航班運行控制中的人工智慧怎麼了？

人工智慧（Artificial Intelligence），英文簡寫是AI。

人工智慧概念是在1956年被提出的，人工智慧是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識並使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。在我國人工智慧在教育、醫療、服務、電子商務、交通、城市管理等多個領域被廣泛應用，將人從重複的、機械的勞動中解放出來，越來越多的具有一定規律的任務由人工系統完成，實現了生產率和整個社會生產力的大幅度提升。航班運行控制是根據航班運行環境、民航規章、公司運行政策等把控航班運行過程中的風險與隱患，確保航班運行安全、正常、高效，滿足旅客的出行需求，具體分為對航班計劃管理、航班籤派放行、航班運行監控和應急管理。隨著國內航空公司規模不斷擴大，航線網絡結構不斷擴展，航空公司需要從民航快速發展向高質量發展轉變，原有由運行人員進行運行控制的模式需要由信息化系統、智能系統輔助控制模式轉變，在運行控制部門應用人工智慧成為航空公司運行控制部門研究的一個課題。

一、人工智慧系統現狀

1.系統智能程度

人工智慧系統按照系統的智能程度可以劃分為強人工智慧和弱人工智慧。強人工智慧是指真正能像人類一樣思維的智能系統，具有自我意識，可以達到人類水平，能夠自動適應應對外界環境的變化。弱人工智慧是指不能真正實現推理和解決問題的人工智慧系統。這種人工智慧雖然看起來是智能的，但是沒有自主意識，是實現特定功能的專用智能，不能像人類那樣不斷適應環境的變化，不能湧現出新的功能。目前的人工智慧系統，在語音識別、圖像識別、語言翻譯等方面已經取得了重大的突破，在某些具體的方面已經超越了人的水平，但是由於智能是限定在特定的功能上，無法實現思維的拓展，因此還是屬於弱人工智慧系統。

2. 航班運行控制系統現狀

航班運行控制系統只應用在航空公司的運行控制部門，相對於通用的即時通訊軟體、培訓教育、財務、物流等方面的應用來說，應用範圍較小。航班的運行控制過程中涉及到航空法規、氣象知識、空中交通管制規則等多個方面，需要使用的知識較多，專業性強。能夠提供專業的航班運行控制系統軟體開發和系統軟體服務的供應商較少，目前國內航空公司在航班計劃調整、航班籤派放行和航班運行監控等方面使用的航班運行控制系統主要來源於SABRE、JEPPESEN、恆贏智航等公司或自主開發。

隨著航空行業的發展，越來越多的國內航空公司開始著手或計劃在航班運行過程中提高智能化水平，在信息化系統建設中提出引入人工智慧的規劃。例如2019年，廈門航空聯合阿里雲、同濟大學共同研發的航班智能恢復系統正式投產，經過不斷優化完善算法，進行工程化應用，建成了國內首個航班智能恢復系統，並於2019年1月在廈航正式上線試運行。與此同時，各個航班運行控制系統軟體開發服務商也在開發和布局人工智慧在航班運行控制系統上的應用。恆贏智航在2019年的用戶大會上重磅發布了恆贏智航新一代iFOC3.0運控系統。

雖然已有人工智慧在航班運行控制系統上應用成功的案例，但目前國內航空公司在運行控制領域使用的信息化系統大多數智能程度不高，其智能應用主要體現在檢索、信息分類、信息識別及風險告警等非核心功能上。受技術條件、智能水平的限制在航班計劃調整的預案、航班放行的天氣標準判斷和備降場選擇等核心功能上主要還是系統輔助，運行人員判斷為主，並未實現在整個航班運行控制上人工智慧處理。對於具備人工智慧的航班運行控制系統處於試用過程中，或計劃試用的狀態。

