看海量數據“礦石” 如何“百煉成鋼”

2025年10月24日

在智慧民航建設不斷深入的當下，哪些因素將成為行業邁向新發展階段的重要支撐？

在第二十三屆民航信息化發展論壇上，來自民航各地區管理局、監管局，民航局直屬單位，航空公司、機場、科研院所、信息技術企業等單位的領導和有關部門負責人，以及業界專家、學者圍繞民航數字化轉型實踐與展望進行了深入探討。

從主題演講到閉門會議，從智見特別節目到一線實地考察，在本屆論壇上，與會嘉賓的交流和分享傳遞出一個信號：數據要素已經成為驅動新一輪産業變革的關鍵，數據融合與協同共享則將成為行業實現可持續發展的必然選擇。因此，民航業應準確把握民航數智化升級的趨勢特點，充分釋放數據要素價值，構建安全可信的數據共享流通體系，提升行業主體的數據交互和共享水平，只有這樣，才能以數字化建設繪就行業發展新篇章。

以高質量數據 形成新競爭力

“數據是一個組織乃至一個行業的核心驅動力，而數據能力更是核心競爭力。”

“航班運行中的每一個決策都需要依托海量數據，而數據的獲取效率與準確度，直接決定了決策的質量。”

“民航業鏈條很長、主體較多。整個民航業無時無刻不在産生著數據，數據的流動和共享正在打破傳統的業務邊界，催生新的價值創新模式。”

“數據集建設已成為行業亟待突破的重點領域。”

……

在本屆信息化論壇的主題演講環節，多位與會嘉賓圍繞民航業的數據現狀形成共識：行業積累的呈指數級增長的海量數據資源，已成為推動下一階段高質量發展的關鍵支撐與核心驅動力。與此同時，一個亟待解決的問題是，盡管數據正以實時、海量的態勢持續生成，但單一零散、雜亂無章的原始數據很難産生真正的價值。能夠驅動行業完成轉型升級的，並非“大體量”數據，而是經過有效治理與提煉的“高質量”數據。

眼下，如何生産高質量數據已成為民航業發展的重要工作之一。可以說，從頂層設計到各類技術與業務實踐，這一理念正在被全面強化。例如，東航通過整理高質量數據集建立相關應用平台，並在此基礎上訓練行業大模型，打造了若幹個業務場景，以探索公司在高價值業務場景中的應用路徑。同時，東航還對高質量數據進行分級分類管理，推動與機場、空管等外部單位的協同共享。

越來越多的民航企業意識到，數據採集、分析、處理、挖掘的能力決定著自身未來發展的競爭力。為提高數據質量和鮮活度，民航企業紛紛加強數據處理能力建設。中國民用航空局信息中心（以下簡稱“信息中心”）建設的數據中台實現了數據資源的高效採集、存儲、管理，為其各個監管板塊提供高質量的數據資源和數據服務。同時，通過數據中台的加工處理，信息中心構建了各種數據模型和算法，並在此基礎上輸出數據分析預測結果，實現了數據統籌共用、數據決策和智能管理。

在數據高效採集和精細化處理的基礎上，民航企業也非常關注如何打通跨主體數據協同共享通道、打破行業內外的信息壁壘。對此，廣東機場集團的實踐是通過將集團內各企業、各單位所有數據統一入戶，使所有數據匯聚到數據庫，讓業務人員可以進行自主開發，快速共享機場全場景數據，以實現對整個機場數據全量、準確、豐富的高效使用。

為解決空管各系統之間錯綜復雜的網絡和數據交換問題，民航西南空管局提出了新一代信息共享解決方案SWIM。該方案對數據進行統籌，劃分不同的業務域和信息域，實現了各類運行信息一方發布多方共享、動態更新，構建起自上而下全面覆蓋的技術標準體系。

高質量數據如同流淌在民航業“血管”中的“智慧血液”，它不僅精準記錄著從飛行器設計、航班運行到旅客體驗的全周期圖景，更是驅動行業安全、效率和服務升級的核心動力。而只有讓高質量數據在航企、機場、空管等關鍵主體之間暢通無阻地交換共享，才能凝聚行業智慧，構築面向未來的民航智慧生態。

數據質量的高低 決定了AI技術的效能

在深圳機場的物流貨站里，實時值守的機器狗以及不斷堆叠貨物的機械臂，大幅提高了貨站的運行效率；在福州機場的航站樓里，綜合服務配送機器人可以幫助旅客快速尋找遺失物品並郵寄超規行李；乘坐東航航班出行的旅客能夠通過與數字人交互，獲取量身定制的行程規劃……今天，科技深刻影響著民航業的方方面面，而隨著人工智能技術的不斷叠代，行業發展也迎來了新的拐點。

在本屆論壇上，不少嘉賓在分享中表示，AI技術正加快融入民航業的各個細分領域，從航班運行到旅客服務，再到機場管理，AI技術為行業帶來了切實的效率提高和體驗優化。隨著AI技術應用的持續深入，民航業也在同步進行更深層次的思考：推動AI技術邁向下一階段發展的關鍵著力點究竟在哪里？

中國電信研究預測，生産一個好的AI模型，80%的工作是提供高質量的數據支撐，剩下20%的工作則依賴於對模型的訓練。目前，在全球範圍內，各行各業都面臨著高質量語料消耗殆盡的情況。到2026年，大模型訓練就可能消耗盡所有高質量文本數據。而在數據成為稀缺資源的當下，中文語料尤其匮乏，沒有高質量數據集，就無法真正實現行業的智能化轉型。可以說，高質量數據集生産迫在眉睫。

