近來(lái)頻發(fā)的航空事故和緊急事件凸顯了采取更先進(jìn)安全措施的必要性，人工智能能否成為降低人因風(fēng)險(xiǎn)和提高空中安全的關(guān)鍵？當(dāng)前，人工智能在提高飛行技術(shù)、機(jī)務(wù)維護(hù)、導(dǎo)航設(shè)備監(jiān)控等方面投入應(yīng)用，在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、效率優(yōu)化、輔助決策和人機(jī)交互等領(lǐng)域提供有力支撐。然而，“人工智能能否取代民航飛行員”始終是需要回答的核心關(guān)切，人工智能引入駕駛艙后能否保證運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性？客機(jī)的算力能否支撐人工智能在駕駛艙的大范圍應(yīng)用？遭遇“黑天鵝”事件時(shí)人工智能能否勝任應(yīng)急處置？在找到答案之前，人機(jī)競(jìng)合或能幫助民航業(yè)實(shí)現(xiàn)更高安全、更優(yōu)效率發(fā)展。 人工智能路線圖 民航領(lǐng)域，一些民航國(guó)際組織提出了人工智能路線圖，其中比較典型路線有三種：
歐洲航空局提出《人工智能路線圖2.0》，有三項(xiàng)比較大的分類(lèi)：1.L1，人類(lèi)輔助增強(qiáng)，路線圖約定在2025年就完成相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)以及試點(diǎn)工作；2.L2級(jí)，人機(jī)協(xié)同合作，預(yù)計(jì)在2030年可以完成相應(yīng)的試點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)工作；3.L3，高級(jí)自主飛行功能，預(yù)計(jì)在2035~2050年完成相應(yīng)實(shí)驗(yàn)和試點(diǎn)工作。其中L3尤其是L3B，真正意義上的無(wú)人飛行，但是有比較明顯的一點(diǎn)是，歐洲提出的路線圖計(jì)劃明顯滯后于它的計(jì)劃本身，現(xiàn)在來(lái)看，它只能達(dá)到L1甚至L0.5的水平。 美國(guó)FAA在2024年也提出了人工智能路線圖計(jì)劃，但是它的路線圖相對(duì)更為保守，完全沒(méi)有提及人工智能在飛行中尤其是替代飛行員的應(yīng)用。
中國(guó)民航局于2022年1月發(fā)布了《智慧民航建設(shè)路線圖》，其中提出以“智慧出行、智慧空管、智慧機(jī)場(chǎng)、智慧監(jiān)管”為核心抓手的重點(diǎn)工作。但是歐洲路線圖相對(duì)來(lái)說(shuō)最為激進(jìn)，更多把重心放在工作計(jì)劃預(yù)想上，而我國(guó)正在布局的低空經(jīng)濟(jì)和無(wú)人機(jī)經(jīng)濟(jì)，明顯可以看出我國(guó)走的是一條無(wú)人機(jī)、低空經(jīng)濟(jì)、空航向貨運(yùn)、運(yùn)輸航空路線比較明確的發(fā)展方向。 從以上三條路線來(lái)講，我國(guó)智慧民航的路線可能是最為穩(wěn)定和穩(wěn)健的。
2024年4月7日，中國(guó)民用航空局中南地區(qū)管理局向廣州億航無(wú)人機(jī)制造企業(yè)頒發(fā)了全球首張載人無(wú)人機(jī)生產(chǎn)許可證，這也是電動(dòng)垂直起降飛行器首次在行業(yè)內(nèi)獲得的生產(chǎn)許可證，也象征著路線圖中第一步，即由無(wú)人機(jī)作為引導(dǎo)和開(kāi)端向有人機(jī)包括貨運(yùn)乃至客運(yùn)過(guò)渡的第一個(gè)里程碑。 人工智能在民航多領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀 人工智在民航多領(lǐng)域都進(jìn)行了廣泛的應(yīng)用：
