人工智能近年来的发展可谓日新月异，ChatGPT的横空出世更是将人工智能的发展推向了新的高度。当人工智能与航空业结合在一起时，人们的第一反应可能是无人驾驶飞机。要让航空旅客准备好登上一架无人驾驶飞机，还有很长的路要走，但人工智能确实有可能彻底改变航空业的商业惯例——飞机制造商和航空公司已经在人工智能技术上投入了大量资源，积极探索各种应用场景。

产生重大影响

有证据表明，许多行业正在为采用人工智能投入更多资金。全球云企业软件公司IFS发布报告称，今年上半年，该公司收入同比增长55%，主要原因是市场对人工智能技术的需求旺盛。IFS方面称，尽管高通胀和货币政策收紧，但企业仍在继续投资人工智能技术。过去一年，IFS与航空企业签订了几项备受瞩目的交易和合作协议，客户包括中华航空和阿联酋航空。

阿联酋航空总裁蒂姆·克拉克就人工智能向航空业传达了一个信息：“很多人都关心人工智能应该做什么、不应该做什么。但如果你经营一家企业，并且企业非常依靠流程驱动和劳动力，这么强大的东西出现，你必须研究如何利用它来改进工作。”在克拉克看来，人工智能将对航空业产生重大影响。

航空公司应用人工智能技术的一个很好的例子是阿拉斯加航空。该公司利用疫情防控期间航班量减少的契机，测试了一些新的飞行路线规划。在为期6个月的试点期间，阿拉斯加航空实施了一项名为Flyways的人工智能驱动计划，通过考虑原始航线、当前天气条件、飞机重量和其他因素确定最高效的航线，从而发现最佳飞行路线。

据了解，阿拉斯加航空人工智能计划测试了所有可能的航线，收集航程和燃料使用数据，并利用这些数据调整后续工作的重点，所有这些都是为了实时规划最有效的飞行路线。

阿拉斯加航空飞行员兼企业发展主管帕夏·萨利赫表示，将大量数据聚集在一起，这正是机器擅长的，“Flyways可能是我记事以来在航空技术领域遇到的最令人兴奋的事物”。

在为期6个月的试点期间，Flyways将阿拉斯加航空航班平均飞行时间缩短了5分钟。5分钟看起来虽然不多，但相当于节省了高达48万加仑的航空燃料，对阿拉斯加航空来说是一项重大利好，因为该公司正努力履行到2040年实现碳中和的承诺。

无独有偶。阿提哈德航空将很快为旅客提供另一种预订航班的方式——应用人工智能技术。这家总部位于阿布扎比的航空公司已经与阿斯特拉科技公司建立合作关系，后者将允许旅客通过其聊天应用BOTIM进行机票预订。得益于这项新技术，阿提哈德航空的旅客只要输入其所需航班服务的基本信息即可预订航班，BOTIM将代表旅客完成预订。

人们预计航空领域的人工智能将产生巨大影响，它可以减少航空业从业人员的工作量或提高从业人员在复杂情况下的能力，包括支持空中交通管制员、飞行员和网络安全官员的工作。人们还预测，人工智能将通过提供新的冲突检测、交通咨询和解决方案，提高安全性和网络弹性。它将更好地利用航空数据，作出更准确的预测，提高生产力，提高稀缺资源如空域、跑道的利用率。

改变游戏规则

GridRaster创始人兼首席执行官里希·兰詹表示：“人工智能已经帮助制造、维修和维护（MRO）用户更好地与机器人合作。”GridRaster是一家软件公司，专门从事扩展现实技术研发，如增强现实和虚拟现实，这些技术使用人工智能和空间地图软件。该公司为航空航天和汽车工业提供此类工具，并与美国几家顶级国防承包商合作。

ChatGPT和其他类似的语言学习人工智能模型擅长根据大量信息立即提供相关且准确的输出。它可以告诉人们如何建造和认证一架飞机，为提升机身的空气动力学性能提出建议，甚至为特定的飞机生成维护时间表。

虽然ChatGPT和其他生成式人工智能模型可以访问互联网上公开提供的所有信息，但它们无法访问各公司宝贵的私有知识产权库。让人工智能访问这些受到高度保护的信息，将为整个行业的人工智能开辟一片新天地。

