人工智能：開啟航企運營新時代

2024年03月06日

近日，加拿大地方法院裁定，加拿大航空應對一名被其網站上的聊天機器人誤導而支付全價機票的旅客進行賠償。這可能是人工智能（AI）在商業領域應用的一個里程碑式案例。一時間，人工智能被推上了風口浪尖。那麽，航空公司究竟應如何應用人工智能技術呢？

毋庸置疑，加拿大航空這起事件向航空公司發出了警告，即人工智能技術在民航領域的應用仍然存在問題。但不可否認，席卷全球的生成式人工智能的出現，已經開始重塑航空運輸業。應用人工智能技術，不僅是航空公司在競爭激烈的市場上生存下來的一個機會，而且是其保持行業競爭地位的必要條件。那些敢於應用人工智能技術的航空公司，已經從提高運營效率和降低成本中嘗到了甜頭。

成為靈活預測的基礎

達美航空、美國航空和捷藍航空等美國主要航空公司都開始探索生成式人工智能帶來的機遇。根據沃恩學院的說法，人工智能對航空公司進行燃油管理至關重要。

由於燃油是航空公司最大、最易變動的運營成本，航空公司一直在竭盡全力減少燃油消耗及碳排放。在瑞士，通過應用人工智能技術更好地預測從東北吹向西南的風，瑞士國際航空能夠將其主要樞紐的航班延誤和取消至少減少30%。瑞士國際航空和漢莎航空都在使用谷歌雲開發的人工智能預測模型模擬各種場景，並考慮更多可能導致航班延誤或取消的情況。

谷歌産品管理高級總監沃倫·巴克利表示，人工智能正在幫助航空公司改善運營的各個方面，從如何以更有效的方式進行員工排班，到了解天氣狀況，再到利用它預測飛機何時到港以及將消耗多少燃油等。巴克利說，通過應用人工智能技術，可以查看數以億計的數據，並採用以前從未想到過或從未使用過的因素預測將要發生的事情。

“如果你看看應用人工智能技術的好處，就會發現很多都與靈活預測有關。”巴克利說。的確，維珍大西洋航空使用人工智能旅客管理系統，通過預測性航路規劃減少航班延誤，旅客錯過中轉航班的可能性大大減少。預測湍流可能具有挑戰性，但在先進的人工智能工具的幫助下，飛行員可以更好地預測飛行路線，既能避免不利的陣風，又能確保飛機盡可能高效地到達目的地。此外，這些預測技術將減少對機身的損壞、減少維修，甚至減少航班延誤。

航路規劃是一項復雜的工作，受空中交通擁堵、快速變化的天氣和波動的燃油成本等變量的影響，而且佔據航空公司運營成本的很大一部分。人工智能驅動的平台加快了航空公司的決策速度，正在成為該領域的顛覆者。例如，Flyways利用飛行數據識別擁堵程度較低的航路，並繞過天氣惡劣的地區。阿拉斯加航空已經測試了這種解決方案，在6個月內節省了48萬加侖燃油，減少了4600噸碳排放。

傳感器可以幫助航空公司提前識別飛機維護需求，人工智能通過利用實時傳感器數據和預測歷史故障模式，將預測性維修提升到一個新的水平。根據馬里蘭大學高級航空系統開發中心的一項研究，預測性維修可以將飛機的運營成本降低20%。例如，漢莎航空技術公司使用人工智能驅動的預測性維修系統，採用機器學習算法分析傳感器數據，並以驚人的精度預測維護需求。此外，數字孿生使技術人員能夠更有效地預測維護需求並檢測異常。

實施革命性的定價策略

據報道，與航空公司合作確定定價的人工智能初創公司Fetcherr稱，應用人工智能技術可以使航空公司的收入至少增長10%。達美航空高管透露，該公司已經開始嘗試通過人工智能確定機票價格和協助預訂機票。該公司高管在最近的一次投資者會議上表示，達美航空過去一個月開始為其機票預訂團隊試驗人工智能技術，並確定機票價格。

達美航空首席執行官埃德·巴斯蒂安表示，達美航空希望利用人工智能縮短旅客得到預訂相關問題答案的時間。達美航空總裁格倫·豪恩斯坦補充說，達美航空還開始使用人工智能計算除了基本票價，旅客還願意為高端産品支付多少錢。“它真的是自動化的，提高了我們的行動能力。從商業角度來看，這是我們認為它對我們有很大幫助的地方”。

