2025年360亿方智能航空AI白皮书-爱分析

2摘要本白皮书深入探讨人工智能（AI）如何重塑航空业，并为航空公司提供AI驱动的智能化转型路线图。AI不仅优化现有航空运营流程，更开辟新的商业模式，为航空公点和数字化转型需求，并详细阐述LLM、收益管理和知识管理等核心AI技术，同主要作者指导专家罗利四川大学商学院和华西医院博士生导师，国家高层次人才计划入选者，教发布合作媒体3 10 12 19 25 31 33 35 37 42 454 47 53 55 58 60 61 63 67 67 68 706为推动航空业人工智能的发展，给行业参与者提供决策依据，促进技术创新与合作，三六零亿方智能有限公司（以下简称：360亿方智能）联合四川大学服务管理研究所（川编制并发布了本白皮书。（LLM）、收益管理和知识管理等核心AI技术，并强调“存智一体”理念及其落地路径。同时，文中通过多个丰富的应用案例展示了AI在航空领域的巨大潜力，并给出了切从业人士提供极具价值的参考与指导，助力航空业迈向智能化未来，推动民航实现高质量发展。8举措相继推行。根据民航局发布的《2023年民航行业发展统计公报》，截至2023年底，我国共有运输航空公司66家，民航运输飞机4270架，定期航班航线5206条，定期航班国内通航城市（或地区）255个（不含香港、澳门和台），家的127个城市。期内出现了一定的波动，但随着疫情后经济的复苏，旅客吞吐量迅速恢复，2023年全行业完成旅客运输量61957.64万人次，比上年增长146.1%。9除旅客吞吐量增长外，中国民航的货邮吞吐量也在不断增长，2023年全行业完成货邮运输量735.38万吨，比上年增长21.0%。中国民航业作为现代交通运输体系的重要组成部分，还在多个方面对整体经济产生了深远且广泛的影响，涵盖就业创造、GDP贡献以及带动相关产业发展等。市场的增幅一直高于GDP的增幅。2012年至2019年，我国GDP从53.86万亿元增至98.65万亿元，增幅83%；相应地，民航全行业营业收入从5561.4亿元提升至10624.9亿元，增幅91%。航体系。创新在民航业发展中的核心地位，尤其是是要加大对科技创新的投入，推动民航数字化、根据空客的年度全球市场展望报告，未来20年，全球商用飞机的数量将从2024年初的约24,240架增加至48,230架，实现翻倍增长。这一增长预期主要得益于亚洲，特的快速发展。在可持续发展层面，航空业二氧化碳排放量占全球二氧化碳排放量的2%至3%，减排任诺其成员航空公司到2050年实现净零排放，并设立可持续航空燃料登记名录以加快可持外部竞争压力：高铁的快速发展对民航业形成了较大的冲击，尤其是在1000公里以下流作用。技术融合深度不够：虽然民航业已在推进智慧民航建设，但整体数字化转型速度仍相对缓捷化需求。SAP在航空行业的数字化蓝图：全和隐私保护成为至关重要的问题。为应对这一挑战，航空企业需要加强数据安全管理集和使用旅客数据时，需要遵循相关法律法规，明确告知旅客数据的收集目的、使用方式等，保护旅客的隐私。要航空企业加强内部技术团队的建设，培养具备多学科知识的专业人才，同时加强与外应对策略：数字化转型不仅需要新的技术，还需要员工能够适应新的工作方式和流程。航空企业需要对员工进行大量的培训，使他们能够熟练掌握新的信息技术工具，理解新预计未来人工智能和机器学习将在航空行业得到更深入的应用。在飞行运营方面，将能护方面，将能够更精准地预测部件故障，甚至预测部件的剩余使用寿命；在旅客服务方物联网将进一步拓展其在航空行业的应用范围。除了现有的飞机设备和机场设施的互联互通外，未来可能会实现旅客携带物品与机场和飞李可以通过物联网技术实现全程跟踪，从托运开始直到提取，同时还可以根据行李的状云计算将继续为航空企业提供强大的计算资源和数据存储能力，满足其不断增长的数据处理需求。