在飛行技術(shù)方面，QAR（快速記錄器）提取的飛行數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)超限事件，包括各類(lèi)不安全事件，對(duì)飛行員人群進(jìn)行畫(huà)像分類(lèi)，制定相應(yīng)的訓(xùn)練措施，幫助飛行員提高飛行技能。 在機(jī)務(wù)維修方面，借助各類(lèi)飛行和機(jī)載數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)載獲取的數(shù)據(jù)，對(duì)飛機(jī)的相關(guān)性、故障率、可靠性進(jìn)行定量和定性分析，挖掘可能潛在的故障。 對(duì)導(dǎo)航設(shè)施和完好性的監(jiān)控。通過(guò)反向挖掘飛機(jī)的運(yùn)行參數(shù)、航班運(yùn)行情況，可以得知導(dǎo)航臺(tái)包括導(dǎo)航數(shù)據(jù)庫(kù)、GPS的穩(wěn)定性情況。
我國(guó)在安全管理和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面廣泛使用了各類(lèi)大數(shù)據(jù)以及人工智能的各類(lèi)算法、應(yīng)用和模型，通過(guò)挖掘SMS信息報(bào)送問(wèn)題中的自然語(yǔ)言的關(guān)鍵詞、關(guān)鍵字以及關(guān)鍵字段，局方監(jiān)管的FSOP、ESMS以及危險(xiǎn)品運(yùn)輸?shù)雀鱾€(gè)方面的安全信息數(shù)據(jù)平臺(tái)，獲得了大量的安全數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能不可或缺的三大要素，通過(guò)數(shù)據(jù)的獲取，至少走完了人工智能在民航推廣的第一步。 運(yùn)行效率優(yōu)化，對(duì)航空器數(shù)據(jù)分析可以有效提高我國(guó)在空域劃分、航線規(guī)劃以及進(jìn)離港和機(jī)坪優(yōu)化，包括后續(xù)推進(jìn)設(shè)計(jì)和改進(jìn)的有力支持。 為航空公司包括各個(gè)監(jiān)管局以及控制大廳做輔助決策，可以提供精確的數(shù)據(jù)指導(dǎo)。 便捷地提供了飛行員的人機(jī)交互，最早有紙質(zhì)手冊(cè)、紙質(zhì)航圖和紙質(zhì)資料查閱，每次航班運(yùn)行可能都要攜帶上百頁(yè)資料，在這些資料中可能隱藏相對(duì)有用或無(wú)用的信息，原來(lái)都由機(jī)組對(duì)這些信息進(jìn)行人工識(shí)讀和篩選，現(xiàn)在人工智能相關(guān)應(yīng)用和模型，直接把這些信息推送到飛機(jī)的機(jī)載設(shè)備包括飛行員使用的平板電腦中，有效提升他們的飛行勝任力水平。
航科院現(xiàn)有的基站建設(shè)系統(tǒng)在全行業(yè)內(nèi)包括全球范圍內(nèi)，是首個(gè)實(shí)現(xiàn)了國(guó)家級(jí)收集全部運(yùn)行航班飛行數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)，也是首個(gè)完成了數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)。每天在全國(guó)上空差不多有13000架~18000架飛機(jī)在飛行，可以收集到150G~300G左右的數(shù)據(jù)量，每個(gè)航班能收集40萬(wàn)條~50萬(wàn)條左右數(shù)據(jù)，每秒可以收集到25M~40M數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)都是由航科院進(jìn)行保管、分類(lèi)和譯碼，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以有效提取CSV文件，類(lèi)似于Excel表格形式，其中包含以毫秒為精度的數(shù)據(jù)總體規(guī)劃。數(shù)據(jù)可以通過(guò)各類(lèi)分析工具提取出其中的不安全事件，向局方做智慧監(jiān)管的有力支撐。此外，通過(guò)這些數(shù)據(jù)可以完成上一個(gè)頁(yè)面中八個(gè)大方向的應(yīng)用，中國(guó)民航在這一點(diǎn)上可以說(shuō)走在了世界前列。 應(yīng)用方向