這並不是達美航空第一次談論人工智能。達美航空首席數字官埃里克·菲利普斯曾表示，他相信人工智能將成為該公司運營的重要工具。菲利普斯說：“我們的總體願景是如何利用現有的數字工具、技術和系統，更好地將事物連接起來。”

捷藍航空子公司捷藍風投公司已經投資了8家與人工智能有關的初創公司，包括Beacon AI和和FLYR Labs。捷藍航空已經公布了與FLYR的合作夥伴關係，以更好地預測機票價格，這可以幫助其最大限度地實現收入增長。

Fetcherr是FLYR的競爭對手，其使用人工智能提供更穩定的定價。這種做法營造了公平的競爭環境，確保旅客為同樣的旅行支付相似的價格，但它最終是一種旨在增加航空公司收入的工具。該技術收集了各類數據，包括機票和預訂數據、競爭對手的航班時刻表和機票定價，以及來自資本市場、石油期貨和其他市場的經濟指標。

“支付意願是什麽？什麽是需求彈性？我們知道如何預測每個航班和每個座位，以及對於每個可能的價格，有多少旅客會購買機票。”Fetcherr聯合創始人兼首席人工智能官尤里·耶魯沙米說。

目前，大多數機票價格都是人為設定的。如果擔心客座率過低，票價分析師很可能降低價格。耶魯沙米說：“人工智能不怕客座率低，它知道怎麽做才能使航空公司的收入最大化。”從優化航路到完善飛機維護程序，再到革命性的定價策略，人工智能在民航業（或航空運輸業）有可能迎來一個高效和創新的新時代。

塑造機場運營的未來

人工智能革命正在塑造機場運營的未來。美國航空開發了一種基於機器學習的智能門控系統，以簡化運營並減少飛機滑行時間。

美國航空方面表示，智能門控系統由其內部技術和運營團隊開發，將飛機在美國達拉斯-沃斯堡國際機場滑行道上的滑行時間減少了多達20%，每天將減少17小時滑行時間。該系統綜合使用實時飛行信息和其他操作數據，確保飛機被分配到最近的登機口，減少了在航站樓附近進一步滑行的需要，並將登機口沖突減少了50%。

據了解，美國航空的智能門控系統於2021年上線測試，在2023年繁忙的感恩節出行高峰正式應用。目前，美國航空已經將智能門控系統部署在美國夏洛特道格拉斯國際機場、邁阿密國際機場、華盛頓里根國家機場和芝加哥奧黑爾國際機場等主要樞紐，並對系統進行了調整，以滿足各個機場的不同要求。

在美國航空的一份聲明中，美國航空運營計劃與績效副總裁安·莫洛尼表示，美國航空繼續致力於創新運營方式，並已成為達拉斯-沃斯保國際機場的“顛覆者”。“我們一直在尋找推動運營改進的方法。我們每天要作上千次決策，節省寶貴的地面時間可以確保更多旅客順利轉機，機場也可以有效地利用資源”。

除了提升旅客出行體驗，據估計，智能門控系統每年可節省約140萬加侖航空燃料，使美國航空減少超過13000噸二氧化碳排放。

2023年，在美國丹佛舉辦的互聯航空智能峰會上，美國航空機器學習與人工智能高級運營經理塔西奧·卡瓦略表示，雖然人工智能預計只會貢獻1%~2%的收入，但對於像美國航空這樣的美國主要運營商來說，基於生産力的人工智能項目可能帶來數十億美元的收入。

最近，美國航空還與其他公司合作開展飛機尾迹方面的研究，以減少其對地球大氣的影響。根據2023年8月公布的初步結果，當飛行員使用預測性人工智能程序時，尾迹生成減少了多達54%。然而，可能需要更大規模的研究來確定這些經驗是否可以被復制。該公司使用的其他基於人工智能的系統包括支持其貨運運力的iCar？go平台和簡化其日常業務運營的機器人自動化。

歐睿創新研究實踐主管艾莉森·安格斯表示：“我們希望企業投資人工智能，但與此同時，我們也渴望人與人之間的連接。企業需要小心謹慎，在人工智能、機器人和自動化方面的投資與人的因素之間實現平衡，我們需要保持這種情感紐帶。”(《中國民航報》、中國民航網 記者鄭雪、李瀚明)

