郁保辉：默默奉献7年，助推云南“智慧机场”建设

导读

为了更好地学习典型，树立榜样，云南机场集团从即日起推出学习“最美机场人”先进事迹栏目。通过“最美机场人”事迹，充分发挥先进典型的引领作用和示范带动作用，给读者以心灵共鸣和精神洗礼。

大数据AI赋能“智慧机场”建设

推动云南机场改革创新

“郁保辉很乐意帮助我们这些新来的小同志，像大哥哥一样”

“郁保辉是个严于律己的人，和他共同推进工作感觉很愉快”

“郁保辉平时工作任劳任怨，钻研新知识的态度，我很敬佩”

“郁保辉技术很牛，我要向他学习”

“郁保辉做事情超认真，一丝不苟，他做的东西绝对靠谱”

……

以上的评价都是同事们对云南航信空港网络有限公司数据人工智能项目组组长郁保辉的印象，作为一名在研发岗位上默默奉献了7年有余的老程序员，郁保辉在大家的心中就是那个踏实又不乏温暖，严谨又不失创新的实干家。

带着这些印记，郁保辉日以继夜，苦心钻研，带着他的团队通过引入物联网探针、大数据分析、数学算法多种技术，经过近两年的层层技术攻关，才使我们机场人获取到这个只有1厘米宽的字段。看着很简单，呈现的方式也很普通，然而这1厘米宽度之下，却是5千米深度的付出和艰辛。

历经数据中心一、二期的开发研究，云南机场大数据应用的第一次尝试是大家熟知的集团高管大数据平台。当时，平台通过对10余个机场的运营数据进行简单的数据分析和图形展示，为集团决策提供数据支持。

集团大数据应用的最初模样，就像襁褓中的婴儿一样，很弱小。

随着长水机场的投入使用，吞吐量逐年增长，体量不断扩大，原始的数据分析处理技术已经没有办法支持我们的业务发展和业务痛点的解决，此时就迫切要求我们进行技术创新，从而引入更先进的数据分析、处理技术，使我们的大数据强大起来。

2015年，由于急于赶飞机的旅客较多，长水机场出现了安检排队时间过长的情况，为旅客出行带来了极大的不便，同时，安检在提升旅客服务质量方面也遇到了瓶颈。有没有技术手段或者产品运用，可以辅助安检合理调配资源，提高旅客服务质量？拿到这个问题的时候，郁保辉的脑子里马上就跳出了解决方案：

第一步，获取与问题相关联的基础数据；

第二步，拥有海量数据的存储、计算能力；

第三步，运用数学模型、算法解决业务问题。

第一个步骤里的基础数据需要有旅客值机、安检的数据，还需要知道旅客排队时长和未来过检旅客数量。前两个数据是我们平时就积累的，但后两个数据是当时任何一个部门都无法提供的。看似很简单的问题，可解决方案是到现场数旅客人数吗？答案肯定是——不可能。

面对困难，郁保辉立即调研了国内机场，没有发现成功案例，随即又查找国外机场，也没有类似运用。着急和紧张的小情绪在他周围蔓延，头顶上似乎有一团低气压，那时，大家和他说话都是小心翼翼的，生怕影响到他的思维。就在他急得快要抓破头皮的时候，机缘巧合下，他了解到国外有一项技术叫红外探针，异常兴奋的郁保辉想：也许这项技术就是他苦苦寻找的！经过多方测试，他发现，运用探针技术确实能探测捕获到安检候机区人数、排队信息。

第一个步骤已经解决。

可是要从海量数据中提取乘机旅客的出行习惯特征值，以原有的系统架构，根本支撑不起这么大的数据处理量。如果数据采集、存储、计算能力技术瓶颈不能打破，将严重制约后续工作的开展。又一个难题摆在了眼前。

也许大家会认为，扩大计算能力很简单，通过增加cpu、扩充内存，配强硬件资源就可以解决。然而事实并不是这样，处理海量数据需要有专业的技术才能完成。为寻找这一技术，郁保辉向拥有海量数据的电信行业寻求帮助，了解到 hadoop可以解决这个问题。对此，郁保辉带着他的团队引入了先进的大数据处理技术，并进行了技术架构的重构。

至此，关联的基础数据已获取，海量数据的存储、计算问题得到了解决，现在就只剩最后一个步骤了——运用数学模型、算法解决我们的业务问题。可能大家又觉得计算嘛，不就是加减乘除求个平均，数据结果也就出来了。其实，实际远比想象的要复杂许多。

郁保辉观测到从探针传回的数据，有一部分数据特征包含了现场工作人员以及在商业区候机旅客的数据。而这两个群体的数据是不被需要的，属于数据噪音。他便运用聚类算法过滤掉不需要的群体数据，经过模型计算才得到了可靠性相对高的现场排队时长，而后又分别选用了时间序列、决策树、随机森林、支持向量、神经网络等算法得到预测安检客流曲线，之后引入“均方误差”，作为算法评价的依据去评价哪个算法更好，最后又运用了组合算法，这才预测出了精度更高的客流数据。

下面看到的这幅图是长水机场旅客服务动态图，这就是郁保辉运用安检客流预测算法产生的数据，进行的大数据可视化。

大家都知道，云南大数据技术发展相对落后，当肩负大数据技术创新的任务时，并没有好的技术环境，业内也没有高手可以进行指导，郁保辉在摸清了整体技术路线后只能从网络或者书籍中一步一步的钻研学习，一个技术点一个技术点的找资料、做原型。当时，他看到书是诸如：《Big Data Analytics with Spark_ A Practitioner's Guide to Using Spark for Large Scale Data Analysis-Apress》《Getting Started with Impala_ Interactive SQL for Apache Hadoop》等等这类大部头英文原版技术书籍，有的厚达千页。同时，为弄懂人工智能，他还去钻研统计学、运筹学等其他学科专业知识。那时，他经常在下班后独自研究，专注起来饭都顾不得吃，往往一抬头已是深夜。当公司工会的姐姐看到他平时看的是这类书籍时，不得感叹，难怪他没有时间找女朋友！

在走通了大数据运用机场的路子后，郁保辉又开始思考，有没有可能将人工智能（AI）技术也推广到我们的“智慧机场”建设中？此时，他将目光转向了机场机位智能分配。相对于人工分配，智能分配可以提高整个机场靠桥率，从而优化机场现有资源使用效率。他坚信，在不远的将来，机位智能分配将成为智慧机场建设进程中的重要节点。

新技术的探索发现运用，是一条很长很长的路，取得的小小成绩，绝不会让郁保辉止步于此，他将在大数据和人工智能机场运用领域不断学习、创新，为持续推进大数据AI赋能“智慧机场”建设，发挥自己更多更大的作用。