航班运行控制中的人工智能怎么了？
人工智能（Artificial Intelligence），英文简写是AI。人工智能概念是在1956年被提出的，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。在我国人工智能在教育、医疗、服务、电子商务、交通、城市管理等多个领域被广泛应用，将人从重复的、机械的劳动中解放出来，越来越多的具有一定规律的任务由人工系统完成，实现了生产率和整个社会生产力的大幅度提升。航班运行控制是根据航班运行环境、民航规章、公司运行政策等把控航班运行过程中的风险与隐患，确保航班运行安全、正常、高效，满足旅客的出行需求，具体分为对航班计划管理、航班签派放行、航班运行监控和应急管理。随着国内航空公司规模不断扩大，航线网络结构不断扩展，航空公司需要从民航快速发展向高质量发展转变，原有由运行人员进行运行控制的模式需要由信息化系统、智能系统辅助控制模式转变，在运行控制部门应用人工智能成为航空公司运行控制部门研究的一个课题。
一、人工智能系统现状
1.系统智能程度
人工智能系统按照系统的智能程度可以划分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能是指真正能像人类一样思维的智能系统，具有自我意识，可以达到人类水平，能够自动适应应对外界环境的变化。弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的人工智能系统。这种人工智能虽然看起来是智能的，但是没有自主意识，是实现特定功能的专用智能，不能像人类那样不断适应环境的变化，不能涌现出新的功能。目前的人工智能系统，在语音识别、图像识别、语言翻译等方面已经取得了重大的突破，在某些具体的方面已经超越了人的水平，但是由于智能是限定在特定的功能上，无法实现思维的拓展，因此还是属于弱人工智能系统。
2. 航班运行控制系统现状
航班运行控制系统只应用在航空公司的运行控制部门，相对于通用的即时通讯软件、培训教育、财务、物流等方面的应用来说，应用范围较小。航班的运行控制过程中涉及到航空法规、气象知识、空中交通管制规则等多个方面，需要使用的知识较多，专业性强。能够提供专业的航班运行控制系统软件开发和系统软件服务的供应商较少，目前国内航空公司在航班计划调整、航班签派放行和航班运行监控等方面使用的航班运行控制系统主要来源于SABRE、JEPPESEN、恒赢智航等公司或自主开发。
随着航空行业的发展，越来越多的国内航空公司开始着手或计划在航班运行过程中提高智能化水平，在信息化系统建设中提出引入人工智能的规划。例如2019年，厦门航空联合阿里云、同济大学共同研发的航班智能恢复系统正式投产，经过不断优化完善算法，进行工程化应用，建成了国内首个航班智能恢复系统，并于2019年1月在厦航正式上线试运行。与此同时，各个航班运行控制系统软件开发服务商也在开发和布局人工智能在航班运行控制系统上的应用。恒赢智航在2019年的用户大会上重磅发布了恒赢智航新一代iFOC3.0运控系统。
虽然已有人工智能在航班运行控制系统上应用成功的案例，但目前国内航空公司在运行控制领域使用的信息化系统大多数智能程度不高，其智能应用主要体现在检索、信息分类、信息识别及风险告警等非核心功能上。受技术条件、智能水平的限制在航班计划调整的预案、航班放行的天气标准判断和备降场选择等核心功能上主要还是系统辅助，运行人员判断为主，并未实现在整个航班运行控制上人工智能处理。对于具备人工智能的航班运行控制系统处于试用过程中，或计划试用的状态。
二、人工智能航班运行控制系统的应用分析
人工智能在其他行业已经被广泛应用，并且取得了不错的效果，特别是在2016年的围棋比赛中谷歌公司的人工智能机器人AlphaGo击败了世界冠军李世石，人工智能再次引起了人们的高度关注，同时也迎来了人工智能发展的又一个高峰时期。人工智能在民航的运行控制领域的发展略显缓慢，没有取得运行人员期待的效果，笔者认为存在以下几个方面的原因：
1. 对系统人工智能水平期待过高
目前的人工智能系统的智能水平还处于弱人工智能，系统不具备自我意识，不能随着航班运行环境的变化自动生成产生推理和解决问题的模型，系统的功能局限在使用用户设置好的运行环境之中，人工智能系统的模型是根据使用用户提出的问题设立的。航班的运行环境是不断变化的，一个因素的变换就可能要求运行控制过程中需要生成不同的方案与之对应。运行人员在使用非人工智能系统时，运行人员具有自我意识，按照不同的环境变化随时都可以更改航班保障的思维方式，在已有的航班运行控制案例基础之上进行调整。一个微小的变化，在航班运行控制中会发挥其蝴蝶效应，产生巨大的差异，变换的因素会被运行人员在运行控制过程中考虑在内，采用相应的运行控制方案。
