佘凯文作者

AI赋能航空,从安全保障到用户体验变革即将发生

在今年1月,接连两起飞机事故引起了人们对于飞行安全的再次讨论。

1月22日一架原计划由俄罗斯西伯利亚城市苏尔古特飞往莫斯科的飞机,被机上一名醉酒男性乘客所劫持,虽然最后飞机平安落地,劫机人员也被控制,但机上75名乘客和机组人员也都经历了一次不小的惊吓。

另外一起事故就没有这么幸运了,阿根廷足球运动员萨拉,在当地时间1月21日乘坐私人飞机由法国南特启程前往英国,在英吉利海峡的岛屿间失联。之后经过15个小时的搜救,发现了大量飞机残骸,但没有发现包括飞行员在内的任何幸存人员,加上当时天气寒冷,相关部门推断机上人员已经死亡。

飞机被誉为世界上最安全的交通工具,但也难免因为各种原因发生事故,并且飞机若是发生事故机上人员也基本就是九死一生。

人工智能技术现在已经被运用在了航空领域,但显然除了在进一步保障飞行安全同时,AI还可以做得更多。

保障飞行安全,AI还可以做得更多

相比很多其他领域,航空领域对于人工智能的运用要落后很多,这绝对不符合航空产业在经济和生活中的重要地位。

仅从最基础的机场安防来看,除了北京等个别城市从2018年起陆续部署了智能安检设备之外,在全国其他城市全然还看不到智能化设备的影子。而刷脸坐飞机虽然早已被各大企业乃至政府部门多次提及,但也迟迟未能出现。

此时无人酒店都已经拔地而起,无人餐厅更是遍地开花,同样属于交通网络的各大高铁车站也早已部署了类似人脸识别等设备,机场各方面的智能化程度这么一比就显得相当不足了。

特别是在目前对智能化水平十分重视,且技术也过硬的中国都是这种情况,在国外其他机场就更不用提了。

像此次俄罗斯的劫机事件,犯罪嫌疑人曾就有过多次醉酒闹事的前科,而这些资料理所当然的应该存在于安保网络之中,但是机场也好航空公司也好都未为此采取任何措施,再考虑到是在俄罗斯,所以可能在飞机上航空公司依然为这个乘客提供了酒精饮料,这才导致了此次的劫持事件。

机场智能化的进程之所以缓慢,有多方面原因,一是全球大多机场建设时间较早,在建设之初很多东西都未考虑进去,而现在要进行增建的话也必然会影响到机场的使用;二是,大多数机场安防等系统即便有加建也都是分批次建设的,在监测、门禁、报警等系统多是“各自为政”,难以实现复杂的协作。

但是这些原因也不该成为机场智能化不足的借口。像是机器学习云计算大数据等都应成为机场的重要组成部分。

另外,对于事故飞机的搜救寻找的技术方面毫无进展,也是被诟病得最多的地方。一如5年前的马航MH370,直至现在事故仍是疑点重重,而此次阿根廷球员乘坐的法国飞机虽然是一架小型飞机,在安全保障方面本身虽不如民航客机,但毕竟在飞机失联后各方就马上派出了搜救队伍,可仍是历经15个小时搜救后也一无所获。

并且像黑匣子的功能也已经不再满足于仅是记录和保存飞行数据了,单纯的数据记录保存得再好,找不到还是白搭。

当然飞行安全的保障单靠AI也是不够的,在2018年10月发生的Lion Air 610坠机事故,据调查直接原因就是由于飞机将过多的飞行控制权交给了自动系统,加上驾驶人员操作不熟悉,使得一次非致命事故变成了坠机。

总的来说,在飞行安全方面AI还有很大的空间可以发挥,但是只要是程序就肯定会有BUG,特别是直接作用于飞机操控方面的技术。

飞行体验的改变将从网络购票开始

目前在航空领域,人工智能的介入方式大都是以飞行技术、乘客服务作为切入点,例如自动飞行技术、机载WIFI或机场服务等。

从第一步购票开始,加拿大航空就建设了一个购票服务系统,为旅客实现个性化定制服务。比如,AI通过用户画像,根据之前用户的使用习惯像目的地、兴趣或是机票价格来提供相应服务,在用户使用的网页上会根据这些数据剔除那些客户没有用过的选项。精准推送为顾客减少了选择焦虑,也为客户节约了大量时间。

