其實(shí)AI一直在為人們保駕護(hù)航 飛機(jī)上都有哪些人工智能應(yīng)用?

3月10日，埃塞俄比亞航空的波音737 Max 8飛機(jī)，在起飛不久就向塔臺(tái)發(fā)出報(bào)警。起飛六分鐘后，飛機(jī)墜毀，機(jī)上來(lái)自33個(gè)國(guó)家的157名乘客和機(jī)組人員全部罹難。

這是近五個(gè)月來(lái)第二架波音737MAX8客機(jī)墜毀。

該機(jī)型的上一次空難發(fā)生在2018年10月29日，當(dāng)時(shí)印尼獅航的一架載有189人的波音737MAX8客機(jī)在起飛13分鐘后墜海，機(jī)上人員全部遇難。

短期內(nèi)連續(xù)兩場(chǎng)空難，346條鮮活的生命瞬間消逝，這樣的慘劇已經(jīng)引起了全球輿論震動(dòng)。

飛機(jī)到底發(fā)生了什么?引發(fā)墜機(jī)事故背后的元兇是誰(shuí)?一時(shí)間各種猜測(cè)鋪天蓋地而來(lái)，人們眾說(shuō)紛紜。由于埃航墜毀的這架飛機(jī)才僅僅使用了4個(gè)月，而去年獅航墜毀的那架飛機(jī)機(jī)齡才77天，二者都不存在機(jī)械老化問(wèn)題。這種情況意味著，這款新機(jī)型有可能存在設(shè)計(jì)隱患。

美國(guó)最終找到了證明埃塞俄比亞航空公司上周日的墜機(jī)事件與去年10月印尼印尼獅航墜機(jī)事件之間存在關(guān)聯(lián)的證據(jù)，認(rèn)為導(dǎo)致這兩次墜毀事件的原因相似。在去年10月發(fā)生的獅航空難中，有一種比較主流的觀點(diǎn)認(rèn)為，事故的根源在于波音737MAX8安裝的那套全新的安全系統(tǒng)，更準(zhǔn)確地說(shuō)，可能是“自動(dòng)駕駛”設(shè)計(jì)出問(wèn)題了。

波音737連續(xù)墜毀，AI要背鍋?

在第一次波音 737-MAX8 客機(jī)出事后，獅航發(fā)布的調(diào)查報(bào)告以及印尼公布的黑匣子數(shù)據(jù)表明，客機(jī)墜毀主要還是因?yàn)槌霈F(xiàn)了技術(shù)問(wèn)題，在飛機(jī)最后 6 分多鐘里，飛機(jī)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不斷自動(dòng)將機(jī)頭降低，而飛行員則人工操作不斷嘗試將機(jī)頭抬起，但一來(lái)一回的人機(jī)博弈中，人工操作沒(méi)能成功糾偏，最終悲劇發(fā)生。

其中提到，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)之所以會(huì)不斷錯(cuò)誤地將機(jī)頭俯沖朝下，很可能是因?yàn)橛莻鞲衅鞯腻e(cuò)誤信號(hào)讓 MCAS(機(jī)動(dòng)特性增強(qiáng)系統(tǒng)) 判定飛機(jī)有失速危險(xiǎn)，于是自動(dòng)下壓機(jī)頭，而且沒(méi)有明顯提示或者警告機(jī)組人員，而且波音公司的培訓(xùn)資料中從未提及此項(xiàng)功能。

一些分析認(rèn)為，在為MCAS編程時(shí)，沒(méi)有考慮到飛機(jī)迎角傳感器可能出現(xiàn)故障。而當(dāng)這樣的故障出現(xiàn)時(shí)，飛控電腦容易發(fā)生誤判，主動(dòng)介入并改變飛行迎角的角度，結(jié)果導(dǎo)致飛機(jī)從爬升變?yōu)橄陆?，甚至變?yōu)楦_。更加可怕的是，由于MCAS的預(yù)先設(shè)置，飛行員無(wú)法用手動(dòng)方式改變這一錯(cuò)誤。

這一主流觀點(diǎn)立刻引爆了網(wǎng)絡(luò)輿論，短時(shí)間內(nèi)各種人類(lèi)與人工智能的話題見(jiàn)諸報(bào)端，例如《波音737連續(xù)墜毀，AI要背鍋?》、《波音空難背后：人類(lèi)到底應(yīng)該在何種程度上信任AI?》，媒體甚紛紛將槍口對(duì)準(zhǔn)人工智能，認(rèn)為AI在波音737連續(xù)墜毀事故上脫不了嫌疑，對(duì)AI在飛機(jī)上的應(yīng)用產(chǎn)生了進(jìn)一步的質(zhì)疑。

但你坐飛機(jī)時(shí)可能沒(méi)意識(shí)到，其實(shí)AI已經(jīng)在全程為你保駕護(hù)航!

