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483在今年1月，接連兩起飛機事故引起了人們對于飛行安全的再次討論。
1月22日一架原計劃由俄羅斯西伯利亞城市蘇爾古特飛往莫斯科的飛機，被機上一名醉酒男性乘客所劫持，雖然最后飛機平安落地，劫機人員也被控制，但機上75名乘客和機組人員也都經歷了一次不小的驚嚇。
另外一起事故就沒有這么幸運了，阿根廷足球運動員薩拉，在當地時間1月21日乘坐私人飛機由法國南特啟程前往英國，在英吉利海峽的島嶼間失聯。之后經過15個小時的搜救，發現了大量飛機殘骸，但沒有發現包括飛行員在內的任何幸存人員，加上當時天氣寒冷，相關部門推斷機上人員已經死亡。
飛機被譽為世界上最安全的交通工具，但也難免因為各種原因發生事故，并且飛機若是發生事故機上人員也基本就是九死一生。
人工智能技術現在已經被運用在了航空領域，但顯然除了在進一步保障飛行安全同時，AI還可以做得更多。
保障飛行安全，AI還可以做得更多
相比很多其他領域，航空領域對于人工智能的運用要落后很多，這絕對不符合航空產業在經濟和生活中的重要地位。
僅從最基礎的機場安防來看，除了北京等個別城市從2018年起陸續部署了智能安檢設備之外，在全國其他城市全然還看不到智能化設備的影子。而刷臉坐飛機雖然早已被各大企業乃至政府部門多次提及，但也遲遲未能出現。
此時無人酒店都已經拔地而起，無人餐廳更是遍地開花，同樣屬于交通網絡的各大高鐵車站也早已部署了類似人臉識別等設備，機場各方面的智能化程度這么一比就顯得相當不足了。
特別是在目前對智能化水平十分重視，且技術也過硬的中國都是這種情況，在國外其他機場就更不用提了。
像此次俄羅斯的劫機事件，犯罪嫌疑人曾就有過多次醉酒鬧事的前科，而這些資料理所當然的應該存在于安保網絡之中，但是機場也好航空公司也好都未為此采取任何措施，再考慮到是在俄羅斯，所以可能在飛機上航空公司依然為這個乘客提供了酒精飲料，這才導致了此次的劫持事件。
機場智能化的進程之所以緩慢，有多方面原因，一是全球大多機場建設時間較早，在建設之初很多東西都未考慮進去，而現在要進行增建的話也必然會影響到機場的使用；二是，大多數機場安防等系統即便有加建也都是分批次建設的，在監測、門禁、報警等系統多是“各自為政”，難以實現復雜的協作。
但是這些原因也不該成為機場智能化不足的借口。像是機器學習、云計算、大數據等都應成為機場的重要組成部分。
另外，對于事故飛機的搜救尋找的技術方面毫無進展，也是被詬病得最多的地方。一如5年前的馬航MH370，直至現在事故仍是疑點重重，而此次阿根廷球員乘坐的法國飛機雖然是一架小型飛機，在安全保障方面本身雖不如民航客機，但畢竟在飛機失聯后各方就馬上派出了搜救隊伍，可仍是歷經15個小時搜救后也一無所獲。
并且像黑匣子的功能也已經不再滿足于僅是記錄和保存飛行數據了，單純的數據記錄保存得再好，找不到還是白搭。
當然飛行安全的保障單靠AI也是不夠的，在2018年10月發生的Lion Air 610墜機事故，據調查直接原因就是由于飛機將過多的飛行控制權交給了自動系統，加上駕駛人員操作不熟悉，使得一次非致命事故變成了墜機。
總的來說，在飛行安全方面AI還有很大的空間可以發揮，但是只要是程序就肯定會有BUG，特別是直接作用于飛機操控方面的技術。
飛行體驗的改變將從網絡購票開始
目前在航空領域，人工智能的介入方式大都是以飛行技術、乘客服務作為切入點，例如自動飛行技術、機載WIFI或機場服務等。
從第一步購票開始，加拿大航空就建設了一個購票服務系統，為旅客實現個性化定制服務。比如，AI通過用戶畫像，根據之前用戶的使用習慣像目的地、興趣或是機票價格來提供相應服務，在用戶使用的網頁上會根據這些數據剔除那些客戶沒有用過的選項。精準推送為顧客減少了選擇焦慮，也為客戶節約了大量時間。