大数据分析将更加深入和精细，能够从海量的数据中挖掘出更多有价值的信1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟志着人工智能学科的诞生。在过去的几年里，大型语言模型（LLM）如GPT（生成式预训练转换器）和BERT进步，重新定义了语言理解和生成的范式。从RNN到Transformer：一个技术进步的故事循环神经网络（RNN）曾经是自然语言处理领域的主流，但它们面临着长距离依赖和梯度消失等问题，限制了其在处理长文本序列时的表现。随后，Transformer模型的出现改变了这一局面。Transformer模型使用了自注意力机制来处理输入序列，有效地捕捉了长距离依赖关系，并且可以高效并行地进行计算，大大加速了训练过程。GPT、BERT等：标志性LLM的诞生以GPT和BERT为代表的大型语言模型利用了Transformer架构的优势，并通过大规模的预训练来学习语言的表示。GPT采用了自回归的预训练目标，在生成式任务上表现出色；而BERT则采用了双向编码器的预训练目标，在各种下游任务上取得了显著临。LLM的关键技术突破大型语言模型的兴起离不开多方面的技术突破。首先是模型架构的创新，Transformer机会和挑战。LLM是指具有大规模参数和复杂结构的神经网络模型，通常由数十亿至数千亿个参数组技术路线主要分为基于GPI和BERT两类，GPT在GPT-3发布后逐渐成为主流;按模态划分包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、多模态及科学计算等大模型。Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的深度神经网络。Transformer由多个编码器和解码器层组成，每个层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。关的表示。预测生成：在训练过程中，LLM使用自回归方式预测下一个词或字符的概率。模型根据之前生成的文本和当前上下文，通过softmax函数计算所有可能词的概率分布概率最高的词作为生成结果。提示工程（PromptEngineering）是使用大语言模型的核心技巧。它就像是与模技巧是明确和具体。链式思考（Chain-of-Thoughtstep-by-step息。接下来，我们可以…"自我一致性（Self-Consistency）是另一种强大的的技术。它涉及让模型生成多较不同的答案，选择最合理或出现频率最高的那个。反思（Reflection）提示技术鼓励模型对自己的输出进行评估和修正。这就像让一个RAG）是一种流行的的方法。大语言模型（LLM）已经通过大规模的预训练学会了广泛的语言知识和语义表示，但它们据集上训练的，这些数据集可能不包含特定任务所需的领域知识需要一种方法来优化模型在特定任务上的性能，这就是模型微调（Fine-tuning）。模型微调是指在预训练模型的基础上，使用特定任务的小规模标注数据进行进一步训练，Fine-Tuning,FFT）是指在微调过程中，模型的所有参数都会根练成本较高，且容易发生灾难性遗忘（CatastrophicForgetting即模型在新任务上表现提升的同时，可能在其他任务上的表现下降。参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning,PEFT）是指在微调过程中，只更新模型的部分参数，以减少训练成本和计算资源的消耗。常见的PEFT方法包括PrefixTuning，PromptTuning，AdapterTuning，LoRA等。别，能够发现数据中的异常点，并依据上下文和行业常见情况进行合理修正或标记，确保正常运营及旅客信任。