Drony a AI v rozvozu jídla: co změní pravidla BVLOS

Ještě před pár lety byl rozvoz dronem spíš efektní ukázka na konferenci než reálná služba pro město. Problém nebyl v tom, že by drony neuměly létat. Problém byl, že „aby to dávalo smysl v praxi“, potřebujete lety mimo přímý dohled pilota (BVLOS – Beyond Visual Line of Sight), desítky až stovky letů denně a provoz, který se chová spíš jako logistická síť než jako hobby s dálkovým ovladačem.

A přesně tady se láme chleba: americký regulátor (FAA) v roce 2025 představil návrh pravidel známý jako Draft Part 108, který má BVLOS posunout z režimu výjimek do režimu standardních, škálovatelných postupů. Pro české čtenáře to není jen „zpráva z USA“. Je to signál, kam se bude posouvat regulace i byznysové modely v Evropě – a hlavně, jakou roli v tom bude hrát AI v logistice potravin.

V rámci naší série Umělá inteligence v maloobchodu a e-commerce je tohle téma až překvapivě praktické: drony jsou jen viditelná špička ledovce. Skutečný motor je datová a AI vrstva, která umí plánovat, hlídat bezpečnost, optimalizovat trasy, řídit flotilu a napojit rozvoz na sklad, predikci poptávky a dynamické ceny.

Part 108: proč je to víc než „nová pravidla pro drony“

Part 108 je v jádru odpověď na jednoduchou bariéru: BVLOS provoz nešel ve velkém dělat bez zdlouhavých individuálních výjimek. To je zabiják škálování. Pilotní projekty přežijí ledacos, ale městská služba potřebuje opakovatelnost, jasné procesy a předvídatelné schvalování.

V praxi Part 108 míří k tomu, aby dronové operace fungovaly podobně jako jiné regulované dopravní služby:

• jasně dané provozní režimy podle rizika,
• definovaná odpovědnost,
• standardizovaný dohled,
• povinná práce s daty v reálném čase.

To poslední je zásadní. Rozvoz jídla dronem není „letecká hračka“. Je to kritická logistika – a bez AI a automatizace nemá šanci konkurovat pozemním kurýrům na ceně ani spolehlivosti.

Z pilota na firmu: odpovědnost se přesouvá tam, kde dává smysl

Největší mentální posun Part 108 je přesun odpovědnosti z jednotlivce na organizaci. Dřívější přístup (v USA známý jako Part 107) stavěl provoz hodně na certifikovaném pilotovi a letech v přímém dohledu. Jenže moderní flotilový rozvoz stojí na tom, že:

• dron letí z velké části autonomně,
• dohled je centralizovaný (jeden operátor sleduje více letů),
• bezpečnost se řeší systémově (procedury, datové služby, monitorování shody).

Pro e-commerce a retail to znamená jediné: konkurenční výhoda se bude měřit kvalitou provozních systémů, ne tím, kolik máte „pilotů s licencí“.

AI se tu dostává do centra dění. Když odpovědnost nese firma, začne se řešit:

• jak přesně AI hodnotí riziko trasy (lidé, zástavba, překážky),
• jak modely pracují s počasím (nárazový vítr, námraza, srážky),
• jak se prokazuje spolehlivost autonomních rozhodnutí.

Jinými slovy: regulace nepřímo tlačí na auditovatelnost AI. A to je dobře.

Povolení vs. certifikace: škálování podle hustoty osídlení

Part 108 zavádí dva režimy – zjednodušeně:

• Povolení (permit) pro menší, nižší riziko, méně hustě obydlené oblasti (a typicky i strop na počet dronů ve flotile).
• Certifikace (certificate) pro husté městské prostředí a vysoké objemy – bez „stropu flotily“, ale s přísnějším dohledem, bezpečnostními požadavky a provozními protokoly.

Součástí je i dělení podle hustoty osídlení (od venkova po centra metropolí). Praktický dopad je přímočarý: nejdřív se bude masově létat na okrajích měst, v satelitech a v řidší zástavbě, a teprve pak (po splnění náročnějších požadavků) v opravdu hustých centrech.

