文|佘凱文
來源|智能相對論
在今年1月,接連兩起飛機(jī)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(jì)劃由俄羅斯西伯利亞城市蘇爾古特飛往莫斯科的飛機(jī),被機(jī)上一名醉酒男性乘客所劫持,雖然最后飛機(jī)平安落地,劫機(jī)人員也被控制,但機(jī)上75名乘客和機(jī)組人員也都經(jīng)歷了一次不小的驚嚇。
另外一起事故就沒有這么幸運(yùn)了,阿根廷足球運(yùn)動員薩拉,在當(dāng)?shù)貢r間1月21日乘坐私人飛機(jī)由法國南特啟程前往英國,在英吉利海峽的島嶼間失聯(lián)。之后經(jīng)過15個小時的搜救,發(fā)現(xiàn)了大量飛機(jī)殘骸,但沒有發(fā)現(xiàn)包括飛行員在內(nèi)的任何幸存人員,加上當(dāng)時天氣寒冷,相關(guān)部門推斷機(jī)上人員已經(jīng)死亡。
飛機(jī)被譽(yù)為世界上最安全的交通工具,但也難免因?yàn)楦鞣N原因發(fā)生事故,并且飛機(jī)若是發(fā)生事故機(jī)上人員也基本就是九死一生。
人工智能技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)被運(yùn)用在了航空領(lǐng)域,但顯然除了在進(jìn)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(lǐng)域,航空領(lǐng)域?qū)τ谌斯ぶ悄艿倪\(yùn)用要落后很多,這絕對不符合航空產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)和生活中的重要地位。
僅從最基礎(chǔ)的機(jī)場安防來看,除了北京等個別城市從2018年起陸續(xù)部署了智能安檢設(shè)備之外,在全國其他城市全然還看不到智能化設(shè)備的影子。而刷臉坐飛機(jī)雖然早已被各大企業(yè)乃至政府部門多次提及,但也遲遲未能出現(xiàn)。
此時無人酒店都已經(jīng)拔地而起,無人餐廳更是遍地開花,同樣屬于交通網(wǎng)絡(luò)的各大高鐵車站也早已部署了類似人臉識別等設(shè)備,機(jī)場各方面的智能化程度這么一比就顯得相當(dāng)不足了。
特別是在目前對智能化水平十分重視,且技術(shù)也過硬的中國都是這種情況,在國外其他機(jī)場就更不用提了。
像此次俄羅斯的劫機(jī)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(dāng)然的應(yīng)該存在于安保網(wǎng)絡(luò)之中,但是機(jī)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(jī)上航空公司依然為這個乘客提供了酒精飲料,這才導(dǎo)致了此次的劫持事件。
機(jī)場智能化的進(jìn)程之所以緩慢,有多方面原因,一是全球大多機(jī)場建設(shè)時間較早,在建設(shè)之初很多東西都未考慮進(jìn)去,而現(xiàn)在要進(jìn)行增建的話也必然會影響到機(jī)場的使用;二是,大多數(shù)機(jī)場安防等系統(tǒng)即便有加建也都是分批次建設(shè)的,在監(jiān)測、門禁、報(bào)警等系統(tǒng)多是“各自為政”,難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的協(xié)作。
但是這些原因也不該成為機(jī)場智能化不足的借口。像是機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等都應(yīng)成為機(jī)場的重要組成部分。
另外,對于事故飛機(jī)的搜救尋找的技術(shù)方面毫無進(jìn)展,也是被詬病得最多的地方。一如5年前的馬航MH370,直至現(xiàn)在事故仍是疑點(diǎn)重重,而此次阿根廷球員乘坐的法國飛機(jī)雖然是一架小型飛機(jī),在安全保障方面本身雖不如民航客機(jī),但畢竟在飛機(jī)失聯(lián)后各方就馬上派出了搜救隊(duì)伍,可仍是歷經(jīng)15個小時搜救后也一無所獲。
并且像黑匣子的功能也已經(jīng)不再滿足于僅是記錄和保存飛行數(shù)據(jù)了,單純的數(shù)據(jù)記錄保存得再好,找不到還是白搭。
當(dāng)然飛行安全的保障單靠AI也是不夠的,在2018年10月發(fā)生的Lion Air 610墜機(jī)事故,據(jù)調(diào)查直接原因就是由于飛機(jī)將過多的飛行控制權(quán)交給了自動系統(tǒng),加上駕駛?cè)藛T操作不熟悉,使得一次非致命事故變成了墜機(jī)。
總的來說,在飛行安全方面AI還有很大的空間可以發(fā)揮,但是只要是程序就肯定會有BUG,特別是直接作用于飛機(jī)操控方面的技術(shù)。
飛行體驗(yàn)的改變將從網(wǎng)絡(luò)購票開始
目前在航空領(lǐng)域,人工智能的介入方式大都是以飛行技術(shù)、乘客服務(wù)作為切入點(diǎn),例如自動飛行技術(shù)、機(jī)載WIFI或機(jī)場服務(wù)等。
從第一步購票開始,加拿大航空就建設(shè)了一個購票服務(wù)系統(tǒng),為旅客實(shí)現(xiàn)個性化定制服務(wù)。比如,AI通過用戶畫像,根據(jù)之前用戶的使用習(xí)慣像目的地、興趣或是機(jī)票價(jià)格來提供相應(yīng)服務(wù),在用戶使用的網(wǎng)頁上會根據(jù)這些數(shù)據(jù)剔除那些客戶沒有用過的選項(xiàng)。精準(zhǔn)推送為顧客減少了選擇焦慮,也為客戶節(jié)約了大量時間。