资源分配评估，可能导致部分地区或航线得不到应有的重视和资源投入，影响航空服务的大模型由于其深度神经网络架构，通常被视为“黑箱”模型，即很难清晰解释其输出结解这些建议背后的具体依据和逻辑，无法判断其可靠性，这使得他们在实际操作中可能不法理解大模型做出的安全评估结论的由来，就难以有效监管其应用，无法确保大模型在航综上所述，尽管大模型为航空行业带来了诸多机遇，但我们必须清醒认识到其带来的上述航空业的传统定价方法主要依赖于历史数据和一些基本的市场分析来预测需求，并据此调稳定状态下的需求变化，但对突发市场变化的反应不够灵活。对于航空公司来说，超越传业内关注的重点课题。休闲旅客）很大程度上受航票价格的影响和冲击，航司低价机票将刺激旅客的需求提升，航司收益的提升。其二，在另外某些特定情况中，动态定价方法相较于传统定价手段能够设置出更高能够借由缩减实际价格和旅客支付意愿之间（WillingnesstoPay,WTP）的差距来实现收益最大化。市场最敏捷的响应和对舱位最合理的控制，实现真正意义上的由AI驱动的动态实时定价。进的。决策树回归、随机森林回归和梯度提升回归树（GBRT）等。对于更复杂的机票销售数据，可以应用深度学习模型，如GRU（门控循环单元以在当前的航空业运营中，基于AI的机票超能登机（No-show）。这种不确定性导致了座位的空置，从而影响航空公司的收入。求的同时达到收益最大化。超售预测的目的在于通过精确预测顾客的No-show概率，从收益管理的角度来看，超售预测是实现收收益的最大化。这涉及到对顾客预订数据的深入分析，包括预订时间、历史No-show机器学习的方法在超售预测中扮演着核心角色。通过构建模型来识别影响顾客No-show行为的关键因素，机器学习算法能够从历史数据中学习模式，并预测未来事件。这度的前提下，制定更精确的超售策略。率和盈利能力，还能够通过减少资源浪费，提升顾客体验，从而在激烈的市场竞争中保持提高客座率和整体收益。在实际操作中，AI的应用还可以帮助航空公司在运价评估中实现自动化和优化。例如，快速做出反应。评估，航空公司能够更好地理解市场动态，制定出更有效的商业策略，并在不断变化的航随着全球化的发展和航空运输需求的增加，航空公司面临着激近年来，大数据技术的数据分析与预测能力被运用在各个领域，物联网数据以其真实性和网数据，挖掘物联网数据在航司经营预测过程中的价值，可以更加准确的预测航司未来的在方法上，航空公司可以利用人工智能技术，特别是机器学习和大数据分析，来进行经营利于区域的长远发展。从收益管理的角度来看，经营分析的意义在于帮助航空公司更好地理解市场动态和客户需过精准的经营分析，航空公司能够更好地理解市场动态，制定出更有效的商业策略，并在不断变化的航空市场中保持领先地位。经营分析还帮助航空公司在风险管理和成本控制方工智能技术的不断进步，航空公司在经营分析方面的应用将变得更加智能化和精细化，从AI在赋能航司精准营销方面发挥着重要作用。通过个性化营销推送、优化营销渠道与效果评估等具体应用场景，AI为航空公司提供了一种进行客户细分，航空公司可以针对不同价值的客户提供个性化服务，优化资源配置，从而在民航业顾客细分中，常用的模型包括K-Means聚类、DBSCAN聚类等无监督学习算法，以及基于RFM（消费时间间隔-Recency、消费频率-Frequency、消费金额-Monetary）或LRFMC（增加客户关系长度L和客户折扣系数C）等改进模型的聚类算法。一般价值型旅客在航空产品消费偏好和消费力度上趋于均值，但仍有提升空间。对于此类旅客，推荐航司在不降低航空产品价格的前提下提升航空产品质量，如增加商务舱位的设加用户粘性以提高收益。AI技术能够对航空公司积累的海量旅客数据进行深度挖掘和分析，进而构建出精准度极高的旅客画像。基于构建的旅客画像，AI可以进一步深入洞察旅客的潜在需求，并对其未来行为进行预测。