第24期民航智见原创

梦想，每一次战事都源于对天空的向往，科技让曾经美好的期待走向现实。我将数字带入飞往天空的起点，将每一旅客熟记于心。智慧让出行更有温度，充分利用每一份资源，缩短旅客与目的地的距离，智慧让来往变得有序，我将点亮制定路径，每一次光芒得以独立思考，每一个节点得以准确采集，智慧让精准成为保障。我将为机场装上高效的大脑，场景中的每个角落化零为整，所有细节同步呈现，智慧让运行宛如乐章，场地再大，不及我的眼界宽广，科技焕发安全新活力，智慧让守护无处不在。整合场内资源，数据相聚在云端，在这里，数据与网络不再是神秘的后台，而是连接每一环节，筑起人与人、物与物的桥梁，让机场融合唯一无缝运转。数字化转型没有终点，在广袤天际，与同行者携手构建数字底座，助力民航数字化转型。

尊敬的各位领导、各位嘉宾，正在观看直播的朋友们，大家上午好。

民航智慧预见未来，欢迎大家来到民航智建线上直播会议，我是今天的主持人曹胜胜，很高兴和大家相约在第24期的云端会议。云计算、大数据、人工智能等新ICT技术在机场建设运营中加速普及，推动民航运行管理全流程数字化和智能化。在新技术和新政策的双重推动下，我国智慧机场建设正进入快车道。如何为机场的运行安全、智能管理和旅客体验等提供场景化解决方案，解决机场业务增长与有限资源矛盾问题，助力机场业务协同和敏捷创新，从而实现高效、稳定、安全运行，是智慧机场建设炙手可热的话题。

本次会议的主题是智能化升级，推动机场智慧化创新，由中国民航报社有限公司主办，华为技术有限公司支持，携手来自中国民用航空局第二研究所信息公司、河北机场管理集团有限公司、重庆机场集团有限公司、杭州萧山国际机场有限公司、青岛国际机场集团有限公司等单位的管理者和技术专家，围绕机场安全、运行、服务等场景，基于全新升级的智能化解决方案，共同探讨分享加速行业智能化的观点和实践案例。在进入今天的主题演讲环节之前，请允许我为大家介绍参加本次线上会议的主要领导和嘉宾，他们分别是中国民用航空局第二研究所信息公司董事长陈华。

河北机场管理集团有限公司信息技术部总经理樊冬梅。华为云计算技术有限公司EI服务产品部天筹AI求解器算法专家贺荣华。重庆机场集团有限公司信息管理部总经理张鹏。杭州萧山国际机场有限公司信息导航管理部副总经理卢永平。青岛国际机场集团有限公司信息管理部部长曹伟。华为技术有限公司机场与轨道军团机场行业首席咨询专家潘培根。

以及中国民航报社有限公司总经理谢长庆。非常感谢各位领导、嘉宾的参加，下面有请中国民航报社有限公司总经理谢长庆致辞。各位领导。各位专家，各位嘉宾，各位线上的民航同事，大家上午好。欢迎大家来到民航致电第24期线上会议直播间。我代表主办方中国民航报社有限公司感谢大家热情响应我们的邀请，关注和参与本次线上讨论。同时，我也要感谢华为技术有限公司对本次会议的大力支持。本期线上会议以智能化升级推动机场智慧化创新为主题，我们将围绕机场安全运行服务的场景，基于全新升级的智能化解决方案，共同探讨分享加速行业智能化的观点和实践案例。

云计算、大数据、人工智能等新的信息与通讯技术在机场建设运营中加速普及，推动银行运行管理全流程数字化和智能化。在新技术和新政策的双重推动下，智慧机场建设正进入快车道。传统的信息与通信技术在应用功能与应用系统、应用系统与应用系统、应用系统与技术平台之间衔接不足，对业务的协同性支撑不够。智能化技术进入机场运营核心管理系统，带来生产能力和生产效率质的飞跃。基于智慧机场的建设目标，以数字底座为基础，利用高性能的算力、开放的智能平台和先进的算法，驱动行业从感知到连接再到平台应用升级，进一步夯实数字底座，打造全新的面向未来的核心竞争力。今天，我们通过观点交流、经验分享，将讨论如何构建强大的信息与通信技术基础设施以及出色的解决方案。

解决业务增长与有限资源矛盾的问题，助力行业智能化升级。对中国民航报来说，我们希望能够充分的发挥行业媒体的桥梁和平台的作用，将智慧民航建设生动鲜活的时间案例、创新突破的宝贵探索分享给大家，供行业各方尤其是从事具体专业工作的人员观察、分析、交流、研讨，对行业高质量发展汇聚智慧和力量。接下来的宝贵时间留给各位演讲嘉宾，希望大家各抒己见，畅所欲言，精彩内容值得期待，谢谢大家，谢谢。

感谢谢总，下面我们进入主题演讲环节。当前，数据融合赋能民航高质量发展已成为行业共识，在夯实数据底座的同时，智慧化解决方案也必不可少。以大数据为底座，云计算为基础，人工智能为工具，打造具有民航特色的协同决策推演引擎，将模型的思考能力和决策能力应用到具体业务场景中，将工作人员从繁琐的决策工作中解放出来，从而更加专注于创造性的活动。首先请出本次会议的首位演讲嘉宾，中国民用航空局第二研究所信息公司董事长陈华，他将围绕人工智能赋能智慧运行这一主题带来今天的分享。有请陈华董事长。

嗯，尊敬的各位领导，各位同仁，大家上午好。首先非常高兴有这样一个机会跟大家分享我们在机场生产运行领域的一些思考。那么，民航二所长期致力于机场生产运控领域信息技术的研究以及相关产品研发，以信息集成系统、黑设定系统系统为代表的机场率产品在国内机场的市场占有率达到了72%集系统还分别于1999和2007年获了国家科技进三等奖和二等奖，为实现机场生产运控领域信息技术可控树立智慧建设做出了自己的贡献。目前，民航二手自主研发的机场生产运控系统已经发展到了第五代，与前四代产品清晰的系统边界和模块功能划分不同，第五代生产预控系统是以共性能力建设为其为核心，消融的系统的边界，打通了烟囱系统之间的数据流和业务流，以业务目标为导向，形成了一套完整的基于业务中台、数据中台的机场协同运行决策一体化解决方案。相对于传统的信息集成系统，它不是单纯增加或升级了某项功能，而是基于系统价格和组织形式的创新，把重点放在易用、可持续创新的中建设上，能够帮助客户很好的解决it断代、业务支撑。

跨域协同困难以及重复建设等一系列痛点，给客户带来持续性和全局性的经济效益和社会效益。第五代生产运动系统双中台架构的整体创新，以及其对数据和业务流的整合，为人工智能在民航智慧运行的创新应用提供了先进的数字化基础设施。

那么一般而言呢？我们将人工智能技术分为两类，一类是传统的人工智能技术，其以计算决策为标志，以业务规则引擎加领域算法为技术特征，擅长在规则明确的业务场景中寻求综合最优的解决方案，以科学计算取代人工经验决策，让人从执行者转变为监管者和决策者。另一类是以AI大模型为代表，以自主学习、自主创新为特点的生成式人工智能。在机场运控领域，和传统人工智能技术最大的不同在于，生产式人工智能主要用于基于大数据的业务特征发现。对业务规则、业务流程从零到一的创造。那么，首先我们来看传统人工智能技术的研究。

民航二所在机场运控领域传统人工智能的技术研究应用上已经取得了一些成果，下面我通过两个案例来分享我们在计算决策上的一些研究。首先我们来看航班地面保障业务常识，在国航全球地面服务保障平台的建设，我们和国航密切合作，创新研制了任务制拆分规则引擎，实现了国航地服。130多个保障任务、300多个保障节点、720多项告警规则的自动记策，支持千行千面差异化管控，构建起国技全方位多维化管控能力，创新实现的领域智慧算法改变保障模式。任务的。将任务调度精确到分中级保障，资源利用更高效，公利用更充分，实现国航地运行智能化的升级。国航地一期项目已在北京航上线运行，覆盖七大主要保障部门，用户数超过6000人，是落实国航打造首都机场世界级航空枢纽的战略举措。

那么第二个场景呢？我们来看分配民航二手从一年开始启动了新一代。智能计备分配设法的研发，其研究成果先后应用于广州白云机场、成都天府机场、杭州萧山机场等国内大型枢纽机场。在天府机场，基为分配的仿真推演算法将方案验证时间从七天缩短到三小时，实现工作效率的量级提升，同乡化停放算法使得航空日均滑行距离减少了75公里，在整个第五航季累计降低燃油消耗290吨，减少碳坦上915，是科技助力绿色运行的典型场景。在广州机场。白银算法上线后，角率提升了三个点的同时，机位变更率由来的7%降低至3%，助力白银机场连续三年获得亚太地区旅客吞吐量4000万级机场。

4000万以上最佳机场奖。那么以上是我们在传统人工智能方面取得的一些成果，那么传统人工智能后续还有哪些发展方向？我们认为至少可以从决策维度以及决策数据范围两个方面进一步提升传统人工智能计算决策的水平。首先我们来计算决策维度的问题。对于大型机场而言，机场地面服务保障业务需要将上百个岗位、数千名员工以及几十种特种车辆合理分配，每日完成上千个航班价值的保障任务。一般而言，保障业务计算决策关注的重点是是否每个保障任务都安排了足够的人员和车辆，人员和持续方面，如果我从多维计决的角度引入新的计决策维度，使得调度更确。

愿利用效率更高。比如引入航班正常进度预判为主，当识别到航班可能出现短时延误时，通过启动快速过站的资源调度模式，就可能挽回延误航班新的决策维度的入将为航班经常性的提升带来显著的帮助。如果在引入员工积极性考量的业务抢单模为主。能够进一步提升人员工作效率和车的利用率。那我们再来看机位分配的。这个业务场景就是右边这块，我们现在都比较关心航班靠率的问题，提升靠的手段之一是不断优化智能机分配算法，这是一个典型的计算决策的场景，在这个场景中我们增加了机优机位的优选规则、定规则、组合机位约束、划行道约束、顺序约束、机位减容约束的，但是所有这些当前我们所做的机位分配的场景都是归根结底。

都仍然停留在机位约束的单一维度中，而实际上，协同、商业价值、人文关怀同样是机位分配应该考虑的维度，比如广州机场在2023年进行了大量商业价值的挖掘工作，建立了旅客、商铺、品牌、航班的四个画像。从商业价值维度看，在保证考点率的基层。需要把不同指南、不同区域的航班量、旅客量、精行时段与区域内的商业相匹配。这就要求计算角色从单一的靠角率考量向航班时段与区域商业的平衡等诸多综合因素的匹配。不从机场权益协同的角度，机术分配的计算维度还必须跳出其本身的业务场景，比如将机场保障服务的人员和车辆纳入决策计算。如果缺失了这个维度，往往会造成机场局部区域或阶段性的保障资源的短缺或者过剩。

那么接下来我们来看传统智能技术发展的第二个方向，就是拓展决策数据的范围。机场运行领域的计算决策的数据范围通常局在单一计内部，这就导致计算不够全面，计算决结果不够准确。当我们跳出单个框架，站在行业整体的角度看待机场的运行，这时候我们就会发现，涵盖空管、航、机场三大运行主体，覆盖完整航线的航班环才是航班运行保障的全貌，机场只是航班环中的一个节点。而机场。这个节点内的很多问题是需要依赖于航班环上下游的数据才能解决，对这些数据的治理，挖掘数据的价值，进行技术创新，我们在传统人工智能领域的另一个重点研究方向。民航二所今天与民航局监控中心合作，在民航运行数据共享平台之下，建设了行业级的二级数据服务平台，其定位就是要为行业数据做治理服务，并基于数据做创新业务，去解决一些长期困扰行业的难点问题。以这个服务平台为基础，我们将重。

以下三个方面的研究。那第一个是基于航班计划数据的航班计划制作及调决策的应用。在航班计划制。面向机场AOC的核心业务在行业内首次构建了行业数据。融合模式及应用架构，面向试点机场统一发布及时、准确、规范的航班保障计划数据，通过行业级的数据加本地数据的组合赋能，实现运行保障能力和效率的大幅提升。一方面，将目标机场LC次日航班计划制的时间由当前两人四小时缩短至一人一小时。

另一方面，将目标机场A自航班计划的时间窗口由24小时扩展至48小时，为航班次日资源保资源分配、次日保障计划安排等后续业务带来更长的预算所准备时间。那么。研究方向是在航班的调试方面，我们讲就实现航空公司机场之间的数字化系统，完全机场本地AC系统与民航调试系统的数据对接，使得机场运管委能够直接在系统中基于各个的调试结果进行预。进行预决策，然后再将预决策的结果反馈到民航局调试系统进行批复，有望大幅压缩预阶段航班调试的耗时。那么第三个。应用的研究方向是。基于前续航班数据的运行资源的精细化调度，将跨机场、跨领域数据引入机场地面服务保障关键业务，通过跨域数据加领域算法的应用模式，实现航班地面服务保障资源的更大范围、更高领域上的全局最优调度。

未来，伴随着数据范围的不断拓展和对数据值的不断理，我们将不断传统人工计节水，不断产生新的应用场景，解决业务痛点问题。那么接下来我们来谈一谈生成工资。那么智慧机场建设如果再往前推进，将会从传统人工智能时代进入到深圳。我们。这个趋势呢，几乎是必然的。为什么这样讲呢？因为民航机场的运行有一个非常显著的特点，就是外部环境条件瞬息万变，这些变化都可能会对运行造成影响，而且这些影响本身可能传导到其他的业务领域。传统人工智能只能基于已知的数据和规则做出响应，无论数据有多少，规则有多复杂，它始终还只能解决人脑计算能力和计算性能不足的问题，但是并不能创造性的解决问题。而民航机场运行的特点恰好就是需要更多的创造能力。

就能不断的去造规则，进而去写文章，编代码，把这个场景到我们领域，它同样也是成立，我们不断引入数据，拓展数据，治理数据，把数据为不断的喂养给A大模型，A大模型就能够获持续的成长，当他成长到一定的阶段，能产生力。创造不利条件下协同运行的流程，创造资源调度规则，创造最优的航班事故排布来实现更优的人流衡。那么下面我举个例子，这个问题进一步的进行说明。