高質量數據就如同數字時代的“礦石”，AI則是加工這些“數字資源”的“煉礦廠”。在與會嘉賓看來，數據質量決定了AI技術的邊界和效能，是新一輪人工智能競爭的高地和聚焦點。以南航推出的航行通告助手為例，該助手可以自動翻譯關鍵飛行信息，幫助飛行員、情報員掌握報文資料、提升閱讀體驗、快速定位風險點，也能夠提醒業務重點人員必須關注的重點事項，及時處理潛在風險。目前，該助手每周可以為南航3000個國際航班提供翻譯支持，翻譯成功率達95%，年翻譯量預計超百萬份。

而這背後，離不開南航持續構建並落地的一整套數據體系，其關鍵的數據底座可支持南航超90%的核心系統，構建起10多個高質量數據集。此外，南航還對42000個小時的艙音數據進行建模處理，打造了智能艙音平台。據悉，即便是在超高噪音環境下，其艙音識別率也可以達到90%，對偏差行為的識別率則可達80%以上。更重要的是，該平台能夠識別其中潛在的安全風險，為改進飛行員的飛行訓練提供依據。

在高質量數據為AI技術進化輸送豐富“養分”的同時，其也在通過先進算法實現對數據的深度挖掘和利用。AI技術不僅釋放了數據價值，也同步催生出了新的數據資源，並形成“高質量數據—AI—新數據”的生態環境，為創新發展提供不竭動力。

中國民航科學技術研究院在安檢領域開展的AI技術應用，便是其中的典型代表。記者了解到，航科院民航安保實驗室設計建立的實驗系統，覆蓋了機場手提行李、托運行李、貨物和人身安檢的各類設備。其中，AI技術已應用於視頻監控、通行管制、人臉識別智能判圖等機場安保場景。通過建立安檢設備智能判圖數據集，航科院實現了對多種類禁限帶物品的自動識別，讓大量“摸不著”的安檢數據轉化為“能看到”的輔助決策依據，以減輕人工判圖工作量、降低漏判率、加快安檢速度。隨著技術的進步，禁帶物品也在不斷發生變化。航科院通過AI安檢技術不斷反饋的新數據，實現了安檢設備智能判圖數據集的快速叠代和實時維護，從而形成目前較大較全的典型數據集，為行業發展提供了可參考的範本。

打磨數據“利器” 任重而道遠

“工欲善其事，必先利其器”。民航作為技術數據密集型行業。擁有豐富的數據“礦石”，如何系統挖掘其價值、將其轉化為推動行業發展的核心利器，成為本屆論壇閉門會議上與會嘉賓深入探討的議題。

回溯本屆信息化論壇的主旨演講，該問題或許並不難找到答案——面對AI時代的發展機遇，必須牢牢把握先機，首要任務就是通過系統化建設，為長期耕耘“數據沃土”奠定基礎。此外，在全力推動高質量數據建設的基礎上，數據領域的安全防護強化、監管治理完善、創新應用落地等關鍵環節，同樣需要重點關注。

在深挖數據價值的過程中，建立嚴格的數據安全防護體系並非發展的限制條件，而是發展的前提條件。作為高度依賴數據驅動運行與決策的行業，民航相關數據涵蓋飛行安全、旅客隱私、運行調度等領域，一旦發生數據泄露、篡改或濫用，不僅將影響行業公信力，更會直接威脅航空安全。正因如此，民航高度重視網絡安全和數據安全。在本屆論壇的閉門會議上，兆翔科技分享了其在廈門機場數據應用開發項目實施過程中確保數據安全的作法和經驗。其根據不同主題域、網段，設定不同的接口服務器，嚴格設置網絡策略，保證數據採集安全。對於含有個人敏感信息和生産經營等重要數據，兆翔科技設置了嚴格的訪問限定，並按照分類分級清單進行訪問授權，以保護旅客信息安全。

完善的數據監管治理體系，是釋放數據深層價值、推動民航業智能化轉型的制度保障，也是打破“數據孤島”、實現數據要素有序流通的關鍵基礎。為推動數據監管治理工作，民航局信息中心分階段推動工作，圍繞數據資源如何接進來、如何進行審批、如何進行發布等關鍵環節規範業務流程，初步實現了數據資源可管、數據處理可視、數據加工結果可溯的目標。

在閉門會議上，中國航信則圍繞近年來的信創工作進行了交流分享。近年來，從民航客票交易系統到自助值機國際服務系統，再到打造針對機場本地離港全流程信創解決方案，中國航信通過大數據進行技術攻關，在多個民航關鍵業務領域實現自主創新，將數據從支撐業務的後台要素，鍛造為引領創新、催生新業態的新引擎。

在很多領導和專家看來，盡管民航各單位在數據建設和應用探索上已經取得顯著進展，但當前仍面臨多方面的深層挑戰，數據作為生産要素的價值尚未被完全激活。在將數據真正打磨成驅動行業發展的核心引擎過程中，民航業仍需要在治理體系、技術能力、協同共享等方面持續投入。這條轉型之路既需要乘風破浪的勇氣，也需要行業各方持續凝聚共識、久久為功。前路雖任重道遠，但方向清晰，行動正當時。（《中國民航報》、中國民航網 記者張之涵）

 

新聞來源 ：《中國民航報》

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