例如，通过分析旅客的出行频率和航线偏好，AI能够预测出旅客可对于商务旅客，AI可根据其工作行程规律，预判其下一次出差的时间和地点，从而提前闲旅客，AI则可依据其过往旅游目的地选择和消费习惯，预测其下一次旅游的热门地点，公司通过AI进行精准需求洞察和行为预测后，营销活动的响应率平均提升了30%-40%，有效提高了营销效果。AI根据不同旅客的画像和需求，能够为每位旅客定制个性化的营销内容。对于商务旅客，这些个性化营销内容通过航空公司的官方APP、短信、电子邮件等多种渠道实时推送给旅客。据实际应用案例统计，当航空公司采用AI驱动的个性化营销推送后，旅客对营销内容的关注度和点击率平均提高了20%-30%，表明旅客对这种贴合自身需求的营销5.2.4营销时机精准把握与动态调整AI不仅能够定制个性化的营销内容，还能精准把握营销时机，根据旅客的行为和状态动态调整营销策略。例如，当旅客刚刚完成一次商务出行的购票，AI系统可能公司。又如，对于经常关注某旅游目的地但尚未购票的休闲旅客，AI可在当地旅游旺季来临前力的营销信息，进一步提高营销效果。据调查，通过AI精准把握营销时机，航空公司的营销活动转化率可提升15%-20%。店等。AI可以通过分析不同渠道的营销效果、旅客流量、用户活跃度等因素，对这销渠道进行智能选择和整合。例如，AI发现某航空公司的官方APP在年轻旅客群体中使用率较高，且营销活动的转化率也不错，而社交媒体平台则在吸引新旅客方面更具优势。于是司在APP上重点针对老客户开展个性化营销活动，同时利用社交媒体平台加大对新旅限的营销资源集中投入到最有效的渠道上，提高营销效率。据统计，经过AI优化营销渠道选择后，航空公司的营销成本可降低10%-15%。AI还能对营销活动的效果进行实时监测和评估。通过跟踪旅客对营销内容的点击、购买行为、客户满意度等指标，AI可以及时了解营销活动是否达到预期效果，哪些环节需要改进。例如，在一次机票促销活动中，AI系统实时监测到虽然活动页面的点击量较高，但实际程过于复杂等原因。于是，航空公司可以根据AI的评估结果及时调整营销策略，如优化AI技术能够对航空公司积累的海量旅客数据进行深度挖掘和分析，这些数据涵盖了旅客息。通过先进的算法，AI可以从中提取有价值的特征，进而构建出精准度极高的旅客画据相关行业研究表明，运用AI技术构建的旅客画像，其精准度可达到80%以上。例如，某知名航空公司借助AI分析发现，一位经常往返于特定商务城市的旅客，总是选择上午奠定坚实基础。基于精准的旅客画像，AI可以实现个性化服务的精准推送，从而极大地提升旅客的客服体验。对于商务旅客，AI可能会根据其行程安排和偏好，提前推送适合的航班推荐，如针对休闲旅客，AI则可依据其目的地偏好和过往消费习惯，推送当地热门景点介绍、特有数据显示，航空公司实施AI个性化服务推送后，旅客对整体服务体验的满意度平均提升了20%-30%。这种个性化服务不仅满足了旅客的差异化需求，还让旅客感受到AI在航司智能客服领域的应用，首先体现在智能问答系统上。该系统利用自然语言处理不清的情况。通过对大量常见问题及对应答案的预学习和训练，AI智能客服可以在极短时间内对旅客的咨询做出响应。据实际应用案例统计，AI智能客服的平均响应时间可控制在数秒内，且对于常见问题的解决准确率能够达到70%-80%。常见问题时，AI智能客服能够迅速从知识库中检索出准确答案并回复给旅客。这种快速效的客服服务。在面对一些较为复杂或超出其知识库范围的问题时，AI智能客服展现出了其智能转接的更为重要的是，在转接过程中，AI智能客服会将此前与旅客的全部交互记录以及对问题沟通效率提升30%-40%，有效提升了旅客对客服服务的整体满意度。目前，先进的AI机器翻译系统在航空领域常用语言的翻译准确率已达到80%-90%。满意度。除了辅助人工客服进行多语言沟通外，AI还助力航空公司构建了多语言智能客服自助服据调查数据显示，在航空公司提供多语言智能客服自助服务后，约有40%-50%航班延误一直是困扰航空公司运营和旅客出行体验的重要问题。