二、人工智慧航班運行控制系統的應用分析

人工智慧在其他行業已經被廣泛應用，並且取得了不錯的效果，特別是在2016年的圍棋比賽中谷歌公司的人工智慧機器人AlphaGo擊敗了世界冠軍李世石，人工智慧再次引起了人們的高度關注，同時也迎來了人工智慧發展的又一個高峰時期。人工智慧在民航的運行控制領域的發展略顯緩慢，沒有取得運行人員期待的效果，筆者認為存在以下幾個方面的原因：

1. 對系統人工智慧水平期待過高

目前的人工智慧系統的智能水平還處於弱人工智慧，系統不具備自我意識，不能隨著航班運行環境的變化自動生成產生推理和解決問題的模型，系統的功能局限在使用用戶設置好的運行環境之中，人工智慧系統的模型是根據使用用戶提出的問題設立的。航班的運行環境是不斷變化的，一個因素的變換就可能要求運行控制過程中需要生成不同的方案與之對應。運行人員在使用非人工智慧系統時，運行人員具有自我意識，按照不同的環境變化隨時都可以更改航班保障的思維方式，在已有的航班運行控制案例基礎之上進行調整。一個微小的變化，在航班運行控制中會發揮其蝴蝶效應，產生巨大的差異，變換的因素會被運行人員在運行控制過程中考慮在內，採用相應的運行控制方案。

系統開發建設模型時使用的數據參數可以有很多，而且不斷隨著問題解決模型的更改而增加，但對於一個固定的問題解決模型，數據參數是有限的和固定的。人工智慧系統會根據問題解決模型採用數據參數進行計算，生成航班運行控制結果。如果影響航班運行控制結果的數據參數在問題解決模型中沒有被使用，即使與此數據參數對應的環境因素產生巨大的變化，在其他因素沒有產生變化的同時人工智慧系統也一定會生成完全相同的運行控制結果。

2. 系統使用用戶與專家系統理念存在差異

應用在航班計劃管理、航班籤派放行、航班運行監控和應急管理等方面的航空運行控制系統的作用是根據航班運行條件、運行環境的變化，識別航班現有狀態和隨著時間變化航班未來的狀態，分析航班運行過程中可能會存在的風險與困難，針對風險與困難進行風險管理，做出正確的決策和動作。航班運行控制系統是典型的決策支持系統(Decision Support System，DSS)，人工智慧的航班運行控制系統大多數是基於專家系統（Expert System，ES）的人工智慧系統。

專家系統使人工智慧從理論研究轉化為實際應用，實現了推理探討轉向運用實際知識的突破。專家系統是把專家的經驗和知識整理成計算機表示的知識，並用計算機的程序模擬專家的思維過程，形成一個智能的部件。各個航空公司之間，由於公司的運行政策不同，安全理念不同，公司的運行模式不同，必然會存在運行控制上的差異。即使在同一個公司內，由於運行人員的工作能力不同、工作經驗不同，面對相同的運行環境也會對航班的運行控制產生不同的判斷，在實際的航班運行控制過程中採用不同的運行控制方法和手段，在航班運行的不同階段進行運行控制。專家系統中的邏輯思維代表著專家的邏輯思維方式和方法，在使用人工智慧的航班運行控制系統進行航班運行時，生成的航班運行控制結果不可能完全被運行人員全盤接受。

3. 系統使用理念

系統用戶在使用系統時的工作理念在決定系統是否適用中發揮著一定的作用。人工智慧系統中的思維判斷過程歸根結底還是計算機的邏輯判斷過程，不能完全達到人類靈活思維的快速轉變速度。在人工智慧系統的設計開發階段，對於航班運行控制中的專家邏輯思維也不可能完全轉變成計算機邏輯，在專家的邏輯思維中如果不符合計算機開發語言的規則時，在沒有更行之有效的方案之前，也必須是試圖修改或尋找可替代的邏輯思維以適應計算機開發語言的規則。