兰詹说，当航空业开始将这种技术垂直化，并与自己的知识产权整合在一起供内部使用时，像ChatGPT这样的生成式人工智能模型的最大价值将得以实现。“对于真正的应用，一些公司将为ChatGPT这样的人工智能模型付费，这样你就可以利用这个庞大的学习模型，用专有数据训练它”。

虽然ChatGPT是一种只输出文本的语言学习模型，但生成式人工智能也可以创建图像和3D模型。在航空航天领域，这对生成数字孪生尤其有用。

如今，飞机制造商和MRO供应商依赖被称为数字孪生的复杂虚拟模型，在数字环境中模拟飞机及各种子系统。工程师可以利用数字孪生减少物理构建和测试的需要，从而最大限度地降低成本、缩短产品研发时间。MRO技术人员使用数字孪生进行预测性维护，并通过将真实传感器数据与数据孪生生成的数据进行比较来检测异常情况。

虽然数字孪生可以帮助节省时间和资源，但创建它们昂贵且耗时。不过，生成式人工智能很快就会使构建数字孪生的过程快得多。

兰詹说：“数字孪生是一个手工化的过程。一旦像ChatGPT这样的大型人工智能模型为航空业所用，就可以省去很多手工工作。它们可以查看文本数据和图像数据，并自动创建这些数据的数字孪生体。”根据兰詹的说法，生成式人工智能模型很快就会让企业以更低的成本创建数字孪生体。他预计，在两三年内，几乎每家航空企业都将使用某种形式的内部生成式人工智能技术。

对未来的担忧

人工智能的未来不是你是否使用它，而是如何使用它。不过，也有对人工智能未来发展的担忧。一个潜在的担忧是，人工智能发展得如此之快，可能变得无法控制，机器最终可能超越人类并自己作决定。

今年5月，欧洲航空安全局发布了新的人工智能路线图2.0，旨在“推广以人为本的方法，将人工智能融入航空领域”。更新后的文件纳入了自2020年2月欧洲航空安全局发布首份路线图以来在该领域取得的进展。根据欧洲航空安全局的说法，新的路线图“为人工智能安全可靠地融入航空领域制订了一项全面的计划，重点是安全、安保、人为因素和伦理考虑”。这是该机构促进新兴技术与航空业安全整合的一部分。

值得一提的是，有两位研究人员在为世界经济论坛准备的一篇论文中特别提到，在人工智能监管方面，科技行业应该从航空业寻求灵感。他们写道，由于严格的监管和关键的安全程序，航空业为人工智能监管提供了宝贵的经验。“如果科技行业实施类似政策，打造一种学习文化，就可以避免未来与人工智能有关的灾难。现在是我们将人工智能行业视为安全关键行业的时候了。在航空业这个高风险行业，可以作出哪些改变让人工智能蓬勃发展，同时保护人类免受可能的伤害？立法者和人工智能开发者可以看看天空，向航空业学习”。

他们指出，几十年来，航空业已经通过制定法规、标准操作程序和培训计划，完善在高压力情况下的沟通和团队合作。“与其等待新的人工智能灾难来袭，我们现在有机会通过实施以下3项改革，从过去的灾难中吸取教训——全面的培训计划、监管和标准化，以及共享安全信息的文化”。

关于人工智能的另一个主要担忧是，其日益广泛的应用将导致航空业从业人员大量失业。一些分析人士指出，机器人已经接管了以前人类在航空航天领域执行的一些任务。例如，新的自动驾驶飞机将减少对商业飞行员的需求。

兰詹表示，情况未必如此，人工智能有可能创造之前并不存在的一些就业机会，如维护有关人工智能系统、开发算法、确保人工智能的使用合乎伦理等。他说，飞机制造商和技术人员不必担心机器人会抢走他们的工作；相反，人工智能将改变他们完成工作的方式。“人工智能虽然擅长模式识别和预测，但它永远无法超越人类的感知能力，因此了解情况的工作人员永远都将存在。如果你想在航空航天领域实现最高效率，那么机器与人类员工之间的关系总是互补的，因为在这些领域运作需要大量的知识产权和坚实的知识基础”。

来源: 中国民航报