AI技术通过整合海量的据相关研究表明，利用AI进行航班延误预测，其准确率可高达80%以上。例如，某大型航空公司在引入AI航班延误预测系统后，在特定时间段内，成功将航班延误预测的准确率从以往的60%左右提升至85%，使得航空公司能够提前采取相应的调度措施，以繁忙的国际机场为例，在高峰时段，AI实时动态调度系统可使航班平均等待时间缩短20%-30%。这不仅提高了机场的空域利用率，减少了航班延误，还提升了旅客的AI通过分析历史客流量数据、航线收益情况、机队性能特点以及旅客预订趋势等多方面在旅游旺季，AI可根据热门旅游目的地的客流量增长趋势，建议航空公司增加相应航线效益。据统计，通过AI辅助的航班资源配置优化，部分航空公司可实现运营成本10%-15%。障发生后的维修，这种方式可能导致潜在故障未能及时发现，增加运营风险。AI技术通的故障。致发生时间。据行业报告显示，采用AI故障预测技术后，航空公司可将因飞机部件突发故障导致的航班延误率降低30%-40%，同时延长飞机部件的使用寿命，有效降低了维护成本。基于AI对飞机部件故障的精准预测，航空公司可以制定更加智能的维护计划。AI系统这样一来，航空公司可以避免不必要的过度维护，将有限的维护资源集中用于真正需要维在实际飞行中，不同的飞行高度和速度组合对燃油消耗有着显著影响。AI系统根据实时数据计算出当前情况下的最优飞行高度和速度，并及时反馈给飞行员。据测试，按照AI提供的飞行操作建议，飞机在单次航程中可降低燃油消耗5%-10%。例如，在某条长途国际航线上，飞行员遵循AI的建议调整飞行高度和速度后，该航班的燃油消耗较以往常规操作降低了约8%，这对于降低航空公司的燃油成本具有重要意义。除了实时飞行操作建议外，AI还能在航线规划阶段助力燃油效率优化。通过分析全球气象数据、空域限制、机场跑道条件以及不同航线的历史燃油消耗数据等，AI可以为航空飞机在空中的飞行时间和燃油消耗。据估算，通过AI优化航线规划，航空公司在部分长途航线上可降低燃油消耗10%-15%，进一步提升了航空公司的经济效益和环境效益。需求预测是航空业中的一个重要领域，AI技术的应用可以显著提高预测的准确性。通过对历史销售数据、乘客偏好、航班信息和市场趋势的时间段的乘客需求。例如，荷兰皇家航空公司（KLM）通过引入AI模型TRAYS，成功减少了63%的食物浪费，每年节约食物超过10万公斤。这一成果不仅减少了成本，也符合航空业可持续发展的目标。在个性化服务方面，AI和LLM技术通过深度学习乘客的购买历史和偏好，提供定制化的服务推荐。研究表明，采用AI技术进行个性化服务的航空公司能够将销售额提高15%至20%。这种提升主要得益于AI技术对乘客购买行为的精准预测和个性化营销策略的实施。AI技术在减少机上食品浪费方面展现出巨大潜力。通过预测乘客的实际登机人数，AI技术优化餐食供应，从而减少食物浪费。例如，一项针对多家航空公司的分析显示，采用AI技术进行食品供应优化的航空公司，平均每年能够减少高达40%的食物浪费。的购买历史和偏好，AI技术能够实现个性化的产品推荐，从而提高销售额。来了显著的效率提升。例如，北京大兴国际机场采用人脸识别技术，旅客无需出示身份证或二维码，通过人脸识AI技术的应用还促进了机场值机效率的提升，深圳机场的“易安检”平台通过人脸识别速度。基于RFID和AI视觉识别的行李分拣系统基于RFID和AI视觉识别的行李分拣系统是机场运营中的一项重要技术应用，它极大地（IATA）的数据，采用RFID技术的行李分拣系统可以将错运行李率降低至0.06%，远低于传统条形码系统的错分率。香港机场采用的基于RFID和AI视觉识别的行李分拣系统，其正确分拣率达到了99.9%，显著优于人工分拣。在行李分拣过程中，RFID技术与AI视觉识别技术的结合使用，不仅提高了行李识别的间距连续通过时，能实现99.5%以上的精确识别与绑定，这一技术达到了国际领先水平。