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文|佘凱文

來源|智能相對論

在今年1月，接連兩起飛機事故引起了人們對于飛行安全的再次討論。

1月22日一架原計劃由俄羅斯西伯利亞城市蘇爾古特飛往莫斯科的飛機，被機上一名醉酒男性乘客所劫持，雖然最后飛機平安落地，劫機人員也被控制，但機上75名乘客和機組人員也都經(jīng)歷了一次不小的驚嚇。

另外一起事故就沒有這么幸運了，阿根廷足球運動員薩拉，在當(dāng)?shù)貢r間1月21日乘坐私人飛機由法國南特啟程前往英國，在英吉利海峽的島嶼間失聯(lián)。之后經(jīng)過15個小時的搜救，發(fā)現(xiàn)了大量飛機殘骸，但沒有發(fā)現(xiàn)包括飛行員在內(nèi)的任何幸存人員，加上當(dāng)時天氣寒冷，相關(guān)部門推斷機上人員已經(jīng)死亡。

飛機被譽為世界上最安全的交通工具，但也難免因為各種原因發(fā)生事故，并且飛機若是發(fā)生事故機上人員也基本就是九死一生。

人工智能技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)被運用在了航空領(lǐng)域，但顯然除了在進一步保障飛行安全同時，AI還可以做得更多。

保障飛行安全，AI還可以做得更多

相比很多其他領(lǐng)域，航空領(lǐng)域?qū)τ谌斯ぶ悄艿倪\用要落后很多，這絕對不符合航空產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟和生活中的重要地位。

僅從最基礎(chǔ)的機場安防來看，除了北京等個別城市從2018年起陸續(xù)部署了智能安檢設(shè)備之外，在全國其他城市全然還看不到智能化設(shè)備的影子。而刷臉坐飛機雖然早已被各大企業(yè)乃至政府部門多次提及，但也遲遲未能出現(xiàn)。

此時無人酒店都已經(jīng)拔地而起，無人餐廳更是遍地開花，同樣屬于交通網(wǎng)絡(luò)的各大高鐵車站也早已部署了類似人臉識別等設(shè)備，機場各方面的智能化程度這么一比就顯得相當(dāng)不足了。

特別是在目前對智能化水平十分重視，且技術(shù)也過硬的中國都是這種情況，在國外其他機場就更不用提了。

像此次俄羅斯的劫機事件，犯罪嫌疑人曾就有過多次醉酒鬧事的前科，而這些資料理所當(dāng)然的應(yīng)該存在于安保網(wǎng)絡(luò)之中，但是機場也好航空公司也好都未為此采取任何措施，再考慮到是在俄羅斯，所以可能在飛機上航空公司依然為這個乘客提供了酒精飲料，這才導(dǎo)致了此次的劫持事件。

機場智能化的進程之所以緩慢，有多方面原因，一是全球大多機場建設(shè)時間較早，在建設(shè)之初很多東西都未考慮進去，而現(xiàn)在要進行增建的話也必然會影響到機場的使用；二是，大多數(shù)機場安防等系統(tǒng)即便有加建也都是分批次建設(shè)的，在監(jiān)測、門禁、報警等系統(tǒng)多是“各自為政”，難以實現(xiàn)復(fù)雜的協(xié)作。

但是這些原因也不該成為機場智能化不足的借口。像是機器學(xué)習(xí)、云計算、大數(shù)據(jù)等都應(yīng)成為機場的重要組成部分。

另外，對于事故飛機的搜救尋找的技術(shù)方面毫無進展，也是被詬病得最多的地方。一如5年前的馬航MH370，直至現(xiàn)在事故仍是疑點重重，而此次阿根廷球員乘坐的法國飛機雖然是一架小型飛機，在安全保障方面本身雖不如民航客機，但畢竟在飛機失聯(lián)后各方就馬上派出了搜救隊伍，可仍是歷經(jīng)15個小時搜救后也一無所獲。

并且像黑匣子的功能也已經(jīng)不再滿足于僅是記錄和保存飛行數(shù)據(jù)了，單純的數(shù)據(jù)記錄保存得再好，找不到還是白搭。

當(dāng)然飛行安全的保障單靠AI也是不夠的，在2018年10月發(fā)生的Lion Air 610墜機事故，據(jù)調(diào)查直接原因就是由于飛機將過多的飛行控制權(quán)交給了自動系統(tǒng)，加上駕駛?cè)藛T操作不熟悉，使得一次非致命事故變成了墜機。

總的來說，在飛行安全方面AI還有很大的空間可以發(fā)揮，但是只要是程序就肯定會有BUG，特別是直接作用于飛機操控方面的技術(shù)。

飛行體驗的改變將從網(wǎng)絡(luò)購票開始

目前在航空領(lǐng)域，人工智能的介入方式大都是以飛行技術(shù)、乘客服務(wù)作為切入點，例如自動飛行技術(shù)、機載WIFI或機場服務(wù)等。

從第一步購票開始，加拿大航空就建設(shè)了一個購票服務(wù)系統(tǒng)，為旅客實現(xiàn)個性化定制服務(wù)。比如，AI通過用戶畫像，根據(jù)之前用戶的使用習(xí)慣像目的地、興趣或是機票價格來提供相應(yīng)服務(wù)，在用戶使用的網(wǎng)頁上會根據(jù)這些數(shù)據(jù)剔除那些客戶沒有用過的選項。精準(zhǔn)推送為顧客減少了選擇焦慮，也為客戶節(jié)約了大量時間。

