2摘要本白皮書深入探討人工智能（AI）如何重塑航空業，并為航空公司提供AI驅動的智能化轉型路線圖。AI不僅優化現有航空運營流程，更開辟新的商業模式，為航空公點和數字化轉型需求，并詳細闡述LLM、收益管理和知識管理等核心AI技術，同主要作者指導專家羅利四川大學商學院和華西醫院博士生導師，國家高層次人才計劃入選者，教發布合作媒體3 10 12 19 25 31 33 35 37 42 454 47 53 55 58 60 61 63 67 67 68 706為推動航空業人工智能的發展，給行業參與者提供決策依據，促進技術創新與合作，三六零億方智能有限公司（以下簡稱：360億方智能）聯合四川大學服務管理研究所（川編制并發布了本白皮書。（LLM）、收益管理和知識管理等核心AI技術，并強調“存智一體”理念及其落地路徑。同時，文中通過多個豐富的應用案例展示了AI在航空領域的巨大潛力，并給出了切從業人士提供極具價值的參考與指導，助力航空業邁向智能化未來，推動民航實現高質量發展。8舉措相繼推行。根據民航局發布的《2023年民航行業發展統計公報》，截至2023年底，我國共有運輸航空公司66家，民航運輸飛機4270架，定期航班航線5206條，定期航班國內通航城市（或地區）255個（不含香港、澳門和臺），家的127個城市。期內出現了一定的波動，但隨著疫情后經濟的復蘇，旅客吞吐量迅速恢復，2023年全行業完成旅客運輸量61957.64萬人次，比上年增長146.1%。9除旅客吞吐量增長外，中國民航的貨郵吞吐量也在不斷增長，2023年全行業完成貨郵運輸量735.38萬噸，比上年增長21.0%。中國民航業作為現代交通運輸體系的重要組成部分，還在多個方面對整體經濟產生了深遠且廣泛的影響，涵蓋就業創造、GDP貢獻以及帶動相關產業發展等。市場的增幅一直高于GDP的增幅。2012年至2019年，我國GDP從53.86萬億元增至98.65萬億元，增幅83%；相應地，民航全行業營業收入從5561.4億元提升至10624.9億元，增幅91%。航體系。創新在民航業發展中的核心地位，尤其是是要加大對科技創新的投入，推動民航數字化、根據空客的年度全球市場展望報告，未來20年，全球商用飛機的數量將從2024年初的約24,240架增加至48,230架，實現翻倍增長。這一增長預期主要得益于亞洲，特的快速發展。在可持續發展層面，航空業二氧化碳排放量占全球二氧化碳排放量的2%至3%，減排任諾其成員航空公司到2050年實現凈零排放，并設立可持續航空燃料登記名錄以加快可持外部競爭壓力：高鐵的快速發展對民航業形成了較大的沖擊，尤其是在1000公里以下流作用。技術融合深度不夠：雖然民航業已在推進智慧民航建設，但整體數字化轉型速度仍相對緩捷化需求。SAP在航空行業的數字化藍圖：全和隱私保護成為至關重要的問題。為應對這一挑戰，航空企業需要加強數據安全管理集和使用旅客數據時，需要遵循相關法律法規，明確告知旅客數據的收集目的、使用方式等，保護旅客的隱私。要航空企業加強內部技術團隊的建設，培養具備多學科知識的專業人才，同時加強與外應對策略：數字化轉型不僅需要新的技術，還需要員工能夠適應新的工作方式和流程。航空企業需要對員工進行大量的培訓，使他們能夠熟練掌握新的信息技術工具，理解新預計未來人工智能和機器學習將在航空行業得到更深入的應用。在飛行運營方面，將能護方面，將能夠更精準地預測部件故障，甚至預測部件的剩余使用壽命；在旅客服務方物聯網將進一步拓展其在航空行業的應用范圍。除了現有的飛機設備和機場設施的互聯互通外，未來可能會實現旅客攜帶物品與機場和飛李可以通過物聯網技術實現全程跟蹤，從托運開始直到提取，同時還可以根據行李的狀云計算將繼續為航空企業提供強大的計算資源和數據存儲能力，滿足其不斷增長的數據處理需求。大數據分析將更加深入和精細，能夠從海量的數據中挖掘出更多有價值的信1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學家在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬志著人工智能學科的誕生。