粗略估算，一个年客流量3000万人次的航站楼采用RFID行李全程跟踪系统后，行李自动分拣系统每天可减少2000件左右的弃包行李，有效降低了机场的运营成本和行李处理的赔偿费用。进的计算机视觉和机器学习算法，能够实现对上海浦东机场部署的AI视频监控系统，通过目标检测和行为识别算法，将监控视频的分析效率提高了10倍以上，显著增强了机场的安全监控能力。40分析大量旅客行为数据，通过学习这些数据型能够预测旅客流量的高峰和低谷，帮助机场管理部门提前做好准备，优化资源分配。根据国际航空运输协会（IATA）的数据，准确的客流预测模型可以将航班延误率降低20%旅客流量变化，准确率可达85%以上。据和实时信息，预测未来两小时内的旅客流量，准确率高达90%。这使得机场能够及时旅客流量管理与资源优化是机场运营中的另一个关键应用领域。通过AI技术，机场能够例如，巴黎戴高乐机场利用AI技术对旅客流量进行预测和管理，通过调整工作人员的排班和安检通道的开放，将安检等待时间缩短了30%。同时，机场还能够根据预测结果，41通过AI技术对旅客流量的精准预测，机场能够更好地规划服务资源，如休息室、餐饮服AI技术在旅客流量管理中的应用，不仅提升了旅客体验，还为机场带来了显著的成本效同时，AI技术还能够实现机场地面保障资源的智能调度，如行李处理、货物装卸等，减AI技术的应用使得机场物流设备如无人叉车、无人搬运车（AGV）等智能化设备成为现效率和安全性。AI技术推动了无人化货运机坪的建设，通过全自动技术提高机场货运区的运行时效，节42AI技术可通过在飞机上安装的各类传感器，实时采集海量的飞行数据，包括飞机的飞行据相关研究表明，通过AI进行飞行数据监测，其异常情况的早期发现准确率可达到90%以上。例如，某航空公司在采用AI飞行安全监控系统后，成功在多起案例中提前AI系统基于对连续数据的分析，及时发出预警，使得维修人员能够在问题恶化之前采取除了监测飞机自身状态，AI还能对飞行轨迹进行实时分析和优化。通过整合空域信息、其他飞机的飞行位置以及气象数据等多源信息，AI可以为飞行员提供最优飞行轨迹建议，在实际应用中，一些先进的AI飞行轨迹优化系统能够将飞行碰撞风险降低80%以上。例如，在繁忙的空域环境下，如国际机场周边空域，AI系统通过实时调整飞机的飞行高当航空安全事件发生后，快速准确地确定事故原因对于采取有效的防范等进行综合分析。通过运用机器学习和深度学习算法，AI能够从复杂的数据中挖掘出与事故原因相关的关查中，采用AI技术后，事故原因的确定时间较传统方法可缩短30%-50%。例如，在某起飞机失事事件调查中，AI系统通过对黑匣子数据中飞行参数、机组人员操作记录43基于对航空安全事件的分析结果，AI还能进一步对航空公司的整体运营情况进行全面排查，以发现潜在的安全隐患。通过对比类似事故的发生模式和相关因素，AI可以为航空例如，若发现某类飞机部件在多起安全事件中出现类似故障表现，AI系统会建议航空公在空防安全领域，旅客及行李安检是至关重要的环节。AI技术通过计算机视觉和深度学习算法，可实现对旅客及行李的智能识别。在安检设备中，AI可以快速准确地识别出旅据实际应用数据显示，采用AI智能安检技术后，安检的准确率可提高到95%以上，同时安检效率也能得到显著提升，旅客通过安检的时间可缩短20%-30%。例如，在某大型机场引入AI旅客及行李安检系统后，不仅大幅减少了人工安检的误判率，而且使得旅客在安检环节的排队时间明显缩短，有效保障了机场的空防安全，进而提升了航空除了对物品的识别，AI还能对旅客在机场及飞机上的异常行为进行监测。通过分析旅客的肢体语言、表情、行动轨迹等多方面因素，AI可以判断旅客是否存在异常行为，如紧全事件。例如，在一些特殊时期或针对特定航班，AI系统通过持续监测旅客行为，成功随着航空业数字化程度的不断提高，网络安全面临着严峻挑战。AI技术在网络安全领域数据进行实时监测和分析，AI能够识别出各种潜在的网络攻击模式，如黑客入侵、恶意44软件感染等。