近兩年（注：演講時(shí)間為2024年9月21日）都發(fā)生過(guò)飛機(jī)在飛行過(guò)程中，空中遭遇顛簸導(dǎo)致旅客受傷乃至死亡的事件。上圖中綠點(diǎn)是飛機(jī)在飛行過(guò)程中獲取的飛行數(shù)據(jù)，反向推出當(dāng)時(shí)的運(yùn)行情況。綠點(diǎn)說(shuō)明當(dāng)時(shí)飛機(jī)比較平穩(wěn)，如果出現(xiàn)輕度或中度顛簸的話，會(huì)以黃色、橙色乃至紅色做標(biāo)注。飛機(jī)通過(guò)以后，可以向后續(xù)飛機(jī)包括空管、航空公司以及其他機(jī)組進(jìn)行及時(shí)播報(bào)，讓他們有效進(jìn)行規(guī)避，比如改變高度層、改變航行或封閉該空域、暫緩航班等措施，避免人員和旅客受傷的情況。
如上圖所示，飛機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中需要機(jī)組不斷進(jìn)行操作、修正以及監(jiān)控，在這個(gè)過(guò)程中，要嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)操作程序來(lái)執(zhí)行飛行任務(wù)，這個(gè)系統(tǒng)可以有效判別出飛機(jī)中每個(gè)使用設(shè)備情況，包括標(biāo)準(zhǔn)喊話、指令附送、程序執(zhí)行情況，通過(guò)自然語(yǔ)言模型以及飛機(jī)上的各類(lèi)傳感器進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以打出最后航班運(yùn)行的標(biāo)準(zhǔn)情況和偏差率，一方面起到監(jiān)管作用，另一方面對(duì)飛行程序進(jìn)行改進(jìn)和提升的過(guò)程。
如上圖所示，艙音駕駛艙數(shù)據(jù)以及飛行參數(shù)相結(jié)合的系統(tǒng)，可以直接通過(guò)視頻反饋飛機(jī)中每秒飛行情況、設(shè)備工作情況以及駕駛艙內(nèi)語(yǔ)言情況，通過(guò)各類(lèi)降噪算法，有效在嘈雜的駕駛艙環(huán)境中提取出所需信息，有效還原各類(lèi)不安全事件中在駕駛艙中發(fā)生了什么。例如，坐飛機(jī)時(shí)感到落地非常重，有時(shí)可能是體感原因，另一方面確實(shí)有操作技術(shù)因素，我們可以進(jìn)行有效修正和改進(jìn)訓(xùn)練，讓航班坐起來(lái)更為舒適和安全。 人工智能能否取代飛行員 人工智能在飛行過(guò)程中的挑戰(zhàn)，其中一個(gè)話題就是人工智能是否能替代民航飛行員？美國(guó)在相對(duì)復(fù)雜的空戰(zhàn)狀態(tài)下已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能駕駛戰(zhàn)斗機(jī)與人類(lèi)飛行員進(jìn)行對(duì)抗，甚至是大比例領(lǐng)先的情況。在相對(duì)四平八穩(wěn)的民航飛行機(jī)上，是否能用人工智能代替民航飛行員呢？