根据国际海事卫星组织的调查显示,乘客选择航空公司主要由三大因素组成,一是机票价格,二是航班时间,而第三点万万没想到居然是有无机载WIFI。

要知道在1年前国内坐飞机还是禁止使用手机的,没想到1年过去了飞机上有没有WIFI反而成了关键性选择之一。

在国内很多航空公司都已经开始提供WIFI服务,目前数量还很少,预计至2021年,中国机上互联网机队规模将占50%。不过,想要实现在飞行中稳定上网、通话或许还需要两三年,或者更长时间。

在国内关注航空人工智能领域的企业也非常多,像上文有提到,机场安检系统多是分批建设,难以融合,在这方面有像海康威视、大华等技术商们都在打造解决方案。

其实民航领域一直都存在一个让用户最为恼火却无可奈何的问题,那就是航班延误,由于各种不可控性,航班延误往往是在临近登机前才会被旅客知晓,误时误事饱受诟病。

智能相对论佘凯文也曾有过一次永生难忘的航班延误,2016年的大年三十,本该是个阖家团圆的日子,却因为航班晚点4个小时,有了一次年夜饭是在万米高空吃飞机餐的经历,忍不住想吐槽一下飞机餐还是那个飞机餐,也并未因为是“年夜饭”而加个鸡腿。

国内一家名为飞友科技的公司针对这一最让旅客糟心的情况,推出了一款名为“飞常准”的产品,利用大数据人工智能,通过对航班动态信息的收集和分析,为机场提供数据支撑,大大增加了机场运行效率,从而提高飞机的准点率。

在面向C端用户也有相应的APP,APP会向旅客提供相应航班的延误预警和行程规划,无疑将为旅客减少大量的不便和损失。

而飞行体验的改变也不止于乘客,飞行员也将受益于AI在航空领域的应用。例如空客和霍尼韦尔等知名企业都在针对飞机语音系统做研发。

驾驶舱内的空中广播甚至手机对话环境十分嘈杂,再加上口音、方言等因素,飞机与塔楼的交流长久以来都不是那么顺畅。针对这一情况他们目前都在研发一款语音翻译工具,将控制中心的指令翻译呈现在屏幕上,从而帮助飞行员克服嘈杂环境下通话的困难。

像著名影星哈里森·福特就曾因类似问题而降落错了跑道,险些造成危险事故。

AI缔造未来航空领域的新玩法

可以预见的是,AI对于航空领域的加持将远远不止如此,就像“无人驾驶”技术,汽车的无人驾驶最初就是因为受飞机的影响,经过这么多年的发展,汽车的无人驾驶技术进步十分明显,而飞机的无人驾驶似乎遇到了瓶颈,出现了停滞。

波音、空客等都在就进一步提升“无人驾驶”进行研发。空客正在研究如何减少飞行员负荷以及飞行员数量,通过人工智能技术来解决一些原本需要由人类飞行员进行操作的问题,使得机组人员可以投入更多时间来处理整体战略和飞行任务。

在语音系统方面,使飞机可以和控制中心流畅的交流肯定将不会是技术运用的终点,看过飞机驾驶舱的都知道,在飞行员面前是五花八门、各式各样的仪表和按钮,每个仪表和按钮都有其功能和作用,难免不会出现操作失误的情况。

而若是在手动操控的基础上加入语音交互,在大多数情况下飞行员只需要通过语音的方式进行控制,同样将使得飞行员的负担降低很多。

总结来说,目前各大航空公司、机场、技术商们都认识到将AI融入航空系统是大势所趋,但还是有很多方面存在问题,比如从哪里入手以及如何运用。在现有范围内,各个部门正在积极探索AI技术的潜力,并将人工智能整合至安检、航班运营、营销服务等多个层面当中,这是一个良好的开端。

未来,AI技术将成为航空领域最为关键性技术之一,并且将会给整个行业带来颠覆式的改变。虽然目前在整体航空领域人工智能的运营还不够充分,但我们相信这只是时间问题而已,几年之后AI将在航空领域呈现出多样化的特点与方向。

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深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及芯片、算法、人机交互等。

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机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

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人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

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云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

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大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

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人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

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