航空领域AI应用：自动驾驶成“副机长” 机遇风险并存

 　　《中国机长》走红，这位隐形机长也不容小觑

　　实习记者 于紫月

　　“遇到强烈气流。”

　　“自动驾驶断开了。”

　　“我操纵。”

　　近期，根据2018年四川航空3U8633航班真实事件改编的《中国机长》，票房已突破25亿元，位居2019年中国电影票房榜第5名。

　　影片中如果没有突遇驾驶舱风挡玻璃爆裂脱落的极端罕见险情，飞行员会像遭遇险情前一样，从容不迫地与塔台交流信息，望着驾驶舱外的蓝天和偶尔路过的气团，与旁边人聊聊过往……这是因为飞机上有一位隐形的“智能副机长”——自动驾驶系统。近年来，为了减轻飞行员负担，让飞机能够更“聪明”地飞行，自动驾驶系统中少不了AI的身影。

　　智能工厂孕育高智飞机

　　据相关媒体报道，2019年1月，空中客车公司(以下简称空客)表示希望通过人工智能技术的加持，实现飞机的完全自动驾驶。目前空客正在研究单飞行员驾驶飞机，之后将进一步发展为完全自动驾驶。

　　波音公司也早在两年前就计划检测飞机的人工智能技术是否能够承担飞行员的工作，即由AI做出那些通常由飞行员做出的判断和决定。

　　事实上，AI除了在驾驶舱安家之外，它还渗透到了航空制造的多方面应用中。

　　“研制能力是航空业中主要的竞争力。” 中国民用航空飞行学院教师岳源在接受科技日报记者采访时表示，飞机作为大型复杂航空产品，其结构复杂、零部件多、制造过程繁琐，涉及到材料、加工、装配等制造相关的各个环节，涵盖了大量的制造部门和制造装备。应用AI技术可以支持新一代飞机的智能加工/装配生产线的建设和互联。

　　“未来所有的产品贸易和服务都会与数字技术高度融合。”空客中国首席执行官徐岗提到，空客与我国科研院所、大学合作，已经把图像识别技术应用于航空部件的生产质量检测，今后，双方还将继续拓展在人工智能、工业系统与智能制造等领域的科研合作。

　　在空客A320天津工厂中，工作人员就可以利用一项基于AI的计算机视觉技术改善工厂中人员和物体的移动，使用无人机、导引车和固定摄像机检查飞机的质量。

　　智慧运营提供便捷服务

　　也许，我们普通人离飞机制造领域很远，尚没有深切的体会。但很多人都坐过飞机，值机、候机、飞行、降落的过程中，越来越多的环节也逐渐被AI“占领”。

　　“安全、管理、服务是AI在航空运营中应用的主要领域。”岳源说。

　　安全是民航界不可触碰的红线，因此如何保障安全，是关键问题。AI可以以惊人的速度处理信息，也能关联连最敏锐安检员都发现不了的数据。2018年北京首都国际机场在全国率先实现人脸识别安检，今年9月，这一“当红”的AI技术也同样亮相北京大兴国际机场。

　　管理是保障航空运营的基础。《中国机长》中，除了机组成员的过硬素质，地面塔台、机场以及与空军指挥部的及时交流、指挥、应急管理也功不可没。AI在空中交通流量预测、飞行间隔控制、飞行冲突智能调整等方面能起到很大作用，可使空中交通流量管理高效、有序、安全，就像一个高速运转的大脑，对空中飞行冲突进行有效的预测与解决。“同时，随着无人机的大规模使用，空管也将从传统的空中交通管理走向无人航空器系统交通管理，AI也将大有可为。”岳源说。

　　服务则是航空运营中的加分项。AI技术可用于呼叫中心、手机或PC端实现机器人客户服务，并解决大多数常见问题。阿联酋航空推出的“交互式洗漱包”就是个典型的案例。该项目将人工智能接入移动端程序，客舱内的乘客在手机APP上就能实现虚拟和现实互动。类似的服务项目可为乘客打造更舒适、更放松的旅行体验，了解旅客喜好和行为习惯，牢牢抓住旅客的心，增加忠诚度，以争夺机票外的市场空间。

　　前景虽好风险犹存

　　AI在航空领域的应用前景十分广阔，充满着未知和惊喜。那么，目前其商业化程度如何?

　　“现阶段AI技术商业化水平较高的当属安全和服务领域。”在岳源看来，以阿联酋航空为首的企业走得更远一些，迪拜机场是目前最智慧的机场。但是在管理和研制领域，AI技术还远没有成熟到直接影响我们生活的程度。

　　不少业内人士认为，AI技术要在航空领域大规模地成熟商用，还有很长的路要走，并且存在着诸多挑战。

　　岳源认为，应用面较窄、数据安全、多数据耦合等问题都需要更多的研究和产业化实践去解决。

　　以目前应用最为成熟的安全领域为例。安检只是安全领域中的一个环节，要做到全领域的覆盖还要很多时间，从安检到排队，再到认领行李，让每位旅客体验AI带来的全流程便捷还需要一点时间。

　　而数据安全一旦出了问题更是牵一发而动全身。AI技术依赖海量的数据作为支持，但是海量的数据就面临着数据安全的问题，一旦出现泄露，入侵等事件，无论对航空业还是旅客本身都是不可忽略的危险。

　　多数据耦合问题也不容忽视。任何一个应用领域都是复杂的，不是单一来源的数据就可以完全解决的。随着今后系统越来越大，越来越复杂，如何解决多数据耦合的问题就很必要了。

　　正是基于这些待解的难题，AI在航空关键领域、复杂工况中的落地应慎之又慎。危险时刻，相信飞行员还是AI?这或许是未来较长一段时间内需要探讨的话题。