民航跟人工智能相交最大的地方就是飛行自動(dòng)化進(jìn)程。如上圖所示，有四個(gè)階段： 第一階段是在“二戰(zhàn)”之前，飛機(jī)完全由人工進(jìn)行駕駛，所有儀表都是由機(jī)械式或氣壓式等純機(jī)械結(jié)構(gòu)； 第二階段是在“二戰(zhàn)”以后，進(jìn)入噴氣時(shí)代以后，飛機(jī)上加裝了一些電子化包括電子管、晶體管在內(nèi)的傳感器類(lèi)最初階的自動(dòng)化設(shè)備，自動(dòng)駕駛在飛機(jī)上的應(yīng)用已經(jīng)有將近一百年的歷史了，在20世紀(jì)20年代，在飛機(jī)上就已經(jīng)有了自動(dòng)駕駛的雛形，通過(guò)齒輪結(jié)構(gòu)、鋼索結(jié)構(gòu)對(duì)飛機(jī)進(jìn)行短時(shí)間的飛行狀態(tài)保持； 第三階段是在80年代左右，即空客320和波音737正式進(jìn)入運(yùn)營(yíng)以來(lái)的第三階段，這里提出了玻璃駕駛艙，包括在駕駛桿后方有一個(gè)綜合的顯示儀表，通過(guò)機(jī)載的計(jì)算機(jī)，包括空客的電子式計(jì)算機(jī)和波音早期的半機(jī)械半電子式飛行計(jì)算機(jī)來(lái)將所有參數(shù)整合在同一個(gè)儀表上，供飛行員參考； 第四階段是在2000年以后，飛機(jī)上加裝了更多傳感器以及自動(dòng)駕駛和高級(jí)自動(dòng)化功能，有效監(jiān)控飛機(jī)的各類(lèi)狀態(tài)、各類(lèi)參數(shù)不正常狀態(tài)，例如空客的電子顯示單系統(tǒng)，當(dāng)飛機(jī)出現(xiàn)不正常情況下，像波音的飛行員，尤其是飛737比較傳統(tǒng)飛機(jī)的飛行員，第一時(shí)間想到的可能是自己去翻手冊(cè)、翻應(yīng)急程序，而對(duì)空客的飛行員來(lái)講，只需要根據(jù)飛機(jī)上已有的參數(shù)，會(huì)得出電子處置建議，會(huì)放在飛機(jī)的顯示器上，按照它的步驟一步一步完成就可以了，相對(duì)來(lái)說(shuō)自動(dòng)駕駛對(duì)于民航來(lái)講并不是一個(gè)特別陌生的概念。所以也有一種觀點(diǎn)：在民航飛行里，只有起飛和落地是飛行員進(jìn)行操縱的，更多巡航的時(shí)候，飛行員起到的是監(jiān)控或調(diào)整作用。
人和人工智能包括自動(dòng)駕駛之間的關(guān)系更多是一種競(jìng)爭(zhēng)和合作的關(guān)系。現(xiàn)在來(lái)看，我們所做的在人工智能上的各種研究和努力并不是要把飛行員直接拉出駕駛艙、不再用人來(lái)飛飛行員，而是將人工智能、飛行員和人類(lèi)的飛行員共同坐進(jìn)駕駛艙，讓它們共同推進(jìn)航班的運(yùn)行，保證安全，提高效率，包括提高整體航班運(yùn)行的速度。 人工智能在飛行中應(yīng)用的難點(diǎn)
難點(diǎn)一，人工智能在駕駛艙尤其是在替代飛行員或輔助飛行員進(jìn)行決策運(yùn)行方面的第一大問(wèn)題就是安全。眾所周知，民航尤其是客運(yùn)航空最看重的就是運(yùn)行安全。由人工智能所引發(fā)新一代的飛行包括客機(jī)的革命，一方面由于設(shè)備的進(jìn)步，安全保障措施或改進(jìn)措施會(huì)更多；另一方面人工智能引入民航以來(lái)，也會(huì)帶來(lái)各種各樣的困擾。例如2023年和2024年都發(fā)生過(guò)在歐洲和北美空管系統(tǒng)中，爆發(fā),大面積由于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)故障導(dǎo)致的航班無(wú)法放行、無(wú)法進(jìn)行管制的情況，一旦將人工智能包括更高的自動(dòng)化程度引入駕駛艙之后，能否保證它在運(yùn)行過(guò)程中的穩(wěn)定性，這是一個(gè)很大的研究課題。 難點(diǎn)二，人工智能在飛行應(yīng)用中還存在比較致命的問(wèn)題，就是硬件。人工智能的第二大問(wèn)題就是算力問(wèn)題，在飛機(jī)上，尤其是在民航客機(jī)中，算力最集中的地方其實(shí)是客艙，客艙的娛樂(lè)系統(tǒng)比駕駛艙里面的自動(dòng)化設(shè)備算力會(huì)更高。