中文
English关键词：【智慧机场】【智慧机场运维】【智慧机场机房综合运维管理平台】【智慧机场数字化运维管理平台】【智慧民航】【智慧民航综合管理系统】
近年来，随着数字化基础设施建设不断完善，人工智能（AI）产业发展驶入快车道，为民航业发展带来了新机遇。《智慧民航建设路线图》明确，要通过构建“民航+数字产业”的共同体，以民航发展需求为牵引，推动大数据、人工智能、区块链、虚拟现实等新兴数字产业与民航深度融合，赋能民航高质量发展。
人工智能技术在民航中的应用
2022年初民航局印发《智慧民航建设路线图》，标志着我国智慧民航建设从顶层设计走向了全面实施阶段。目前，人工智能技术在民航业应用非常广泛，涉及智慧出行、智慧空管、智慧机场、智慧监管的各个领域和环节。例如，智慧出行中的“一脸通关”，即通过人脸识别为旅客出行提供便利；智慧空管中的人工智能可以实时分析飞行数据，为空中交通管制员提供决策支持；智慧机场中的人工智能可以实现机场飞行区地面保障资源的智能调度，有效提升机场运行效率及安全保障水平；智慧监管实现了行业数据汇聚共享，利用人工智能技术对数据进行分析，极大释放了数据要素的价值。
在民航领域，人工智能技术的特点和优势主要体现在自动化、高效性、个性化、预测性、自适应等方面。具体来讲，人工智能算法的自动化程度较高，算法具备高效性与个性化特点，人工智能算法的大数据分析和预测能力有助于挖掘隐藏在业务数据中的规律，避免风险异常。同时，人工智能算法可以自适应学习和自主优化，通过与业务数据的反复交互，实现算法的迭代升级。
当前，人工智能技术特别是基于深度神经网络技术的人工智能在计算机视觉、自然语言理解等领域取得了突出进展，其相应技术也在民航各领域得到应用。在旅客服务领域，可通过人工智能实现“出行一张脸”、打造智能客服机器人等；在运行保障领域，可通过智能算法实现对保障节点的精准预测以及关键领域决策优化（如停机位等典型资源分配等）。另外，国内外对辅助飞行、辅助管制等领域的探索也在持续推进中。
对于流程化、标准化突出的领域，人工智能存在天然的效率和准确性优势。而民航作为规程化较为突出的行业，与人工智能的融合体现为以下几个特征：一是大幅减少烦琐、重复的人工操作，实现部分流程的少人化甚至无人化；二是支持精准的态势感知和预测，对时效性、精准性要求较高的场景提质增效；三是能够不断迭代和自学习，从而针对不同场景形成辅助决策能力。
在数字时代，人工智能技术在民航业得到了快速发展。在当前的民航业，人工智能技术主要应用在安全检查、飞行调度、机票预订、客户服务等领域和环节。AI在机场安全和监控中发挥着重要作用，人脸识别和跟踪检测技术可以提高护照和登机牌扫描效率，保障航班安全运行；AI通过实时计算飞机引擎的性能和天气状况，可以为飞行员提供动态决策支持，并且通过强大的学习能力提高各航班保障系统之间的协作效率，提高航班协同运行效率；AI通过分析大量的旅行数据和旅客偏好信息，可以自动为用户推荐最佳航班和价格，颠覆航空出行的客户交互模式；自动服务系统可以为用户提供24小时不间断的客户服务，在回答用户问题的同时调动后台系统如航班状态、行李托运等，为用户提供更具体的自动化服务。
人工智能为民航带来的作用
人工智能实时、精准、可靠、个性化的特点和优势在民航领域体现得很充分。其能够实时响应变化，如调整航班计划或根据天气状况重新规划飞行路径；能够准确预测航班延误、天气状况等，为飞行员提供准确的信息，提高飞行安全性；作为重要的备份和辅助系统，支持24小时不间断运行；根据旅客的个人偏好提供个性化服务，如推荐航班、座位、用餐选择等。
在数据要素极度丰富的情况下，人工智能技术将释放航企、机场、空管等业务场景数据的价值，具体包括实现数据分析与预测、业务的自动化决策、资源的优化调度、识别潜在风险、提升旅客出行体验等方面。
