无人机增加覆盖的领域。
如果无人驾驶飞机能在没有人类参与的情况下自行管理飞行，这将允许无人机操作员参与并导航最后一分钟的着陆和潜在的包裹部署。LA 公司 Pheonix 激光雷达系统提供了 AL3–32，这是一个 3D 激光测绘系统，可以安装在任何无人机上。
随着技术的不断进步，人工智能成为我们日常生活的一部分，我们将会很有趣地看到事物的走向，以及日常的商业程序是如何改进的。