根據(jù)國際海事衛(wèi)星組織的調(diào)查顯示,乘客選擇航空公司主要由三大因素組成,一是機(jī)票價(jià)格,二是航班時間,而第三點(diǎn)萬萬沒想到居然是有無機(jī)載WIFI。
要知道在1年前國內(nèi)坐飛機(jī)還是禁止使用手機(jī)的,沒想到1年過去了飛機(jī)上有沒有WIFI反而成了關(guān)鍵性選擇之一。
在國內(nèi)很多航空公司都已經(jīng)開始提供WIFI服務(wù),目前數(shù)量還很少,預(yù)計(jì)至2021年,中國機(jī)上互聯(lián)網(wǎng)機(jī)隊(duì)規(guī)模將占50%。不過,想要實(shí)現(xiàn)在飛行中穩(wěn)定上網(wǎng)、通話或許還需要兩三年,或者更長時間。
在國內(nèi)關(guān)注航空人工智能領(lǐng)域的企業(yè)也非常多,像上文有提到,機(jī)場安檢系統(tǒng)多是分批建設(shè),難以融合,在這方面有像??低?、大華等技術(shù)商們都在打造解決方案。
其實(shí)民航領(lǐng)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(jī)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(tuán)圓的日子,卻因?yàn)楹桨嗤睃c(diǎn)4個小時,有了一次年夜飯是在萬米高空吃飛機(jī)餐的經(jīng)歷,忍不住想吐槽一下飛機(jī)餐還是那個飛機(jī)餐,也并未因?yàn)槭?ldquo;年夜飯”而加個雞腿。
國內(nèi)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(zhǔn)”的產(chǎn)品,利用大數(shù)據(jù)和人工智能,通過對航班動態(tài)信息的收集和分析,為機(jī)場提供數(shù)據(jù)支撐,大大增加了機(jī)場運(yùn)行效率,從而提高飛機(jī)的準(zhǔn)點(diǎn)率。
在面向C端用戶也有相應(yīng)的APP,APP會向旅客提供相應(yīng)航班的延誤預(yù)警和行程規(guī)劃,無疑將為旅客減少大量的不便和損失。
而飛行體驗(yàn)的改變也不止于乘客,飛行員也將受益于AI在航空領(lǐng)域的應(yīng)用。例如空客和霍尼韋爾等知名企業(yè)都在針對飛機(jī)語音系統(tǒng)做研發(fā)。
駕駛艙內(nèi)的空中廣播甚至手機(jī)對話環(huán)境十分嘈雜,再加上口音、方言等因素,飛機(jī)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(fā)一款語音翻譯工具,將控制中心的指令翻譯呈現(xiàn)在屏幕上,從而幫助飛行員克服嘈雜環(huán)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(xiǎn)些造成危險(xiǎn)事故。
AI締造未來航空領(lǐng)域的新玩法
可以預(yù)見的是,AI對于航空領(lǐng)域的加持將遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止如此,就像“無人駕駛”技術(shù),汽車的無人駕駛最初就是因?yàn)槭茱w機(jī)的影響,經(jīng)過這么多年的發(fā)展,汽車的無人駕駛技術(shù)進(jìn)步十分明顯,而飛機(jī)的無人駕駛似乎遇到了瓶頸,出現(xiàn)了停滯。
波音、空客等都在就進(jìn)一步提升“無人駕駛”進(jìn)行研發(fā)。空客正在研究如何減少飛行員負(fù)荷以及飛行員數(shù)量,通過人工智能技術(shù)來解決一些原本需要由人類飛行員進(jìn)行操作的問題,使得機(jī)組人員可以投入更多時間來處理整體戰(zhàn)略和飛行任務(wù)。
在語音系統(tǒng)方面,使飛機(jī)可以和控制中心流暢的交流肯定將不會是技術(shù)運(yùn)用的終點(diǎn),看過飛機(jī)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(xiàn)操作失誤的情況。
而若是在手動操控的基礎(chǔ)上加入語音交互,在大多數(shù)情況下飛行員只需要通過語音的方式進(jìn)行控制,同樣將使得飛行員的負(fù)擔(dān)降低很多。
總結(jié)來說,目前各大航空公司、機(jī)場、技術(shù)商們都認(rèn)識到將AI融入航空系統(tǒng)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(yùn)用。在現(xiàn)有范圍內(nèi),各個部門正在積極探索AI技術(shù)的潛力,并將人工智能整合至安檢、航班運(yùn)營、營銷服務(wù)等多個層面當(dāng)中,這是一個良好的開端。
未來,AI技術(shù)將成為航空領(lǐng)域最為關(guān)鍵性技術(shù)之一,并且將會給整個行業(yè)帶來顛覆式的改變。雖然目前在整體航空領(lǐng)域人工智能的運(yùn)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(lǐng)域呈現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)與方向。
【完】
智能相對論:深挖人工智能這口井,評出咸淡,講出黑白,道出深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域:AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。
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