系统开发建设模型时使用的数据参数可以有很多，而且不断随着问题解决模型的更改而增加，但对于一个固定的问题解决模型，数据参数是有限的和固定的。人工智能系统会根据问题解决模型采用数据参数进行计算，生成航班运行控制结果。如果影响航班运行控制结果的数据参数在问题解决模型中没有被使用，即使与此数据参数对应的环境因素产生巨大的变化，在其他因素没有产生变化的同时人工智能系统也一定会生成完全相同的运行控制结果。
2. 系统使用用户与专家系统理念存在差异
应用在航班计划管理、航班签派放行、航班运行监控和应急管理等方面的航空运行控制系统的作用是根据航班运行条件、运行环境的变化，识别航班现有状态和随着时间变化航班未来的状态，分析航班运行过程中可能会存在的风险与困难，针对风险与困难进行风险管理，做出正确的决策和动作。航班运行控制系统是典型的决策支持系统(Decision Support System，DSS)，人工智能的航班运行控制系统大多数是基于专家系统（Expert System，ES）的人工智能系统。
专家系统使人工智能从理论研究转化为实际应用，实现了推理探讨转向运用实际知识的突破。专家系统是把专家的经验和知识整理成计算机表示的知识，并用计算机的程序模拟专家的思维过程，形成一个智能的部件。各个航空公司之间，由于公司的运行政策不同，安全理念不同，公司的运行模式不同，必然会存在运行控制上的差异。即使在同一个公司内，由于运行人员的工作能力不同、工作经验不同，面对相同的运行环境也会对航班的运行控制产生不同的判断，在实际的航班运行控制过程中采用不同的运行控制方法和手段，在航班运行的不同阶段进行运行控制。专家系统中的逻辑思维代表着专家的逻辑思维方式和方法，在使用人工智能的航班运行控制系统进行航班运行时，生成的航班运行控制结果不可能完全被运行人员全盘接受。
3. 系统使用理念
系统用户在使用系统时的工作理念在决定系统是否适用中发挥着一定的作用。人工智能系统中的思维判断过程归根结底还是计算机的逻辑判断过程，不能完全达到人类灵活思维的快速转变速度。在人工智能系统的设计开发阶段，对于航班运行控制中的专家逻辑思维也不可能完全转变成计算机逻辑，在专家的逻辑思维中如果不符合计算机开发语言的规则时，在没有更行之有效的方案之前，也必须是试图修改或寻找可替代的逻辑思维以适应计算机开发语言的规则。
在人工智能系统使用过程中，当人工智能的航班运行控制系统产生的结果与运行人员按照以往工作方式对航班运行控制产生的结果不一致会时有发生。如果没有一套科学的、快速的检验标准或检验程序对结果进行检验时，运行人员会习惯性拒绝使用人工智能系统产生的结果对航班进行运行控制。
某航空公司在模拟飞机故障的航班调整过程中，人工智能的航班调整系统对于多天内的航班进行调整，结果为一架飞机的0.5个运力空置在某个运行机场，该机场并非航空公司的主运营基地。此结果是基于微小的航班订座人数差异。运行人员在航班调整过程中如果有运力空置的情况，考虑到可以做为备份运力减少其他航班可能出现的延误、基地航班出港订座人数增长更快等因素，通常是将运力空置在公司的主运营基地。航班的运行过程是不可逆的，在缺乏更多支持数据的情况下，很难比较出人工智能的航班调整系统与运行人员的结果哪一个是更优结果。在此过程中如果不用开发的态度去核查航班调整结果，很容易忽略在航班正常、机组人员调整等方面的成本，致使简单粗暴地舍弃人工智能航班调整系统的结果，不能分析出人工智能航班调整系统需要增加更多的评价因素。
4. 数据的支持
人工智能的本质是计算，基础是数据。人工智能系统是通过系统采集数据、加工数据、整理数据，通过分散的数据形成数据流，数据流通过知识模型的计算产生有价值的结果，人工智能的根本可以说是数据价值的体现。一系列的数据按照知识模型设定的作用实现了延伸人类智慧的服务。通过“数据--信息--知识--智慧”这样一个链条完成了凝练过程，因此信息数据是人工智能系统创造价值的关键要素之一。人工智能系统使用的数据要求准确标准，在使用过程中容易因为数据没有经过管理而不准确、不标准产生蝴蝶效应。
例如在人工智能系统中，使用机场标高这一数据时，国内资料中公布的机场标高是米制单位，同时航空公司也习惯使用米制单位，在数据维护阶段就自然默认为米制单位。而在运行境外机场时，国外民航当局公布的AIP当中、航空公司使用的JEPPESEN、LIDO航图中机场标高是英制单位。在数据录入过程中，如果运行人员的不注意修改标高单位或进行转换，标高为2500英尺的机场一般海拔机场就会别被系统认为是高高原机场。在航班签派放行过程中就会从飞机发动机、飞机供氧系统、机长机型时间、特殊航线运行资格、天气标准等各个方面增加判断，相同的飞机、相同的机组人员在人工智能的航班签派放行系统中会得到完全相反的放行结论。