前面我已经谈到，在智能机分配系统中，实际上我们正在实现第一阶段的人工智能，也就是计算决策。我们现在的优化目标越来越多，有靠焦率、上交人数、航空器滑行距离与客户性距离调整率、航空器滑行安全约束等，并且我们正在引用商业价值维度、全域协同维度等多维度指标。这些维度之间以及各维约束条件之间多或少相互牵连或相互影响。这个事情我们可以继续做下去。今天我同时优化五个目标，明天我在同时优化十个目标。但这里始终存在一个问题，机会分配的质量是高度依赖于业务模型是否能够精确反映机场的实际情况，而业务模型本质上就是以数以万条的业务规则的集合。因此，每个机场都需要根据自身的运行特点去建立并不断调整和优化它特有的规则库。大家知道，规则库的归纳、演练、估以及最终的确认需要花费大量的时间和精力。

比如我们研发的白银算法，现在有超过11万条规则，机场的管理模式在变，运行条件和运行环境在变，地面设施设备在变，现在是11万条，明年是多少？五年后、十年后又会是多少条？如果规则本身不能与时俱进，再好的智能算法也没有办法做到一直好下去，这个时候就轮到了生成式AI啊发挥作用了。上面提到的机场运行所有的变化最终都会反映到运行数据上。而这些运行数据将被不断的转化为生成式AI的料，让它成长为能够自主、自动、持续的生成和优化规则本身。基于这些自动生成的规则，再结合我前面讲到的传统的人工智能算法，就能够到机分配全过程的自主学习和自主优化。

从上面的案例我们可以见生次人工智能的引入以及它与大数据技术的深度融合，将把机场运行的智能化水平和可持续演进能力提升到全新的高度，但是深层次AI到现在为止终究还是一片南海，短时间内很难有有有效，很难有效的作用于实际的生产运行。因此，在人工智能这个领域。现在更多的还是应该采取两条走的思路，一方面我们希望把传统A这一步走的更实、更稳，一通过在具体业务场景中引入更多更广维度的数据，构建更为多样化的业务规则体系，持续优化智能决策的精确性，让预算结果不断去逼近机场整体运行层面的全局最优，同时对智能算法本身做进一步的性能优化，将规则数量增长导致的运算时由指数增长压缩为现金增长，将杂业务场景的运算耗时维持在业务可接受的范围内，另一方面，我们也开始与一些国内知名的互联网厂商高共同研究深AI如何与机场业务场景深度应用的问题，希望在不远的将来能够将深圳市AR的创造力。

带入智慧机场的建设，颠覆既有的决策模式，助力机场在更高维度、更广空间实现高质量可持续发展。好，以上就是我今天分享的所有感大家的。好的，感谢陈华董事长的精彩分享。

当前正值智慧机场建设的重要机遇期，新技术的不断涌现为机场的数字化转型提供了有力支撑。下一位演讲嘉宾是河北机场管理集团有限公司信息技术部总经理樊冬梅，让我们一起看看河北机场智慧机场建设的探索实践，有请樊总做主题演讲。呃，报社的谢总好，各位专家好。我是河北机场集团信息部的樊冬梅，下面呢，我给大家呃介绍的是。啊，河北机场集团的智慧机场建设探索实践，叫以致提提制河北机场智慧机场河北机场智慧机场建设探索实践。我今天分享的内容分为三部分。第一部分是构建可持续发展的智慧机场建设蓝图。

第二部分是智慧机场建设实践，第三部分是智慧机场建设的主要成果，下面介绍第一部分，第一部分呢，是构建可持续发展的智慧机场建设蓝图，这一部分呢，也就是说，嗯，我们的规划引领。现在呃分享的是第一部分内容是构建可持续发展的智慧机场建设蓝图，呃根据民航局的四星机场建设导则，中国民航四星机场建设行动纲要和智慧民航建设线图，河北机场集团呢，也是编制了我们自己的智慧机场建设方案，按照统一规划、分层设计、分类实施的原则，开展了智慧机场的技术架构、应用架构和总体架构的设计，初步形成了是易云两网、七平台N应用的一个总体架构。一云两网呢，主要聚焦是资源的聚合，按照统一标准建设网络、云平台和安全防护等基础的设施，夯实数字化转型的基础，七平台N应用呢，主要是聚焦智慧协同打造，打造区域机场。

呃，智慧运行管理体系，形成基于业务协同管理，覆盖全业务场景的一个应用架构，通过数字底座赋能，数据资源驱动，新技术场景应用等方式，持续的推进机场的业务流程和信息技术的一个深度融合，不断提升机场的一个智慧机场的管理水平和运行效率。嗯，第二部分呢，分享的是智慧机场的一个建设实践，也就是说我们河北机场集团主要在哪些方面，然后做了一个那个建设，呃，这个呢，也是分为三部分，第一部分是。同时数字基础设施实现一个信息的互联共享，基础设施建设呢，主要是包括两个方面。呃，一个呢，是呃就是。

实施了全域的一个网络改造，升级了安全防护体系。网络改造主要是围绕两个网展开，也就是说是无线无线网和有线网，无线网的方面呢，我们建设了候机楼的WiFi和完成了一个1.8G的LT专网的一个覆盖，有线网呢是根据我们的应用场景和安全级别划分了六个域。然后12个区各网络的网络域之间是通过网间网间的安全防护设备，既能安全互联，又能快速隔离，实现网络的分区、分域、分级管管理网络安全方面是建设了网络安全的态势感知平台，建设了攻防演练平台，形成了及这个安全防护、安全加固、安全审计、安全测试与一体的一个防护体系。配合网络改造，在云平台的建设方面，是分别搭建了办公云，生产云和数据云，这个数据云呢，因为比较重视那个很重要，所以我们数据云呢是单独建的，另外呢，我们就是互联网业务的这部分是租赁了一个公有云，公有云呢和我们内部的网络之间是通过专线来连接，这样是保证在一些呃重要的时段进行重保的时候呢，需要断开互联网的时候，是不影响生产业务的运行的，这样呢整体提升了这个运行的稳定性和资源的利用率。

第二呢是丰富了通用通用的能力组件，打造技术技术平台。呃，建设了祭司系统，提供统一的一个3D3D的全景展示平台，面向各业务系统呢，提供一个底图共享和全景展示的能力，一个搭建了视频融合推送的平台，为视频数据的共享和交换提供了一个统一的平台，目前呢，已实现和民航局、首都机场集团、省公安厅等等政府和行业部门和行业监管部门的一个视频的对接。另外呢，也建设了AI的平台，提供了算算法开发和统一管理能力，实现了自训练算法和通用商业算法多场景复用。呃，那个还建设了一个低代码平台，提供了一个低门槛的高效率的敏态业务系统搭建的能力，加快各单位的业务流程的一个信息化的进程。

二是释放这个数据要素的价值，推动数据要素赋能。一个是对标行业的规范，构建了数据的治理体系。对标民航局七加一的民智慧民航数据治理系列规范，结合河北机场自己的特点，从保障、基础、管控、实施、应用、服务三个方面初步构建了数据治理的体系，制定了一个127数据治理总体的思路及一条主线，就是与数据的生命周期管理为主线。两个支撑是以数据治理组织、数据治理制度为支撑。七个方面呢，是指数据架构，数据安全，数据标准，数据质量，数据服务管理，数据共享和数据治理这七个方面，总体呢是不断的提升数据的这个质量。

二是呢，归集数据的资产构成了数据中台，按照机场集团的数据管理思将数据中台的技术架构呢，主要是分为了两部分，一个是数据服务和数据分析，数据服务呢，主要包括数据的注册，数据消费，通过企业总线啊提供多元易购数据的接入能力，广泛采集航司、空管、航油、省交通厅等内外部单位的数据资源，目前呢已经采集了30个系统的数据，依托企业的服务总线的微服务治理、限流、熔断、访问健全等能力，可以保证这个数据服务接口的稳定性，目前已经为24个系统提供数据服务，年累计的调用次数是超过600万。呃，数据分析方面呢，主要是包括数据存储，呃，大数据计算，利用数据仓仓库。

嗯，提供分布式的多副本弹性扩展的一个大数据的存储能力，通过对海量数据的批处理，流量处理，呃流式处理啊流式呃计算，不断完善离线和实时的大数据分析能力，目前呢，数据的累计已经到了58类，超过了10亿条的数据，在呃辅助管理和决策中呢，也发挥了比较大的一个作用。第三部分呢，是这个数，挖掘数据价值，开发数据可视化应用。基于数字引领和智慧赋能的总体的工作思路，呃，我们呢开展了一个叫数据会用，这个会呢是智慧的会，数据会用的一个品牌建设，主要是通过现场走访，跟岗学习等形式，深挖各单位的数据分析的一个诉求。呃，先后自主开发了比如说登机口旅客人数的热力图啊，还有每日生产简报等多项的数据分析，呃，每日生产简报呢，它实现了一个自动生成和在线查看每日运行信息的一个功能，就是那个可能机场啊，呃，运行的这个机场的领导们可能知道，就是每日的运行简报呢，是分发给各个保障单位的，原来呢，都是通过人工收集，然后汇总计算和发布这样的一个过程，现在呢，就是用自动生成的方式结束了大，结束了这个过去人工计算的这个历史。

登机口的旅客热，呃分布热力图呢，是直观展示了航站楼内的登机区域的一个旅客分布的数据，这个呢，我们主要是为我们的商业公司提供一个客流量的，呃，一个数据帮助他呢合理来规划他这个商业布局，呃，数据会用呢，其实还有后面那个举例里面还会涉及到这个品牌的建设，我们将持续的挖掘数据价值，为各个业务部门提供更有价值的一个数据决策。呃，第三是丰富智慧场景应用，发挥平台的协同作用，这一块呢，主要是说的我们在呃信息系统建设和平台建设方面的，呃这个呃现在取得的一一些成绩，一个呢是推进六个智慧建设，这个六个智慧也是我们呃河北集团自己的一个提法，它主要是包括智慧运行，智慧出行，智慧建设，智慧消费，智慧管理，智慧监管六类的应用场景啊那个推动我们信息系统呢，已经现在有81个业务系统。

的这个建设已经完成，信息系统的基本上能覆盖呃这个呃机场的大部分的业务场景。第二是平台建设方面，规划的呢是七大平台，主要是为这个实现辅助决策呃，资源调配、预测预警、优化控制等功能，规划的是生产运行平台，安全保卫平台，旅客服务平台，综合交通平台、能源管理平台、航空物流和综综合管理，这一共七个平台，现在的七个平台建设呢，还没有完全成熟，目前比较成熟的有三个，呃。

主要是有一个是安全保卫平台，这个保卫平台呢是呃以构建安全管理体系。提升安全防范能力。为目的，融合公共区，航站楼，飞行区，货运区的视频监控啊，并且将门禁监控，媒介手报等安保的系统进行联动，有效整合，呃，然后实时的能够那个监测到这个各个厂区的这个监那个突发事件通过智能分析和处理呢，提升安全监测的一个预警和态势感知，呃，第二个那个平台呢，是指是我们的运行平台，运行平台呢，主要是以构建。协同呃运运行的指挥体系和加强航班保障经济管理为目标，整合机场、航司、空管和其他驻场单位间的交互信息，依托智能生产运行系统、航班运行管控系统、机坪综合管控系统等来提升航班的制作、资源分配和任务调度的一个智慧化水平，实现航班保障全链条以及人、车、航空器的全要素一个管控，实现保障能力、运行效率和运行品质的提升。

呃，第三个平台介绍一下，是这个搭建了旅客服务平台。提升我们的服务保障水平。旅客服务平台呢，是以方便旅客出行，提升服务体验为目标，围绕河北机场集团自有的一个品牌叫从家飞，然后呢，向旅客提供一个呃，一个统一的一个对旅客的一个窗口，呃，为了进行这个重新征行服务理念呢，我们只在为旅客提供像家一样温馨的服务。从加微旅客服务平台是基于我们的品牌内涵，集成多服务项目的一个综合门户，采用一平台加多终端再加全覆盖的模式来触达旅客服务的各个场景。平台与全流程自主服务系统、呼叫中心系统，还有行李全流程跟踪系统等对接，覆盖了石家庄机场和秦皇岛、张家口、承德等三个支线机场，做到了服务功能的一体化管理。从家飞服务旅客平台经过两期建设呢，现在已经可以为旅客提供50多项的呃线上服务。

第三大部分呢，介绍的是。智慧机场，我们建设的一个主要成果。啊，这个成果呢，我分享就是相当于是四个案例，呃，近年来河北机场集团始终坚持资源聚合，业务创新，价值创造的智慧机场建设理念，智慧化建设成果对于这个高质量发展呢，也提供了一个源源不断的动力，我选取的第一个案例呢，是我们这个靠桥率提升的一个案例，呃，从今年的六暂以来，民航的持续开展千万级机场的靠桥率提升行动，石家庄机场，呃，现在的靠桥率呢，排名呢是呃华北地区干线机场的一个第首位，在全国千万级机场中呢，也是保持一个前列，嗯，为了配合我们的靠桥率提升后，后续就是。

后台的这个智慧的支持方面呢，主要体现在呃，河北机场是融合了我们航班动态，还有旅客人数，机位等的数据，利用大数据，数据可视化等等的这个技术吧，开发了靠交率的统计表，按照局方规范的靠桥率相关的41项指标计算行程，包含了每日航班靠桥率，远近机位，周转频次以及过站时间等信息的一个靠桥率的取势统计和分析报表，呃，依据分析结果和细化呃完善我们会对相应的业务措施啊，整体呢是提升了靠桥率。

第二个案例。是旅客服务保障方面的一个案例。在2020年。和2022年呢，石家庄机场获得了国家，呃，就国际机场协会全球服务质量500~1500万量级，这个机场的亚太最佳机场，嗯，就是为了配合我们的服务质量提升了，石家庄机场也是在一些基础设施建设方面，比如说像这个自助的值机啊，托运行李登机的这些设备设施设备的配备，另外呢，建建设了行李全流程的跟踪系统，上线了河北机场服务的微信小程序，推出了航延旅客登记预约提醒，特殊旅客的预约提醒，将线上服务功能和线下的服务保障是全面融合，目前呢，我们是在和市政府呃合作，是由市政府主导的。

