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接棒“中国机长”AI的航空英雄梦还需要什么?
作者:admin      发布时间:2019-10-09

  想必不少同学都在假期看过了这部《中国机长》,并为这些呼唤之后长久的沉默而心惊肉跳。至少我本人看完后,当天登机的脚步都怂了起来,并默默买了一份意外险。

  安全,是民用航空领域的第一准则,也是选择飞机与航司的首要标准。一个事故率高的航司,无论其食物多么美味、空乘多么美貌,恐怕我们都会在心里默默打上一个叉。

  而关于AI航空航天的应用,我们已经有过很多讨论。AI上可带宇航员遨游太空,下可为无人机飞行运输保驾护航。与之相比,不怎么黑科技、又不够旷远神秘的民用航空,到底是如何利用AI让全球数百万人每天往返于天际之间的呢?

  今天,当我们走进机场,已经能看到百花齐放的智能化应用了,比如导航机器人、人脸识别安检、智能语音播报、自助行李托运等等。甚至乘客能提前在各种航空App上了解某趟航班的延误几率,都是依靠人工智能整合数据资源来实现预测的。

  除此之外,一些大型航司如美联航,也早就从2014年开始,就利用机器学习决策引擎向用户开放优先值机、座位升级等个性化服务。

  被众多产业奉若救命稻草的AI,在航空业中早已是潜移默化、润物无声的存在。就拿商用航空最为关注的安全问题来说,关于AI技术的 应用研究就一直没有停止过。

  在商业航空服务AI化的过程中,核心角色并不是与客户交互最多的航空公司。而是机场、飞机制造商这样的硬核角色。不同于航司那些接地气的创意创新,AI在航空安全上发挥的价值距离大众感知就有点远了。

  比如飞机巡航的自动化系统。早在AI社会化普及以前,自动化系统就是商用航空多年的钻研对象,利用各种机动增强系统、传感器系统来自动调整飞机的控制面和辅助飞行,已经十分成熟。正如空客副总裁 AI Adam Bonnifield所说,“由于我们的行业背景,以及过去在解决自主化系统问题上积累的经验,我们对这些技术(AI)并不陌生。”

  波音、空客等飞机制造商就利用人工智能进一步提升无人驾驶的能力,减少需要人类飞行员操作的时间。空客空客推出的双发宽体飞机A350XWB拥有约5万个传感器,每天收集的飞行和性能数据总计超过2.5TB,借助相关模型进行信息分析,就可以使机组人员投入更多时间来处理整体战略,根据飞行条件在必要时对飞机操纵特性进行控制,减少飞行员的认知疲劳从而提升安全性。

  举个例子,飞机的跑道超限保护ROPS会自动计算飞机进近速度和重量,将算法模型与公布的跑道长度和当地天气进行比较,计算最佳的下滑道或轨迹,如果出现不安全的情况,系统会自动广播,让飞行员可以更快地做出决策。

  当然,安全问题最好的解决方式就是君子以思患而豫防之,思则有备,有备则无患。要知道,在诸多造成飞机失事的原因中,机械故障的占比超过了20%,其中还不包括地面维修人员的失误。而这一切在引入AI系统后,全年挂牌绝杀生肖绝对可跟能够在很大程度上得到改善。

  比如传统训练飞行员体系只能仿真几十种典型故障,而通过AI对飞机上所有系统软硬件实现智能化,让包括制动器、发电机、阀门、发动机以及航空电子设备在内的设备实现自动检测和主动报警,让航空公司及时掌握并制定飞机维护策略,对飞行安全、飞机性能和寿命等进行更好的追踪预防,实现高效维修。

  位于硅谷的 NASA 艾姆斯研究中心就开发除了相应的算法,用于检测飞机的异常情况和事故前兆的识别,借此发现飞行数据中的异常模式。

  根据《国际航空电讯协会》研究内容,有45%的机场计划在未来五年内投入AI研发。我们看到的Chatbot应用、人脸自助查验,自动行李搬运车和行李机器人,也已经在海牙鹿特丹机场试验中。