在非智能系统中，对数据的理解、使用、产生判断的一系列操作都是由人来执行。不准确、不标准的数据在用户的实际使用过程中被主动修正。同样是上面举例机场，因为高高原机场已经被运行人员熟知，运行人员在航班签派放行过程中看到不准确的机场标高为2500，迅速可以判断为数值维护错误或者是在录入时没有进行单位转换操作，对此航班会按照一般海拔机场放行，因此不会对签派放行结果产生太大的影响。而在人工智能系统，数据的计算是在“黑盒”之中，系统用户没有随着系统的运行检查数据是否合格或准确，得到的只是系统运行结果。运行人员在得到明显判断为不正确的结果时难免会对人工智能系统产生不信任，而在系统运行同时要求用户检查、核对系统使用数据则不能提高运行人员的工作效率。
5. 人工智能系统与现有工作流程融合
人工智能时代的到来直接改变了人们的工作方式和工作流程，同样人工智能系统也需要在相应的工作流程中才能发挥其作用和效率。没有与之相适应的工作流程，人工智能系统的工作效率和工作结果甚至不如普通的信息化系统。
在整个航班运行控制过程中，航行通告发挥着不可取代的作用。无论是在航班调整，还是航班的签派放行，一条航行通告常常会起决定性作用。现阶段航行通告的主要内容E项是以简字简码和文本信息的方式发布，对于这种简字简码和文本的内容并非数字化，也没有一定规律。目前航行通告只能由人工处理，按照系统约定的规则和结构进行识读和分解，存储为计算机系统可以识别的数据才能参与到人工智能的航班运行控制系统计算中。
在人工智能的航班运行控制系统中，为了确保航行通告不被漏掉、计算结果准确使用工作流程如图1：
在此工作流程中，有新航行通告时外部系统/人工处理分解航行通告是必不可少的一个流程，如果航行通告不被及时处理，整个航班签派放行就无法顺利执行。在航空公司内航行通告精细化解读的工作由情报席位负责，航行通告席位的应激速度就影响到人工智能的航班签派放行系统。
三、人工智能的运行控制系统建设建议
人工智能的航班运行控制系统是航空公司数字化建设的发展方向之一，得到了越来越多的航空公司和IT技术公司的高度关注。人工智能的航班运行控制系统在航空公司能够发挥正常作用的前提是，必须建立一个标准规范的航班运行数据库，有与之相配套的航班运行保障流程，使用综合了大量航班运行案例的计算机算法，才能为运行人员在航班运行控制中提供更有力的帮助。
1. 优化系统的人机交互界面
专家系统中智慧的凝练过程，数据发挥着巨大的作用，在数据有缺失的情况下，系统使用人员可以将人工的判断和系统的人工智能结合使用。这样的结合一方面可以使系统使用人员认识到数据对人工智能系统的重要性，另一方面也有助于理解专家的知识和思维理念。在图1的流程中可以修改为图2流程：
在流程中只是简单增加了一个有未分解的新通告时，可以由系统使用者决定此通告对航班签派放行是否有影响的人机交互界面，这个人机交互界面为系统开辟了另外的通道，解决了数据不全带来系统不能自动计算的困局。这样的一个人机交互界面随着系统使用的成熟会越来越少出现，但是却可以推动人工智能系统在实际工作中的应用，同时也避免了外部系统故障不能正常处理航行通告带来的衍生风险。
2. 工作流程建设与系统建设同步实施
在人工智能系统建设的同时，建设与人工智能系统相适应的工作流程和工作方法。做到相应的工作流程与人工智能系统同时调研、同时设计，同步建设，同步测试。人工智能系统如同工业产品，特别是应用在航班的运行控制中，对安全要求极高。航空公司在使用系统时，只有满足了安全的要求，才会考虑效率。因此在人工智能系统正式使用之前，必须在安全、兼容、人机交互、功能、性能等多个方面进行测试评估。在测试评估中使用与之相配套的工作流程，一方面可以体现人工智能系统的优势，另一方面更容易发现人工智能系统在实际航班运行控制中可能会存在的问题。
3. 收集运行案例丰富知识库
知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，使用专家系统的人工智能系统在应用中遇到数据类型未考虑、对特殊航班无法处理等情况的原因是原有知识库中缺少此知识。通过收集航班运行控制中的运行案例，分析案例处理的方式，形成知识增加到知识库，用知识模拟模拟专家的思维方式。这样通过改变、完善知识库中的知识内容提高了人工智能系统的智能程度。
随着人工智能技术的发展，专家系统、机器学习、自然语言处理等关键技术会逐渐应用到航班运行控制系统的开发和应用中，这些技术的应用必将大大提高人工智能的航班运行控制系统的智能水平，有助于提高航班运行控制的安全和效率，助力中国民航的运行控制能力提高，支持中国民航业的高质量发展。