Z pohledu potravinového retailu a rozvozu to dává smysl i ekonomicky:

• v satelitech jsou delší dojezdové časy kurýrů (dron umí vyhrát na čase),
• infrastruktura pro „předání zásilky“ je jednodušší (domy se zahradou, dvorek, vyhrazené místo),
• menší riziko incidentů.

Co to znamená pro český trh (i když Part 108 je americký)

Evropská regulace je jiná, ale trajektorie je podobná: standardizovat BVLOS, definovat role, zavést digitální služby pro řízení provozu (U-space) a vyžadovat data v reálném čase.

Pokud dnes v ČR řešíte logistiku potravin, rychlý rozvoz nebo omnichannel, dává smysl sledovat:

• jak rychle se budou vyvíjet koridory a pravidla pro BVLOS,
• kde vzniknou „přirozené“ první zóny (průmyslové parky, okraje měst, kampusy, nemocnice),
• jaké požadavky budou kladeny na datové služby a integrace.

ADSP: datové služby, bez kterých flotila nepoletí

Jedna z nejdůležitějších částí Part 108 je vznik role Automated Data Service Provider (ADSP) – poskytovatele automatizovaných datových služeb pro dronový provoz. To zní suše, ale v praxi jde o „digitální dispečink vzdušného prostoru“, který umožní provoz ve velkém.

ADSP typicky pokrývá:

• sledování polohy a provozu (kdo kde letí),
• integraci počasí (lokální podmínky, varování),
• strategickou dekonflikci (plánování tak, aby se trasy nekřížily rizikově),
• monitorování shody (jestli dron drží schválenou trasu a pravidla).

Pro rozvoz jídla je to bod zlomu. Bez ADSP se dá udělat „pár letů denně“. S ADSP se dá dělat síťový provoz – podobně jako dnes funguje řízení kurýrů v aplikacích, jen s vyššími nároky na bezpečnost.

Kde do toho vstupuje AI

ADSP není jen databáze. V reálném světě je to sada algoritmů, které musí v čase sekund:

• vyhodnotit konflikty tras,
• přepočítat plán při změně počasí,
• řešit výpadky konektivity,
• hlídat odchylky od letového plánu a spouštět zásahy.

To je přesně typ problémů, kde se kombinuje klasická optimalizace, predikční modely a pravidlové systémy. A pro e-commerce to vytváří nový ekosystém dodavatelů: AI logistické platformy pro drony.

„Od farmy ke dveřím“: dron je jen posledních 10 minut

V kampani Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství se často řeší AI na poli (senzory, predikce výnosů, variabilní aplikace). Ale realita byznysu je, že hodnotu často sežere až poslední článek: logistika a doručení.

Dronový rozvoz dává smysl hlavně tehdy, když je napojený na AI v celém řetězci:

1. Predikce poptávky v maloobchodě: AI odhadne, co se bude prodávat v konkrétní lokalitě (např. před Vánoci 2025 nebo během chřipkové sezóny).
2. Řízení zásob a mikro-fulfillment: zboží je blíž zákazníkovi (dark store, mikro sklad, výdejní hub).
3. Orchestrace objednávek: systém rozhodne, jestli objednávku poslat kurýrem, autem, nebo dronem – podle ceny, času, SLA, počasí a kapacity.
4. Precizní doručení: dron dorazí přesně v okně, které dává smysl pro čerstvé potraviny (mléčné, hotová jídla).

Jedna věta, která se bude opakovat: drony nejsou nový způsob dopravy, ale nový způsob plánování dopravy. A to je AI disciplína.

Co bude rozhodovat o úspěchu: ekonomika, bezpečnost a „tichý provoz“

Technologie létání je už dnes dost dobrá. Pro masové nasazení rozhodnou tři oblasti, které firmy často podcení.