  2016年上海虹桥机场的塔台管制失误,就险些导致飞机相撞的惨剧。塔台管制员的工作强度与信息负荷过大,飞机起飞降落过程的复杂程度也很高,加上不稳定的机场气象环境影响,航道流量发生拥堵,一旦突然插入无预先计划的飞机,造成混乱、撞机等都是极大的安全风险。这就需要将人工智能系统嵌入机场空管总调度体系,通过深度学习技术进行识别、预测,精确计算流量,帮助管制人员实现高效调度。

  如今国内大中城市的许多机场都引入了航空大脑、智慧民航等智能化建设,通过AI方法来运筹优化停机位,保障庞大客流的安全中转。

  如果说机场和飞机,是在乘客难以感知的地方在“被AI”着,那么飞行过程中人类机组人员的不可替代性,则是让人感觉到航空业AI进展缓慢的另一个原因。

  不难发现,无论是Chatbot机器人,还是各种智能算法应用,都只能在地面上发生,即使是高度自动化的飞机巡航系统,也必须有一位甚至多位机长坐镇。原因或许是,空中的容错率实在太低了。

  一方面,空中服务和决策要求高度即时性和灵活性,AI空乘还难以应对这样的高难度任务。

  2015年,“微软小冰”这个语音助手曾经登上了东方航空公司的飞机,通过社交平台在高空中与他人对话,“代替”空姐回答乘客问题。然而,尽管“微软小冰”学习了中国近7亿网民多年来积累的、精炼为2000万条真实而有趣的语料库,但想要在空中处理特殊情况,且不说在故障情况下安抚百位乘客的恐慌情绪,恐怕机器人连哄一个哭闹中的小婴儿,表现都未必能有人类空乘强。

  另外,航空事故很少是因单一错误而引发的,诱因通常比较复杂,将控制权交给自主系统的风险是很大的。因此,机器学习只能承担部分飞行员的角色。

  此前瑞典就曾发生过一架飞机在空中保持自动驾驶状态不停盘旋,所有乘客和副驾驶都昏迷后只能等待燃油耗尽坠机的“幽灵航班”。第一次波音 737-MAX8 客机坠毁,也是因为飞机自动驾驶系统不断将机头降低,而飞行员则人工操作不断尝试将机头抬起,最终没能成功纠偏,导致飞机失事……

  总而言之,空域情况的复杂判断与调度,人工智能算法还远达不到人类级别的精准操作。

  我们知道,空中交通管制(Air Traffic Control,ATC)通信对所有航班来说,都很关键。但是许多对话都带有浓重口音,飞行员之间和管制员很难相互理解,能否利用已经相对成熟的NLP语音翻译技术实现辨识呢?

  至少目前来说,让AI读懂空中交通对话,依然是一件难度很高的任务。因为驾驶舱内的空中广播甚至手机对话环境十分嘈杂,会话还很快,又充满了特定领域词汇,一些语料不足的方言或口音,机器也并不能够清晰地识别出来。我们很难想象,万一8633在空中听不懂那一声声“成都叫你”的呼唤,将会发生什么……

  目前,为了解决这一问题,空客已经在AI Gym 竞赛中不断寻求解决方案,但就当前进度来看,语音辅助还处于不成熟的探索阶段,看来还是人类机长的耳朵更好使一点。

  随着商用航空大量引入人工智能,大量用户的数据也会面临机密性的风险。此前阿联酋航空就曾向第三方服务商泄露了姓名,电子邮件,行程,电话号码甚至护照号码等客户详细信息,拿到这些隐私数据的企业包括Boxever, Facebook和Google等。

  而大多数航司和机场都推出了基于计算机视觉的重重服务,人脸识别等设备的部署,隐私安全法规政策的含糊不清,或许推迟非关键领域的AI落地并不是一件坏事。

  在电影的最后,管理中心的负责人仰望蓝天,他说,此时此刻,在蓝天上有50万人在飞翔。而我们所能看见的,飞行,依旧是一个专业人员与自然风险的勇敢博弈游戏。当然,AI的无声浸润,正在让一切充满新的变数。

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