本文刊發于2023年11月23日，《中國民航報》頭版 “智變”帶來“質變”。云計算、大數據、人工智能等新ICT（信息與通信）技術在機場建設、運營中加速應用，推進民航運行管理全流程數字化和智能化。12月19日，由中國民航報社有限公司主辦、華為技術有限公司支持的第二十四期“民航智見”線上會議攜手來自中國民用航空局第二研究所信息公司、河北機場管理集團有限公司、重慶機場集團有限公司、杭州蕭山國際機場有限公司、青島國際機場集團有限公司的專家學者，以“智能化升級推動機場智慧化創新”為主題，結合機場安全、運行、服務等應用場景，探討分享加速行業智能化的觀點和實踐案例。
聚焦根技術 為智能化升級創新探路
在新技術和新政策的雙重推動下，我國智慧機場建設正駛入快車道。以ICT為抓手，為機場運行安全、智能管理和旅客體驗等提供場景化解決方案，可有效解決機場業務增長與有限資源的矛盾，助力機場業務協同和創新。
●中國民用航空局第二研究所信息公司董事長 程華
人工智能如何更好地賦能智慧運行，既是智慧機場建設的熱點，也是重點和難點。破局的關鍵有兩個：一是為創新應用建設一套數字化基礎設施，即解決好人工智能的“土壤”問題；二是緊貼實際業務場景和行業發展態勢，合理謀劃人工智能在智慧運行中的演進方向，即解決好人工智能的發展路徑問題。
民航二所自主研發的新一代機場運控系統，是以業務中臺、數據中臺為核心的全域協同運行一體化解決方案。它能幫助機場破除長期制約信息化發展的系統墻和數據墻，站在運行全局的視角統籌業務標準、優化業務流程。其為數據流與業務流整合，人工智能與實際業務場景深度融合，以及為創新應用落地搭建了舞臺。
按照技術特征，可以將人工智能劃分為傳統AI和生成式AI兩大類，其中傳統AI擅長在規則明確的業務場景中尋求綜合最優解決方案。目前，民航二所在國航全球地面航班保障平臺、機位智能分配系統等項目中，催生了大量傳統AI賦能智慧運行的典型案例。我們認為，下一步，傳統AI應該從拓展計算決策維度和擴大決策數據范圍兩個方面精準發力，進一步提升計算決策效能。
生成式AI是機場運控領域人工智能發展的一個重要方向，其必然性是由民航運行的特點決定的。與傳統AI相比，生成式AI最顯著的不同在于它具備從無到有的“創造力”。民航二所已經開始在該領域進行技術研究，希望在不遠的將來，把生成式AI的“創造力”帶到智慧機場建設領域，助力民航在更高維度、更廣闊的空間實現高質量可持續發展。
●河北機場管理集團有限公司信息技術部總經理 樊冬梅
通過數字底座賦能、數據資源驅動、新技術場景應用等方式，河北機場集團持續推動運行全流程、服務全鏈條、安全全場景的智慧化轉型升級，不斷提升機場管理水平和運行效率，為旅客提供美好出行體驗。
河北機場集團按照“統一規劃、分層設計、分類實施”的原則，開展智慧機場技術架構、應用架構和總體框架設計：完善數字基礎設施，實現信息互聯共享，搭建網絡安全態勢感知平臺、攻防演練平臺，實施全域網絡改造，形成集安全防護、安全加固、安全審計、安全測試于一體的防護體系；豐富通用能力組件，搭建技術中臺，建設3D-GIS（地理信息系統）、視頻融合推送平臺和AI平臺，整合典型信息技術手段，實現通用能力集約共享；強化智慧場景應用，實現數據賦能，推動智慧運行、智慧出行、智慧建設、智慧消費、智慧管理、智慧監管六類場景系統建設。
河北機場集團將智能化技術和數字化思維廣泛應用于安全保衛、生產運行和旅客服務等方面，智慧化建設成果為機場集團高質量發展提供了有力支撐。安全保衛方面，整合公共區、航站樓、飛行區、貨運區的視頻監控系統，與門禁、手報等安保系統聯動，通過智能分析，提升安全監測預警和態勢感知能力。生產運行方面，整合機場、航企、空管與其他駐場單位的交互信息，依托智能生產運行、ACDM（機場協同決策）、機坪綜合管控等系統，實現保障能力、運行效率和運行品質全面提升。旅客服務方面，采用“一平臺+多終端+全覆蓋”的模式，將“從家飛”旅客服務平臺打造成為集成多項服務、覆蓋“一干四支”全部成員機場的綜合性門戶，持續提升服務品質，不斷提升旅客出行體驗。
