比利时布鲁塞尔机场大约6年前就开始使用人工智能（AI）预测旅客需求；最近，沙特利雅得机场在亚马逊网络服务平台（AWS）上为其行李系统开发了预测性维护解决方案；范德兰德公司则使用亚马逊监控系统对英国伦敦希思罗机场的行李处理系统进行预测性维护；许多机场还部署了自动驾驶车辆，如新加坡樟宜机场Aurrigo的ULD拖车。

面对巨大的潜在收益，越来越多的机场走上了拥抱人工智能的道路。在需求预测、预测性维护、自动设备和车辆、计算机视觉和生物识别等领域，人工智能将持续改变机场业。

提高飞机过站效率

为通过优化地勤工作流程提高运营效率，斯洛文尼亚卢布尔雅那机场于2024年1月开始使用Assaia的人工智能过站解决方案。由于使用这项技术后航班平均地面延误时间减少了近6分钟，该机场运营商法兰克福机场管理公司（Fraport）目前正考虑在其机场网络中推广这项技术。

“Assaia的ApronAI系统安装在卢布尔雅那机场的所有关键登机口（包括5个接触式登机口），由斯洛文尼亚Fraport管理，覆盖96%的客流。”斯洛文尼亚Fra?port创新项目经理罗伯特·劳奇解释说，“它允许运营团队优化实时操作，根据实际情况而不是计划时间表分配适当的资源以提高效率。”

Assaia的ApronAI系统于2024年初在卢布尔雅那机场迅速部署，其硬件和软件的安装与集成仅用了139天。劳奇指出：“挑战主要涉及工会和劳资委员会代表，特别是在人工智能和隐私方面。及时、透明的沟通和遵守欧洲《通用数据保护条例》的规定，对于解决这些问题至关重要。”

通过使用ApronAI系统，机场可以快速识别潜在的运营挑战，从而提高流程效率。决策者及时收到预测延误的最新信息，以做到未雨绸缪；实时信息则帮助员工快速解决瓶颈问题并重新分配资源。劳奇透露：“在过去几个月内，与没有收到警报的航班相比，收到警报的航班平均地面延误时间减少了近6分钟。这表明ApronAI系统在提高作业效率和减少延误方面的有效性，与人工方式形成了鲜明对比。”

像ApronAI系统这样的数字技术通过预测问题和实现流程自动化，使飞机过站更高效，正在彻底改变机场的运营。它们有助于管理日益增加的空中交通流量，减少延误，提高安全性并优化资源配置。这些技术可以解决人员短缺问题，最大限度利用基础设施，降低长期成本，最终提升旅客体验。然而，人工智能的使用必须负责任、合乎道德，并尊重旅客和员工的隐私及其他权利。“这是一种心态的改变，而不仅仅是技术。机场数字化转型失败往往是由于文化阻力，而不是技术问题。”劳奇说。

全面优化机场功能

继2023年在加拿大多伦多皮尔逊国际机场成功演示后，国际航空电讯集团（SI?TA）在德国法兰克福举办的2024年客运航站楼博览会上推出了Total Optimizer机场管理工具，利用人工智能和全面机场管理的原则，全面优化机场的各项功能。

现代机场运营中心的员工目前可以使用的许多工具都是静态配置的，这不利于其动态调整计划以应对机场环境中的突发事件或优先事项。Total Optimizer允许机场员工动态设置不同方面的相对优先级，如运营绩效、创收、成本效益、旅客体验和可持续性。

SITA与多伦多皮尔逊机场合作，部署了一个与机场数据源集成的Total Optimiz?er原型机。机场员工只需要设置机场的相对优先级，就能够动态调整机位分配计划。

“多伦多皮尔逊机场每年服务大约5000万人次旅客，接近机场的设计容量。”多伦多皮尔逊机场登机口和机场流量副主任迪恩·赖特解释说，“为保证无缝运营，提升旅客和航空公司合作伙伴的体验，我们一直在探索新的解决方案，以增加我们的容量。经过慎重考虑，我们与SITA合作，使用他们新的Total Optimizer产品进行概念验证。”

多伦多皮尔逊机场数字化项目总监乔伊·麦克斯温表示，概念验证要取得成功，第一步是训练人工智能引擎，让它理解什么是好的机位分配计划。“虽然准点率、机位利用率和靠桥率等传统指标是关键，但我们也考虑了更广泛的影响，如非航收入、旅客体验，甚至二氧化碳排放。”他说，“这种整体方法确保了系统可以从多个商业角度评估机位分配计划。我们与SITA合作，利用历史数据为这些指标构建预测模型，使平台能够根据我们的优先级评估每个机位的分配。”

赖特表示，该项目需要解决一些具体问题。“最初的挑战之一是理解和量化机位平面图对我们业务不同领域的影响。这需要真正的跨部门合作，将各个部门聚集在一起定义指标，以明确什么构成最佳的机位分配计划”。

另一项关键挑战是确定如何平衡相互竞争的关键绩效指标。“例如，如何平衡提高航班准点率和减少二氧化碳排放的重要性？我们的第一步是使用预测数据模型对这些结果进行量化，使我们能够以数字形式进行比较。比如，是优先考虑预计可减少25分钟延误的机位，还是通过缩短滑行时间减少15公斤二氧化碳排放的机位。”麦克斯温说。