根據(jù)國際海事衛(wèi)星組織的調(diào)查顯示，乘客選擇航空公司主要由三大因素組成，一是機票價格，二是航班時間，而第三點萬萬沒想到居然是有無機載WIFI。

要知道在1年前國內(nèi)坐飛機還是禁止使用手機的，沒想到1年過去了飛機上有沒有WIFI反而成了關(guān)鍵性選擇之一。

在國內(nèi)很多航空公司都已經(jīng)開始提供WIFI服務(wù)，目前數(shù)量還很少，預(yù)計至2021年，中國機上互聯(lián)網(wǎng)機隊規(guī)模將占50%。不過，想要實現(xiàn)在飛行中穩(wěn)定上網(wǎng)、通話或許還需要兩三年，或者更長時間。

在國內(nèi)關(guān)注航空人工智能領(lǐng)域的企業(yè)也非常多，像上文有提到，機場安檢系統(tǒng)多是分批建設(shè)，難以融合，在這方面有像?？低?、大華等技術(shù)商們都在打造解決方案。

其實民航領(lǐng)域一直都存在一個讓用戶最為惱火卻無可奈何的問題，那就是航班延誤，由于各種不可控性，航班延誤往往是在臨近登機前才會被旅客知曉，誤時誤事飽受詬病。

智能相對論佘凱文也曾有過一次永生難忘的航班延誤，2016年的大年三十，本該是個闔家團圓的日子，卻因為航班晚點4個小時，有了一次年夜飯是在萬米高空吃飛機餐的經(jīng)歷，忍不住想吐槽一下飛機餐還是那個飛機餐，也并未因為是“年夜飯”而加個雞腿。

國內(nèi)一家名為飛友科技的公司針對這一最讓旅客糟心的情況，推出了一款名為“飛常準(zhǔn)”的產(chǎn)品，利用大數(shù)據(jù)和人工智能，通過對航班動態(tài)信息的收集和分析，為機場提供數(shù)據(jù)支撐，大大增加了機場運行效率，從而提高飛機的準(zhǔn)點率。

在面向C端用戶也有相應(yīng)的APP，APP會向旅客提供相應(yīng)航班的延誤預(yù)警和行程規(guī)劃，無疑將為旅客減少大量的不便和損失。

而飛行體驗的改變也不止于乘客，飛行員也將受益于AI在航空領(lǐng)域的應(yīng)用。例如空客和霍尼韋爾等知名企業(yè)都在針對飛機語音系統(tǒng)做研發(fā)。

駕駛艙內(nèi)的空中廣播甚至手機對話環(huán)境十分嘈雜，再加上口音、方言等因素，飛機與塔樓的交流長久以來都不是那么順暢。針對這一情況他們目前都在研發(fā)一款語音翻譯工具，將控制中心的指令翻譯呈現(xiàn)在屏幕上，從而幫助飛行員克服嘈雜環(huán)境下通話的困難。

像著名影星哈里森·福特就曾因類似問題而降落錯了跑道，險些造成危險事故。

AI締造未來航空領(lǐng)域的新玩法

可以預(yù)見的是，AI對于航空領(lǐng)域的加持將遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止如此，就像“無人駕駛”技術(shù)，汽車的無人駕駛最初就是因為受飛機的影響，經(jīng)過這么多年的發(fā)展，汽車的無人駕駛技術(shù)進步十分明顯，而飛機的無人駕駛似乎遇到了瓶頸，出現(xiàn)了停滯。

波音、空客等都在就進一步提升“無人駕駛”進行研發(fā)。空客正在研究如何減少飛行員負(fù)荷以及飛行員數(shù)量，通過人工智能技術(shù)來解決一些原本需要由人類飛行員進行操作的問題，使得機組人員可以投入更多時間來處理整體戰(zhàn)略和飛行任務(wù)。

在語音系統(tǒng)方面，使飛機可以和控制中心流暢的交流肯定將不會是技術(shù)運用的終點，看過飛機駕駛艙的都知道，在飛行員面前是五花八門、各式各樣的儀表和按鈕，每個儀表和按鈕都有其功能和作用，難免不會出現(xiàn)操作失誤的情況。

而若是在手動操控的基礎(chǔ)上加入語音交互，在大多數(shù)情況下飛行員只需要通過語音的方式進行控制，同樣將使得飛行員的負(fù)擔(dān)降低很多。

總結(jié)來說，目前各大航空公司、機場、技術(shù)商們都認(rèn)識到將AI融入航空系統(tǒng)是大勢所趨，但還是有很多方面存在問題，比如從哪里入手以及如何運用。在現(xiàn)有范圍內(nèi)，各個部門正在積極探索AI技術(shù)的潛力，并將人工智能整合至安檢、航班運營、營銷服務(wù)等多個層面當(dāng)中，這是一個良好的開端。

未來，AI技術(shù)將成為航空領(lǐng)域最為關(guān)鍵性技術(shù)之一，并且將會給整個行業(yè)帶來顛覆式的改變。雖然目前在整體航空領(lǐng)域人工智能的運營還不夠充分，但我們相信這只是時間問題而已，幾年之后AI將在航空領(lǐng)域呈現(xiàn)出多樣化的特點與方向。

【完】

智能相對論：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出深淺。重點關(guān)注領(lǐng)域：AI+醫(yī)療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機交互等。

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