有飛機(jī)設(shè)計(jì)師曾提到過(guò)，駕駛艙算力最高的東西就是機(jī)長(zhǎng)或副駕駛兜里的手機(jī)，智能化程度最高的就是安裝的語(yǔ)音助手或siri，其他的像飛機(jī)上的CDU、SMC等機(jī)載設(shè)備和機(jī)載控制系統(tǒng)更多是嵌入式或單片機(jī)結(jié)構(gòu)，為了穩(wěn)定性，算力都非常低下，甚至有的時(shí)候在737和320早期的型號(hào)里，使用CDU進(jìn)行航路更改時(shí)會(huì)出現(xiàn)卡頓，甚至有時(shí)候需要人工進(jìn)行插拔電源進(jìn)行重啟，從硬件角度來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的民航客機(jī)尤其是經(jīng)典和大量裝備的737、320包括新一代的787和350，在算力上還無(wú)法支持人工智能在駕駛艙大面積的應(yīng)用。 難點(diǎn)三，成本考量。民航包括飛行其實(shí)是一個(gè)非常燒錢(qián)的行業(yè)，現(xiàn)在主流的窄體機(jī)即737、320客機(jī)主流報(bào)價(jià)大約在7000萬(wàn)~8000萬(wàn)美元之間，而更高端的787、350、717客機(jī)的售價(jià)可能在3億~5億美元之間，像這樣的成本已經(jīng)是很多航空公司的重大開(kāi)支來(lái)源，如果人工智能真的引入了駕駛艙、引入了飛行過(guò)程中，無(wú)疑會(huì)需要大量的技術(shù)上改進(jìn)、設(shè)備上的更新，包括但不限于重新設(shè)計(jì)駕駛艙結(jié)構(gòu)、重新設(shè)計(jì)飛機(jī)的飛控邏輯，乃至完全設(shè)計(jì)全新的飛機(jī)，這樣的成本可能是無(wú)法接受的。 難點(diǎn)四，主要是配套問(wèn)題。一是各種政策法規(guī)和研究路線圖上的配套，二是智慧民航中的監(jiān)管、空管、空域、機(jī)務(wù)維護(hù)以及決策和數(shù)據(jù)傳輸上的配套。飛機(jī)和民航發(fā)展到今天，并不是一個(gè)孤立的單元，更多時(shí)候需要一整套系統(tǒng)、一整套體系來(lái)進(jìn)行支撐，才能順利飛行。但是除了民航在駕駛艙和監(jiān)管/空管過(guò)程中有人工智能推進(jìn)的過(guò)程，但是很多行業(yè)包括機(jī)務(wù)、地面維護(hù)、地面引導(dǎo)和機(jī)場(chǎng)管制方面還有較長(zhǎng)的路需要走。類(lèi)似于使用生成式AI，需要更多次修改，原因是外部支持?jǐn)?shù)據(jù)還不夠，對(duì)于民航來(lái)說(shuō)也是這個(gè)情況，飛行如果沒(méi)有更多的數(shù)據(jù)支持，包括駕駛艙從外部獲取的數(shù)據(jù)支持，很難將人工智能更大規(guī)模或更深層的結(jié)合飛行來(lái)進(jìn)行開(kāi)展。 人工智能在駕駛艙中應(yīng)用的難點(diǎn)
難點(diǎn)一，可靠性難題。人工智能包括大數(shù)據(jù)這些系統(tǒng)在可靠性上還存在著一些問(wèn)題亟待解決，很多時(shí)候問(wèn)生成式文字類(lèi)AI，得到的結(jié)果是答非所問(wèn)的，這一點(diǎn)也是現(xiàn)在困擾人工智能在駕駛艙和飛行中進(jìn)一步應(yīng)用的難點(diǎn)。 難點(diǎn)二，應(yīng)急處置難題。手冊(cè)制造商和設(shè)計(jì)師不可能窮舉每一種情況，例如在手冊(cè)里，波音和空客第一條是免責(zé)條款，該手冊(cè)中不能包含全部遭遇的事情，盡量把這種情況都列舉出來(lái)，通過(guò)訓(xùn)練不斷提升機(jī)組勝任力和能力，讓他們有一定能力在面對(duì)非計(jì)劃經(jīng)受驚嚇或所謂“黑天鵝”事件中，能有效保障飛行的安全。 