近日，加拿大地方法院裁定，加拿大航空应对一名被其网站上的聊天机器人误导而支付全价机票的旅客进行赔偿。这可能是人工智能（AI）在商业领域应用的一个里程碑式案例。一时间，人工智能被推上了风口浪尖。那么，航空公司究竟应如何应用人工智能技术呢？

毋庸置疑，加拿大航空这起事件向航空公司发出了警告，即人工智能技术在民航领域的应用仍然存在问题。但不可否认，席卷全球的生成式人工智能的出现，已经开始重塑航空运输业。应用人工智能技术，不仅是航空公司在竞争激烈的市场上生存下来的一个机会，而且是其保持行业竞争地位的必要条件。那些敢于应用人工智能技术的航空公司，已经从提高运营效率和降低成本中尝到了甜头。

成为灵活预测的基础

达美航空、美国航空和捷蓝航空等美国主要航空公司都开始探索生成式人工智能带来的机遇。根据沃恩学院的说法，人工智能对航空公司进行燃油管理至关重要。

由于燃油是航空公司最大、最易变动的运营成本，航空公司一直在竭尽全力减少燃油消耗及碳排放。在瑞士，通过应用人工智能技术更好地预测从东北吹向西南的风，瑞士国际航空能够将其主要枢纽的航班延误和取消至少减少30%。瑞士国际航空和汉莎航空都在使用谷歌云开发的人工智能预测模型模拟各种场景，并考虑更多可能导致航班延误或取消的情况。

谷歌产品管理高级总监沃伦·巴克利表示，人工智能正在帮助航空公司改善运营的各个方面，从如何以更有效的方式进行员工排班，到了解天气状况，再到利用它预测飞机何时到港以及将消耗多少燃油等。巴克利说，通过应用人工智能技术，可以查看数以亿计的数据，并采用以前从未想到过或从未使用过的因素预测将要发生的事情。

“如果你看看应用人工智能技术的好处，就会发现很多都与灵活预测有关。”巴克利说。的确，维珍大西洋航空使用人工智能旅客管理系统，通过预测性航路规划减少航班延误，旅客错过中转航班的可能性大大减少。预测湍流可能具有挑战性，但在先进的人工智能工具的帮助下，飞行员可以更好地预测飞行路线，既能避免不利的阵风，又能确保飞机尽可能高效地到达目的地。此外，这些预测技术将减少对机身的损坏、减少维修，甚至减少航班延误。

航路规划是一项复杂的工作，受空中交通拥堵、快速变化的天气和波动的燃油成本等变量的影响，而且占据航空公司运营成本的很大一部分。人工智能驱动的平台加快了航空公司的决策速度，正在成为该领域的颠覆者。例如，Flyways利用飞行数据识别拥堵程度较低的航路，并绕过天气恶劣的地区。阿拉斯加航空已经测试了这种解决方案，在6个月内节省了48万加仑燃油，减少了4600吨碳排放。

传感器可以帮助航空公司提前识别飞机维护需求，人工智能通过利用实时传感器数据和预测历史故障模式，将预测性维修提升到一个新的水平。根据马里兰大学高级航空系统开发中心的一项研究，预测性维修可以将飞机的运营成本降低20%。例如，汉莎航空技术公司使用人工智能驱动的预测性维修系统，采用机器学习算法分析传感器数据，并以惊人的精度预测维护需求。此外，数字孪生使技术人员能够更有效地预测维护需求并检测异常。

实施革命性的定价策略

据报道，与航空公司合作确定定价的人工智能初创公司Fetcherr称，应用人工智能技术可以使航空公司的收入至少增长10%。达美航空高管透露，该公司已经开始尝试通过人工智能确定机票价格和协助预订机票。该公司高管在最近的一次投资者会议上表示，达美航空过去一个月开始为其机票预订团队试验人工智能技术，并确定机票价格。

达美航空首席执行官埃德·巴斯蒂安表示，达美航空希望利用人工智能缩短旅客得到预订相关问题答案的时间。达美航空总裁格伦·豪恩斯坦补充说，达美航空还开始使用人工智能计算除了基本票价，旅客还愿意为高端产品支付多少钱。“它真的是自动化的，提高了我们的行动能力。从商业角度来看，这是我们认为它对我们有很大帮助的地方”。