多年來(lái)，飛機(jī)制造商和航空公司在人工智能技術(shù)上投入了大量資源，積極探索應(yīng)用場(chǎng)景，從駕駛艙到客戶體驗(yàn)，幾乎遍及整個(gè)行業(yè)。自動(dòng)化系統(tǒng)一直是商業(yè)航空的一部分。由于采用了「遙控駕駛」和自動(dòng)飛行系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)也成了「機(jī)組成員」。這些系統(tǒng)逐漸能夠扮演副飛行員的角色，而不是簡(jiǎn)單地減少飛行員的工作量。

調(diào)度飛機(jī)起落，使飛機(jī)起降井然有序

2017年12月20日，阿里云在云棲大會(huì)·北京峰會(huì)上發(fā)布ET航空大腦，用運(yùn)籌優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能方法分配停機(jī)位，預(yù)計(jì)每天調(diào)度1700架次航班，幫助乘客節(jié)省5000個(gè)小時(shí)，大大提高航班中轉(zhuǎn)效率，從而降低延誤率。

作為國(guó)內(nèi)最大的機(jī)場(chǎng)，首都機(jī)場(chǎng)2016年旅客吞吐量超9000萬(wàn)人次，是全球最繁忙的機(jī)場(chǎng)之一。在這個(gè)巨型客流樞紐中，龐大的旅客流、飛機(jī)流、行李流互相交織，如何確保每個(gè)航班都能高效中轉(zhuǎn)，減少延誤，幫助乘客順暢登機(jī)是亟需解決的問(wèn)題。而現(xiàn)在首都機(jī)場(chǎng)創(chuàng)新引入了阿里云人工智能作為幫手。

基于阿里云自主研發(fā)的云計(jì)算操作系統(tǒng)飛天，目前ET航空大腦可以在50秒內(nèi)刷新首都機(jī)場(chǎng)1700架次航班的停機(jī)位安排，充分利用停機(jī)坪空間，最大限度提升飛機(jī)的中轉(zhuǎn)效率，降低因停機(jī)位不合理安排造成的延誤率。同時(shí)，廊橋停機(jī)位利用率提高10%，相當(dāng)于每天有20,000名旅客不用再乘坐擺渡車(chē)，總計(jì)節(jié)省約5,000小時(shí)。

ET同時(shí)為廣州白云機(jī)場(chǎng)服務(wù)，用于調(diào)度1000多架飛機(jī)。ET可以將近機(jī)位乘客的比例從77%提高到94%，減少乘客再坐擺渡車(chē)的煩惱，臨時(shí)機(jī)位的使用率減半，跑道沖突率從42%減少到5%。

提前預(yù)測(cè)飛機(jī)晚點(diǎn)

谷歌2018年為其航班應(yīng)用程序Google Flights增加了兩項(xiàng)新功能。一項(xiàng)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)航空公司本身尚未發(fā)現(xiàn)的航班延誤;一項(xiàng)是讓乘客在預(yù)定機(jī)票時(shí)能完全了解基本票價(jià)里都包含哪些內(nèi)容。據(jù)稱預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率能達(dá)到80%。乘客登陸 flights.Google.com輸入飛機(jī)航班號(hào)、航線或者航空公司的名字，就能看到延誤預(yù)測(cè)信息了。

谷歌AI將預(yù)測(cè)飛機(jī)延誤多長(zhǎng)時(shí)間，并給出延誤可能的原因。如果航空公司確認(rèn)了晚點(diǎn)， 消息也會(huì)在Google Flights中出現(xiàn)，包括晚點(diǎn)原因的解釋也將包含在APP的信息列表中。