難點(diǎn)三，適應(yīng)性難題。現(xiàn)在機(jī)場(chǎng)里很多中小機(jī)場(chǎng)尤其偏遠(yuǎn)機(jī)場(chǎng)，設(shè)備并不完善，如果想要支撐人工智能在航班中的大規(guī)模應(yīng)用，無(wú)疑要對(duì)這些機(jī)場(chǎng)進(jìn)行大面積改造，否則只能飛北京、上海、廣州或成都這種新一線、二線機(jī)場(chǎng)，小機(jī)場(chǎng)未來(lái)基于人工智能全自動(dòng)飛行的飛行器可能無(wú)法在這個(gè)地方運(yùn)行。 難點(diǎn)四，信任性難題。很多時(shí)候開(kāi)車(chē)或飛行，前面有一位駕駛員或有一套機(jī)組坐著，會(huì)讓人更安心一些。例如武漢正在落地的蘿卜開(kāi)跑，一上車(chē)前面沒(méi)有駕駛員，感覺(jué)心里有點(diǎn)發(fā)慌，一旦失控了怎么辦，沒(méi)有人在里面，會(huì)不會(huì)存在責(zé)任的逃避等問(wèn)題，這也是現(xiàn)在旅客對(duì)無(wú)人駕駛的客機(jī)最大的信任難題。
如上圖所示，之前8633航班（英雄機(jī)長(zhǎng)）飛往拉薩過(guò)程中，駕駛艙右側(cè)玻璃脫落以后，導(dǎo)致駕駛艙受損。這就是應(yīng)急性問(wèn)題，不管是空客還是波音，在駕駛艙設(shè)計(jì)時(shí)都沒(méi)有考慮過(guò)如此嚴(yán)重的受損情況。可以看到，操控面板下面的顯示面板以及右側(cè)大部分設(shè)備都已經(jīng)損壞了。當(dāng)時(shí)劉傳健機(jī)長(zhǎng)飛行過(guò)程中只有一個(gè)備用儀表有一點(diǎn)點(diǎn)亮光能夠作為參考，更多的時(shí)候他只能進(jìn)行目視飛行，所以這也是他傳奇的原因之一，他是失去了所有導(dǎo)航和狀態(tài)信息之后，仍然堅(jiān)持把飛機(jī)飛回來(lái)了。未來(lái)如果人工智能駕駛的飛行器或，遭遇這種情況，一位飛行員可能遭受重創(chuàng)乃至受傷和死亡的情況，飛行器的完好性又受到了損傷，無(wú)法通過(guò)傳感器和運(yùn)算單位進(jìn)行合理性的規(guī)劃，這時(shí)候飛行器就有可能失去控制乃至墜毀，這也是民航和運(yùn)輸航空無(wú)法接受的一點(diǎn)。
人工智能的應(yīng)用更多是為人類(lèi)包括飛行員提供更有力的支持，而非取而代之。在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間里，都需要與人工智能進(jìn)行共存，這一切都需要建立在信任、可靠性、透明的基礎(chǔ)上。 人工智能在駕駛艙包括飛行中應(yīng)用的構(gòu)想
1.人工智能在飛行中可以提供有效的決策運(yùn)行支持，提高安全運(yùn)行裕度。很多資料可以交給人工智能進(jìn)行閱讀、分析，只需要它提取有效的內(nèi)容或直接通過(guò)詢(xún)問(wèn)獲取需要的信息。 2.人工智能包括自動(dòng)飛行可以在飛行中提供更高的準(zhǔn)確性。在可靠性方面，從安全學(xué)角度來(lái)說(shuō)，人也是整個(gè)系統(tǒng)中非常不可靠的一環(huán)，可以通過(guò)人和機(jī)共同協(xié)作的關(guān)系，共同監(jiān)督和提高整體的可靠性。 穩(wěn)定性。例如人在困倦、高壓力、高應(yīng)激性情況下，能力會(huì)大幅下降，這時(shí)候人工智能或高度自動(dòng)化會(huì)有效輔助飛行員，讓他把心情調(diào)整到平復(fù)或狀態(tài)調(diào)整到正常水平，以提高飛機(jī)的運(yùn)行安全程度。 適應(yīng)性。