在過去的幾年里，大型語言模型（LLM）如GPT（生成式預訓練轉換器）和BERT進步，重新定義了語言理解和生成的范式。從RNN到Transformer：一個技術進步的故事循環神經網絡（RNN）曾經是自然語言處理領域的主流，但它們面臨著長距離依賴和梯度消失等問題，限制了其在處理長文本序列時的表現。隨后，Transformer模型的出現改變了這一局面。Transformer模型使用了自注意力機制來處理輸入序列，有效地捕捉了長距離依賴關系，并且可以高效并行地進行計算，大大加速了訓練過程。GPT、BERT等：標志性LLM的誕生以GPT和BERT為代表的大型語言模型利用了Transformer架構的優勢，并通過大規模的預訓練來學習語言的表示。GPT采用了自回歸的預訓練目標，在生成式任務上表現出色；而BERT則采用了雙向編碼器的預訓練目標，在各種下游任務上取得了顯著臨。LLM的關鍵技術突破大型語言模型的興起離不開多方面的技術突破。首先是模型架構的創新，Transformer機會和挑戰。LLM是指具有大規模參數和復雜結構的神經網絡模型，通常由數十億至數千億個參數組技術路線主要分為基于GPI和BERT兩類，GPT在GPT-3發布后逐漸成為主流;按模態劃分包括自然語言處理(NLP)、計算機視覺(CV)、多模態及科學計算等大模型。Transformer架構，這是一種基于自注意力機制的深度神經網絡。Transformer由多個編碼器和解碼器層組成，每個層包含多頭自注意力機制和前饋神經網絡。關的表示。預測生成：在訓練過程中，LLM使用自回歸方式預測下一個詞或字符的概率。模型根據之前生成的文本和當前上下文，通過softmax函數計算所有可能詞的概率分布概率最高的詞作為生成結果。提示工程（PromptEngineering）是使用大語言模型的核心技巧。它就像是與模技巧是明確和具體。鏈式思考（Chain-of-Thoughtstep-by-step息。接下來，我們可以…"自我一致性（Self-Consistency）是另一種強大的的技術。它涉及讓模型生成多較不同的答案，選擇最合理或出現頻率最高的那個。反思（Reflection）提示技術鼓勵模型對自己的輸出進行評估和修正。這就像讓一個RAG）是一種流行的的方法。大語言模型（LLM）已經通過大規模的預訓練學會了廣泛的語言知識和語義表示，但它們據集上訓練的，這些數據集可能不包含特定任務所需的領域知識需要一種方法來優化模型在特定任務上的性能，這就是模型微調（Fine-tuning）。模型微調是指在預訓練模型的基礎上，使用特定任務的小規模標注數據進行進一步訓練，Fine-Tuning,FFT）是指在微調過程中，模型的所有參數都會根練成本較高，且容易發生災難性遺忘（CatastrophicForgetting即模型在新任務上表現提升的同時，可能在其他任務上的表現下降。參數高效微調（Parameter-EfficientFine-Tuning,PEFT）是指在微調過程中，只更新模型的部分參數，以減少訓練成本和計算資源的消耗。常見的PEFT方法包括PrefixTuning，PromptTuning，AdapterTuning，LoRA等。別，能夠發現數據中的異常點，并依據上下文和行業常見情況進行合理修正或標記，確保正常運營及旅客信任。資源分配評估，可能導致部分地區或航線得不到應有的重視和資源投入，影響航空服務的大模型由于其深度神經網絡架構，通常被視為“黑箱”模型，即很難清晰解釋其輸出結解這些建議背后的具體依據和邏輯，無法判斷其可靠性，這使得他們在實際操作中可能不法理解大模型做出的安全評估結論的由來，就難以有效監管其應用，無法確保大模型在航綜上所述，盡管大模型為航空行業帶來了諸多機遇，但我們必須清醒認識到其帶來的上述航空業的傳統定價方法主要依賴于歷史數據和一些基本的市場分析來預測需求，并據此調穩定狀態下的需求變化，但對突發市場變化的反應不夠靈活。對于航空公司來說，超越傳業內關注的重點課題。休閑旅客）很大程度上受航票價格的影響和沖擊，航司低價機票將刺激旅客的需求提升，航司收益的提升。其二，在另外某些特定情況中，動態定價方法相較于傳統定價手段能夠設置出更高能夠借由縮減實際價格和旅客支付意愿之間（WillingnesstoPay,WTP）的差距來實現收益最大化。