呃，计划开发的一个是那个空铁联运的一个一款产品，呃，主要是在呃，就是拓展AR的导航，还有厂区定位，位置共享以及用规划等功能方面啊，打造全国首家空铁一体化联运智慧出行的一个试点，就持续的提升这个旅客的服务体验。第三个案例呢，是说的是。呃，就是这在跑道防侵入方面，就是安全方面的一个案例，就是机场群跑道入智能监测预警系统，这个系统呢是由我们集团公司主导，然后我们呃河北机场集团配合，在我们赤县机场呢，现在都已经落地这个项，这个项目呢是获得了中国交通运输协会的科技进步一等奖，首都机场集团有限公司2021年度的科技创新一等奖，呃，机场跑道呢是嗯我们机场安全的一个生命线，是机场的一个核心的管控领域，机场群跑道侵入智能监测预警系统利用的是ADS-B北斗高精度定位边缘计算地理信息大数据计算技术，构建了机场地理信息数据和跑道房企路的大数据计算模型，将行业标准的数字化，通过部署在呃，我们的河北机场的边缘计算节点呢，实施按一个数据的会计分析向机场的驾驶员和塔台的管制员。

双向提示，主动预警，能够进一步加强飞行区跑道安全管理，控制这个跑道请入的风险。该系统的核心硬件是自主可控，可应用于支线机场与居民合用的机场。目前呢，我们的张家机场是一个军民合用机场啊，这个项目呢，在张家口、秦皇岛和承德三个支线机场都已经投入了使用。第呃四个案例是在管理效能提升方面的一个案例，石家庄机场。

嗯，2022年的时候呢，获得了中国民用机场协会的双碳机场评价，呃，三星级机场，也是年旅客吞吐量4000万级以下，唯一获得一个双碳机场最高评价三星级的一个机场，针对这个呃绿色低碳运行，河北机场集团是完成了MS的智慧能智慧能源管理系统的建设，可以实时掌握能耗的数据，对各种能源系统电能消耗进行分布式的监控，以集中管理，通过分类、分项、分区分析，帮助机场集团对能源进行有效的一个监管依据。数据对比分析，制定后续的节能降耗的一个举措，在此基础上呢，石家庄机场正在进行智慧能源管控平台的建设，持续的推进业务的流程化，运行方案细化，节能措施的量化，初步形成机场能源的运行一张网，监管一平台的这个监控模式，呃，争取呢是覆盖能源的生产、转换、存储、配送、消费全链条的管理，提高能源的利用效率。嗯，以上呢是我这个三部分的分享，嗯，也希望呢得到这个各个专家和其他那个机场这个同行的一个呃交流啊，河北机场集团呢，将继续在智慧机场建设方面深耕细作，不断的探索。嗯，以上汇报呢，不妥之处还请各界的朋友进行批评指正啊，我的汇报完毕，谢谢。

好的，感谢樊总的精彩演讲。作为全球领先的ICT基础设施供应商，华为用30多年的研发投入，搭建起端到端的技术能力，以云为基础，通过整合众多新ICT技术，搭建起智慧机场建设的数据底座，同时聚焦数据、算力、算法、行业部署四大关键挑战，驱动行业从感知到连接再到平台应用升级，围绕关键资源推动实现全局最优。下一位演讲嘉宾是华为云计算技术有限公司易爱服务产品部天筹AI求解器算法专家贺荣华，他将为我们分享大模型如何助力民航智慧运行。有请贺总做主题演讲。

呃，谢谢主持人，呃，各位领导、专家以及正在观看直播的观众们上午好，我来自华为公司，我汇报的题目是大模型助力民航智慧运行，非常荣幸有机会在这里为大各位专家做介绍大模型。嗯，首先我介绍一下华为公司，呃，我汇报一下华为公司的一个基本情况，呃，现在华为公司今年有21万的员工，我们今年上半年的收入是3100多亿，我们2022年的一个研发投入是1615亿，那么我们预计今年的整体的一个收入会到6900亿左右，研发投入接近1700亿，我们的研发员工的比例已经达到了55%，超过了百分，这两年都已经超过了50%，说明华为在it，包括我们的一个智能终端领域，我们实际上是想做一个长久的行业贡献者。

呃呃，华为是ICT，也就是信息通信基础设施的和终端呃，智能终端的一个供应商，那么30多年来的一个研发投入，使我们积累了端到端的一个基础能力，现在我们不仅在信息与通信的一个基础设施方面，也在it呃，智能终端、云服务、智能汽车解决方案、数字能源等领域形成了一个新的产业布局。在这样端到端的一个技术背景下，我们也为大模型呃数据规划、取水器等基础能力和相关的应用积累了很多经验。呃，下面我给大家介绍一下大模型，那么人工智能现在已经走进了我们的生活，呃，我在呃，我们在讲人工智能的时候，不是一个呃，不是在讲一个单一的技术，它是一个呃，一种科学实现，是一门综合学科，是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经学以及社会科学的一个前沿的综合学科。那么其中我们常听见的一个人工智能的名词是机器学习和深度学习，他们都是人工智能的变为现实的一个途径，那么人工智能的一个最终目标是希望计算机拥有像人一样的智力，那么我们可以看到这个呃整个的发展轨迹，从最初的一个专家系统啊，到这呃，到后来我们这个呃进入了一个2000年以后机器视觉的一个兴起，到现在我们进入了一个大模型时代，那么呃，这他的这PT4让我们感觉到了一个自主学习和具有一个思考能力的一个人工智能，那么在文本、图像、音频、视频代码的脑力劳动场景中，已经达到了人类80%的水平。呃，我们相信呃，大模。

将对千行业产生影响。那么呃，说到大模型就不得不提到算力，那么我们现在的一个呃，随着我们的算力的增长，那比如说我们现在一部手机的一个计算量，就远远超过了很多年前的一台个人电脑的一个计算量啊，并且我们现在几乎每人手一部手机，那么在数据量方面，现在的一个数据量每年都已将近接近50%的一个增长速度进行增长，那么在云，呃，在云技术的加持下，我们这些数据有了一个存储的一个空间和共享的一个途径，我们进入了一个大数据的时代，但是这些数据大多数都是一些非结构化的数据，那么斯坦福大学的李飞飞教授，呃，强调了数据集的一个作用，让我们看到了数据的力量，那么人工智能也随之进入了一个数据驱驱动的时代。

那么接下来就是说，呃，算法，呃，随着数据的积累，算法进入了一个井喷式的一个发展，也为大模型的一个到来做了一个准，做足了准备。那么在算力突破，数据突破加上算法突破的情况下，呃，人工智能进入了一个成熟期，从技术上也进入到了一个深度神经网络所主宰的时代，可以说对于大模型来说，数据是构造大模型不可或缺的一个资源。

那么呃，我们嗯呃如何来理解大模型呢？有一位人工智能的企业家说过，说过去的人工智能啊，是想让我们呃机器学会什么技呃什么技能，我们就教他什么技能，那教过的呢可能会，没教过的就可能不会，那么大模型呢，出现了智能涌现，那么以前没有教过的技能他也可能会，那么就像教一个小朋友，那么基础大模型相当于一个通识教育，经过老师的打样，最终形成了一个人的一个价值观为准的一个智能化，那么最终是以考促学的方式来牵引这个小朋友来，或者说牵引这个大模型来，呃描述呃自主的产生，他想呃和符合人类价值观的一个智能化结果啊，那么我们也可以看到，呃在这样一个类比下，也能感受到大模型实际上是个小朋友，那么最终在社会的分工的一个趋势下，最终具备了各种各样的一个专业技能，相当于进入一个领域，大模型。那么呃，基础大模型呢？它是用了很多的公开的互联网数据，提供了一个可用于微调的一个基础，但是在各行业的场景中用基础大模型实际上是无法满足一个应用的需求的。那么即使在同一个行业内场景有差异，同一个问题人们希望得到答案也是不一样的。比如说在民航领域，那我作为一个乘客来说，那我对航班时刻表的关注和呃，和作为民航从业者对于航班航班时刻表的关注是不一样的，是存在一定差别的。比如说我作为旅客，我更关心的是飞机起降的一个时间，那么民航从业者除了起降的时间，还关注各种保障时间等等，那么我们就可以看到模型随着场景的差异化是一个必然的效果，那么我们在场景直接在这样我们这个指定的场景中训练大模型是否合适呢？那实际上这个训练的一个效果就是说费时费力，那么我们在基础大模型的基础上进行微调，以行业数据为驱动，形成一个行业大模型，就成形成了一个事半功倍的一个方法。

那么大模型呃，呃现在这个西方国家在这个整体技术上依然是一个引领者，在芯片、AI框架以及核心算法等等具有一个基础技术层面的一个领先，那么国内的很多厂商也具有领先的方面，但是呃主要偏重于应用领域，包括呃互联网、安防、金融这些，那我们作为一个多到多端的供应商，在这些领域呢，都有一些自主研发，在某些领域部分产品的性能是能够超过西方国家的，比如说我们的一个气象大模型，在某些场景下，呃台风的一个经呃预测精度上啊，已经超过了西方的一个效果。那么在大模型的构建中，呃，华为云EI产品部有几千名研发人员，其中博士占比超过了20%，呃专注于CV大模型，那个预测大模型，动模态大模型，NLP大模型，那么主要服务于机场，轨道军团等几个，呃，重要的一个产品场景。

那么利用这些基础大模型，结合我们的行业数据，我们就实现了一个AI开发的一个工业化，那在单个的应用中，过去的一个开发是几个月来形成一个小模型，那么在基础大模型上加上行业数据几周就能完成。那我们这以这个矿山大模型为例，在煤矿行业数据加上CV大模型的基础上，快速形成了100多个场景的一个智能化应用。那么呃，在过去的一个单点独立构建这个呃模型的时候，呃模型构建的这么多的场景是非常漫长的，那么大模型把这个时间压缩到非常短，并且已经也有了非常高的精度，比如说异务识别，它的精度呢达到98%，检测效率能提高，相当于人的几十倍。那么我们在煤矿、钢铁、电力各个场景，都通过这个行业模型的方式，形成了模型应用的一个工业化生产，那么在民航领域，我们大模型还是一个起步阶段。

呃，那么还这是另一个例子，那就是利用OCR文档的，呃，就是说这个企业知识库和alp大模型的一个结合，那我们利用这CR文档技术，企业把自己的知识库，包括产品说明书啊，这些维修手册等等，和这个语言大模型进行一个结合，形成行业大模型，那这里面它可以在右侧这一段我们就可以看到，它实际上是形成了，呃，我们这个客服可以用这样的一个模型，呃去回答呃客户的一些提问，以及呃我们可以进行一些员工培训等等。

那么这是一个政务大模型，这是我们在深圳福田区机场做，呃，是深圳福田区做的一个问答系统，类似的咱咱们的一个智能客服，一些问题在转到人工之前，可以被这个智能助手来进行处理啊。那这是一个办公助手的一个例子，它可以自动形成一些摘要，生成通知，呃，也是形成一些正式文件，文件之前的一个初稿的一个过程，那么除此之外，海量文献的一个调研工作，这些工具都能提高我们的一个生产效率。啊，这是一个华云的气象大模型，提前十天呃预测，呃这个预报精度这个呃这个提高了呃大约20%，那么这个研究成果是发表了nature的正开，更重要的是我们跟客户的和伙伴一起研究如何将这个华为的盘古相当模型用于航空领域，这也是航空企业最近给我们在研讨的时候提出的重点诉求，我们希望把这个呃技术用于这个颠簸预测啊，千费放行容量评估等等工作，那么目前来说，包括国家气象局，香港气象局，深圳气象局都在用我们两项技术。

那在民航保障的一个进程预测方面，我们做了一些探索，那比如说我们预测这个次轮档时间啊，这也是行业模型的一个体现，我们构建了一个航班节点为保呃节点保障的样一个网络，一个网络，利用这个网络的节很多节点来预测下一个节点的时间，比如说预计这个车轮档时间，那这样的模型实际上在不同的机场出现的可能出现不同的情况，导致这个不同机场的保障时间是有差别的，那我们当我们利用了这个机场的数据，结合我们的基础模型进一步训练，就可以完成从一个通用的一个保障保障时间预测模型，过渡到一个特定机场的一个保障时间的一个预测的一个能力。那么我们知道这个预测，呃大模型给了我们一个预测结果，让我们了解到很多呃未来将要发生的事情，或者说我们对这个结果进行一个评估，那么呃，我们真正在呃实际的决策过程中，我们还需要一个精细化管理的一个决策，那么这样主要运用一般在机场领域会用到运筹学的一个知识，那么运筹学中呃曲解器是其中的一个重要的一个关键能力，那我们现在为大家介绍一下曲解器的一个相关应用。

那么在这个运控与保障环节中，那么利用缺水器使这个资源最优的一个方案是我们常见的一个手段，那么从机场的一个保障过程中，我们就包含了大量的一个运营资源的一个利用，那么从呃该过程，从这个航班计划分配，一直随着航班的过站实时调整咱们的保障资源，那比如说我们从房航班降落开始，那保障人员首先利用资源就包括这个机位分配，那么机位分配之后，保障人员还会把这个行李车啊，用呃这个进行一个分配，去搬运行李，同时这个机务人员会对这个啊飞机进行一个检查啊维修等等，那么呃，直到这个飞机离场，这是一个整个关于呃机场的保障人员的一个呃工作流。那么另一方面，从这个进港旅客来说，那么进港旅客他首先他就要利用到我们的一个通道资源，或者是摆渡车资源，然后紧接着会用到我们的行李正盘的资源，这去取行李，那么对于离港旅客来说，他一般会先有一个值机过程，那么对于特别是对于国际航班，他在这个值机的一个比较繁忙的一个时段，它可能会导致有一些呃值机的资源冲突，那么导致是。

还有很多航空公司共用一些直接柜台，那这种情况下直接呃柜台资源也是一个稀缺资源，那么以及安检登机口都是通道资源，这也都是一些稀缺资源，那么这些资源的一个利用都可都是涉及到运筹学的一个呃在其中的一个应用，那么呃对于航空公司来讲呢，突发事件的发生呢，会导致我们的一个航班任务，呃和这个机组人员的一个呃恢复关乎着成本以及旅客的一个体验，比如说呃，当日执行的时候，我们的一个天气故障以及维修对飞行任务会产生影响，那么航班呃飞行任务产生影响以后，随之而来的是在的航班变化，对机组人员产生了一个次生的影响，那么我们在用运动学做的时候呢，一般会先恢复我们的航班，然后恢复我们的机组，那么呃，比如说我们在恢复机组的时候，一般会考虑人员的一个工时的一个约束，飞行任务的一个约束，以及人员资质的约束等等，那么以降本增效，提升体验一些关键指标为优化目标，我们利用运筹学的来完成机组人员的恢复，那么提供给出指挥员一些候选方案啊。