深入場景 打造面向未來的核心競爭力
傳統的ICT技術在應用功能與業務系統、應用系統與應用系統、應用系統與技術平臺之間銜接不足，對業務的協同性支撐不夠。深入場景通過對業務、應用、數據、技術需求的全面梳理，將數智化技術引入運營核心管理系統，驅動行業從感知到連接，再到平臺應用全面升級，為機場打造全新的面向未來的核心競爭力。
●華為云計算技術有限公司EI服務產品部天籌AI求解器算法專家 赫榮華
華為作為全球領先的ICT基礎設施供應商，用30多年的研發投入，形成了端到端技術能力。其以云為基礎，通過整合眾多新ICT技術，打造了智慧機場建設的數智底座。
在萬物互聯時代，海量數據以指數級增長，每年增速接近50%。與此同時，云技術為這些數據提供了存儲空間和共享途徑。在數據突破、算力突破、算法突破的情況下，人工智能隨之進入成熟期，在文本、圖像、音頻、視頻、代碼等腦力勞動場景中具備了一定的自主學習和思考能力。
數據是大模型不可或缺的資源。利用互聯網和行業數據，大模型應用已在一些行業初見成效，形成了礦山大模型、氣象大模型等行業大模型。長期來看，各個領域的基礎大模型將成為數智底座的基礎；在底座的基礎上，嘗試通過民航相關數據訓練，建立民航領域的行業大模型；在行業大模型的基礎上，可以形成具體場景應用。
在機場運行中需要對含大量資源進行分配利用，運用運籌學和求解器，可實現決策優化，將助力機場運營實現精細化管理。而華為云天籌AI求解器這款產品就集成了多方面能力，其采用運籌學中的規劃和啟發式方法，建立大規模矩陣式的運算庫，通過AI調參可實現30%的效率提升。利用華為云天籌AI求解器，華為在民航領域助力機場靠橋率提升7%，同時將該應用逐步拓展至登機口、行李轉盤、值機柜臺等運行資源管理上，提升了民航運行效率和安全性。
●重慶機場集團有限公司信息管理部總經理 張鵬
在科技飛速發展、全球化進程不斷加速的背景下，機場作為連接世界各地的重要窗口，面臨著前所未有的機遇與挑戰。數字化是引領發展方式、治理模式和生產方式根本性變革的關鍵變量。應用數字化技術、思維和認識，將數字化、一體化、智慧化貫穿安全管理和生產運行全過程，能夠助推管理體系重構、業務流程再造、機制體制重塑，實現機場治理體系和治理能力現代化。
重慶機場以建設全感知、全連接、全場景、全智能的數據驅動、數字賦能機場為愿景，形成了“數據一組庫、通信一張網、算力一朵云、出行一張臉、運行一塊屏”的建設思路，對安全、運行、服務、物流、經營、管理、黨建七大業務進行了拆解重塑，推動數字經濟與實體經濟深度融合，推動機場各傳統領域全方位、系統性變革。例如，重慶機場通過電子圍欄和智能算法等技術應用，實現了航班預計到達時間精準預測，航班落地前30分鐘，90%的航班落地時間預測誤差在5分鐘以內；搭建統一的對外服務平臺，完成了旅客典型服務場景的一鍵式梳理，找出39個堵點痛點問題，實現了服務流程再造和體系重塑、安全運行能級提升、服務質量提檔升級。
生成式AI快速發展，引領了一場技術革命。目前可以通過大語言模型微調和專業化訓練，打造智能客服，為旅客提供個性化服務。隨著生成式AI被廣泛應用到各行各業，智能化的應用成本逐步降低，部署更加靈活快捷。未來，生成式AI將有助于提高一線人員的工作質量，讓工作更加智能化。
加速融合 共建完全互聯運營新模式
所謂智慧機場，就是從機場全域協同運行、作業與服務能力、建造與運維水平等方面，推進機場航站樓服務智能化、飛行區保障少人無人化、旅客聯程聯運和貨物多式聯運數字化，推動航班運行控制智能決策，增強協同保障能力。數字化轉型已成為機場提高運行效率、提升服務質量、增強競爭力的必要手段。
●杭州蕭山國際機場有限公司信息導航管理部副總經理 盧永平
機場作為人流、物流、資金流以及交通流高度交織的節點，勢必會產生海量的運行數據。截至目前，杭州蕭山國際機場數據中心已積累了450萬條航班數據、3億條旅客數據。通過深度挖掘數據，能夠找到數據變化的內在規律，發現市場變化趨勢，有助于機場采取針對性舉措提升服務質量、開拓市場。
