作为ACI旅客满意度调查的一项重要指标，排队等待问题一直是影响许多机场提升用户体验的一大短板，广受旅客诟病，值机、行李托运、安检、登机等流程节点都可能出现旅客排长队的现象。而造成排队的因素有很多，比如流程设计问题、设施效率不足等。为此，许多国外机场从各流程环节入手，引进了不同的技术方案，在解决排大长队方面收效明显。

美国机场QueueAnalyzer方案：预测排队等待时间

QueueAnalyzer是国际航空电讯协会（SITA）所研发的一项专门用于排队管理的技术方案，它整合了手机蓝牙、Wifi感应器、摄像头、机场和航空公司分析系统等设施，通过对现场排队情况和历史数据高精度的算法运算，预测机场易拥堵节点的等候时间，继而通过机场大屏、网站和移动应用将信息实时传达给旅客。

这套技术给旅客出行带来时间确定性，保证他们所选路径最优。同时，机场可利用预测的等待时间合理调配现场人员，优化安检资源和流程管理，从而避免出现排大长队的现象。目前，它已进入奥兰多、迈阿密、丹佛和菲尼克斯等美国许多地区的机场，实践已表明，这套方案可将排队超过15分钟的旅客数量削减53%。

史基浦机场面部识别技术：旅客快速、安全登机

阿姆斯特丹史基浦机场与荷兰航空合作，试点面部识别登机技术，旅客可在机场内的特定登机口通过扫描面部直接登机。使用前，旅客需要先在登机口附近的一体机上扫描个人护照、登机牌，并录入面部信息。为避免涉及隐私，录入的个人数据将于旅客登机后的十小时清除。试运行将持续三个月，史基浦机场将检测系统的速度、可靠性和用户友好性。

此外，史基浦机场目前正试运行两台手提行李安检机，在内置研发软件的帮助下，安检人员可在安检机屏幕上360度翻转包内物品，以检查里面是否存放禁带物品。这样不需要旅客将包内液体、手提电脑单独取出再次检查，从而大大降低了旅客过检时间。

日内瓦机场Leo移动机器人：随时随地托运行李

SITA与机器人制造商BlueBotics合作，研发出行李自动处理机器人Leo，目前该设备正在日内瓦机场内试运行。Leo采用人工智能技术，不需要机场员工辅助操作，便可以帮助旅客完成行李签打印张贴、值机等流程。Leo的名字来源于莱达芬奇（LeonardoDaVinci），寓意创新与智能。

Leo能够同时搬运两件行李，最大承重量为32千克。使用时，旅客只需点击Leo自带的屏幕，将行李放入上面的托运箱内，并通过扫描登机牌完成行李签张贴。之后，Leo便会关闭托运箱，并显示旅客登机口位置及航班起飞时间。之后，Leo会自动把行李运到对应航班的行李处理区域，这样就避免了航站楼内因托运行李而出现大长队的现象。

迪拜机场智能交通系统：高效调度摆渡车

为提高场内摆渡车运行效率，迪拜机场引进智能交通系统（ITS），主要用于优化T2远机位摆渡车的调度工作。该系统提供了一套全自动的分配、调度解决方案，确保摆渡车得到充分利用，使每辆车单程平均载客量从40人增加至60人。据测算，此项技术将使摆渡车周转次数降低20%，从而降低机场机动车油耗和碳排量。同时，地面车辆调度速度提高将缓解迪拜机场在航班高峰时段远机位旅客的等待和周转时间，进一步提高了机场的整体接待能力。

机场向来都是新技术应用的前沿领域，一方面在于科技创新是提升机场运行效率的有效手段，机场管理方重视对相关技术方案的引进，另一方面在于机场服务的人群具有高端特点，他们乐于接受各种新事物，这有助于新技术的试用与推广。相信，更多的科技将不断进入机场，它们在提高机场运行效率，解决因资源紧张而出现的排队拥挤问题的同时，也将给旅客带来安全、高效的乘机体验。（《中国民航报》、中国民航网通讯员肖东、庞植林）