1) Jednotková ekonomika (cost per drop)

Rozvoz dronem vyhraje jen tehdy, když se bude umět dostat na smysluplné náklady na jedno doručení. To není jen cena dronu.

Do nákladů patří:

• obsluha a dohled,
• údržba a baterie,
• pojištění,
• poplatky za datové služby (ADSP/U-space),
• infrastruktura pro předání zásilky (landing point / winch drop).

AI pomáhá snižovat náklady tím, že:

• zvyšuje využití flotily (lepší plánování),
• omezuje prázdné lety,
• zkracuje prostoje kvůli počasí a přesměrování.

2) Bezpečnost jako produkt, ne jako checkbox

U dronů platí, že reputace se ztrácí rychleji než u kurýrů. Jeden incident a město začne být alergické na další piloty.

Funguje přístup „safety by design“:

• jasné koridory a geofencing,
• víceúrovňové fail-safe režimy,
• transparentní reporting,
• průběžné testování modelů (drift, extrémy počasí).

3) Hluk a společenská akceptace

U potravin je doručení často večer. V prosinci navíc roste frekvence objednávek a lidé jsou citlivější na rušení.

Firmy, které vyhrají, budou ty, které vezmou vážně:

• plánování tras mimo citlivé zóny,
• omezení letů v určitých časech,
• „tichá okna“ a predikce hlučnosti podle prostředí.

Tohle je opět práce pro data a AI, ne pro PR.

Praktický checklist: jak se připravit už v roce 2026

Pokud jste retail, marketplace, výrobce potravin s přímým prodejem nebo logistický partner, tady je realistický postup, který dává smysl ještě před tím, než bude dronový rozvoz plošný.

1. Zmapujte use-casy s vysokou hodnotou

   • expresní doručení čerstvých položek
   • doručení do špatně dostupných lokalit
   • B2B doplňování zásob (restaurace, kavárny)

2. Připravte data pro „rozhodování o dopravě“

   • přesné adresy, geokódování, poznámky k předání
   • časová okna, SLA, typy zboží (teplé/chlazené)

3. Postavte AI pravidla pro orchestrace

   • kdy se vyplatí dron vs. auto vs. kurýr
   • jak reagovat na počasí a špičky

4. Začněte s pilotem v jednodušší zóně

   • okraj města, areál, kampus, průmyslová zóna

5. Měřte metriky, které rozhodují

   • čas doručení (p50/p90)
   • úspěšnost předání
   • náklady na doručení
   • incidenty a odchylky od plánů

Jedna věc, kterou jsem viděl fungovat opakovaně: pilotní projekt není o „wow efektu“. Je o tom, jestli umíte provoz škálovat bez toho, aby vám rostly náklady rychleji než objem.

Co si z Part 108 odnést pro AI v retailu a e-commerce

Part 108 je důležitý hlavně tím, že ukazuje směr: dronový rozvoz se bude řídit jako datová služba. Regulace přestává řešit jednotlivé lety a začne řešit systém, procesy, dohled a data.

Pro naši sérii o AI v maloobchodu a e-commerce to znamená, že „poslední míle“ se posune od improvizace k orchestraci. A orchestraci dnes vyhrává ten, kdo má:

• kvalitní predikce poptávky,
• chytré řízení zásob,
• silnou optimalizaci tras a kapacit,
• robustní bezpečnostní a monitorovací vrstvu.

A teď dopředu: jakmile se standardizuje BVLOS, největší otázka už nebude „můžeme létat?“. Bude znít: kdo dokáže doručovat rychle, bezpečně a levně – a přitom udržet kvalitu potravin až ke dveřím?

Pokud chcete probrat, kde má dronový rozvoz smysl právě ve vašem modelu (D2C, retail, Q-commerce, B2B gastro) a jak do toho zapojit AI pro plánování, zásoby a zákaznickou zkušenost, ozvěte se. Nejčastěji stačí dobře navržený pilot a poctivé metriky – a během pár týdnů je jasno, jestli je to cesta pro vás.