很多時(shí)候機(jī)器學(xué)習(xí)包括人工智能相對(duì)人來(lái)說(shuō)會(huì)有一定更高的適應(yīng)性，在面臨一些問(wèn)題時(shí)，它會(huì)提出一些獨(dú)到的觀點(diǎn)，就像下象棋，現(xiàn)在的AlphaGo、AlphaZero提出一些聞所未聞、前所未見(jiàn)的下棋思路，相信如果人工智能未來(lái)與飛行員或者駕駛艙相應(yīng)設(shè)備的結(jié)合，也會(huì)得到相應(yīng)的新思路。 3.下一代EFB電子飛行包的構(gòu)想。通過(guò)人工智能與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)鏈提升整體飛行預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，改善機(jī)組對(duì)于機(jī)械故障包括不可預(yù)期的設(shè)備故障進(jìn)行診斷，提高有力的支持，比如本來(lái)是在機(jī)務(wù)相關(guān)范疇內(nèi)，對(duì)于飛行員來(lái)講處于不可知狀態(tài)，一旦與外部失去聯(lián)絡(luò)或其他緊急情況下，可以更多地為機(jī)組提供知識(shí)上或能力上的支持。 4.下一代人機(jī)交互平臺(tái)，利用自然語(yǔ)言處理模型，有效提高人機(jī)交互效率。因?yàn)楝F(xiàn)在很多時(shí)候所說(shuō)的交互更多是通過(guò)鍵盤(pán)輸入或類(lèi)似翻閱的情況進(jìn)行交互，在高負(fù)荷情況下，這種交互的模式可能會(huì)效率非常低，乃至影響飛行員的判斷。 理想的人工智能助手
游戲、影視作品和動(dòng)畫(huà)片里很早就有人工智能的雛形，有比較理想的應(yīng)用狀態(tài)。 上圖一，來(lái)自游戲《傳送門(mén)》中的GLaDOS，它的特點(diǎn)是系統(tǒng)性為了達(dá)到目的不擇手段，其實(shí)它也代表了人工智能的發(fā)展方向，就是只要給出一個(gè)目的，它會(huì)通過(guò)窮盡各種各樣的手段，就像下圍棋或棋類(lèi)游戲中，我說(shuō)我要贏，人工智能作為助手就幫助我想辦法，給出上萬(wàn)種或數(shù)十萬(wàn)種甚至上百萬(wàn)種解題思路供飛行員進(jìn)行選擇。 上圖二，來(lái)自動(dòng)畫(huà)片《高智能方程式》中的阿斯拉達(dá)，可以精準(zhǔn)調(diào)控機(jī)身和各類(lèi)飛行參數(shù)設(shè)備的使用情況，只要駕駛員或飛行員下令要減速到多少，中間所有過(guò)程和步驟都由它完成就可以了，或者要落地到哪個(gè)機(jī)場(chǎng)，只需要它把中間的關(guān)鍵性步驟由人和機(jī)械共同決策，其他一些細(xì)節(jié)的工作可以交給它完成。 上圖三，《星際穿越》里的TARS機(jī)器人，它的特點(diǎn)兼具了前面兩種人工智能全部的特點(diǎn)，此外還具有一定的幽默感，相信在未來(lái)不管是客機(jī)運(yùn)行、航班運(yùn)行，乃至更遠(yuǎn)一些的太空飛船運(yùn)行中，為機(jī)組可以提供調(diào)節(jié)和增進(jìn)的交互感。
那么回到最初的問(wèn)題：人工智能能取代民航飛行員嗎？很多人相信，未來(lái)總有一天人工智能將變得足夠強(qiáng)大，足以克服上述諸多困難并獨(dú)立控制飛機(jī)。但在此之前，人工智能與人類(lèi)飛行員不是非此即彼的關(guān)系，而是人工智能與人類(lèi)飛行員共同參與的格局。人工智能可以在特定場(chǎng)景下輔助或短時(shí)替補(bǔ)人類(lèi)飛行員，提升飛行安全性和運(yùn)行效率；而人類(lèi)飛行員則通過(guò)與人工智能通力協(xié)作，應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況。可以預(yù)見(jiàn)的是，這種人機(jī)競(jìng)合關(guān)系將推動(dòng)民航運(yùn)輸領(lǐng)域持續(xù)發(fā)展，為人類(lèi)帶來(lái)更加安全、高效的飛行體驗(yàn)，攜手共創(chuàng)飛行新紀(jì)元。 |