在人工智慧系統使用過程中，當人工智慧的航班運行控制系統產生的結果與運行人員按照以往工作方式對航班運行控制產生的結果不一致會時有發生。如果沒有一套科學的、快速的檢驗標準或檢驗程序對結果進行檢驗時，運行人員會習慣性拒絕使用人工智慧系統產生的結果對航班進行運行控制。

某航空公司在模擬飛機故障的航班調整過程中，人工智慧的航班調整系統對於多天內的航班進行調整，結果為一架飛機的0.5個運力空置在某個運行機場，該機場並非航空公司的主運營基地。此結果是基於微小的航班訂座人數差異。運行人員在航班調整過程中如果有運力空置的情況，考慮到可以做為備份運力減少其他航班可能出現的延誤、基地航班出港訂座人數增長更快等因素，通常是將運力空置在公司的主運營基地。航班的運行過程是不可逆的，在缺乏更多支持數據的情況下，很難比較出人工智慧的航班調整系統與運行人員的結果哪一個是更優結果。在此過程中如果不用開發的態度去核查航班調整結果，很容易忽略在航班正常、機組人員調整等方面的成本，致使簡單粗暴地捨棄人工智慧航班調整系統的結果，不能分析出人工智慧航班調整系統需要增加更多的評價因素。

4. 數據的支持

人工智慧的本質是計算，基礎是數據。人工智慧系統是通過系統採集數據、加工數據、整理數據，通過分散的數據形成數據流，數據流通過知識模型的計算產生有價值的結果，人工智慧的根本可以說是數據價值的體現。一系列的數據按照知識模型設定的作用實現了延伸人類智慧的服務。通過「數據--信息--知識--智慧」這樣一個鏈條完成了凝練過程，因此信息數據是人工智慧系統創造價值的關鍵要素之一。人工智慧系統使用的數據要求準確標準，在使用過程中容易因為數據沒有經過管理而不準確、不標準產生蝴蝶效應。

例如在人工智慧系統中，使用機場標高這一數據時，國內資料中公布的機場標高是米制單位，同時航空公司也習慣使用米制單位，在數據維護階段就自然默認為米制單位。而在運行境外機場時，國外民航當局公布的AIP當中、航空公司使用的JEPPESEN、LIDO航圖中機場標高是英制單位。在數據錄入過程中，如果運行人員的不注意修改標高單位或進行轉換，標高為2500英尺的機場一般海拔機場就會別被系統認為是高高原機場。在航班籤派放行過程中就會從飛機發動機、飛機供氧系統、機長機型時間、特殊航線運行資格、天氣標準等各個方面增加判斷，相同的飛機、相同的機組人員在人工智慧的航班籤派放行系統中會得到完全相反的放行結論。

在非智能系統中，對數據的理解、使用、產生判斷的一系列操作都是由人來執行。不準確、不標準的數據在用戶的實際使用過程中被主動修正。同樣是上面舉例機場，因為高高原機場已經被運行人員熟知，運行人員在航班籤派放行過程中看到不準確的機場標高為2500，迅速可以判斷為數值維護錯誤或者是在錄入時沒有進行單位轉換操作，對此航班會按照一般海拔機場放行，因此不會對籤派放行結果產生太大的影響。而在人工智慧系統，數據的計算是在「黑盒」之中，系統用戶沒有隨著系統的運行檢查數據是否合格或準確，得到的只是系統運行結果。運行人員在得到明顯判斷為不正確的結果時難免會對人工智慧系統產生不信任，而在系統運行同時要求用戶檢查、核對系統使用數據則不能提高運行人員的工作效率。

5. 人工智慧系統與現有工作流程融合

人工智慧時代的到來直接改變了人們的工作方式和工作流程，同樣人工智慧系統也需要在相應的工作流程中才能發揮其作用和效率。沒有與之相適應的工作流程，人工智慧系統的工作效率和工作結果甚至不如普通的信息化系統。

