CTO观点：当飞机可以倾听

近几年，汽车领域最火的技术莫过于无人驾驶汽车的概念，无论是汽车厂商还是互联网巨头都纷纷加入了汽车自动驾驶技术的研发。

然而在航空航天领域，各类军民用飞机在自动驾驶仪的协助下进行“自动飞行”已有数十年历史，其中霍尼韦尔研发的空中防撞系统（TCAS）和增强型近地警告系统（EGPWS）使飞机避免在空中相撞，以及撞到地面的障碍物。

尽管在飞机上用的自动系统、以及未来的AI技术的智能体现形式可能不像我们通常理解的AI，但霍尼韦尔航空航天集团首席技术官（CTO）Joe Kenney表示，飞机上的AI与机器学习仍然为飞行员提供更多的支持，对于减少飞机事故无疑是有帮助的，这就如同在驾驶舱增加了一位副驾驶。

Joe Kenney

智能语音识别：和语言障碍说再见

Joe Kenney透露，霍尼韦尔的前沿技术团队正着手于研究语音识别工具，并通过融合机器学习技术来降低错误率并克服语言障碍，而从噪音当中区别正确的指令，以及识别不同的口音无疑已经进入到需要AI来发挥作用的领域。

例如，空中交通管制（ATC）会与飞行员保持密切交流，而这种交流是开放式的，即飞行员听到的对话环境十分嘈杂，往往其他空管员与飞行员的交流充斥了耳机，因此飞行员准确听清针对自己的指令是有一定困难的，空管员也往往需要将飞机编号等信息重复多遍，确保不会出错，而这个作法也降低了交流的效率。

空管员眼中的天空是这样的，由于一个人要面对多架飞机，所以空管员在下达指令时必须确认对应的飞行员听到了指令，飞行员也必须确认某句指令是对自己说的，而且绝对不能听错。

因此霍尼韦尔目前正在研发一款语音翻译工具，可向ATC音译飞行员的话术，或是反过来将ATC的指令翻译呈现在屏幕上，从而帮助飞行员克服嘈杂环境下通话的困难。屏幕显示指令使得飞行员能按需查看，还能对给出的指令进行视觉确认，最大程度消除对指令的理解错误情况。

应用于飞行的语音识别应该具有最高程度的要求，一个字母也不能出错。

另外，这款工具还能识别不同的方言或口音。虽然英语是航空业的官方工作语言，但部分人的方言或口音会使口头指令难以识别，而这项语音识别技术能够识别出带有方言或口音的讲话并将其转成文字。

方言的准确识别确实需要海量的词汇数据和判断机制来支持，计算机通过机器学习做到这一点并不容易，就连人有时候都会听不懂。不好幸好民航用语一般都有标准化的用词，并不是空管员或飞行员随意发挥，出现上述笑话的机率就可以减小。

Mic‘dUp：巧用驾驶舱噪音

霍尼韦尔还正在进行其他与声音AI相关的探索，例如处理驾驶舱声音，包括在驾驶舱安装麦克风，识别每个开关或按钮发出的特定声音。

这些信息对空难事故调查员来说可能十分有用，他们可以此来判定在飞机失事时驾驶舱发生了什么，例如飞行员是否碰到了不应该碰的按钮等。在AI与机器学习的帮助下，调查员能通过播放录音去确认事故发生时所按下的每一个按钮。而如果加上实时报警功能，这一技术也能识别出飞行员按错按钮，并及时发出警告，在错误造成更严重的后果前予以纠正。

飞机上不同的操作会发出不同的声音，对这些声音进行标定可以提供很多额外的信息。

相对简单的应用：驾驶舱语音控制

相对于上述对AI智能程度较高的应用，飞行员在驾驶舱中对飞机直接使用语音来下达控制指令是相对较易实现的作法，特别是在外界环境复杂、飞行员双手无法离开操纵杆时，对飞机某些功能进行语音控制可能是更好的选择。

这一技术的成熟度相对较高，霍尼韦尔已经在一架巴航工业ERJ170飞机上对此进行测试，该机安装了霍尼韦尔创新设计环境（HIPE）平台，允许飞行员通过平板电脑界面操作，其中就可以开启飞机语音控制的程序。

通过这架ERJ170，霍尼韦尔正在与飞行员和客户合作进行飞行测试，评估语音识别控制在真实机载场景下的可用性、安全性和操作效率。如果这技术得以应用，就可以消除飞行执行命令所需的许多手动工作，从而使飞行员能够集中精力安全高效地飞行，

ERJ170飞行测试平台上的HIPE平板电脑，具备语音控制系统的功能。

对于AI和机器学习技术在飞机上的未来，Kenney先生表示，在航空领域任何新技术的应用都会攸关乘客的性命，因此在这一领域AI或机器学习技术所生成的信息必须是准确无误的，这也是最关键的部分所在。尽管大多数人对无人驾驶的载人飞机持中立态度，但霍尼韦尔相信，在飞行员按照自己的情景感知进行驾驶，与利用自动化工具减轻飞行员工作负荷这两种工作方式中，一定能找到最佳平衡点。

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