辅助指挥员做出决策。那么这个呃随着这个航班之行的变化有呃整个机场呃航空领域的调度分来很多层级，比如说随着我们看到现在这幅图就比较明显，那么随着一个呃航班的运行，那么首先机场将对这个停机位进行分配，呃分配和调整，那么次级的一个分配就是说对登机口的一个分配，还有行李转盘的一个分配，那么对于登机口分配来说，进一步衍生的就是地服人员，摆渡车的一个派工等等啊，那么航班恢复也是给我们相当于是说是我们机组恢复的一个前提啊，这是我们的一个呃在运筹学民航领域的一个各个层级的一个优化，那么在这些优化这个任务中，大多数都是运筹学的应用，那么这里面运筹学应用包括一些呃取呃，很多都包含取血器的应用，我们看到这里面标着蓝色云朵的，一般就是需要用到取水器的一个场景，那我们可以看到其实大部分大约80%的场景都会使用到取血器。

那么这是我们那个华为云天筹AI求解器，我给大家做一个简单的介绍，那么这个取解器是属于一个，呃，我们包含了两部分，一部分是一个传统的一个运筹学能力，包括这个数学规划和启发式方法，那么以及一个人工智能，包括机器学习和深度学习等方法。那么在强统能力里面，我们主要包括一个LP和呃，就这个线性规划和混合整合式规划，那么其中一个典型的一个呃，其中的一个计算，呃运算库就是一个大规模矩算的一个运算库，那么另外AI方面主要它起的作用是一个AI调参，它可以提升我们的一个效率，它能提升一般能提升30%，那还有就是说云技术的一个加持，它大约能够在这个算力上提高百分，呃大约是能够提高一个呃，有一些情况下能够提供十倍甚至100倍的一个呃能力的一个提升，那么这是一个缺水器集成的一个情况，那么我们呃除了这呃一般是呃这个经经分配能够提高7%的一个矿效率，这里我们也感谢深圳机场，我作为一个算法专家，传承参加了个参与了这个项目，那么和机场一起打通了很多数据，运用了很多AI算法，和指挥员一起把这个规则融合进去，这。

最终形成这样一个提升效果，那我们除了做了金费分配，还扩展到了一些其他的个性资源管理，包括登机口、行驶转盘、直接柜台等等。啊，那么我们总结一下为呃，就是说我们呃整个的一个呃，在这个基础大模型的基础上，我们可以看到就是呃，从平台底座的角度来说，那么各个领域的一个基础大模型可以作为零层，在这个基础上经过民航数据的一个训练，那么可以构成零民航领域的一个相关的一个行业大模型，包括调量大模型，气象大模型等等，那么在这个行业大模型基础上形成了一个各个场景的具体应用，包括一体化调度，气象的一个精准预测，客流预测等等，那么我们在民航的一个协同优化的一个角度来说，有了航司机场、空管的数据，用运筹学的结合大明星的一个预测结果，那么就可以给出一个企业间隙的一个动态优化，包括我们的一个航班恢复，机组恢复，以及机场的一个运行资源管理的一个优化，我们认为这个将有利于咱们未来民航的一个效率提升和安全性的一个提升，那么随着机呃随着这个数据的积累，模型的一个持续优化，我们认为大模型在民航领域的应该未来可能会发挥越来越重要的一个作用，好，谢谢大家。

好的，谢谢贺总的精彩演讲。在科技飞速发展、全球化进程不断加速的背景下，机场作为连接世界各地的重要窗口，面临着前所未有的挑战与机遇。下一位演讲嘉宾是重庆机场集团有限公司信息管理部总经理张鹏。张总将探讨数字化转型在重庆机场集团的实践，并针对未来发展提出一些思考，有请张总做主题演讲。好，尊敬各位领导，各位嘉宾，大家上午好，非常荣幸能够参加今天的，呃，这个线上的会议，今天我想结合近期的一些工作呢，分享一下我们在数字化转型中的一些实践和思考。

首先呢，是谈一下我们在数字化转型的一些认识。呃，第二个部分呢，是数化转型中的一些重场，集团在数字化转型中的一些探索实践，第三个呢，是智能化技术对数化转型的影响。呃，当前呢，应该说大型机场的运行呢，面临着诸多的问题，比如说靠桥难以持续的提升航班接载时间，随着机场规模的增大呢。呃，时间的这个逐步增加，这些问题单靠传统的思维呢，难以呃突破，要解决这些问题呢，需要用数字化的思维重构未来机场的发展之应该说数字化的是引领发展方式，治理模式和生产。呃，方式的根本性的变革的一个关键变量，用数字化技术、数字化思维和数字化认识呢？将数字化、一体化、智慧化贯穿到安全管理和生产运行的全过程呢？能够助推管理体系的重构，业务流程再造、机制体制的重塑，实现机场治理体系和治理能力的现代化。

近年来机场行业的信息水平呢，应该得到了较大的发展，应该面临的以下关键的障碍，一是呢，在数据未形成这个聚合，当前全民航在大力推动大数据建设，机场航司和空管都沉淀了丰富的运营数据，但由于安全保密，内部数据保护的原因，很多关键的核心数据呢，仍然停留在内部共享，因此呢。形成了较大的数据的壁垒，甚至是数据垄断。二是在信息资源的集约化程度不高，传统的系统建设的广泛采用烟囱式的这个架构，独立建设，独立运营。呃，导致了数字资源的低慢小的现象，水平低，见效慢，规模小。数字资源分散不集中，形成数字化合力，资源利用率和价值创造呢，不高。另外呢，由于呃重项目那个建设，轻统筹规划的问题呢，机场数字化项目的功能化的同呃功能的同质化，服务入口的多现象化，突出客户体验的这个大打折扣。

三是呢，机场管理者呢？生产者对运用数字化技术赋能的紧迫感的认识呢，还不够深，数字化转型呢，将对原有的业务流程和组织进行重塑重构，短期呢，势必面临一个改革的政控，也面临了大量的现实和矛盾冲突，那么部分的岗位呢，会逐渐实现少人化甚至无人化，那么管理者和生产者呢？如果没有及时的转变思维思路。那么在数字化系统的新的数字化系统的推广应用中呢？是面临大量的主力甚至排斥力，尤其是在机场一线的管理者呢？亟待提升这个。用不能用传统的工业化的思维思考问题，说出变革不仅是技术变革，也是全新的思维变革。那么第二个部分呢，想分享一下重庆机场集团数字化转型中的这个探索和实践。

转型呢，本来是一个动态的过程，贯穿着企业整个的发展阶段，当前呢？呃，数字化的这个转型在推进中呢，这个需要在体系变革的过程中呢，需要系统化的解决方法，今年四暂的重庆市呢，拉开了数字重庆的建设的一个大幕，重庆机场集团按照数字重庆建设的要求和系统方法的摸索，建立然后企业数字化转型的一个机制架构、流程和模式。首先呢，我们是呃，构建了一个1372的数字化转型的一个架构。呃，重建设集团以构建全感知、全连接、全场景、全智能的数据驱动、数字赋能的新型企业为愿景，按照一年重点突破、三年基本建成、五年人机提升的目标呢，以数据一组库、通讯一张网、三朵云、出行一张脸、运行一块屏的建设思形成了一个1372的数字化转型的一个总的架构方案。第一个一呢，是一体化的数字底座，呃，为数字化转型呢，提供智能化的平台中枢，满足不同应用场景的开发的复用的需求，支撑各级系统的各领域的创新应用，在这个数字中呢，我们又把它分为了基础设施的。

呃层，数据资源层和能力组建层。呃，就是建设三级的数字化型的模式。建设集团的数字化治理中心，发挥抓统筹体系、定标准的作用，我是建立第二个，这个。运行层面呢，是我们建设区域的数字化协同平台，发挥上下贯通，横向协调。系统集成的作用，那么第三个呢，是在集团的各直属单位，下属企业呢啊，设立基层的数化运行生产单元，发挥年轻联动调抓派的作用，通过三级运行的协同呢，呃，协同推进了，做到全集团的数字化一体部署，一贯到底，共同提升集团的诉化治理水平。

七呢既构建七七个这个数字化变革的七条跑道，重点对安全、运行、服务、物流、经营、管理、党建七大业态来进行业务流、业务、核心业务拆解、变革和重塑，推动经济与实体经济的深度融合，对机场的各传统领域呢进行全方位、系统性的、重塑性的变革。啊二呢，即生产协同和客户服务两个应用端口，其中呢，生产协同端呢，聚焦多场景下的审批流程、材料重复提交、协同不够等痛点，统一场内的工作人员、生产协同的入口，实现一件事一次办。呃，客服服务端端呢，聚焦旅客货主的服务的民生实事，统一社会公众的线上服务入口，对客服服务呢进行全流程的追踪闭环，实现对外对外平台服务一窗口整体形象。

在落实我们整体的这个数字化转型中呢，我们建立了这个成立了一把手负责的工作专班，集团班子成员组成数字化建设工作领导小组，加强对党队数字化建设工作和全面领导，统筹谋划重大改革、重大任务、重大工作、重大项目，下设了底座赋能、数字安全、数字运行、数字服务、数字物流、数字经营、数字管理、数字党建八个专题组。对传统的业务进行留再找，工作体系重塑，由集团公司党委和骨干的集的公的党委委员作为第一责任人，指定工作部门和人员推进落实。第二个呢，是建立了数字资源的一本账，建立集团的数字资源的目录，统筹调度集团的网络、算力、数据资源、共性组件、知识模型、应用系统等应用系统等数字资源，建立数字资源的生命周期的管理，促进业务。

应用的集成部署，统筹统建、统筹融合。目前呢，重庆机场集团呢，已经将我们一本账呢，作为未来的信息资产投资的一个重要的这个立项和计划的依据，呃，要申报的这些信息的新建资产呢，必须是进入一本账，通过一本账来评估识别未来应用系统的建设需求，指导各级企业的数字化转型的这个进程。第三个呢，是深化我们核心业务的流程再造。围绕着数字化建设的七条跑道，通过对核心业务流程的呃分类，关键业务拆解，业务流程的解析和数字流程数字化再造四个步骤，对行业主管部门，重庆市政府啊集团公司高度关注的重点难点、改革点的重大任务进行全面的梳理，通过对业务事项的流程，业务环节的各项分解呢，找出荣誉事项、堵点、卡点、遗漏环节等出问题，对存在问题呢且需要开发数字化应用的。

核心业务按照同类规定、关联协同的原则，对拆拆解出来的业务事项的优先的整合。一件四的思维呢，构建多场景化改革的举措和开发应用，解决流程不优、材料重复提交、协同不够的问题。那么核心业务的拆解呢？与一本账呢？也是互联互相通，确保流程重塑和系统集成的建设相互融合，避免低水平和重复建设。那么在这个落实这个数字化转型呢，我们也形成了一些初期的成效，虽然呢，我们在这个数字化转型，目前的这一轮的数字化转型中呢，还处于一个起步的阶段，但是已经已经有了一些初步的成效。一是呢，我们的底座呢，初步的搭建。搭建了这个生产、运行、服务的云平台、大数据平台，完成了一本账的核心资源的梳理、数据编等工作。

第二个呢，是我们在安全运行的能上有所提升，那么通过我们电子围栏和智能算法等一些数字技术的应用呢，实现了航班落地前30分钟达时间呃达时刻五分钟内的准确率呢，达到90%以上，那么这个关键指标的提升呢，有助于对未来的航班的呃节点编排，以及地面的这个保障资源的这个统筹安排的这个。效率的这个提高和准确度的提高，第三个呢，是在货运物流上面呢，实现高效协同，改变了过去货运的呃纸质单据的流转的落户方式，实现了生产业务的电子化，移动化、能化，在国际呢呃出线的呃建设了一条呃自动化的示范线，采用的这个标的机器人自动的测控制的自动输技术实现的。国际出港托盘货物的自动化处理。是在服务质量提档升级。

呃，实现了提档升级，成了集团的统一的对外客户服务平台，初步形成了对旅客、货主一站式的服务能力。呃，完成了晚到及首城旅客出行等典型服务场景一件事的梳理，找出了堵点痛点39个问题，通过流程再造和体育重塑呢，计划要减少旅客出行环节十项，精简内部的审批环节56项。啊，最后一部分呢，想呃分享一下对智能化技术对数字化转型的影响的一些思考，今年以来呢，应该说是深层市的这个AI的技术的快速发展呢，引领了一场AI技术的这个革命，在这个浪潮下，各行各业的积极索AI的这个方向，机场前变革的一个机遇。呃，A的这个技术呢，在场呢，我想呢，主要是个人认为呢，有三个应用的这个前景，一个是呢，让我们的工作呢更加的智能化，随着这个生成AI技术的这个发展呢，未来的机的一些自动化，自动化的程度将越来越高，特别是当前的多模态发展上面也出现了让人清晰的一些进步。

啊，我们在这些测试上的环境中呢，目前呢，在一些文字性的工作场景中呢，深成技术可以快速的提升，提高我们一线的这个工作人员的这个水平和这个工作质量。第二个呢是服务呢，将可能更加个性化。生成次AI的技术呢，将为旅客的更加个性化的这个服务体验，通过大元模型的微调和专业化的训练呢，能够更加自然的实现呃智能客服和旅客的对话体验，目前我们正在探索呢，将AI的技术引入到智能客服的可能性，现阶段的主要是考虑利用这类技术人对智能客服的后台员工进行进一步的辅助，来提高对旅客服务的这个能力。第三个呢是部署呢，更加便捷化，越来越多的这个企业开始在自己的产品中呢，加入的这个生成的技术，这项技术呢，将更加广泛，更加低成本的啊被使用，随着技术的进步呢，企业在实现人工智能的这个应用上面的这个场景上面的这个。

