“遇到強烈氣流。”

　　“自動駕駛斷開了。”

　　“我操縱。”

　　近期，根據(jù)2018年四川航空3U8633航班真實事件改編的《中國機長》，票房已突破25億元，位居2019年中國電影票房榜第5名。

　　影片中如果沒有突遇駕駛艙風擋玻璃爆裂脫落的極端罕見險情，飛行員會像遭遇險情前一樣，從容不迫地與塔臺交流信息，望著駕駛艙外的藍天和偶爾路過的氣團，與旁邊人聊聊過往……這是因為飛機上有一位隱形的“智能副機長”——自動駕駛系統(tǒng)。近年來，為了減輕飛行員負擔，讓飛機能夠更“聰明”地飛行，自動駕駛系統(tǒng)中少不了AI的身影。

　　智能工廠孕育高智飛機

　　據(jù)相關媒體報道，2019年1月，空中客車公司（以下簡稱空客）表示希望通過人工智能技術的加持，實現(xiàn)飛機的完全自動駕駛。目前空客正在研究單飛行員駕駛飛機，之后將進一步發(fā)展為完全自動駕駛。

　　波音公司也早在兩年前就計劃檢測飛機的人工智能技術是否能夠承擔飛行員的工作，即由AI做出那些通常由飛行員做出的判斷和決定。

　　事實上，AI除了在駕駛艙安家之外，它還滲透到了航空制造的多方面應用中。

　　“研制能力是航空業(yè)中主要的競爭力。” 中國民用航空飛行學院教師岳源在接受科技日報記者采訪時表示，飛機作為大型復雜航空產(chǎn)品，其結構復雜、零部件多、制造過程繁瑣，涉及到材料、加工、裝配等制造相關的各個環(huán)節(jié)，涵蓋了大量的制造部門和制造裝備。應用AI技術可以支持新一代飛機的智能加工/裝配生產(chǎn)線的建設和互聯(lián)。

　　“未來所有的產(chǎn)品貿(mào)易和服務都會與數(shù)字技術高度融合。”空客中國首席執(zhí)行官徐崗提到，空客與我國科研院所、大學合作，已經(jīng)把圖像識別技術應用于航空部件的生產(chǎn)質(zhì)量檢測，今后，雙方還將繼續(xù)拓展在人工智能、工業(yè)系統(tǒng)與智能制造等領域的科研合作。

　　在空客A320天津工廠中，工作人員就可以利用一項基于AI的計算機視覺技術改善工廠中人員和物體的移動，使用無人機、導引車和固定攝像機檢查飛機的質(zhì)量。

　　智慧運營提供便捷服務

　　也許，我們普通人離飛機制造領域很遠，尚沒有深切的體會。但很多人都坐過飛機，值機、候機、飛行、降落的過程中，越來越多的環(huán)節(jié)也逐漸被AI“占領”。

　　“安全、管理、服務是AI在航空運營中應用的主要領域。”岳源說。

　　安全是民航界不可觸碰的紅線，因此如何保障安全，是關鍵問題。AI可以以驚人的速度處理信息，也能關聯(lián)連最敏銳安檢員都發(fā)現(xiàn)不了的數(shù)據(jù)。2018年北京首都國際機場在全國率先實現(xiàn)人臉識別安檢，今年9月，這一“當紅”的AI技術也同樣亮相北京大興國際機場。

　　管理是保障航空運營的基礎。《中國機長》中，除了機組成員的過硬素質(zhì)，地面塔臺、機場以及與空軍指揮部的及時交流、指揮、應急管理也功不可沒。AI在空中交通流量預測、飛行間隔控制、飛行沖突智能調(diào)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，就像一個高速運轉(zhuǎn)的大腦，對空中飛行沖突進行有效的預測與解決。“同時，隨著無人機的大規(guī)模使用，空管也將從傳統(tǒng)的空中交通管理走向無人航空器系統(tǒng)交通管理，AI也將大有可為。”岳源說。

　　服務則是航空運營中的加分項。AI技術可用于呼叫中心、手機或PC端實現(xiàn)機器人客戶服務，并解決大多數(shù)常見問題。阿聯(lián)酋航空推出的“交互式洗漱包”就是個典型的案例。該項目將人工智能接入移動端程序，客艙內(nèi)的乘客在手機APP上就能實現(xiàn)虛擬和現(xiàn)實互動。類似的服務項目可為乘客打造更舒適、更放松的旅行體驗，了解旅客喜好和行為習慣，牢牢抓住旅客的心，增加忠誠度，以爭奪機票外的市場空間。

　　前景雖好風險猶存

　　AI在航空領域的應用前景十分廣闊，充滿著未知和驚喜。那么，目前其商業(yè)化程度如何？

　　“現(xiàn)階段AI技術商業(yè)化水平較高的當屬安全和服務領域。”在岳源看來，以阿聯(lián)酋航空為首的企業(yè)走得更遠一些，迪拜機場是目前最智慧的機場。但是在管理和研制領域，AI技術還遠沒有成熟到直接影響我們生活的程度。

　　不少業(yè)內(nèi)人士認為，AI技術要在航空領域大規(guī)模地成熟商用，還有很長的路要走，并且存在著諸多挑戰(zhàn)。

　　岳源認為，應用面較窄、數(shù)據(jù)安全、多數(shù)據(jù)耦合等問題都需要更多的研究和產(chǎn)業(yè)化實踐去解決。

　　以目前應用最為成熟的安全領域為例。安檢只是安全領域中的一個環(huán)節(jié)，要做到全領域的覆蓋還要很多時間，從安檢到排隊，再到認領行李，讓每位旅客體驗AI帶來的全流程便捷還需要一點時間。

　　而數(shù)據(jù)安全一旦出了問題更是牽一發(fā)而動全身。AI技術依賴海量的數(shù)據(jù)作為支持，但是海量的數(shù)據(jù)就面臨著數(shù)據(jù)安全的問題，一旦出現(xiàn)泄露，入侵等事件，無論對航空業(yè)還是旅客本身都是不可忽略的危險。

　　多數(shù)據(jù)耦合問題也不容忽視。任何一個應用領域都是復雜的，不是單一來源的數(shù)據(jù)就可以完全解決的。隨著今后系統(tǒng)越來越大，越來越復雜，如何解決多數(shù)據(jù)耦合的問題就很必要了。

　　正是基于這些待解的難題，AI在航空關鍵領域、復雜工況中的落地應慎之又慎。危險時刻，相信飛行員還是AI？這或許是未來較長一段時間內(nèi)需要探討的話題。（實習記者 于紫月）

【糾錯】

責任編輯： 楊婷