这并不是达美航空第一次谈论人工智能。达美航空首席数字官埃里克·菲利普斯曾表示，他相信人工智能将成为该公司运营的重要工具。菲利普斯说：“我们的总体愿景是如何利用现有的数字工具、技术和系统，更好地将事物连接起来。”

捷蓝航空子公司捷蓝风投公司已经投资了8家与人工智能有关的初创公司，包括Beacon AI和和FLYR Labs。捷蓝航空已经公布了与FLYR的合作伙伴关系，以更好地预测机票价格，这可以帮助其最大限度地实现收入增长。

Fetcherr是FLYR的竞争对手，其使用人工智能提供更稳定的定价。这种做法营造了公平的竞争环境，确保旅客为同样的旅行支付相似的价格，但它最终是一种旨在增加航空公司收入的工具。该技术收集了各类数据，包括机票和预订数据、竞争对手的航班时刻表和机票定价，以及来自资本市场、石油期货和其他市场的经济指标。

“支付意愿是什么？什么是需求弹性？我们知道如何预测每个航班和每个座位，以及对于每个可能的价格，有多少旅客会购买机票。”Fetcherr联合创始人兼首席人工智能官尤里·耶鲁沙米说。

目前，大多数机票价格都是人为设定的。如果担心客座率过低，票价分析师很可能降低价格。耶鲁沙米说：“人工智能不怕客座率低，它知道怎么做才能使航空公司的收入最大化。”从优化航路到完善飞机维护程序，再到革命性的定价策略，人工智能在民航业（或航空运输业）有可能迎来一个高效和创新的新时代。

塑造机场运营的未来

人工智能革命正在塑造机场运营的未来。美国航空开发了一种基于机器学习的智能门控系统，以简化运营并减少飞机滑行时间。

美国航空方面表示，智能门控系统由其内部技术和运营团队开发，将飞机在美国达拉斯-沃斯堡国际机场滑行道上的滑行时间减少了多达20%，每天将减少17小时滑行时间。该系统综合使用实时飞行信息和其他操作数据，确保飞机被分配到最近的登机口，减少了在航站楼附近进一步滑行的需要，并将登机口冲突减少了50%。

据了解，美国航空的智能门控系统于2021年上线测试，在2023年繁忙的感恩节出行高峰正式应用。目前，美国航空已经将智能门控系统部署在美国夏洛特道格拉斯国际机场、迈阿密国际机场、华盛顿里根国家机场和芝加哥奥黑尔国际机场等主要枢纽，并对系统进行了调整，以满足各个机场的不同要求。

在美国航空的一份声明中，美国航空运营计划与绩效副总裁安·莫洛尼表示，美国航空继续致力于创新运营方式，并已成为达拉斯-沃斯保国际机场的“颠覆者”。“我们一直在寻找推动运营改进的方法。我们每天要作上千次决策，节省宝贵的地面时间可以确保更多旅客顺利转机，机场也可以有效地利用资源”。

除了提升旅客出行体验，据估计，智能门控系统每年可节省约140万加仑航空燃料，使美国航空减少超过13000吨二氧化碳排放。

2023年，在美国丹佛举办的互联航空智能峰会上，美国航空机器学习与人工智能高级运营经理塔西奥·卡瓦略表示，虽然人工智能预计只会贡献1%~2%的收入，但对于像美国航空这样的美国主要运营商来说，基于生产力的人工智能项目可能带来数十亿美元的收入。

最近，美国航空还与其他公司合作开展飞机尾迹方面的研究，以减少其对地球大气的影响。根据2023年8月公布的初步结果，当飞行员使用预测性人工智能程序时，尾迹生成减少了多达54%。然而，可能需要更大规模的研究来确定这些经验是否可以被复制。该公司使用的其他基于人工智能的系统包括支持其货运运力的iCar?go平台和简化其日常业务运营的机器人自动化。

欧睿创新研究实践主管艾莉森·安格斯表示：“我们希望企业投资人工智能，但与此同时，我们也渴望人与人之间的连接。企业需要小心谨慎，在人工智能、机器人和自动化方面的投资与人的因素之间实现平衡，我们需要保持这种情感纽带。”(《中国民航报》、中国民航网 记者郑雪、李瀚明)