呃，成本呢也将逐步降低，部署呢也将更加的这个灵活快捷。那么当前呢，在it技术上面，呃，发展上面呢，我觉得呢，也面临着两个方面的，我们在应用上的一个挑战，一个是安全性的这个挑战，呃，目前这个市场上的大部分产品呢，可能我们对这种民航行业内的这个数据的敏感性呢，要求会比较高，那么在这些这个产品的使用上面呢，我们可能更倾向于这个使用一些自定义的一些模型啊，来这个实现这个这个场景的应用，那么这方面呢，可能在安全性上面，数据特别是数据安全性上面呢。可能在应用上面就面临着这方面的挑战。那么第二方面呢，是技术上的挑战，现在呢，这个生成正处于一个爆发式的阶段，从技术上来看呢，还有一些问题需要解决，比如说模型出现的的问题，在一些高可用的场景下面，那么很难容忍到这些这个有结果偏差的这种场景下面呢，在这方面的使用上面呢，还有一定的这个挑战。

那么最后呢，呃，想讲一下对AG的这个技术对数字化型的这个影响的一些这个跟思考，那么我觉得AGCI技术的快速发展呢，也给我们数字化转型工作带来一些这个启发，那一个是呢，在我们现有的这个数字底座的这个建设中啊，从技术层面统筹的做好这个生成CI技术等一些规划，那么要对这个新技术做好基础架构的一些研究和准备，那么架构的灵活性的一定程度上决定了我们未来it的这个基础设施的这个展。和这个一些智能化应用的发展的潜能。第二个呢，是在塑造转型的流程再造中呢，要带着新技术的这个视角去重新审视我们的业务流程的变革，随着这个生成的技术的这个快速迭代进步呢，部分的工作场景可能出现一些组织模式的一些变化，那么这个的变化呢，需要我们在这个阶段转型中呢，高度的去关注。

第三个呢，是在组织中呢，要大力推进我们整体数字化素养的这个提升，呃，企业的字转型的关键还是需要有高有数字化思维的这个员工啊，包括在AI技术的应用上面，也需要有这方技能的这个员工。来这个实现这部分的这个自动化的这个应用的实施，那么需要加大对业务岗位的员工的数字化能力的这个培养工作。数字化本身呢，也是个长期持续的过程，行业在智能化的发展上面呢，也需要啊，行业主管部门，企业科研机构呢，多方的主体呢，共同推动更少不了了，今天像民航报社搭建了这么一个很好的交流的平台，希望呢与大家加强交流和探讨合作，共同促进的机场在数字化和智能化上面的的发展。以上呢是我今天交流的内容，感谢大家聆听，谢谢。

再次感谢张总的精彩分享。杭州机场依托数字空港、智慧机场的规划引导，持续发力大数据平台建设，基于用户权限开放全域数据专题分析和索引，实现业务与与数据深度融合，多业务领域同框展示。今天，杭州萧山国际机场有限公司信息导航管理部副总经理卢永平将为我们带来杭州机场大数据平台和数字孪生建设的主题演讲，有请卢总。嗯，主持人好。各位专家，各位嘉宾朋友，以及这个网上看的这个。还有了。非常高兴今天跟大家分享一下我们杭州机场在大数据平台建设。

以及数字人生建设方面的一些心得，一些体会吧。嗯。下面我正式开始啊。那么。机场呢，是作为一个人流物流资金流以及交流啊。高度标准的一个节点。那么作为一个基层人呢？经常会有这样的困惑。航站楼里面的人数在当前究竟多少？隔离区的人数是多少？以及登机等待放行的人数是多少？另外的话，这机位这样的情况怎么样，不同的航它的放行。是多少高？以及不同的机位、不同跑道，飞机滑行时间究竟是多少？另外，在航里面的商业收益是如何？航线与群体之间有何关联关系？以及这个机安检登记、心理盘等资源的使用情况又怎么样呢？这些问题呢，实际上。一直还是困扰着我们。机场。

那么对这个基层。越来越繁忙的机场，机场的道路流量是多少？停车场的车位占用情况是怎么样？特别是现在出租车、网约车的管理。它究竟数量有多少，如何引导，如何排队？这些问题呢？实际上确实都是非常棘手的问题。那么还记得零八年那一场雪，杭州机场这站呢，被也发生了这个群体事件。不同的区域呢，人数呢，是也一片茫然，谁也说不出来，大家面临这个旅客挤，站在航站楼里面都是。如何处置呢？变成胶头了。另外的话，我们杭州机场也是第一代使用民所这个三级调度的模式，那么第一代集成系统的话，是一个高度集成的一个系统。当时呢，是所有系统功能都集成在一套系统里面，那么对数据的这个统计分析是非常困难的一个我们现在的统计分析维度的经常会要。

随时会产生的，但是呢，原有的系统是要提前设计的，而且呢，另一个呢，是基于集成性的统计的话呢，会造成。系统的停顿啊，因为它这样资源非常高。那么另一个呢，原有的接口服务器啊，它这个故障率非常高的。一个因为它是高度耦合的一个特点，一个接口服务器的故障呢，会导致整个生产系统会宕机。那么同时呢，随着信息化的投入越来越多呢，机场里面各类信息资产的资源也越大啊两我们杭州机场目前呢，有各类这个信息统一百多套。小型机服务器呢有400多台，网络设备呢也900多台。各类终端呢，一共3500亿，境外投入呢也是非常大的。那么我们的一个设想就是利用。建立这个的数据中心啊，通过信息流串通这个人流物流资金交通流。

啊，杭州机场的大数据平台建设呢，应该说是总结一下是。到了三个阶阶段啊，第一个阶段也是二零。零六年到一零年左右啊，它是一个初期阶段，第二个呢是2011年到一九年是一个全面建设阶段，第二个呢是2020年是3.0版本，我们现在归纳为是优化升级简单。那么当时呢，实际上就是把第一个就把原有这个集成调度里面的接口服务器进行。拆除建立这个数据总线，原来我们叫数据交换平台，同时呢，就是打造各个信息系统以后建立一个数据中心，建立这个。啊，数据仓库。同时基于这个数据仓库呢，我们可以对这个数据呢，作为分离的分析啊，都不依赖原有的集成系统。那么原来有个叫法呢，也叫MDB。那么可以按照目的地分析，也可以按照行数分析啊，分析它的客座率刻制。

分析，分析它的航线进行情况，也可以按照机型，按照航班号分析航班的延误情况。那么也可以深入挖掘这个安检通道的一些人数啊，下载的人数，为为这个机场这个职能部门，以及这个安检单位的这个人力资源分配呢，也提供依据。那么我们的。二零。一二年左右呢，就是。2011年左右啊，就是借这个杭州机场制定十二五数字空港规划的契机呢，我们就提出了打造1256的一个建设目标，其中这个一实际上就是建立一个机场的数据，二呢，实际上是指两层的数据交换平台，就是。呃，各个业务板块里面有自己的这个数据总线，第一级是大的层，嗯，企业总线呢，是跟外部的一个交流，那么我们把机场的业务呢，分。分为五个领域，建立了六大数据库。同时呢，就是建立了这个六大类的一个业务板块，分析了500多张关系报表，同时呢，我们也建立一个数据驾驶仓啊，这个呢是在一八年。

浙江省智慧交通博览会的话，展展览的一个内容。那。目为呢，我们整个数据中心已经50条班数据，三条旅客数据数据。啊，那么外接系统呢，有四个，其中十类的一级主题库，38类的二级主题，一共完成了26。268项这个指标。目前呢，就是打通了这个政府民航以及各平台资源相关的数据啊，比方说我们这个跟嗯，省大数据局。省交通厅，市公安局，市交通局，那么行业内呢，我们是跟韩正非常准，就是很早就做了数据接口。

啊，同时呢，我们跟互联网平台啊，微信啊支付宝主要都有数据方面结构，跟政府的话，海关方面建立了个电子报关。啊，通过这个对航班的这个正常线。一些相关指标的分析呢，对这个提升靠桥运行效率方面呢，显然是有帮助的。另外的话，在资源分析方面呢，就利用这个根据资源的使用情况呢，可以提高这个运营效率，降低了人力一些成本。第三个方面呢，是通过对旅客的画像啊，可以采取一些针对性举措，提升服务的质量，助力打造长旅客计划，开拓市场。我们从这个旅客画像这个内容可以看到的话，目前像我估计其他机场差不多啊，旅客的这个比例的话呢，是第一呢，是九零后啊，占33%比例啊。这个数据呢，是二二年的数据。八零后呢是占8%啊，七零后占15%。

那个第四位呢，实际上是零零后。像我们这个六零后的话，可能10%都不到了。另外的话，从这个杭州机场这个二二年的数据当然不太多十次以上。他这个旅客旅客的数量呢，一共有16000人，这个旅客的数量还是这个资源还是比较宝贵，另外的话，我们也可以看到这个厂里最喜欢去的城市，我们目前。看到最喜欢第一个呢是广州，第二个是深圳。嗯，第三个是重庆。嗯，但是对比一下我们2019年，我们现在二零。今年的这个科吞吐量呢，是赶超了这个2019，但是对比一下2019年的数据，跟我们去年的比啊，实际上还是有些有趣的变化。比方说我们。

排在第一位的话。当时是里最喜欢的是最多是哪个呢？是北京啊。北京在现在的话，这个北京的话是降，降到第七位第八位了，我记得是啊，当然这个有两个原因啊，一个呢是。啊，大兴机场也起来了，分流一部分，还有一部分呢，就是对商务客人去这个像杭州的话，去北京，那个去广州，深圳，成都，重庆比例是比较高的。很多一些商务课程对时间上要求，可能跟经济有关系嘛，对选择这个高铁去北京量比较大，这些都是微妙的一些市场变化，如果说没有这个大数据分析啊，可能不一定及得到。我另外可以举个简单的例子啊，比方说我们杭州曾经有个交通公司的领导，他的分析为什么趁这个大巴的旅客人数越来越少，从义乌这一条线。

后来我们这个深度挖掘这个数据分析啊，发现实际上杭州机场。义乌，义乌的客人到虹桥机场。乘飞机。比例越来越高，所以很大一块做了一个分，那么实际上不是大坝本身的问题。是航班的问题，类似的问题呢，是通过深度挖掘呢，是可以。找出其中一些内在的规律啊，另外比方说我们也可以做商业的一些分析，商业分析的话，有一些数据保密的，我们这这边没展示，所以上我们商铺的详细化的分析都是有的。另外，物流分析也可以根据国内国际，根据不同的目的地，根据不同的。货物种类来进行析，对台货物市场的个提升，加强供应管理还是有大帮助。另外呢，就回到这个问题了，就是航站楼人数分布，我们航站人分布主编这张图呢，实际上不同的圈圈就是对表不同登接口里面旅客的实际的人数啊，这个人数是多少，对这个航站楼里面这个。

服务方面的一些管理，以及这个航班正常性一些处置，特别是还有商业应该都是比较有帮助的，也可以在不同的时段通过不同的安检去进行的人数这个人数分会有关系，右边这张图的话呢，就可以看到三个区域啊，一个呢是已经直级以后。还没过安检。第二个呢是已经过。过了这个安检通道还没有登记，第三个部分呢，就是以及机上等待的人，这个数据上看呢，是。隔离区域共3480，机上等待1599，已知机胃癌检呢1685。那么按照杭州机场整个这个旅客航班运行的特点呢，我们基本上摸出这么个规律来，就是对三个数据如果加起来。达到8000~1万的话呢，达到8000的话就是会出现大面积航班延误了，如果到1万的话呢，就是要进入这个城市预警，启动城市预警。

那么这个数量呢，当然可以动态变换啊，所以这个数据的话，精确拿到这个数据呢，对这个航班运营处置应该还有吧。另外的话，通过大数据呢，我们可以关注，让旅客关注航班，可以让旅客动态获取航班的变更信息啊，我们这边一般是指。预计的时间变更，登机口变更。都会动态推送到另外的还有小时以内，如果他没有过安检的话，他很可能会造成航班误，也会善意提醒他尽快过安检去。同时呢，利用大数据平台呢，我们在疫情防控期间呢，我们建立了两套系统啊，这个是在两天以内，我们就利用大数据就建立了疫情防控的旅客大数据筛查平台。那么对，呃，当然主要的数据来来源于航线安检系统以及以及地方政府公安大数据平台方面啊，对，这个当时对。

受的旅客的这个处置还是带来比较大的便利的，另外呢，我们机场内部员工以及驻场单位呢，建立空港一直控啊，对员工的这个。工作人员的管控，我们也加强这个数字化管理。那么这个是实际上就是说数据中心1.0的2.0的这块，那么第三个阶段是2020年。2020年以来，我们利用这个三级项目建设契机啊，加大这个资金的投入啊，做了一些大的提升，一个是平台做了升级，另外呢，存储升级，还有一个应用升级。存储升级呢，是可目前的可存储1000个T的数据啊，服务呢增加到100多台。也利用了华为。同时呢，建立了3D大屏，接下最后一个数据总数字孪生的建设，那么另外的话，很大一块功能，就是说对原有的这个数据分析啊，我们根据用户的不同的层级，不同的角色定义他不同的权限，主要呢分三大类，一个是公司领导，一个是部门领导，一个部门员工啊公司领导呢，可能会关注宏观，包括商业财务这些数据他都是能看的，部门领导呢，根据不同的部门所所在的这个职责分工，他关注他运行的。

那部门员呢，有可能他在生产岗位里面，他业方面的数据注。提供这个精准化的一些数据服务。那么这个是可以，这个视图呢，是不同的内容的视图，这些视图呢，实际上可以灵活的定制，同时右边这个移动端，移动端呢也可以根据用户权限来灵活的定制。那么部门员工的话，他也会结合自己的业务特色，做一些这个一些指标的一些预测。

同时呢，这还可以通过基层。与这个企业微信的这个结合呢，就是推送这个旅客的推送，推送给员工相关的一些定制化的信息啊，每天九点钟会发送他贴的一些相关的一些信息。同时还有这个多领域的数据同框展示功能啊，就是在选择不同维度的内容可以做关联这个展示。这个页面是比较个性化的啊，用户可以自由选择关心的报表，这个不同的报表呢，内容都是分配的啊，一个比方说天气啊，还有一些动态视频也可以啊，包括一个架次的分析，流量的分析，然后这个像这个的话是多维度的分析，包括这个架次，总进出口人数啊，商业交易啊，安检啊等等。那都是可以。个性化定义，它这个报表的选择呢，就在左边这个菜单栏里面，可以让用户自己去定义做哪些关联的交易。

