人工智能全面渗透航空业：从全自动开飞机到晚点预测，都要靠AI

李杉 编译自《连线》 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

在喧嚣的科技行业中，人工智能的触角已然十分广阔：从数字家庭助手到无人驾驶汽车，从战场策略到投资指导，几乎无处不在。

现在，人工智能要飞向天空。

计算机算法正在学习如何预测航班晚点，从而帮助机场和航空公司更好地避免这种事情的发生。捷蓝和阿联酋航空等企业正在使用这项技术让购票流程更加顺畅，同时对乘坐体验进行个性化改造。

但人工智能在航空业的最大前景其实来自驾驶舱，在那里，人工智能自动驾驶仪可以帮助飞行员完成复杂的操作，甚至应对各种紧急事件。

这一领域的研究刚刚启动不久，但却进展迅速。2015年，波音和卡内基-梅隆大学共同成立了航空数据分析实验室，希望利用机器学习技术把海量信息转化成具体的行动。

“现在的每一架飞机都有几千个传感器，每个传感器大约每秒都会产生数据。”该项目负责人、卡内基梅隆大学计算机科学家Jaime Carbonell说，“这便生成了海量数据，我们目前的分析策略根本无力应对。所以，我们才决定开发可以扩展的云端数据处理算法。这样一来，无论是飞机安全和维护预测，还是飞行性能和飞机寿命，都能展开更好的追踪和理解。”

人工智能现在之所以能派上用场，而不再单纯依赖数据挖掘技术，原因在于如今的数据来源多种多样，有的源自格式正规的传感器，还有的则出自维护人员的潦草笔记。

“飞机有着详细的历史记录，但波音的飞机在世界各地飞行，所以存在很多人类书写的笔记，里面可能有一些只有某家航空公司才会使用的独特缩写。另外，英语可能也不只主要语言，而数十年以来，数据的归档标准可能也发生了变化。”Carbonell说，“我们正在开发算法来处理和理解这些内容，然后创造一种统一的信息分析方式。”

航空数据分析实验室希望借助这样一款“统一的”产品帮助波音及其客户制定监控、维护和运营战略，从而减少停机时间，为航空公司节约成本。但即便可以通过算法来过滤和理解所有数据，或许仍然存在很多缺口，导致这些程序难以判断引擎的真正寿命，也难以确定效率最高的巡航状态。

所以Carbonell希望更进一步，让人工智能算法具备足够的智力来寻找这些“缺口”，并向拥有相应资源的组织或设备索取数据来填补缺口。“如果你有两架配置相同的飞机执行相同的航线，但它们的燃油数据却有所差异，我们的系统便可交叉对比所有的参数，然后找出缺失的有效数据——例如训练程序或某些天气数据——然后便可索取这些信息，从而找到问题的关键。”Carbonell说。

除此之外，研究人员还希望让人工智能帮助飞行员应对各种风险。在伦敦大学学院，由Haitham Baomar和Peter Bentley领导的一个团队正在开发一套新的自动巡航系统，它可以通过观察训练有素的飞行员来学习如何应对紧急状况，然后在遇到类似情况时采取相同的措施。

“我们希望解决因为压力、信息过载和缺乏充足的培训而引发的人为错误，从而提升安全性。”Baomar说，“不幸的是，现代化的自动驾驶仪无法应对恶劣天气或系统故障等挑战。”

自动驾驶仪擅长在非紧急状况下处理巡航任务，但在其他情况下却表现不佳。例如，强气流就会导致自动驾驶仪失效，甚至会通过纠正措施导致情况更加恶化。飞行员需要时刻监督自动驾驶仪，并在紧急状况下手动介入，但他们本身也可能犯错。

Baomar希望开发一套基于人工智能的自动驾驶仪，可以准确而可靠地预测各种情况，同时确保飞行员了解事情进展。他的团队开发的技术名为“智能自动驾驶系统”（Intelligent Autopilot System），它会接受与人类驾驶员相同的培训。

借助专业版高保真桌面模拟器X-Plane，研究人员便可向他们的自动驾驶仪传授驾驶波音777的技术，还能让其体会恶劣天气、引擎故障和机舱起火等问题，并学会紧急降落或转向等技术。

这一过程需要依赖监督式机器学习技术，把自动驾驶仪当做人类学员对待。“由人类飞行教官通过亲自演示来传授技能。”Barmar说，“之后，再借助人工神经网络利用观察到的内容生成学习模型。最后为系统赋予全部的控制权，观察它模仿人类教官成功执行任务的过程。”

目前为止，这套系统表现良好，即便是驾驶不熟悉的飞机或经历之前没有遇到的天气状况时，也能表现不俗。接下来，研究人员将与航空业展开接触，将该系统应用到工业级飞行模拟器中，甚至安装到遥控无人机中。

Baomar表示，想要将其真正应用到商用飞机中，关键问题不在于技术，而在于监管流程。“审批流程很费时、费钱、费力，但鉴于安全要求，所有想要应用到航空领域的新技术都必须遵守。”他说。

假设这些系统有朝一日能够通过监管审查，正式应用到商用飞机上，便会成为一大里程碑，正式跨过人类飞行员的时代，迈入新纪元。随着自动化飞行技术的快速发展，由人类来聚精会神操作各种仪器的时代很快就会过去。这样一来，几乎就能彻底杜绝人为失误造成的威胁，这种吸引力或许将令我们难以抗拒。

但即使实现了这一目标，也只是完成了一半的使命，而在半自动化的过渡时期，我们还需要通过敏捷的控制来确保飞行员仍然能够很好地掌控飞机。人工智能蕴含着无比的价值，必将完成这一过渡。