据行业报告显示，采用AI网络安全防护系统后，网络攻击的检测准确率可达到90%以上。例如，某航空公司在遭受多次网络攻击后，引入AI网络安全防护系统，成功检测并阻止了多起恶意软件试图入侵其信息系统的事件，保护了旅客个人信息、航班运行数据以及重要的运营管理数据等的安全，极大地提升了航空公司的网络安全管理水平，进而保障了整体安全管理体系的稳定运行。至关重要。AI可以通过加密技术、访问控制技术以及数据脱敏技术等手段，对数据进行全方位的保护。在数据存储环节，AI利用先进的加密算法对数据进行加密，使得数据在存储过程中即使被窃取也难以被解读。在数据访问环节，AI通过严格的访问控制机制，确保只有授权人保护旅客的个人隐私。通过这些措施，AI有效保障了数据的安全和隐私，提升了航空公适航审定是确保飞机符合安全飞行条件的重要环节。AI技术可通过对飞机设计图纸、制利用自然语言处理和机器学习算法，AI可以将适航标准进行数字化处理，并与飞机相关用AI进行适航标准合规性检查，其检查准确率可达到95%以上。例如，在某新型飞机的适航审定过程中，AI系统通过对飞机大量的设计和制造数据进行分析，准确发现了几在航空公司的日常运行过程中，运行评审对于确保安全运行至关重要。AI可以对航空公通过对历史数据的深度挖掘和实时数据的分析，AI能够识别出运行过程中的潜在风险点，AI系统会建议航空公司调整航班计划或加强与空管部门的沟通协调。这种基于AI的运安全管理水平。45AI技术可通过对飞机大量的历史运行数据和实时监测数据进行深度分析，构建精准的故利用机器学习和深度学习算法，AI能够识别出数据中的潜在模式和异常情况，从而提前预测飞机部件可能出现的故障。据相关行业研究表明，通过AI进行故障预测，其准确率可达到80%以上。例如，某航空公司在采用AI预测性维护系统后，成功在多起案例中了飞机维修水平。基于AI对飞机部件故障的准确预测，航空公司可以进一步优化维护计划。AI系统能够务的优先级和时间节点。这样一来，航空公司可以避免不必要的过度维护，将有限的维护资源集中用于真正需要维修的部件上，提高维护效率。据统计，通过AI现维护成本降低10%-15%，同时减少因维护导致的飞机停场时间，进一步提升了飞机维修水平。在实际应用中，AI缺陷检修系统对于常见故障的定位和诊断准确率可达到85%以上。例如，在某飞机起落架出现异常响声的案例中，AI系统通过对起落架各部件的振动数据、了飞机维修水平。46AI系统通过对大量检修案例和技术资料的学习，能够针对不同的缺陷类型生成多种可行的AI可以对航空公司长期积累的大量维修记录进行全面分析，包括每次维修时间、维修人员等详细信息。通过数据挖掘和统计分析技术，AI能够识别出例如，通过分析发现某型号飞机的机翼结构部件在特定时间段内维修频件，AI系统会进一步深入分析可能导致这种情况的原因，如基于对维修记录的分析，AI还能对每次维修的效果进行评估。通过对比维修前后部件的性能参数、故障发生频率等指标，AI可以判断维修是否达到了预期效果，是否存在需要进一步改进的地方。例如，如果某飞机发动机在维修后其燃油效率没有明显提升，AI系统会提示维修人员重根据不同部件的重要性、采购周期、维修优先级等因素，A告，帮助航空公司合理规划库存水平。据相关研究表明，采用AI进行库存需求预测，其预测准确率可达到85%以上。例如，某航空公司在采用AI库存管理系统后，根据预测结基于AI对库存需求的准确预测，航空公司可以进一步优化库存结构，减少不必要的库存47AI系统会根据库存周转率、存储成本、缺货风险等因素，对库作的顺利进行，进一步提升飞机维修水平。据统计，通过AI辅助的库存管理优化，部分航空公司可实现库存成本降低15%-20%。在飞机维修过程中，使用假冒零件会给飞行安全带来严重威胁。AI技术通过对零件的外在实际应用中，AI假冒零件检测系统对于常见飞机零件的真伪识别准确率可达到90%以上。