同时这个手机端跟PC端都可以。定制化、个性化的页面。刚才前面介绍到就可以订阅报表功能，就是可以送推送到个人的企业微信上。那么也可以做一些航司的一些排名啊，比方说我们这个早几天这里我这边截取一个数据啊，就是南航航空公司呢，是排第一，国航排第第。从人数来说呢，我们这边有个有一有一天的话，这个具体哪天我忘了，就是一个广州白云市第一，深圳市第二。重庆是第三，成都第四，成都第四，可能成都总量不一定成都，因为这个是。双流跟呃颠覆可能做了一个分离。实际上我们这边改进箱应该可以，也可以做定义合并。那么实际情况下就是不同的周期，这周跟上月，跟这个月的比较，还这周跟下上一周的比较也可以，哪些航线究竟是加密了，哪些是减少了，哪些新增也可以做分析。

啊，另外的话，停车概况也做个数据分析啊，这个这个停车场里面分布就是它的不同的区域啊，我们就GTC下面航站区上面啊。然后地面停车场跟地下停车场的。车停车的分布情况，以及这个网约车的这个分布情况都可以详细的分析。啊，不同的时段啊，这个不同的时段，它这个车位数怎么样，收入情况也可以做展示。另外业务单位呢，可以根据自己的需要呢，对各项指标呢，进行关联分析啊，像这个关联分析的话，就是看起来比较有趣的一个现象，就是商业这几天，六月七月八月这三个月，它的这个三月交易额它是下降的，但实际上同时这个航班价呢。是增长的，旅客人数也增长，那后来呢，仔细分析呢，就当时做了一个商业的布局，一些调整，做一个优化，所以阶段性它会进下降啊，那么对于这些数据分析的话，对于这个精细化管理还是我们提供帮助的。

另外呢，还可以自定义自己筛选做排序啊，导出啊，也可以找到一个报表，一样都可以做。同时利用大数据呢，我们也可以在航站楼里面不同的区域的位置呢，都可以精准化，这个告诉旅客还有多少距离，还有多长时间，另外我们还这个利用大数据平台呢，就是借。打造联合指挥中心啊，就是杭州机场是把acpcpc等等各个运控中心综合运控。组合在一起啊，它的这个后台支撑实际上就是机场大数据啊，机场大脑。那一块内容我们向大家汇报一下数字孪生的情况啊，数字孪生呢，目前得到越来越的这重视啊，也列入这个国家的十四五规划里，受关注程度越来越高。

那基层的数字孪生呢？是基于基层的大数据平台和真实的空间地理信息。以及机场运行的资源，通过这个云计算实施渲染，生成可交互的三维仿真场景，实现物理世界对象在数据世界中的精准影射、真实重现。同时呢，也广泛应用于这个需要场景的数字来行业领域。那它的一个特性呢，是以机场大数据为基础，海量的空间信息和运营信息为支撑。上次这个地上40米的塔台下至地面跑道基。以及大到机场的道路交通、航空器、航站楼到机场范围的照明、消防栓等都可以。进行这个仿真生成，将数百度空间要素以数字图层形式叠加，构成智能数字孪生机场，打造有杭州机场特色的大数据指挥中心，满足了实战。

指挥决策，支持应急演练。那现实中的一个地理空间设设备运行状态呢？都可以转换成计算的数据，形成一个跑在代码上又可以现实完全匹配的智慧机场。现实世界跟数字世界呢，可以通过虚实引射的方式啊。然后大数据、视频、物联网并即AI这些技术手段。加。真实的世界可以比较直观的展示在虚拟世界里。那么从这男生的技术水平来说呢，它可以有有四个维度，一个是高精尖身啊高呢就是说。才体现在这个平台先进的技术上性上面呢，就数据的精细化方面。接呢是体现的这个技术创新和研发嘛，现在就是深度和广度。

杭州展的数字来说呢，主要是分四块内容，一个是全景概览，一个是非营区，一个航站区，一个厂区，等会呢，会有个视频向大家展示。全景更呢，就是了解机场的概况，飞行区的话呢，就把机坪跑到。机位等等一些信息呢，做一个还原，航站区的话，对航站楼里面不同的资源做一个展示区呢，也是对交通停车做一个展示。那数字人生呢，它可以实现几段的一个融合，一个呢是空间融合，一个是资源的融合，一个是运行数据的，一个呢跟时间的融合及天气的。那么。资源融合呢，是包括机的资源，航站区的资源及厂区的资源，刚才前面讲了机资源包括廊桥机位，来机位线来跑道了，环行道等等，站区呢资源包括里面登机口啊，机柜台，行李转盘等等一些。

那么厂区资源呢，包括道路啊，停车位啊。等等啊，以及不同的这个交通方式，大巴等等。啊，这是一个机频方面的一个这个一个图啊，它可以同时把这个运营数据呢，是实实实时融合进来的，实时接入了一些航班动态信息，地图保障系统，车辆运行，离港安检，能源控物联网等等系统，构建生产保障数据模型的。同时呢，接入机频里面飞行区的ABC-B车辆保障系统的GPS以及无动力设备的GPS定位等数据。实时呈现机的一个运行情况。这些数据呢，都是不同的时间段。那么另外的话，模拟早上、中午，傍晚，夜晚不同的场景的光线运行的情况。另外还可以模拟这个天气啊，就是晴天雨天以及雪天雾天。

适合也在展示在不同的天气环境下，对这个应急模拟演练之后呢，应该还是会比较大的帮助的。那么同时也有一个叫有个背后一个展示一个大屏，当然也可以下面显示一个小屏展示啊。大屏起看起来呢，更加直观一点啊。那下面呢，我就请大家呢，就是看一个。视频吧，这个视频呢，因为。比较大，可能比较占网络资源，可能后放。广州香山国际机场数字燃生以智慧机场大数据为基础，将机场地理空间、设施设备、预警状态等转换为可看、可计算的数据，形成好在代码上但又与实际完全匹配融合的智慧机场选举甘览提供机场整体新闻动态、值班信息、整体航班执行率、正常率等运行实况，飞行区全景运行实况，通过3D建模，实现萧山机场飞行区整体环境复刻，包括廊桥、机位、跑道等资源，通过数字燃生完美复现跑道号、机位号、机位线等标志数据清晰可见，系统融合航班动态、AC电保障、节点数据、民航气象数据、车辆定位、总局共享平台等数据，实时呈现航路放行、跑道运行、车辆调度、机屏整体运行情况。用户可通过整体视角查看机场整体的。

把航班运行资源占用信息建立统一数字孪生平台，实现全生命周期与全业务管理。运用数字孪生和可视化的仿真技术，将机场单体数据和业务进行融合，克服机场业务分割、独立管理的现状问题，实现智能感知、数据服务、数据中台、综合管理、综合运营等功能，为机场运营管理者提供跨领域、跨业务、全域视角的一体化指挥和决策平台。我们可以通过点击某个飞机模型，实时查询当前航班的航班进程信息、保障节点信息、旅客在量信息等数据。数字人生平台通过进入物理气象预情，实时对接银行气象报数据，支时不同时间条件、不同天气条件的场景渲染能力。这是T4航站楼运行场景，通过3D建模，还原航站楼整体建筑布局。

以全面事业信息观念，统筹推进机场基础设施数字化开发、管理信息化、服务功能专业化和产业发展智能化，提升个性化、精细化、智慧化机场建设与智能水平。这是交通中心运行场景融入机场停车场、长途大巴、出租车、网约车、地铁等不同交通数据，综合呈现GDC整体交通与保障情况数字孪生，以海量空间地理信息和运行信息为支撑，下至地面跑道、机停房屋，甚至地上数十米高的塔台，小到机场范围的照明、消防栓，大到机场跑道、交通、航空器、航站楼等数百种空间要素以数字图层形式叠加，构成智能人生机场。

嗯，视频的播放内容就到这里啊，最后再补充两句，虽然数字孪生实际上全国很多机场也在做，我跟我个人理解呢，目前数字本身实际上还是处自。处在这个初级阶段。大概已经是。数字孪生对这个大算力的投入确实比较大，这块的话是一个数字孪生能不能达到比较好的效果的一个重要因素啊，另外一个呢，就是数字孪生的这个。有效性怎么样呢？最主要还是取决于这个数据的精准，精准度这个大数据治理呢，确实是一个比较大的难题。

我今天的汇报内容就到这，谢谢大家聆听，谢谢好的，感谢总的精彩分享。近年来，围绕出行一张脸、安全一张网、物流一张单、交通一张屏、服务两条线的智慧机场目标，青岛交通机场推出了旅客全流程自助、行李全流程追踪、飞行区智能监管、航班保障、节点自动采集等一系列亮眼项目。接下来，青岛国际机场集团有限公司信息管理部部长曹伟将为我们带来青岛交通机场、青岛交通机场数字化运行的实践案例，有请曹部长做主题演讲。好，尊敬的各位专家、各位领导、主持人好，下面由我代表青岛机场做数字化运行实践的智慧机场建设实践的分享。

呃。我的汇报一共。我的汇报一共分为三个部分，第一个是青岛交东机场建设历程，第二是智慧机场运行实践，第三是智慧机场建设展望，那交交通机场呢，是在2014年启动了相关建设，并进行了长期的数据规划，呃，我今天在场的各位专家呢，有很多卢总啊，包括其他的，包括民航二所很多的一些专家，还有华为都参与过我们青岛机场和支持我们青岛机场一个智慧机场的建设，在2018年呢，我们也是率先这个作为民航局的四星机场示范项目，在2019年我们进行的各项新金，我们在2018年已基本建设完成，2019年进行了将工竣竣工验收，在之后呢，到2021年转场期间，期间呢，也根据民航局相关私营机场建设的要求呢，进一步的总结和梳理智慧机场建设工作的得失，对已建设的信息系统主要进行了迭代升级，以适应机场发展的客观的实际。

在2021年呢，交通机场顺利转场，这也得益于民航局的这个坚强领导，也得益于我们行业内的各个这个这个给专家以及相应的建设厂商给我们大力的一些支持，在2023年呢，2021~2023年转场两年期间呢，我们也是在不停在分析总结前期智慧机场建设过程中存在的不足，并结合了我们国家、省市相关数字化的要求，对交通机场进行了规划，进行了相应的修编，以及对系统进行相应的迭代。这是我们建设的一个历程。整个我们建设的一些思呢，主要是这个秉承了顶层规划，统筹推进，平台先行，夯实基础和联创探索，试点革新，在一共是五个方面，第一个我们是坚决的贯彻四兴机场建设的各项部署，作为我们智慧机场和数字机场建设的指引和方向，同时以旅客的视角出发，始终聚焦旅客出行的体验。第三呢是共建共享，加强与各方的这个协同和合作，第四呢，保持战略，持一张蓝图到底统的进行整体的规划，包括决方案，数据治理和治理，第五呢是适蓝图。

呃，新的一些理念，以及新技术的在机场的一些应用，这是我们，呃智慧机场建设的这个概况，主要是我们分为一加三加四加N，呃这个总体的框架，最终呢，我们落实落脚的是在这个交通强国，民航篇章和智慧城市，融入智慧城市的发展当中，在这个过程当中呢，我们主要是建设了云数据中心，统一将计算、存储及网络资源进行这个虚拟融合，统一的进行调度，并具备模块化的这种高度模块化和自动化的这个这个程度，同时我们也是建设了绿色的节能程度，是这个新型数据中心，三个平台呢，我们主要是指这个可视化的3D平台，AI赋能平台，数据交换平台。

在我们四加一平台呢，是主要是指智慧运行，智慧服务，安全和管理这几个平台，在这样呢，我们大大的程度上较降低了我们的交互成本，可以清晰的实现这个数据的交互的路径啊，以及与外部数件之间的进行的数据的这个交互路径，实现数据的清理，并完成数据的归档。AI赋能平台呢，进行算法的封装啊，用于新技术为传统基础进行赋能，主要有视频分析的算法啊封装。啊，以及径规划推荐智能资源分配等算法，可是3D的平台主要是我们要闭M3D模型，为数字孪生机场呢，提供基础的工具，在这个基础上呢，我们进一步的这个丰富和完善了这个四行机场当中呢，我们主要是生产、运行、服务、安全这几个方面的一些要一些要求，同时我们在智慧城市方面呢，我们积极融入了青岛市数字青岛相关的建设，以及山东省这个数字数字强省的相关的战略规划当中，我们主要是把外部行业的和行业外的市应急局的民航局系统，以及与检单位，公安，还有一些我们行业内的驻场单位的数据进行了相应的这个。

这个融合和这个引入，2023年呢，青岛交通机场呢，也被青岛市列为智慧机场的场景实验室，要进一步放大机场作为这个城市和这个中式平台的作用。第二呢，我们智慧机场的实践，交通机场呢，在这个出行一张脸，运行一张图，安全一张网和物流一张单，交通一块屏和服务两线下方面呢，也做了相应的一些试点和研究工作，主要是在呃信息化的这个建设当中呢，我们在国内呢，也是大规模的使用了云计算，大数据等先进技术，云平台的部署呢，主要用的华为云，这在这个规模也在国内机场也居于前列，数据交互呢，使用企业总监的方呢，建设四加一的数据交换平台，主要的场景是生产、安全、服务和交五大方面，在acdm机平的高精度定位，以及L4级的无人驾驶，包括目前我们在国际包括全日空方面，这个人脸方面，以及联检单位与联检单位交互方面呢，是实现了出国际，出行的一证通关和一点通关，在智慧交通和物流方面呢，我们也这个。

进行了探索，主要是加强了推动了新技术与机场运行模式，服务模式，理模式的深度融合，一新动战略呢，实现机场的智慧化，在云计算方面呢，我在在此呢就不再赘述了啊，因为这个目前的技术已经相当成熟了，只是我们在前期呢，主要是讲我们大规模的使用了业务的云，云上部署，同时我们建设了这个四加一的技术平台呢，消除了数据孤导，实现了这个数据的互联互通，为后期的大数据以及我们呃，今天这个主题的这个大模型呢，也做出了相应的一些贡献，或者是打下了坚实的基础。

下面呢，我就是简要的跟大家分享一下我们主要的一些建设成果，在飞行区呢，我们建立的分行区管理平台，让运行呢一览无余，这个我们一共呢是融合了飞行区的15个系统，实现了业务数字化，在防范方面和区一体化方面呢，我们这个飞行区管理部呢和信息管理部以及相应的管理部门和监管部门，职能部门做了大量的尝试，将相应的这个飞行区里的场景全部的数字化，让通过大数据分析呢，让非行区运行的和安全呢触手可及，通过我们目前的单卡化呢，数字化呢，以实现了这个数字化的监管，同时也实现了末梢管理，目前我们已经在整个分行区试行的这个系统呢，大家将2000多个单卡和业务流程呢全部实现电子化，是管理人员一览无余。