市場最敏捷的響應和對艙位最合理的控制，實現真正意義上的由AI驅動的動態實時定價。進的。決策樹回歸、隨機森林回歸和梯度提升回歸樹（GBRT）等。對于更復雜的機票銷售數據，可以應用深度學習模型，如GRU（門控循環單元以在當前的航空業運營中，基于AI的機票超能登機（No-show）。這種不確定性導致了座位的空置，從而影響航空公司的收入。求的同時達到收益最大化。超售預測的目的在于通過精確預測顧客的No-show概率，從收益管理的角度來看，超售預測是實現收收益的最大化。這涉及到對顧客預訂數據的深入分析，包括預訂時間、歷史No-show機器學習的方法在超售預測中扮演著核心角色。通過構建模型來識別影響顧客No-show行為的關鍵因素，機器學習算法能夠從歷史數據中學習模式，并預測未來事件。這度的前提下，制定更精確的超售策略。率和盈利能力，還能夠通過減少資源浪費，提升顧客體驗，從而在激烈的市場競爭中保持提高客座率和整體收益。在實際操作中，AI的應用還可以幫助航空公司在運價評估中實現自動化和優化。例如，快速做出反應。評估，航空公司能夠更好地理解市場動態，制定出更有效的商業策略，并在不斷變化的航隨著全球化的發展和航空運輸需求的增加，航空公司面臨著激近年來，大數據技術的數據分析與預測能力被運用在各個領域，物聯網數據以其真實性和網數據，挖掘物聯網數據在航司經營預測過程中的價值，可以更加準確的預測航司未來的在方法上，航空公司可以利用人工智能技術，特別是機器學習和大數據分析，來進行經營利于區域的長遠發展。從收益管理的角度來看，經營分析的意義在于幫助航空公司更好地理解市場動態和客戶需過精準的經營分析，航空公司能夠更好地理解市場動態，制定出更有效的商業策略，并在不斷變化的航空市場中保持領先地位。經營分析還幫助航空公司在風險管理和成本控制方工智能技術的不斷進步，航空公司在經營分析方面的應用將變得更加智能化和精細化，從AI在賦能航司精準營銷方面發揮著重要作用。通過個性化營銷推送、優化營銷渠道與效果評估等具體應用場景，AI為航空公司提供了一種進行客戶細分，航空公司可以針對不同價值的客戶提供個性化服務，優化資源配置，從而在民航業顧客細分中，常用的模型包括K-Means聚類、DBSCAN聚類等無監督學習算法，以及基于RFM（消費時間間隔-Recency、消費頻率-Frequency、消費金額-Monetary）或LRFMC（增加客戶關系長度L和客戶折扣系數C）等改進模型的聚類算法。一般價值型旅客在航空產品消費偏好和消費力度上趨于均值，但仍有提升空間。對于此類旅客，推薦航司在不降低航空產品價格的前提下提升航空產品質量，如增加商務艙位的設加用戶粘性以提高收益。AI技術能夠對航空公司積累的海量旅客數據進行深度挖掘和分析，進而構建出精準度極高的旅客畫像。基于構建的旅客畫像，AI可以進一步深入洞察旅客的潛在需求，并對其未來行為進行預測。例如，通過分析旅客的出行頻率和航線偏好，AI能夠預測出旅客可對于商務旅客，AI可根據其工作行程規律，預判其下一次出差的時間和地點，從而提前閑旅客，AI則可依據其過往旅游目的地選擇和消費習慣，預測其下一次旅游的熱門地點，公司通過AI進行精準需求洞察和行為預測后，營銷活動的響應率平均提升了30%-40%，有效提高了營銷效果。AI根據不同旅客的畫像和需求，能夠為每位旅客定制個性化的營銷內容。對于商務旅客，這些個性化營銷內容通過航空公司的官方APP、短信、電子郵件等多種渠道實時推送給旅客。據實際應用案例統計，當航空公司采用AI驅動的個性化營銷推送后，旅客對營銷內容的關注度和點擊率平均提高了20%-30%，表明旅客對這種貼合自身需求的營銷5.2.4營銷時機精準把握與動態調整AI不僅能夠定制個性化的營銷內容，還能精準把握營銷時機，根據旅客的行為和狀態動態調整營銷策略。例如，當旅客剛剛完成一次商務出行的購票，AI系統可能公司。又如，對于經常關注某旅游目的地但尚未購票的休閑旅客，AI可在當地旅游旺季來臨前力的營銷信息，進一步提高營銷效果。據調查，通過AI精準把握營銷時機，航空公司的營銷活動轉化率可提升15%-20%。店等。AI可以通過分析不同渠道的營銷效果、旅客流量、用戶活躍度等因素，對這銷渠道進行智能選擇和整合。