杭州機場依托數字空港、智慧機場規劃引導，持續發力大數據平臺建設，基于用戶權限，開放全域數據專題分析和索引，實現業務與數據深度融合、多業務領域同框展示?；诖髷祿詸C場三期工程建設為契機，杭州機場結合海量空間地理信息、航班運行實況、系統運行信息，將數百種空間要素以數字圖層形式疊加，對機場設施設備、運行狀態通過云計算進行實時渲染，生成可交互的三維場景，實現物理世界對象在數據世界中的精準影射、真實重現，并轉化為可看可計算的數據，建成跑在代碼上但與現實完全匹配融合的智慧機場，建成服務機場的智能孿生機場，為管理者模擬推演預測、聯動指揮提供全域視角的決策平臺，實現機場全業務全景可視化，顯著提升態勢感知能力，為機場決策層、管理層、運行層和作業層的應用有效賦能，持續提升機場安全保障水平、運行效率和服務品質。
●青島國際機場集團有限公司信息管理部部長 曹偉
目前，青島膠東機場基本實現了“出行一張臉、安全一張網、物流一張單、交通一張屏、服務兩條線”的智慧機場建設目標，推出了旅客全流程自助、行李全流程追蹤、飛行區智能監管、航班保障節點自動采集等一系列亮點項目，并持續加強云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術與機場服務的深度融合。
青島膠東機場秉持頂層規劃統籌推進、平臺先行夯實基礎、聯創探索試點革新的智慧機場建設路徑，構建機場數字生態圈，深化新基建賦能，實現數字化智慧轉型。其設立云數據中心，將計算、存儲與網絡資源相融合，進行統一調度，達到了高度模塊化和自動化的程度。
在航班運行方面，青島機場通過大數據與A-CDM系統的深度融合，建立航班調時系統，將原先1小時～2小時的操作縮短至5分鐘內，航班放行率本年度保持華東地區首位；同時對航班運行的30多個節點數據進行自動采集和錄入，核心節點采集準確率達100%。針對數據分析，青島機場建立了決策分析系統，實現了30多個信息系統、3000余項數據的歸檔整理，并完成了生產、安全、服務、能源等11個業務板塊130個指標體系建設，讓數據“看得見、管得住、用得好”。在綜合交通管理方面，青島機場打造了交通樞紐“云腦”，在全國率先實現了高鐵、地鐵、長途汽車、出租車等9種交通方式的匯集，與高速網、公交、地鐵等順暢銜接，建立應急聯動機制，打造了更為便利、人性化的交通服務，積極融入智慧城市建設。
●華為技術有限公司機場與軌道軍團機場行業首席咨詢專家 潘培根
自今年初以來，以ChatGPT為代表的AIGC（人工智能生成內容）展現出前所未有的潛能，大模型加速進入行業生產系統，創造性地解決行業難題。人工智能應用于民航，將為行業提質增效貢獻新動能。這個過程不只是單一的功能應用，而是更加強調數據、業務、技術三者的深度融合，讓數據從業務中來，再到業務中去，真正將一個航班一個航班地盯落到實處。
運行是機場最為關鍵和核心的業務領域，其本質是解決資源與業務供需高效匹配的問題。近年來，華為圍繞機場運行全要素、全流程、全場景的智能化不斷探索和實踐，深化業務場景的架構梳理，打造高效的數智底座，通過大數據平臺打造高質量算料，實現數據可管可用可控，精準算法建模，實現場景智能化。
華為構建了運行一張圖，圍繞航班時刻調整、機位分配、航班節點、里程碑預測等多個運行場景提供智能化賦能。在西部機場集團，華為以“平臺+應用”的架構模式，圍繞全面數據治理、精準建模、數據管控和行業智能化平臺四個方面，支持超過35個以上的行業智能化應用、算法切實落地。同時，圍繞場景智能化，華為持續提升數據質量及管控水平，通過AI實現數據預處理，確保數據擬合補償，切實保障行業智能化所需的高質量算料，在智慧航企、智慧空管等領域基于預測求解大模型、視覺大模型、科學計算大模型，催生更多典型應用產品。
分享成果，智引未來。相信人工智能和大模型將在更多場景和領域得到廣泛應用，推動行業共建共享航空大模型，共譜智慧民航新篇章。 |
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