同时我们在OD的方面呢，建设了一条跑道的OD，这个也解决了相应的虚景的问题，虚报的一些问题，为ACC呢提供了专业的技术和数字服务，同时实现了数字化办公的这样一些诉求和需求。在航班运行方面呢，我们通过这个大数据以及与ACD的深度融合呢，实现了航班时刻的调试系统，提高了航班运行保障的效率，目前通过这种大数据，以及这个与各个系统深度融合的这种这个互联互通的方式呢，我们原来的与人工这个进行调试的系统呢，同时改变为自动同步操作呢，从原来一到两个小时呢，缩短了五分钟，也同时在提高效率的同时呢，也避免因录入错误导致的安全风险，目前呢，我们交通机场的航班放行率时刻在保持着华东第一的这样一个成绩。

第二呢，在航班自动保洁这个节点采集方面呢，刚刚卢总也分析了，也分享了他们的价值一些经验，这主要是我们在呃。大大改变了原来的通过节点保障，人工保障的方式呢，或采集的方式呢，对于航班这个数据漏报，迟报，瞒报的一些问题是实现了我们30个节点的自动这个录入和采集工作，综合的识别率我们达到了要求的15%，核心的节点的准确率达到百分百，可识别的各类车型呢，目前已达到九种，也目前也正在进行进一步的训练当中，航班训练的视频呢，以及已接近12万架次。

在安全方面呢，我们进一步的统一的资源管控啊，以及统一登录，多联动进行常态报警以及应急兼顾，这个我们目前呢，将16个与空房及安全相关的系统的进一步的联动，实现了安全数据的这个集成综合展示的相应的安全的数据，这个我们目前可以在这个图上呢，这个只是我们一个祭祀的图啊，然后后边我们数字孪生的相应的场景呢，也呃把相应的集成的这个安全的数据，安防的一些数据，视频的语音的数据呢，也能同步展示到我们的这个数字孪生的平台上，在旅客出行方面呢，主要是我们共建了263台自助设备啊，整个的全流程呢，我们实现了这个全流程的自助。呃，目前呢，在行李全流程方面呢，这个我们也是响应的号召，为旅客提供更多的这种行李出行的一些体验，主要是建设了12套的进港行李追踪设备，以及出港的20个节点啊，涵盖了出港20个节点和进港四个节点，同时我们在便捷这个装机确认方面呢，也通过显示屏的这种辅助，我们可以行李装车只要两秒就可以这个搬运到车上，就同时进行相应的一些摆放。

同时呢，通过这个系统呢，我们可以快速的翻仓查找，对行李进行一分钟就可以快速的查找到相应的有问题的行李，这样也大大降低了我们对来的清仓的一些环节，同时也便捷旅的这个行旅的详细我们的旅客服务的程和。呃，在旅客的这个服务方面呢，我们也秉承着这个飞速快办，让旅客的建议和诉求和不满呢，留在机场，留在登机之前，我们通过这个网格化呢，把机场的这个所有的这个旅客出行相关的区域呢，进行网格化，同时每一个网格化呢，我们进行了有相应的网格员，这样的话，每个网格员呢，都快速的收到旅客的诉求，我们在每一个的登机口，呃，卫生间以及这个旅客这个意见最大，或者是出行这个聚最聚集的一些区域呢，设置了相应的二维码，这个旅客只需要通过扫二维码呢，就可以快速的这个定位到我们的，我们这个这个快速的反映他们的诉求。

该平台呢，自今年七月份以来呢，我们可以将呃运行以来呢，平均20分钟内我们就可以完成这个问题的受理，已经为700多名旅客呢，解决了相应的诉求，这个目前在我每周的统计当中呢，呃飞速快办这个小程序反映的问题和建议，我们可以达到这占到我们这个通过局方的这个。

投诉电话以及青岛市转办和96567热线转办的，这个已经达到了将近70%啊，进一步的这个满足了旅客急旅客之所及啊，满足旅客的诉求。同时，我们。进一步的机场人这三个方面呢，创新综服务了所的旅的这个服务的场景，品牌化的IP，一些运维和跨平台资源的整合啊，进一步创新旅客服务的体现，并通过这个数字化呢，来开展旅客的增值服务啊，打造这个数字化机场转型，这里边呢，我主要就讲讲AI的这个出行服务，还有登机提醒，航员服务，外卖配配送以及代客泊车和管家服务啊，刚才这个我们基本上的每一个机场呢，也都有类似的一些场景和应用吧，这样的话我不在这里进行进一步的赘述了，这个目前这个平台呢，我们计划呃呃在本月28日哈，春节之前再进行迭代升级啊，为旅客提供一一览是一览无鱼啊，一网打尽的这样的一些诉求。

啊，这。啊，这是我们在未来要设计和投入的一些。相应的智慧问询和机器人的一些场景数据分方面呢，我们这个精分统足这个目前集团的数据可视化的一些需求，主要服务集团的各个层级的一些应用，提供实时、及时、准确的数据支撑，让数据看得见，管得住，用得好。在目前的青岛机场呢，已经实现了30多个信息系统，三千余项数据一些这个整理和归档，并完成了生产、安全、服务、能源等11个业务板块，135个指标体系的建设，目前的不断不断的迭代升级，让让这个数据呢能发挥更大的作用，赋能机场的管理提升。

呃，同时我们在今年的11月28日呢，也获得了中国电子行业协会联合颁发的数据管理能力成熟度模型三级稳健级的认证。呃，在地面综合交通管理方面呢，我们建设的交通枢纽的引导，这个我们也是在全国是率先呢，实现了这个高铁，地铁，长途出租，网约私家车等交通九种交通方式的这个汇集，实现了交警等各个部门与高速啊，公交、地铁，出租车等这种方式的对接，目前已经完成了71项数这个指标数据的接入。进一步的打造了畅通便利和人性化的交通服务，呃，我们交通综合交通的相应的建设呢，呃，是这个也是建立了国内的首个以机场智慧综合交通枢纽研究为主的这个工程研究中心，这也是青岛市发改委呢，刚刚给获批的，让我们牵头研究整个的综合交通体系的相应的一些智慧化，我们这个项目呢，或者系统呢，也获得了2022年青岛市科技进步一等奖，通过这个系统的建设和什么的，我们可以让旅客呢。

呃，换乘更加的便捷啊，零等待，同时我们对出租车，网约车的一些调度呢，杜绝车辆的断流和机车，同时我们与这个航司，长途车，旅游巴士，机场快线以及社会车辆和公交地铁的高铁的衔接呢，也快速的对我们形成了一个应急联动的机制，在大面积航班延误的情况下呢，可以快速的响应机场的一些诉求啊，地铁，比如我们。这个地铁晚上在高峰的时段呢，它可以进一步的延长这个，增加相应的这个地铁的班线，高铁呢，也根据我们的数据呢，也可以这个。这个给机场的这个高铁站呢，这个投运相应的或开开运相应的一些站点，或者是去不同城市的一些这样的一些高铁线，这个目前的这个数据呢，也是给我们整个综合交通的这个。

呃，综合交通的这个运营的提供了数据赋能和支撑，在海关方面，在物流方面呢，我们搭建了以机场海关，以交通机场为核心，交通机场和国际航空这个这个货运口岸为主导的智慧创新，开放共享的空港型国家及物流枢纽，目前呢，已经这个上线，上线之后呢，对于旅客对个对于这个货主货代航司都可以通过这个平台呢，快速的进行自主申报查询货物啊旅客提醒这个。呃，海关民航以及地方业务相关的一些对接，实现整个航空数据流的互通啊，这是我们今年以来呢，获得的，就2023年智慧机场和数字机场呢，获得的一些相应的一些荣誉，在这不再赘述啊呃，智慧机场的一些展望呢，我们主要是对对于安全呢，将将未来呢，将更加的主动化，对于运行呢，更加的智能化和智能化，对于服务呢也更加的智慧化和同时呢，对于管理呢，也是更加协同化，搭建整个协同平台，融合各类的数据资源呢，最终呢，也实现我们通过数字机场建设和智慧机场建设和旅客出行呢更加便捷，让这个安全呢，也这这个荣誉度呢，更加这个安全，让出行的更加安全，让旅客呢更加这个舒心啊，这是我们在未来的一些展望啊，通过构建的机场的数字这个数字生态圈，深化新基建，智能赋能和这个。

智慧机场呢，转型和数字化转型，青岛机场呢，也也在这个民航局的领导下呢，也是在全行业的支持下呢，进一步的研究，呃，新的啊，这个数值平台的一些建设，为旅客，为机场，为航司驻场单位，以及为整个行业呢，也带来更多的一些出行的一些方案的一些一些解决方案吧，好，谢谢大家，我的分享到此结束。

好的，再次感谢曹部长的精彩发言。运行是机场最为关键和核心的业务领域，智慧运行也是智慧民航建设路线图的关键领域之一。作为全球领先的ICT基础设施供应商，华为打造了民航数据底座，联合伙伴深入业务场景，助力机场高效协同和卓越运行。下面我们将请出本次直播会议的最后一位演讲嘉宾，华为技术有限公司机场与轨道军团机场行业首席咨询专家潘培根。有请潘总做主题演讲。

呃，谢谢曹主编，嗯，也。感谢这个，呃，民航报社搭建这个线上交流的平台，能够跟各位这个行业专家一起交流和学习。呃，这是我们的第二期，这次的主题呢，我看是这个，呃，智慧化升级推动呃这个地产智能化的创新。我刚才也呃认真的听了一下前面几位，前面几位专家围绕这个机场智能化，谈到这个人工智能，智慧运行，数字化转型和男生等多种角度，还是蛮有收益的，呃，我我自己的个人经历呢，其实一直在这个民航行业里头这个，呃，因为机场这个深圳机场的数字化呢，有机会来到了华为，来到华为之后呢，也主要是围绕着这个。呃呃，数字化的转型，以及这个云数字这一块，跟多个客户和伙伴呢，都有比较多很深的这个交流实践和学习的机会。

呃，尤其是从以前这个比较多的这个应用视角，呃，能够再结合这个平台视角来看这个行业智能化，我个人觉得还是蛮有收获的。呃，今天我分享的题目就是智能化助力机场高效协同和作业运行。呃，这一页呢，可能大家看到的比较多，呃，我我之所以选用这一页呢，第一个就是呃，从我们的角度来讲，我们定这个现在AI的智能时代大幕已经开启了。呃，所以呃，我们在不同的场合，我们都希望在不断的强化这样一个我们的认识。第二个呢，我们认为这个数据要真正成为这个第五要素，这个交换当然是很重要的一个方面，但其实更为重要的是我们能不能在我们的这个行业场景里头，让数据能够训练数据。让数据能够推理数据，所以基于数据的这个AI智能化呢，未来必将成为像云网络这样的一个关键技术底座，对于我们的生产生活都会带来比较深远革命性的这个影响。

AI智能时代作用到民航呢，就是为民航，实质上就是为民航提供这个提质增效贡献新的动能，这个过程里头呢，不仅仅是一个单一的这个功能应用。而是更为强调我们从技术到数据和业务的这个三者融合。呃，也就是说要受到不断的不断这个创新的技术驱动，深度挖掘和利用我们业务操作过程里头产生的数据，持续优化和提升我们的业务目标，包括我们在安全、效率和体验。也就意味着我们要更好的处理我们的技术、数据和业务三者融合的这样一个调整。硬控呢，就是一个非常典型的这样一个场景，呃，这个场景呢，其实不仅仅跟我们的效率相关，其实跟我们的安全和体验也紧密相关，呃，当然这个呃，安全和体验就呃今天就不打开，呃我们可以看到这个运行的本质呢，其实就是在解决我们需求和供给之间这个如何高效匹配的这样一个这个过程。

呃，需求端其实就来自于我们的航班保障任务，呃，以及我们在航班管理过程中呢，呃，出现的各种事件。呃，而保障各项任务完成所需要的人员、实习机位、跑道、滑行道等等，就构成了我们的供给。那么当然这个这个匹配的过程呢，这个呃呃，整个民航其实在呃，很长一段时间里头，都是通过人工指挥的方式来实现的，也就意味着这个过程其实一定程度上通过人脑能够去调度。当我们这个场面越来越复杂的时候。呃，我们的规则约束越来越多的时候。呃，包括我们在这个呃，目标多越来越多样化，我们的资源目标越来越全局化，我们的动态变化越来越多的时候，也就意味着我们对于资源的供给的限制，我们的规则的限制会越来越复杂。

其实在这种情况下，我们本质上是希望能够通过效率要效益，也就意味着我们的人工指挥模式可能会遇到一定的挑战，我们在这个过程里头怎么样去探索我们AI的模型，来改变我们传统的这个人工指挥模式，为我们这个呃这样一个需求和供给的过程里头能够更好的体质人效。应该说现在看到，呃，很多机场呢，都在做相应的一个探索，呃，我们经常包括今天各位专家在分享的，呃，我在实际工作中也接触了很多机场运控的这个，这个专家和领导都在提。呃，其中两个比较主要的一个是说，诶，我们怎么样能够优化我们的运行模式，那我们从传统的四级变为三级，甚至从三级变为这个扁平化，那么还有一块呢，就是说，诶，我们怎么样能够改变现在这个传统的这个运行管控模式，我们只能看到现在，我们看视频看现在。

我们被动的去响应这个实际工作中的问题，我们怎么样能够从这个看视频变成看业务指标，从看现在能够看到未来。我们能够更精准的看未来，以及在未来的这个过程里头，我们能够预测预警，还能在发现这个预测预警，这个相应的这个资源和业务冲突的时候，能做多目标的这个推演和决策，从而真的让我们一直在讲的一个航班一个航班的盯能够落到实处。所以毫无疑问，这个呃，多变的这个多样化的这个规则目标这个约束下的这个供求关系匹配，需要更强大的一个AI智能。呃，要实现这样一个AI智能，其实我们需要一个全新的一个方法论，我们也需要这个，在实现这个行业智能的时候，就需要这个四大关键要素的支撑，我们把这四大要素，四大关键要素就提炼成这个四个方面，第一个通过AI架构梳理明确，让我们从这个顶层规划我们的智能化，对准我们的战略目标，实现我们智能化从业务中来，到业务中去。