在整個航班運行控制過程中，航行通告發揮著不可取代的作用。無論是在航班調整，還是航班的籤派放行，一條航行通告常常會起決定性作用。現階段航行通告的主要內容E項是以簡字簡碼和文本信息的方式發布，對於這種簡字簡碼和文本的內容並非數位化，也沒有一定規律。目前航行通告只能由人工處理，按照系統約定的規則和結構進行識讀和分解，存儲為計算機系統可以識別的數據才能參與到人工智慧的航班運行控制系統計算中。

在人工智慧的航班運行控制系統中，為了確保航行通告不被漏掉、計算結果準確使用工作流程如圖1：

在此工作流程中，有新航行通告時外部系統/人工處理分解航行通告是必不可少的一個流程，如果航行通告不被及時處理，整個航班籤派放行就無法順利執行。在航空公司內航行通告精細化解讀的工作由情報席位負責，航行通告席位的應激速度就影響到人工智慧的航班籤派放行系統。

三、人工智慧的運行控制系統建設建議

人工智慧的航班運行控制系統是航空公司數位化建設的發展方向之一，得到了越來越多的航空公司和IT技術公司的高度關注。人工智慧的航班運行控制系統在航空公司能夠發揮正常作用的前提是，必須建立一個標準規範的航班運行資料庫，有與之相配套的航班運行保障流程，使用綜合了大量航班運行案例的計算機算法，才能為運行人員在航班運行控制中提供更有力的幫助。

1. 優化系統的人機互動界面

專家系統中智慧的凝練過程，數據發揮著巨大的作用，在數據有缺失的情況下，系統使用人員可以將人工的判斷和系統的人工智慧結合使用。這樣的結合一方面可以使系統使用人員認識到數據對人工智慧系統的重要性，另一方面也有助於理解專家的知識和思維理念。在圖1的流程中可以修改為圖2流程：

在流程中只是簡單增加了一個有未分解的新通告時，可以由系統使用者決定此通告對航班籤派放行是否有影響的人機互動界面，這個人機互動界面為系統開闢了另外的通道，解決了數據不全帶來系統不能自動計算的困局。這樣的一個人機互動界面隨著系統使用的成熟會越來越少出現，但是卻可以推動人工智慧系統在實際工作中的應用，同時也避免了外部系統故障不能正常處理航行通告帶來的衍生風險。

2. 工作流程建設與系統建設同步實施

在人工智慧系統建設的同時，建設與人工智慧系統相適應的工作流程和工作方法。做到相應的工作流程與人工智慧系統同時調研、同時設計，同步建設，同步測試。人工智慧系統如同工業產品，特別是應用在航班的運行控制中，對安全要求極高。航空公司在使用系統時，只有滿足了安全的要求，才會考慮效率。因此在人工智慧系統正式使用之前，必須在安全、兼容、人機互動、功能、性能等多個方面進行測試評估。在測試評估中使用與之相配套的工作流程，一方面可以體現人工智慧系統的優勢，另一方面更容易發現人工智慧系統在實際航班運行控制中可能會存在的問題。

3. 收集運行案例豐富知識庫

知識庫是專家系統質量是否優越的關鍵所在，使用專家系統的人工智慧系統在應用中遇到數據類型未考慮、對特殊航班無法處理等情況的原因是原有知識庫中缺少此知識。通過收集航班運行控制中的運行案例，分析案例處理的方式，形成知識增加到知識庫，用知識模擬模擬專家的思維方式。這樣通過改變、完善知識庫中的知識內容提高了人工智慧系統的智能程度。

隨著人工智慧技術的發展，專家系統、機器學習、自然語言處理等關鍵技術會逐漸應用到航班運行控制系統的開發和應用中，這些技術的應用必將大大提高人工智慧的航班運行控制系統的智能水平，有助於提高航班運行控制的安全和效率，助力中國民航的運行控制能力提高，支持中國民航業的高質量發展。