例如，AI發現某航空公司的官方APP在年輕旅客群體中使用率較高，且營銷活動的轉化率也不錯，而社交媒體平臺則在吸引新旅客方面更具優勢。于是司在APP上重點針對老客戶開展個性化營銷活動，同時利用社交媒體平臺加大對新旅限的營銷資源集中投入到最有效的渠道上，提高營銷效率。據統計，經過AI優化營銷渠道選擇后，航空公司的營銷成本可降低10%-15%。AI還能對營銷活動的效果進行實時監測和評估。通過跟蹤旅客對營銷內容的點擊、購買行為、客戶滿意度等指標，AI可以及時了解營銷活動是否達到預期效果，哪些環節需要改進。例如，在一次機票促銷活動中，AI系統實時監測到雖然活動頁面的點擊量較高，但實際程過于復雜等原因。于是，航空公司可以根據AI的評估結果及時調整營銷策略，如優化AI技術能夠對航空公司積累的海量旅客數據進行深度挖掘和分析，這些數據涵蓋了旅客息。通過先進的算法，AI可以從中提取有價值的特征，進而構建出精準度極高的旅客畫據相關行業研究表明，運用AI技術構建的旅客畫像，其精準度可達到80%以上。例如，某知名航空公司借助AI分析發現，一位經常往返于特定商務城市的旅客，總是選擇上午奠定堅實基礎。基于精準的旅客畫像，AI可以實現個性化服務的精準推送，從而極大地提升旅客的客服體驗。對于商務旅客，AI可能會根據其行程安排和偏好，提前推送適合的航班推薦，如針對休閑旅客，AI則可依據其目的地偏好和過往消費習慣，推送當地熱門景點介紹、特有數據顯示，航空公司實施AI個性化服務推送后，旅客對整體服務體驗的滿意度平均提升了20%-30%。這種個性化服務不僅滿足了旅客的差異化需求，還讓旅客感受到AI在航司智能客服領域的應用，首先體現在智能問答系統上。該系統利用自然語言處理不清的情況。通過對大量常見問題及對應答案的預學習和訓練，AI智能客服可以在極短時間內對旅客的咨詢做出響應。據實際應用案例統計，AI智能客服的平均響應時間可控制在數秒內，且對于常見問題的解決準確率能夠達到70%-80%。常見問題時，AI智能客服能夠迅速從知識庫中檢索出準確答案并回復給旅客。這種快速效的客服服務。在面對一些較為復雜或超出其知識庫范圍的問題時，AI智能客服展現出了其智能轉接的更為重要的是，在轉接過程中，AI智能客服會將此前與旅客的全部交互記錄以及對問題溝通效率提升30%-40%，有效提升了旅客對客服服務的整體滿意度。目前，先進的AI機器翻譯系統在航空領域常用語言的翻譯準確率已達到80%-90%。滿意度。除了輔助人工客服進行多語言溝通外，AI還助力航空公司構建了多語言智能客服自助服據調查數據顯示，在航空公司提供多語言智能客服自助服務后，約有40%-50%航班延誤一直是困擾航空公司運營和旅客出行體驗的重要問題。AI技術通過整合海量的據相關研究表明，利用AI進行航班延誤預測，其準確率可高達80%以上。例如，某大型航空公司在引入AI航班延誤預測系統后，在特定時間段內，成功將航班延誤預測的準確率從以往的60%左右提升至85%，使得航空公司能夠提前采取相應的調度措施，以繁忙的國際機場為例，在高峰時段，AI實時動態調度系統可使航班平均等待時間縮短20%-30%。這不僅提高了機場的空域利用率，減少了航班延誤，還提升了旅客的AI通過分析歷史客流量數據、航線收益情況、機隊性能特點以及旅客預訂趨勢等多方面在旅游旺季，AI可根據熱門旅游目的地的客流量增長趨勢，建議航空公司增加相應航線效益。據統計，通過AI輔助的航班資源配置優化，部分航空公司可實現運營成本10%-15%。障發生后的維修，這種方式可能導致潛在故障未能及時發現，增加運營風險。AI技術通的故障。致發生時間。據行業報告顯示，采用AI故障預測技術后，航空公司可將因飛機部件突發故障導致的航班延誤率降低30%-40%，同時延長飛機部件的使用壽命，有效降低了維護成本。基于AI對飛機部件故障的精準預測，航空公司可以制定更加智能的維護計劃。AI系統這樣一來，航空公司可以避免不必要的過度維護，將有限的維護資源集中用于真正需要維在實際飛行中，不同的飛行高度和速度組合對燃油消耗有著顯著影響。AI系統根據實時數據計算出當前情況下的最優飛行高度和速度，并及時反饋給飛行員。據測試，按照AI提供的飛行操作建議，飛機在單次航程中可降低燃油消耗5%-10%。