觀點

航企應用人工智能　機遇與挑戰並存

李瀚明

近日，加拿大航空聊天機器人誤導旅客並鬧上法庭的事件引起了媒體的廣泛關注。這起事件暴露出人工智能（AI）在某些情況下無法按照規則完成任務，或者會出現關鍵性差錯。這是目前航空公司應用AI技術的主要挑戰——需要經過謹慎調整，使AI為旅客和員工提供準確、可靠的信息，而不至於帶來合規風險。那麽，航空公司究竟還要不要擁抱AI技術呢？

筆者認為，可以將AI在航空公司的應用分為對內系統和對客系統兩方面。就對內系統而言，航空公司正在陸續使用AI為員工提供幫助，這其中又可以分為兩部分：航空的部分和公司的部分。航空公司的業務流程既有與航空有關的，又有財務報銷、發票證件識別等各行業通用流程。以各行業通用流程員工排班為例，航空公司目前在飛行員、機務工程師和乘務員的排班上，廣泛應用了AI和運籌學等輔助技術。這些技術可以通盤考慮員工個人需求（請假）、員工資質（如執飛機型、所持簽證），以及公司的業務需求。

例如，像全日空這樣以國際中轉為主業的航空公司，甚至可以做到根據航班上旅客使用的語言決定當班乘務員——會講中文的旅客多，就多安排會講中文的乘務員，以提升旅客乘機體驗。

在飛行主業中，簽派是目前AI應用最廣泛的領域。AI在簽派領域通常以輔助決策的形式應用——整合天氣等外部數據和飛機負載等內部數據，向簽派員提出建議，並將結果直接發到機組的電子飛行包上。這項技術如今為航空公司廣泛應用。

如今，甚至有飛機導航這樣的解決方案出現。AI在地面根據天氣、空域流量等情況，實時計算合適的航路和高度層，並通過機上Wi-Fi傳送到電子飛行包上。飛行員可以在空中實時看到前方的天氣、風速、空域流量等情況，並且收到相關航路建議。AI甚至可以在繁忙機場調整登機口和起飛時間。美國聯合航空開發的ConnectionSaver技術就可以通過航路天氣、飛機載重等因素，推測飛機飛行實際所需時間。在這樣的背景下，當旅客的前序航班延誤時，系統將盡可能安排更近的登機口、調整後序航班的起飛時間，盡力讓轉機旅客趕上航班。

至於對客系統，客戶服務也是AI應用的重要領域。航空公司在客戶服務領域通常以聊天機器人的形式應用AI——用戶在對話框中提出問題後，AI會進行相應的回答。不過，考慮到旅客來自世界各地，聊天機器人主要的推廣障礙是語言。

對貨物這一“無聲的旅客”而言，AI應用反倒大放異彩。目前，航空貨運領域廣泛採用AI打板技術——通過AI分析貨物的形狀，將貨物放到合適的貨班或者集裝箱內，最大限度利用貨機空間和負載。同時，AI還可以調整貨物的擺放位置和航班環，盡可能減少貨物的搬運次數。

我們看到，AI在航空運輸領域具有廣泛的應用情景。然而，要真正用上AI、用好AI，航空公司還面臨一系列挑戰。

首先是數據。AI要想真正發揮作用，必須先整合公司內外的各種數據，提出盡可能全面的建議。這要求航空公司必須打破“信息孤島”，提供一個單一的數據訪問接口。例如，現在星空聯盟通過與亞馬遜AWS合作，將聯盟內航空公司的數據陸續遷移上雲，並在聯盟層次實施一系列項目。對聯盟內大多數航空公司來說，旅客可以在任何一家航空公司的手機App等渠道辦理聯盟內其他航空公司的值機手續。

其次是解讀。對數據進行解讀，並提煉可行的商業需求非常重要。例如，在有了天氣數據和負載數據、航路數據後，航空公司需要考慮數據之間的關聯，從而找到AI應用場景。

最後是實施。在完成解讀並制訂合理的AI解決方案後，航空公司還需要投入對應的資源應用AI技術。這往往是一個試錯的過程——由於AI需要訓練，不一定能實現企業的預定目標，或者實現目標所需的資源超過預期，這就需要企業在實施過程中密切關注，並及時作出反應。

由此可見，對航空公司而言，擁抱AI是大勢所趨，但其中面臨的種種挑戰需要航空公司的決策者和希望加入這一行業的人更加重視並迎難而上。

 

新聞來源 ：《中國民航報》

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