观点

航企应用人工智能　机遇与挑战并存

李瀚明

近日，加拿大航空聊天机器人误导旅客并闹上法庭的事件引起了媒体的广泛关注。这起事件暴露出人工智能（AI）在某些情况下无法按照规则完成任务，或者会出现关键性差错。这是目前航空公司应用AI技术的主要挑战——需要经过谨慎调整，使AI为旅客和员工提供准确、可靠的信息，而不至于带来合规风险。那么，航空公司究竟还要不要拥抱AI技术呢？

笔者认为，可以将AI在航空公司的应用分为对内系统和对客系统两方面。就对内系统而言，航空公司正在陆续使用AI为员工提供帮助，这其中又可以分为两部分：航空的部分和公司的部分。航空公司的业务流程既有与航空有关的，又有财务报销、发票证件识别等各行业通用流程。以各行业通用流程员工排班为例，航空公司目前在飞行员、机务工程师和乘务员的排班上，广泛应用了AI和运筹学等辅助技术。这些技术可以通盘考虑员工个人需求（请假）、员工资质（如执飞机型、所持签证），以及公司的业务需求。

例如，像全日空这样以国际中转为主业的航空公司，甚至可以做到根据航班上旅客使用的语言决定当班乘务员——会讲中文的旅客多，就多安排会讲中文的乘务员，以提升旅客乘机体验。

在飞行主业中，签派是目前AI应用最广泛的领域。AI在签派领域通常以辅助决策的形式应用——整合天气等外部数据和飞机负载等内部数据，向签派员提出建议，并将结果直接发到机组的电子飞行包上。这项技术如今为航空公司广泛应用。

如今，甚至有飞机导航这样的解决方案出现。AI在地面根据天气、空域流量等情况，实时计算合适的航路和高度层，并通过机上Wi-Fi传送到电子飞行包上。飞行员可以在空中实时看到前方的天气、风速、空域流量等情况，并且收到相关航路建议。AI甚至可以在繁忙机场调整登机口和起飞时间。美国联合航空开发的ConnectionSaver技术就可以通过航路天气、飞机载重等因素，推测飞机飞行实际所需时间。在这样的背景下，当旅客的前序航班延误时，系统将尽可能安排更近的登机口、调整后序航班的起飞时间，尽力让转机旅客赶上航班。

至于对客系统，客户服务也是AI应用的重要领域。航空公司在客户服务领域通常以聊天机器人的形式应用AI——用户在对话框中提出问题后，AI会进行相应的回答。不过，考虑到旅客来自世界各地，聊天机器人主要的推广障碍是语言。

对货物这一“无声的旅客”而言，AI应用反倒大放异彩。目前，航空货运领域广泛采用AI打板技术——通过AI分析货物的形状，将货物放到合适的货班或者集装箱内，最大限度利用货机空间和负载。同时，AI还可以调整货物的摆放位置和航班环，尽可能减少货物的搬运次数。

我们看到，AI在航空运输领域具有广泛的应用情景。然而，要真正用上AI、用好AI，航空公司还面临一系列挑战。

首先是数据。AI要想真正发挥作用，必须先整合公司内外的各种数据，提出尽可能全面的建议。这要求航空公司必须打破“信息孤岛”，提供一个单一的数据访问接口。例如，现在星空联盟通过与亚马逊AWS合作，将联盟内航空公司的数据陆续迁移上云，并在联盟层次实施一系列项目。对联盟内大多数航空公司来说，旅客可以在任何一家航空公司的手机App等渠道办理联盟内其他航空公司的值机手续。

其次是解读。对数据进行解读，并提炼可行的商业需求非常重要。例如，在有了天气数据和负载数据、航路数据后，航空公司需要考虑数据之间的关联，从而找到AI应用场景。

最后是实施。在完成解读并制订合理的AI解决方案后，航空公司还需要投入对应的资源应用AI技术。这往往是一个试错的过程——由于AI需要训练，不一定能实现企业的预定目标，或者实现目标所需的资源超过预期，这就需要企业在实施过程中密切关注，并及时作出反应。

由此可见，对航空公司而言，拥抱AI是大势所趋，但其中面临的种种挑战需要航空公司的决策者和希望加入这一行业的人更加重视并迎难而上。