在概念验证期间，Total Optimizer通过允许机场员工全天动态调整指标优先级来提供灵活性。例如，团队可以在上午的高峰时段强调运营绩效，并在当天下午将重点转移到其他目标上。这种灵活性确保了机位分配计划在多个业务领域均获得最佳结果，其有潜力帮助机场实现扩容的目标，并在旅客体验、非航收入和整体运营绩效方面产生积极影响。

使用AI驱动的聊天机器人

西班牙机场运营商Aena一直在使用先进的人工智能来驱动聊天机器人，为机场旅客答疑解惑。聊天机器人奥利于2022年12月亮相西班牙马德里巴拉哈斯机场和巴塞罗那埃尔普拉特机场，在不同的客户接触点为旅客提供服务。

奥利集成了Aena的核心系统，具备实时航班信息、地图、安检等待时间、停车位预订和主动警报功能。当面对超出其功能范围的问题或旅客要求人工协助时，奥利可以无缝连接到呼叫中心。其主要功能包括提供个性化连接指导的中转助手，为所有旅客（包括未成年人和宠物）提供全面的旅行证件服务，以及娱乐游戏Flappy Oli。奥利会说8种语言，旅客可以通过WhatsApp的二维码、专门的应用程序、Face?book的直接消息、航班信息显示屏或微信应用程序进行咨询。

“自2022年12月以来，奥利已经彻底改变了Aena在西班牙41个机场的旅客体验，通过文本和语音交互为200多万人次旅客提供服务。”Aena客户体验专家西莉亚·莱罗·德尔·阿拉莫解释道，“这个聊天机器人整合了重要的航班信息、常见问题和兴趣点等，以提升旅客体验。”

“该服务最初还推出了一个人工智能模型，该模型擅长处理大多数标准旅客查询。然而，我们观察到旅客经常采用复杂的语言模式，并在他们的问题中包含多种意图，这需要更复杂的方法。因此，我们研发了一个双重AI模型系统，用于标准查询的原始模型和复杂、多意图问题的生成模型。去年启用的生成模型强化了意图识别，并根据Aena的知识库作出回应。值得注意的是，使用生成模型的对话达到了4.44分（满分5分）的平均评分。”阿拉莫说。

据悉，奥利的主要优势在于与其他机场和航空公司聊天机器人进行连接，以及多渠道部署能力，即可显示网络、应用程序、社交媒体和机场信息。该聊天机器人可以很容易地与现有的机场信息显示器集成，而无须额外的维护或更新，因为它使用相同的实时数据源。这是一个全面、无缝的信息系统，所有平台的旅客都可以轻松访问。

奥利强化了数字通信，处理了更大对话量。但阿拉莫坚持认为，它只是对重要的机场工作人员的补充，而非替代。“聊天机器人有效地为喜欢数字交互的旅客服务，同时显著提高了Aena的通信能力。我们不断扩展的数字生态系统现在连接了全球39个非Aena机场。我们还与西班牙主要航空公司合作，整合其系统，进一步简化旅客旅程，为所有旅客提供更全面的服务”。（花果 编译报道）

延伸阅读

AI、无人机和5G网络合力监测跑道异物

西班牙圣塞瓦斯蒂安机场的一个开创性项目结合了人工智能、无人机和5G网络，能够实时监测跑道异物。跑道异物涵盖的范围很广，包括路面碎片、建筑材料、行李碎片和动物遗骸。该解决方案使用人工智能来破译无人机捕获的图像，并通过5G网络发送，大大减少了可视化和反应时间。如果它检测到可能对着陆和起飞操作构成安全风险的外来物体，就会触发警告，并对该物体进行定位，以便将其移除。

该技术由Inetum科技公司开发，使用基于人工智能的算法实时分析图像，然后通过西班牙机场运营商Aena和Cellnex Telecom安装的西班牙首个机场专用5G网络传输图像。

“我们将5G的潜力、无人机的敏捷性与人工智能结合在一个尖端项目中，以验证革命性的跑道异物监测技术。”Aena创新和客户体验理事会资金与创新趋势负责人瓦内萨·卡尔沃·阿隆索解释说。

她表示，该项目于2023年1月启动，大部分精力集中在开发图像采集上，以便在不同的环境和气象条件下为算法提供数据。Aena专注于无人机飞行高度与相机分辨率之间的关系，以获得高质量的图像，确保不失真。另一个关键步骤是定义跑道异物检测验证的人工智能算法的要求，并为此制定了几项标准。

“我们向其他机场传达的主要信息是，通过这个项目，在机场使用无人机和人工智能的效率提高益处已经得到证实。我们在圣塞瓦斯蒂安机场项目的成功凸显了技术供应商与机场合作的重要性。通过共同努力，我们可以制订和实施创新的解决方案，以满足特定的运营需求，并提升机场的整体性能。”阿隆索说。 （花果 编译报道）（转自《中国民航报》6950期 3版）