中國(guó)國(guó)內(nèi)的一款與飛機(jī)航班有關(guān)的app“航旅縱橫”與谷歌預(yù)測(cè)飛機(jī)晚點(diǎn)的AI類(lèi)似。航旅縱橫的上寫(xiě)到“整合強(qiáng)大豐富的數(shù)據(jù)資源，全方位多角度呈現(xiàn)完整實(shí)時(shí)的航班動(dòng)態(tài)信息”。只要輸入航班號(hào)，該app就能顯示從你乘坐航班的值機(jī)口、登機(jī)口、登機(jī)時(shí)間、飛行所需時(shí)間到飛行時(shí)飛行高度、達(dá)到時(shí)間以及取行李口等等。

增加飛行的安全度

基于人工智能的分析最重要的用途之一是在災(zāi)難發(fā)生之前識(shí)別出飛機(jī)的安全風(fēng)險(xiǎn)，例如印尼獅航610號(hào)航班墜毀事件，飛行前自動(dòng)控制系統(tǒng)發(fā)生故障可能標(biāo)志著存在重大的安全問(wèn)題。位于硅谷的美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)的艾姆斯研究中心的一個(gè)項(xiàng)目重點(diǎn)就是識(shí)別商業(yè)航空事故數(shù)據(jù)中預(yù)示飛機(jī)存在潛在系統(tǒng)性大問(wèn)題的“異常運(yùn)行”。

NASA已經(jīng)對(duì)異常檢測(cè)和事件先兆識(shí)別相關(guān)的算法進(jìn)行了初步開(kāi)發(fā)，并開(kāi)始收集該領(lǐng)域?qū)＜业姆答仭Ｄ壳癗ASA正在為聯(lián)邦航空管理局(FAA)的分析合作伙伴Mitre開(kāi)發(fā)一種用于飛機(jī)數(shù)據(jù)安全性分析的系統(tǒng)。Mitre是聯(lián)邦政府資助的研究和開(kāi)發(fā)中心，運(yùn)行一個(gè)名為航空安全信息分析和共享(ASIAS)項(xiàng)目，目的是在NASA、FAA、國(guó)家運(yùn)輸安全委員會(huì)、飛機(jī)制造商和50多家航空公司之間建立一個(gè)安全數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟。航空公司將其航班記錄數(shù)據(jù)的一些子集上傳給Mitre，后者執(zhí)行分析后提供潛在問(wèn)題的反饋。

自動(dòng)駕駛飛機(jī)

有航空專家指出，人工智能在航空業(yè)的大展宏圖之地是駕駛艙，AI自動(dòng)駕駛儀可幫助飛行員完成復(fù)雜性操作，應(yīng)對(duì)各種緊急事件。這一領(lǐng)域的研究雖剛剛起步，卻進(jìn)展迅速。

每一架飛機(jī)都有上千傳感器，每個(gè)傳感器每秒都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，其來(lái)源格式大多不一致，目前的分析策略無(wú)力應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)，會(huì)對(duì)駕駛員做出正確判斷造成影響。

據(jù)美國(guó)《連線》雜志介紹，波音公司和卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)共同成立航空數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室，利用人工智能創(chuàng)造一種統(tǒng)一信息分析方式，并可擴(kuò)展到云端數(shù)據(jù)的處理算法。這樣對(duì)飛行安全、飛機(jī)性能和壽命等展開(kāi)更好的追蹤和理解，幫助航空公司及其客戶制定監(jiān)控、維護(hù)和運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略。

據(jù)了解，現(xiàn)在民用飛機(jī)系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜，已無(wú)法模擬所有故障情況，傳統(tǒng)訓(xùn)練飛行員體系只能仿真幾十種典型故障。將AI應(yīng)用于下一代駕駛艙，模擬人類(lèi)行為，將有助于開(kāi)發(fā)出飛行員培訓(xùn)解決方案，應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)。

隨著自動(dòng)化飛行技術(shù)的快速發(fā)展，也許由人類(lèi)操作各種儀器的時(shí)代會(huì)很快過(guò)去。倫敦大學(xué)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一套基于AI的“智能自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”，可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)各種飛行情況，同時(shí)確保飛行員了解事情進(jìn)展。研究人員表示，假設(shè)這類(lèi)系統(tǒng)有朝一日能正式用到商用飛機(jī)上，將會(huì)是一大里程碑，可能會(huì)跨過(guò)人類(lèi)飛行員的時(shí)代，邁入新紀(jì)元。