以机场航班智能保障为例，根据航班实时动态，采用智能优化方法，自动为航班分配机位并规划滑行路线；在航空器滑行过程中，可以通过场面监视技术以及特种车辆自主定位技术，避免冲突、刮碰等事故的发生；最后，通过智能调度算法有序完成航班地面保障资源调度，从而提升航班安全保障水平和运行效率。再比如机场跑道状态的安全巡查，以往主要依靠人工目视巡检，效率低且存在安全隐患。如今，有了智能机器人，可依托其身上的各类传感器完成机场跑道状态数据采集，利用人工智能技术对数据进行分析，从而更精准、高效地识别跑道存在的安全隐患，还能为跑道运维养护提供预见性的决策支持，这些都显著提升了机场跑道安全保障水平以及运行效率。
人工智能技术的快速演进离不开大量数据的支撑，民航不同领域大数据的积累为人工智能场景落地提供了更为稳固的基石。因此，基于航企、机场、空管等主体单位不同的数据、用户、场景特点和优势，人工智能能够根据其主要业务需求提供深度的大数据应用。
未来，航空公司可利用生成式AI结合飞行大数据快速构建数字孪生飞行模型，以较低成本实现数字环境中对飞行过程全生命周期仿真模拟，从而实现智能化的飞行安全管理和飞机健康管理。对于机场而言，一方面人工智能能够支撑旅客全流程自助服务，另一方面这些数字化交互服务产生的旅客流数据又能为运行管理人员提供决策优化辅助。目前，民航管理干部学院民航数据治理与决策优化重点实验室正在研究通过数据挖掘实现机场旅客流的感知、预测和优化，提升机场安全水平和运行效率；在空管领域，开发基于空管大数据的人工智能应用，能够有效赋能安全、容量和效率，如基于历史航迹数据构建预测告警模型，为管制员提供智能辅助决策支持等。
如何看待这些“进化中”的前沿技术
虽然生成式AI和大模型技术还在“进化中”，但在诸多领域，通用大模型技术已经展现出超凡的能力。近期，在医疗、教育、法律等领域都进行了垂直大模型的研发。可以说，大模型技术开创了人工智能领域的又一次革命。立足民航业，我们应积极拥抱这种具有变革性的技术，但考虑到生成式AI仍在“进化中”以及民航业的特点，在推进时应秉持积极且谨慎的态度。
民航领域想要利用和使用大模型技术，可以从训练民航垂直领域大模型开始，在现有通用大模型的基础上，融合民航领域数据进行再训练、指令微调以及风格对齐等；也可以采用工具学习范式，将大模型作为一种工具嵌入民航业务系统的智能算法研发中。
“信任困境”确实是AI技术在应用过程中无法回避的共性问题。为摆脱“信任困境”，我认为要从管理和技术两个层面发力。在管理层面，制定大模型等AI技术应用的监管制度、规范以及技术标准至关重要，可在容错性相对较高的场景优先试用；在技术层面，加快推进大模型等AI技术的可解释性研究、大模型技术能力边界与可靠性测评等工作。
【计通智能】深圳市计通智能技术有限公司（“计通智能”）创立于1998年，属国家高新技术企业、专精特新企业，是国内领先的智能监控数字化解决方案提供商。公司以“客户安、员工安、企业安”的计通三安文化®为基石，始终秉承“智能监控 计通好用”的理念，致力为全球数智化建设提供优质的产品和服务。
公司充分融合物联网、大数据、云计算、人工智能、数字孪生等新技术，打造出一系列具有行业特色的智能监控数字化解决方案，广泛应用于民航机场、金融系统、轨道交通、电力系统、工业互联网、数据中心与其它行业。
计通智能致力于为不同行业客户提供项目规划、设计、实施、售后及运维，并支持硬件选/配型、软件定制开发等全方位服务。
文章来源：Yonyue航空与机场
免责声明：凡注明来源的文章均转自其它平台，目的在于传递有价值的内容资讯，并不代表本站观点及立场。若有侵权或异议，请联系我们处理。