例如，在某航空公司对一批新采购的飞机发动机零件进行检测时，AI系统通过对维修水平。除了识别零件真伪外，AI还能对飞机零件的供应链进行风险预警。通过分析供应商的信誉、交货记录、零件质量波动等因素，AI可以判断供应链是否存在风险，如供应商是否当发现供应链存在风险时，AI系统会及时发出预警，促使航空公司采取相应的措施，如维修水平。AI大模型能够对飞行进程中的各项数据进行实时监测与分析。在训练期间，能够及时发48飞行员在飞行中可能遭遇各类紧急情况，如发动机故障、恶劣天气、鸟击等。AI大模型可以构建各类紧急情况的模拟场景，让飞行员在虚拟环境中反复开展应对训练拟场景中，飞行员能够尝试不同的应对策略，了解每种策略的效果，从而AI大模型可以收集与分析大量的飞行数据，这些数据涵盖了众多飞行员在不同飞行任务中学员在进行特定航线的飞行训练时，AI大模型可以提供之前飞行员在该航线飞行时遇到的每个飞行员的飞行技能水平、飞行经验以及学习能力皆有所不同。AI大模型能够依据每49的反馈。例如，如果飞行员在某项操作上的准确率较低，AI大模型可以指出问题所在，AI大模型能够构建多种多样的旅客服务场景，让空乘人员在虚拟环境中开展服务训练。并满足旅客需求，提高服务质量。AI大模型可以创建这些应急情况的模拟场景，让空乘人员进行应急处理训练。空乘人员AI大模型能够提供多语言的对话模拟环境，让空乘人员进行语言练习，同时还可以模拟航班延误导致的旅客积压等。AI大模型可以构建这些特殊情况的模拟场景，让地勤人员AI大模型能够分析地勤工作流程中的各个环节，找出存在的问题与可优化之处。例如，待时间过长，AI大模型可以提出优化建议，如增加安检设备、调整安检人员配置等，提高地勤工作效率。机场的地勤资源涵盖人力资源、设备资源等。AI大（一）定战略合规性等标准选择与业务紧密相关的应用场景，通过多维度全方位的分析，确保所选场景（三）建团队投入。（四）技术路线型采购。可控能力。为制定合适的部署方案，航空公司首先需要确定需求和目标，其次要根据要求，选择合适的硬件和软件环境，确保能够支持大模型的运行和优化。根据部署环境的鉴于个人隐私保护和数据不出域等相关要求，私有化部署仍是航空公司部署大模型的训练和推理对算力及配套基础设施有较高要求，该部署方式更适用于大中型航空公司，对（五）持续迭代与评估AI解决方案能够持续进化，精准响应市场需求与航空公司战略目标。环境，在数据上统一管理，在应用上AI赋能，帮助航空公司构建知识驱动的人工智能应等。这些数据来源广泛且分散在航空公司的各个业务环节中，通过360知识管理平台将内置服务：360人工智能应用平台内置文档大模型以及RAG服务和Agent服务。RAG服务可以将航空公司内部数据与大模型相连接，实现知识的处理和训练，让大模型多模型接入：360人工智能应用平台同时接入市面上的10多种主流大模型，让航空公司司在使用大模型时具有更大的灵活性和可选择性，能够充分利用不同大模型的优势来满足各种业务需求。（三）智能融合持续学习与进化：构建的智能系统具有持续学习的能力，能够根据航空公司的使用情况和航班服务。维修步骤。对于表述不清的问题，系统需具备引导式多轮对话功能，帮助明确问题，取，实现对用户提问的语义理解；借助混合检索及rerank重排等策略实现召回率中国某航空公司，致力于提供安全、优质的航空服务，拥有超过200和咨询服务的费用。提升中心服务质量监控能力；完善在线机器人的智能化服务能力，通过对接数智中台实现间，提高了客户满意度。平均每天会话的4125人次中有1650人顺利解决了出也相当于为95378坐席减少了1650次转人工服务。便捷的服务目标。北亚的主要商务和旅游城市，经营航线210余条，年运输旅客量达到2000万人次作。2.客户服务优化：在客户服务方面也注重知识管理，利用现有的客服知识库系统、CRM系统等，积极发展个性化推荐系统和语音分析系统，以提高对客户服务的真实而