工智能不会开飞机，却能让飞行更顺畅

人工智能虽尚不能取代人类飞行员，但却能够简化航班搜索、提供更具竞争力的机票价格，并帮助航空企业改善业务可持续性。

航空公司的运营体系特别适合AI技术的发挥，因为其往往高度复杂且需要处理海量数据。在某些情况下，这种复杂性甚至成为测试AI与机器学习能力极限的理想场景。而且近期的一系列进展，也让我们对于AI在蓝天中的应用前景有了更好的理解。

个性化、有竞争力的机票价格

维珍航空就是一家希望充分发挥AI潜力的航空公司，且目前正着手整合Amperity提供的AI驱动Customer 360平台。

维珍航空数据主管Tom Barber解释称，“我们正在业务体系内构建数字核心，以便我们的客户能够享受到无缝顺畅的航班与假期预订和服务体验，同时在整个旅程中充分体现他们的个人偏好。”

该航空公司还宣布与Fetcher建立合作伙伴关系，由后者利用AI技术将票价与市场条件进行智能匹配，从而在竞争航线上提供更有吸引力的票价优惠。Fetcher的生成定价引擎可以预测各种市场变量和行为，帮助航空公司实时调整机票价格。

维珍航空公司定价与收入管理副总裁Chris Wilkinson将此描述为“超越传统细分定价技术的重大进步，这种无缝的端到端运营基础设施将彻底改变我们的定价方式。”

除维珍之外，其他使用Fetcher AI定价引擎的航空公司还包括巴西蓝色航空（Azul）以及摩洛哥皇家航空（Royal Air Maroc）。

改善营销支出效率

由于利润微薄，航空公司必须善于控制成本。AI技术能够通过多种方式支撑这个目标，包括以更低廉的开支吸引旅客购买。

冰岛航空及其数字媒体机构Brainlabs已经向Scibids寻求AI增强型数字营销支持，希望更好地管理该公司的广告宣传活动。而根据冰岛航空的报告，如今数字广告的投资回报率提高了10倍，单次旅客预订的实现成本则降低达70%。

冰岛航空数字营销经理Jóhann Benediktsson表示，“我们的努力结出了丰硕的果实。”

优化运营

阿拉斯加航空的投资部门Alaska Star Ventures最近宣布将投资Assaia，后者将利用AI技术优化飞机周围流程。阿拉斯加航空也将加入Assaia的战略合作伙伴社区，在贡献自身的机场及航空运营经验的同时提供应用指导。

阿拉斯加航空企业发展总监Pasha Saleh表示，“我们的团队已经在使用Assaia改进飞机周围流程。我们很高兴能帮助扩展这项技术，这使我们能够更加安全、高效地为客户提供服务体验。这种合作关系代表着航空领域机器学习应用的未来形态，并将转化为我们行业内的又一重大进步。”

近期，柏林勃兰登堡机场采用了Assaia的TurnaroundControl软件，同样获得了良好成效。

柏林勃兰登堡机场有限公司首席运营官Thomas Hoff Anderson表示，“作为基础设施运营商，机场通过稳定的流程与可靠的航班时刻表为乘客提供良好的出行体验。未来，柏林机场将继续依靠基于AI的解决方案来提高航班网络的稳定性和准点率。我们希望这款软件中的机器学习功能为我们提供宝贵见解，也为我们进一步开发机场运营应和提供额外的动力。”

AI计算最优飞行轨迹，支持可持续出行

可持续发展是航空公司的一大重要目标，从业企业都希望能在减少碳排放的同时实现业务增长。航空公司如今意识到，越来越多的客户对于自己出行所产生的碳足迹更关注、也更敏感，而谷歌愿意在这方面提供帮助。

谷歌首席可持续发展官Kate Brandt表示，“过去五年以来，全球对于「可持续出行」的搜索热度增长了100%。”

AI技术能够帮助计算飞行对于环境的影响，并找出最佳飞行路径以减少排放。谷歌目前正在与国际清洁运输理事会及各航空利益相关方合作，协助航空公司为其航班探索引擎开发出新的出行影响模型及碳足迹跟踪工具。

美国航空正与谷歌合作，利用AI技术解决航空业最复杂的非碳污染问题之一——凝结尾迹。具体来讲，飞机在某些气候条件下会在飞行时在空中留下如卷云般的清晰轨迹，而且其对环境造成的影响仍不明确。白天，这些尾迹可能会反射阳光并有助于降低气温；但也有研究表明，凝结尾迹在夜间反而可能积聚热量。

在美国航空的支持下，谷歌研究中心与Breakthrough Energy共同推进一项研究，探讨飞机在哪些大气区域内最有可能产生尾迹。之后，该团队试图确定能否为飞行员提供正确的大气数据，从而避免尾迹的出现。

为了实现这一目标，他们整理了大量数据库以创建轨迹预测图。美国航空公司的飞行员在六个月内根据AI生成的预测安排了70次飞行。飞行员调整了预期航线，希望最大限度减少尾迹生成。结果证明，当飞行员使用AI预测时，所产生的尾迹相较于按原计划直飞减少了54%。

谷歌研究院气候AI产品主管Juliet Rothenberg表示，“我们的尾迹预测将AI研究与大量卫星图像、天气数据和飞行数据结合了起来。现在我们已经掌握了第一手证据，证明商业航班完全可以利用这些预测来避免产生凝结尾迹，且结论得到了卫星图像的证实。”

智能飞机来了，但飞行员们不必惊慌

过去几年以来，航空业的智能飞机技术取得了长足进步，飞机健康系统已经能够共享海量的预测性维护数据。

维珍航空再次出手，组织自身维护与维修部门同法国航空公司的工程与维护部门开展合作，积极拥抱AI新进展。法航方面已同意为维珍航空的787机队部署Prognos for Aircraft预测性维护方案。

Prognos for Aircraft平台使用AI及大数据技术来监控飞机部件和系统。该应用最快可以通过50次以内的飞行就给出故障预测，这些预测模型能够让让航空公司更好地规划维修与更换操作，避免突发情况导致飞机停飞、航班延后。

然而，飞机的安全飞行涉及太多复杂的变量，AI在短时间内还无法全面接管。

航空开发/认证公司TekSci、HighRely及AFuzion的主要创始人/首席技术官、《航空开发生态系统》作者Vance Hilderman表示，“我们还是希望在出现任何问题时，都能由人来进行控制。相信很多人都听说过这类故事，机载自动系统因为故障而引发了意外事故。但另一方面，测试表明自动驾驶系统在大多数情况下确实比人类飞行员表现得更好，而且技术本身也在时刻进步。而我想说的是，要完全保障乘客的安全飞行并遵守强制性航空标准，自动驾驶技术还有很长的路要走。”

如他所言，自动驾驶系统也在不断进步。虽然全自动飞行可能短时间内还无法实现，但AI技术必将在未来几十年内做出种种探索，让我们享受到更加舒适顺畅的航空旅程。