第二个就是我们要有一个这个精准的建模，让我们的模型能够更好的让业务，让业在在一个业务流程里头能实际应用起来。当然要实现这样一个精准的建模，我们要有比较好的一个算料啊，如果我们没有一个算料的支撑，其实很难能够实现更更高的一个智能化的应用，应该说我们在呃，早期的这个信息化和数字化的一个建设过程里头呢，已经打下了比较好的一个算料基础，但也能也要看到我们这个之前在操作系统积累的一些饲料，能不能有效的支撑我们的算法精准的建模，其实这也是考验我们能不能这个在现有的这个这个这个菜的基础上，在原料的基础上，能加工出来更好的一个一个业务应用的一个场景。

当然我们认为要实现这个智能化的应用和这个高质量的处理，还有非常重要的一块，就是我们希望呃有一个必须要有一个高效的数字底座，能够提供全站智能化的这个平台。能让我们的应用更聚焦于我们的业务的场景，能让我们数据更好的能够应用AI的这个，呃，大数据和AI的这个技术工具平台，能够持续提升我们的数据质量。这几年呢，这个呃。好，AI智能化的核心呢，其实就是数据的价值挖掘和应用，呃，我们应该看到，其实我们在数据这个地方呢，也听到了很多这个，做了很多尝试，也听了很多这个，呃，我们的难点和挑战。呃呃，这么多年实践下来呢，其实我们一直是这样认为，数据从来就不是一个单纯的技术问题。数据从哪里来，数据应用到哪里，以及数据整个的这个加工处理过程，其实都是跟业务紧密相关的。

所以呢，我们这个认为一定要基于这个领域数字化应用，我们这个呃，通常采用我们一直在采用的是CA架构方法论，系统的梳理我们的业务流程，数据流下和我们的系统应用三三者之间的关系，能够真的让数据从这个业务中来，到业务中去实现我们数据对业务和技术这三者的深度融合。当然我在这个过程里头，我们要落地在数据驱动的这个频繁和应用的架构。呃呃，围绕着这个从业务中来到业务中去的这个思路。呃，我们来这个打开发现和围绕我们在业务和数据断点这个这个来构建我们行业数字化的能力。

这几年我们围绕着华为，围绕着这个机场运行全要素，全流程和全场景的智能化呢，呃，不断探索，探索和实践，初步构建了这样一个运行一张图。呃，我们主要从几个方面啊，就主要是围绕着我们这个在全流程全要素这一块的这个这个核心要素，这个资源的高效利用。啊，第一块呢，可以看到我们是围绕着这个航班时刻调整，主要是为了更好的应应对我们在天气异常情况下的这个航班，高效的航班积压的高效放行。呃，机位分配大家听的比较多，主要是为了解决这个机位，这个核心资源的高效。啊，以及由此带来的这个服务体验的这个提升，包括安全这个这个提升。呃，航班节点是为了更好的解决我们保障数据的这个存在的，目前存在的一定的这个质量痛点。呃，里程碑预测是为了呃解决我们在航班保障和运行全流程里头，呃，从看现在到看未来，能够更好的对未来的保障的过程里头，能够呃提前的预测预警。

当然还有一块就是很重要的，就是我们基于业务指标化的AROC的这样一个平台，提供全面的态势管控和预警。让整个运行管控能够从原来的看视频到看指标，看现在到看未来，被动从被动的响应到预测预警，从而能够在未来冲突这个可能的冲突情况下，能够提前干预，提前的推演和决策。这个场景呢，可能大家听的比较多，我看前面那个，呃，陈所也也也分享了这个智能机位，呃，在这一块可能我们也在不同的层面去做相应的一些探索，所以它的业务痛点和价值呢，都相对比较明确，我就不做过多的介绍。那这个场景的主要挑战呢，其实对于我们来讲，我们认为就是。

可能我们在运行过程里头积累的规则越来越多，所以对于我们来讲，怎么样能够让这个业务规则真正能做到可管、可用和可AI？说我们让这个规则变得越来越多，未来到了这个几万条规则，我觉得在这种情况下，可能业务没有办法去管控，有效的去管控它，所以怎么样能够优化我们的规则，或者让我们的规则能够有AI的自生存这样一个能力。啊，以及我们怎么样能够快速和动态的适配不同阶段不同的业务目标，这就是我们认为这个场景AI智能化要解决的问题。呃，我们在这个场景中应用了运筹优化的AI的算法，基于我们更精准的里程碑预测的数据，包括我们这个这个预测的数据，能够实现更深度的这个数据融合。以及AI天求解器，我们能够实现7%左右的桥率的提升，让260的这个旅客服务体验能够更好的提升，也有效降低了我们在这个场面可能存在的这个安全冲突风险。

第二块呢，就是我们这个，呃，已经在这个在围绕着航班节点这个采集，其实是为了提升我们这个保障节点的数据质量，这一块我们已经实现了这个100%可用机位，这个地方还是蛮有难度的，这个可用机位尤其是包括了我们这个包括近机位，远机位和自滑机位。啊呃，飞机的入离位，呃，客舱门的开关，南桥的靠侧靠梯车的这个客梯车的靠和车配舱的开始和结束等节点。呃呃，我相信也有这个线上也有很多厂家呢，在这个，呃，围绕这个业务痛点都在做这个智能化的探索和这个实践，我们在这个层面呢，重点是解决了这个场景的智能化的两个重要的挑战。

第一个就是呃，我们在算法层面沿用了这个华为自研的网络模型，我们叫构，呃，我们现在呃整个算法性能的提升10%左右。第二个呢，我们在数据层面，在算法流程层面，提出了这个基于时序的这个视帧帧的视频帧的管理。啊，从连续的视频中输入模型，输出事件的视别结果，有效解决远机位容易被其他飞机保障车辆遮挡，影响整个算法效率，算法准确率的问题。所以在这个场景里头，我们一个是实现了这个全场景的覆盖，我们整个这个上访的精度能够呃呃达到95%以上，呃机位航班的匹配的准确率能做到100%，时间的偏差呢小于呃60秒的时间，应该说呃我们基于云智能服务在加速我们的算法电迭代，让地面的保障效率呢更安全，更高效。

第三个呢，是我们现在正在探索和实践的这样一个方向，就是我们最近智能化的一个方向，就是刚才提到我们怎么样能够让我们整个运行控制，从看现在能够看未来。啊，我们把它定义成叫航班关键的里程碑的预测。呃，这是为了解决我们航班运行管控过程里头啊，呃，这个能够让运行控制人员提前预判资源的冲突节点的这个效率等问题，呃呃，这个场景本身的挑战呢，是如何基于我们现有的，主要是基于我们ADS-B的数据，能够这个做出更能满足业务需要的一个算法精度。呃，我们在这个里头呢，这个也做了，呃，大量的数据特征的工程也做了，这个基于数据特征工程呢，我们主要是应用我们这个深度学习差距布施的等等，这个我们叫机器学习的算法。呃，这个呃，基于海量的航班数据的建模，构建了10亿级参数的整体态势智能感知的模型。

实现了在上千种场景下的这个航空器的意图识别，在这个里头呢，我们，呃，简单的说，我们主要在做两个工作，第一个工作，我们怎么样能够让我们的数据质量能够在现有的数据数据质量的情况下，能够更好的满足我们这个场景的建模。我其实真的打开我们ADS，你会发现其实还是有蛮多的一些异常数据，数据的缺失，所以10%的这个数据缺失，可能就会影响到我们20%，30%的这样一个业务场景，怎么样去做拟合修正，这是对数据质量一个非常关键的一个提升，我们不能依赖于说我们能够采集的A。第二块呢，我们是在这个基础上深入这个业务场景，提炼了呃，600多亿的这个特征数据，基于在这个600多亿的这个特征数据，在这个基础上通过暴力计算的方式。

啊，我们我们应该说整体的效果还是比较不错，呃，我们现在得到测试的结果是领先整个行业平均值百分之这个30左右。呃，带来的业务价值也很明显，能够减少我们的地面作业时间，能够五分钟以上，提升我们的这个保障效率，我们能够实现这个提前的预测预警，呃和提前干预，呃，降低航班持率这个3%左右。另外一块呢，就是我们围绕着这个，呃，在。天气异常的时候，航班积压的情况下，我们能够更怎么样更好的优化我们的这个时刻调度，我们知道时刻是这个机场很核心的资源，这个非常非常核心的一个资源。呃，这个场景呢，其实对于我们的挑战就是，呃，怎么样能够做到规则的全适配，目标的可调整啊，因为在这个积压的场景各有不同，所以在不同的场景下，它的业务目标其实是不太一样的。

呃，我们怎么样能够让这个这个我们的目标的变量，我们的场景能够实现全覆盖。呃，在这个地方，我们构建了10亿万次的这个复杂度的最优求解模型，我们利用这个天，这个求解器快速求解，让我们的人工决策的过程从45分钟变成AR的决策，三分钟能够实现。呃，为业务带来的一个目标就是能实现在不利条件下放行正常率有5%左右的提升。当然举了就是，呃，我们有专业的这个精准的建模，但如果要实现精准的建模，其实一个非常重要的一个基础，就是我们能够有比较高质量的一个算料基础。呃，数据呢，其实往往是我们在这个行业智能化里头，限制或者制约我们这个行业智能化的一个难点问题。

但其实我们也没有办法说一定要等到最完美的数据来了之后再推动行业智能化，所以数据的有效管控以及数据质量的持续提升就是非常关键的一个事情。在这个我们通常的这样一个大数据解决方案之外，我们重点解决了几个问题，第一个就是我们做全面数据的管控。啊，让这个通过4A架构的梳理，真正能够实现数据业务和技术的这样一个融合，啊，也就意味着这让我们的数据理解的深入到我们的业务，从业务中来，到业务中去，从这个实现数据业务和技术的叫我们叫不从不漏不离。最后达到对于数据100%的全覆盖。第二个就是我们针对不同的智能化的场景，通过A来实现数据的清，确保数据的拟合补偿。呃，支持我们在这个行业智能化这一块预制业务模型，能够快速构建算法特征，刚才提到的例子，我们对ADS-B数据，我们在这个这个实际这个原始这个算料里头百分之10%的这个异常数据，我们需要通过相应的拟合，需要通过这个呃，一定的这个数据清洁和数据碰撞。

能够切实有效的保证我们行业智能化所需要的高质量算料。当然我们还要做一个很重要的一个事情，就按数据质量可控，呃，能够持续的有构建一个管控机制，持续的提升我们的数据质量。最后呢，行业智能化，呃，一定离不开一个强有力的一个数据底座的一个支撑，华为提供全站式的全场景的解决方案，从我们的智能感知到智能连接到我们的整个呃，包括我们的算力和运力的这样一个智能底座，再到AI的智能平台，以及我们联合生态构建从L0到L2 L零基础大模型到L2场景化算法这一块，最终能够赋能呃民航行业的这个智能化。

我们也有幸参与到这个多个机场的行业智能化的这个实践和探索，下面我分享这个快速的分享两个案例，第一个呢，就是香港机场。呃，我们这个国内呢，也也也不断的在探索这个孪生机场这样一个理念，应该说香港机场围绕着孪生智能构建了全全球领先的这个集群，呃，集中运行中心。呃，它的核心就是以孪生理念来打造，我们叫全面机场管理的孪生机场。呃。很重要的一块，首先是实现了这个业务基于数据的业务指标化管控，让运控从原来看视频到看数据看指标，从看现在到看呃未来，从被动的看视频到能够这个预测预警，从而从呃常规的原来的这种被动响应能够到主动干预和这个干预冲突。

对，下一步呢？香港机场将围绕这个特殊场景，尤其是异常场景的智能推演和决策，来做进一步的智能化的探索。第二个案例就是呃，西部机场集团，非常感谢西部机场集团呢，让我们有机会在改扩建阶段一起来探索和实践行业的智能化，首先是从这个集团的战略应景入手，愿愿景入手，构建了智能化的目标，呃，以平台加应用的这样一个这个架构模式来搭建整个智能化的平台，围绕全面数据治理，精准的建模、数据的管控和行业智能化平台四个方面来推进行业智能化。呃，我们在这个整个建设的过程里头，将未来将支持超过35个以上的这个行业智能化的应用算法，能够切实的落地赋能我们的业务业务这个目标。

展望未来，我们呃希望嗯，我们相信AI的智能时代将对整个民航业务提质增效，不仅仅在我们的智慧机场，有更多的这个这个智能化的场景，我们在智慧航，智慧空管都需要呃基于预测求解大模型，大模型AP大模型和科学计算大模型，孵化出来更多的这个典型应用。我们能提供这个高效的算力底座，我们也希望跟行业一起能够不断的提升，跟客户一起，跟合作伙伴一起不断的提升我们的数据质量，我们更希望围绕着大模型能够构建从LL零基础大模型到我们L场景化大模型这一块，呃，这个前站式的这个智能行业智能化的应用。呃呃，我我们这个希望这个集行业支持，共建这个共享航空大模型，共谱智慧民航的新篇章。

这就是我今天分享的内容。好的，感谢潘总，再次感谢所有领导、所有嘉宾的精彩分享，希望今天的这些经验能够加速推动行业智能化发展，为提升行业智慧化水平提供新思路。以上是本次直播会议的所有内容，如果您想回看本次会议，欢迎登陆中国民航报视频号、抖音号、中国民航网微博、腾讯云开发者社区收看完整回放。再次感谢所有领导嘉宾的精彩分享，感谢所有的听众朋友，下一期民航致见，我们再见。梦想，每一次战事都源于对天空的向往，科技让曾经美好的期待走向现实。

我将数字带入飞往天空的起点，Noise将每一旅客熟记于心，Noise智慧让出行更有温度，充分利用每一份资源，缩短旅客与目的地的距离，智慧让来往变得有趣，我将点亮制定路径，每一束光芒得以独立思考，每一个节点得以准确采集，智慧让精准成为保障。我将为机场装上高效的大脑，场景中的每个角落化零为整，所有细节同步呈现，智慧让运行宛如乐章，场地再大，不及我的眼界宽广，科技焕发安全新活力，智慧让守护无处不在。整合场内资源，数据相聚在云端，在这里，数据与网络不再是神秘的后台，而是连接每一环节，筑起人与人、物与物的桥梁，让机场融合唯一无缝运转。数字化转型没有终点，在广袤天际，与同行者携手构建数字底座，助力民航数字化转型。