根據國際海事衛星組織的調查顯示，乘客選擇航空公司主要由三大因素組成，一是機票價格，二是航班時間，而第三點萬萬沒想到居然是有無機載WIFI。
要知道在1年前國內坐飛機還是禁止使用手機的，沒想到1年過去了飛機上有沒有WIFI反而成了關鍵性選擇之一。
在國內很多航空公司都已經開始提供WIFI服務，目前數量還很少，預計至2021年，中國機上互聯網機隊規模將占50%。不過，想要實現在飛行中穩定上網、通話或許還需要兩三年，或者更長時間。
在國內關注航空人工智能領域的企業也非常多，像上文有提到，機場安檢系統多是分批建設，難以融合，在這方面有像海康威視、大華等技術商們都在打造解決方案。
其實民航領域一直都存在一個讓用戶最為惱火卻無可奈何的問題，那就是航班延誤，由于各種不可控性，航班延誤往往是在臨近登機前才會被旅客知曉，誤時誤事飽受詬病。
智能相對論佘凱文也曾有過一次永生難忘的航班延誤，2016年的大年三十，本該是個闔家團圓的日子，卻因為航班晚點4個小時，有了一次年夜飯是在萬米高空吃飛機餐的經歷，忍不住想吐槽一下飛機餐還是那個飛機餐，也并未因為是“年夜飯”而加個雞腿。
國內一家名為飛友科技的公司針對這一最讓旅客糟心的情況，推出了一款名為“飛常準”的產品，利用大數據和人工智能，通過對航班動態信息的收集和分析，為機場提供數據支撐，大大增加了機場運行效率，從而提高飛機的準點率。
在面向C端用戶也有相應的APP，APP會向旅客提供相應航班的延誤預警和行程規劃，無疑將為旅客減少大量的不便和損失。
而飛行體驗的改變也不止于乘客，飛行員也將受益于AI在航空領域的應用。例如空客和霍尼韋爾等知名企業都在針對飛機語音系統做研發。
駕駛艙內的空中廣播甚至手機對話環境十分嘈雜，再加上口音、方言等因素，飛機與塔樓的交流長久以來都不是那么順暢。針對這一情況他們目前都在研發一款語音翻譯工具，將控制中心的指令翻譯呈現在屏幕上，從而幫助飛行員克服嘈雜環境下通話的困難。
像著名影星哈里森·福特就曾因類似問題而降落錯了跑道，險些造成危險事故。
AI締造未來航空領域的新玩法
可以預見的是，AI對于航空領域的加持將遠遠不止如此，就像“無人駕駛”技術，汽車的無人駕駛最初就是因為受飛機的影響，經過這么多年的發展，汽車的無人駕駛技術進步十分明顯，而飛機的無人駕駛似乎遇到了瓶頸，出現了停滯。
波音、空客等都在就進一步提升“無人駕駛”進行研發。空客正在研究如何減少飛行員負荷以及飛行員數量，通過人工智能技術來解決一些原本需要由人類飛行員進行操作的問題，使得機組人員可以投入更多時間來處理整體戰略和飛行任務。
在語音系統方面，使飛機可以和控制中心流暢的交流肯定將不會是技術運用的終點，看過飛機駕駛艙的都知道，在飛行員面前是五花八門、各式各樣的儀表和按鈕，每個儀表和按鈕都有其功能和作用，難免不會出現操作失誤的情況。
而若是在手動操控的基礎上加入語音交互，在大多數情況下飛行員只需要通過語音的方式進行控制，同樣將使得飛行員的負擔降低很多。
總結來說，目前各大航空公司、機場、技術商們都認識到將AI融入航空系統是大勢所趨，但還是有很多方面存在問題，比如從哪里入手以及如何運用。在現有范圍內，各個部門正在積極探索AI技術的潛力，并將人工智能整合至安檢、航班運營、營銷服務等多個層面當中，這是一個良好的開端。
未來，AI技術將成為航空領域最為關鍵性技術之一，并且將會給整個行業帶來顛覆式的改變。雖然目前在整體航空領域人工智能的運營還不夠充分，但我們相信這只是時間問題而已，幾年之后AI將在航空領域呈現出多樣化的特點與方向。