首個(gè)人工智能機(jī)器人“空姐”

2015年，“微軟小冰”這個(gè)16歲的“萌妹子”首次登上東方航空公司飛往北京的飛機(jī)，通過(guò)社交平臺(tái)在高空與他人對(duì)話，還能“代替”空姐回答乘客問(wèn)題。與普通旅客不同，“小冰”是一款人工智能機(jī)器人，她的“乘機(jī)”改變了以前在飛機(jī) 上無(wú)法上網(wǎng)使用社交平臺(tái)的歷史。

微軟小冰是微軟(亞洲)互聯(lián)網(wǎng)工程院開(kāi)發(fā)出來(lái)的一款人工智能機(jī)器人，可以在微博、米聊、京東、觸寶等社交平臺(tái)上與人對(duì)話。

微軟公司提供的資料表明，“微軟小冰”在社交平臺(tái)上與其他人各種對(duì)話和回復(fù)，都是自我學(xué)習(xí)而來(lái)。源自中國(guó)近7億網(wǎng)民多年來(lái)積累的、全部公開(kāi)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，憑借微軟在大數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)義分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的技術(shù)積累，精煉為2000萬(wàn)條真實(shí)而有趣的語(yǔ)料庫(kù)，并以每天凈增0.7%的速度增長(zhǎng)。通過(guò)理解對(duì) 話的語(yǔ)境與語(yǔ)義，實(shí)現(xiàn)了超越簡(jiǎn)單人機(jī)問(wèn)答的自然交互。

進(jìn)行個(gè)性化推薦，優(yōu)化客戶體驗(yàn)

美聯(lián)航對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的使用，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了管理維修和飛機(jī)時(shí)刻表的范疇。它還可以利用客戶數(shù)據(jù)。基于每名乘客的交互數(shù)據(jù)，美聯(lián)航利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化客戶體驗(yàn)──調(diào)整機(jī)票價(jià)格以匹配乘客資料。

美聯(lián)航的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以獲取 150 個(gè)不同的客戶和航班數(shù)據(jù)點(diǎn)，并實(shí)時(shí)決定購(gòu)買(mǎi)或登記點(diǎn)應(yīng)該將哪種產(chǎn)品展示給客戶。該引擎考慮了乘客的曾購(gòu)買(mǎi)、偏好、目的地和活動(dòng)等因素。

通過(guò)實(shí)時(shí)決策引擎展開(kāi)的互動(dòng)，于2014 年開(kāi)始，該引擎為客戶提供各種產(chǎn)品選擇，改善旅行體驗(yàn)，比如航班選擇、座位升級(jí)、里程購(gòu)買(mǎi)或者優(yōu)先值機(jī)權(quán)。

其他航空公司也正在以其他方式運(yùn)用人工智能，進(jìn)而減輕行程的不適(并減少航空公司員工的工作量)。人臉識(shí)別技術(shù)現(xiàn)在正出現(xiàn)在航站樓中，幫助機(jī)場(chǎng)乘客加快辦理登機(jī)手續(xù)。大多數(shù)人臉識(shí)別算法都基于深度學(xué)習(xí)，這是機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分。達(dá)美航空公司是第一個(gè)實(shí)施此流程的航空公司，據(jù)該公司估計(jì)，此舉將乘客登機(jī)時(shí)間縮短了近 10 分鐘。該系統(tǒng)目前用于國(guó)際航班的登機(jī)手續(xù)和行李托運(yùn)，達(dá)美預(yù)計(jì)明年將其擴(kuò)展至國(guó)內(nèi)航班。

荷蘭皇家航空公司在去年測(cè)試了一款名為“照料-E”的智能機(jī)器人，它能在機(jī)場(chǎng)幫乘客運(yùn)送手提行李、指引登機(jī)口，如私人助理一樣，讓旅行更加輕松愉快。荷航之前還曾在阿姆斯特丹史基浦機(jī)場(chǎng)試用名為“斯潘塞”的指路機(jī)器人。