例如，在某條長途國際航線上，飛行員遵循AI的建議調整飛行高度和速度后，該航班的燃油消耗較以往常規操作降低了約8%，這對于降低航空公司的燃油成本具有重要意義。除了實時飛行操作建議外，AI還能在航線規劃階段助力燃油效率優化。通過分析全球氣象數據、空域限制、機場跑道條件以及不同航線的歷史燃油消耗數據等，AI可以為航空飛機在空中的飛行時間和燃油消耗。據估算，通過AI優化航線規劃，航空公司在部分長途航線上可降低燃油消耗10%-15%，進一步提升了航空公司的經濟效益和環境效益。需求預測是航空業中的一個重要領域，AI技術的應用可以顯著提高預測的準確性。通過對歷史銷售數據、乘客偏好、航班信息和市場趨勢的時間段的乘客需求。例如，荷蘭皇家航空公司（KLM）通過引入AI模型TRAYS，成功減少了63%的食物浪費，每年節約食物超過10萬公斤。這一成果不僅減少了成本，也符合航空業可持續發展的目標。在個性化服務方面，AI和LLM技術通過深度學習乘客的購買歷史和偏好，提供定制化的服務推薦。研究表明，采用AI技術進行個性化服務的航空公司能夠將銷售額提高15%至20%。這種提升主要得益于AI技術對乘客購買行為的精準預測和個性化營銷策略的實施。AI技術在減少機上食品浪費方面展現出巨大潛力。通過預測乘客的實際登機人數，AI技術優化餐食供應，從而減少食物浪費。例如，一項針對多家航空公司的分析顯示，采用AI技術進行食品供應優化的航空公司，平均每年能夠減少高達40%的食物浪費。的購買歷史和偏好，AI技術能夠實現個性化的產品推薦，從而提高銷售額。來了顯著的效率提升。例如，北京大興國際機場采用人臉識別技術，旅客無需出示身份證或二維碼，通過人臉識AI技術的應用還促進了機場值機效率的提升，深圳機場的“易安檢”平臺通過人臉識別速度。基于RFID和AI視覺識別的行李分揀系統基于RFID和AI視覺識別的行李分揀系統是機場運營中的一項重要技術應用，它極大地（IATA）的數據，采用RFID技術的行李分揀系統可以將錯運行李率降低至0.06%，遠低于傳統條形碼系統的錯分率。香港機場采用的基于RFID和AI視覺識別的行李分揀系統，其正確分揀率達到了99.9%，顯著優于人工分揀。在行李分揀過程中，RFID技術與AI視覺識別技術的結合使用，不僅提高了行李識別的間距連續通過時，能實現99.5%以上的精確識別與綁定，這一技術達到了國際領先水平。粗略估算，一個年客流量3000萬人次的航站樓采用RFID行李全程跟蹤系統后，行李自動分揀系統每天可減少2000件左右的棄包行李，有效降低了機場的運營成本和行李處理的賠償費用。進的計算機視覺和機器學習算法，能夠實現對上海浦東機場部署的AI視頻監控系統，通過目標檢測和行為識別算法，將監控視頻的分析效率提高了10倍以上，顯著增強了機場的安全監控能力。40分析大量旅客行為數據，通過學習這些數據型能夠預測旅客流量的高峰和低谷，幫助機場管理部門提前做好準備，優化資源分配。根據國際航空運輸協會（IATA）的數據，準確的客流預測模型可以將航班延誤率降低20%旅客流量變化，準確率可達85%以上。據和實時信息，預測未來兩小時內的旅客流量，準確率高達90%。這使得機場能夠及時旅客流量管理與資源優化是機場運營中的另一個關鍵應用領域。通過AI技術，機場能夠例如，巴黎戴高樂機場利用AI技術對旅客流量進行預測和管理，通過調整工作人員的排班和安檢通道的開放，將安檢等待時間縮短了30%。同時，機場還能夠根據預測結果，41通過AI技術對旅客流量的精準預測，機場能夠更好地規劃服務資源，如休息室、餐飲服AI技術在旅客流量管理中的應用，不僅提升了旅客體驗，還為機場帶來了顯著的成本效同時，AI技術還能夠實現機場地面保障資源的智能調度，如行李處理、貨物裝卸等，減AI技術的應用使得機場物流設備如無人叉車、無人搬運車（AGV）等智能化設備成為現效率和安全性。AI技術推動了無人化貨運機坪的建設，通過全自動技術提高機場貨運區的運行時效，節42AI技術可通過在飛機上安裝的各類傳感器，實時采集海量的飛行數據，包括飛機的飛行據相關研究表明，通過AI進行飛行數據監測，其異常情況的早期發現準確率可達到90%以上。例如，某航空公司在采用AI飛行安全監控系統后，成功在多起案例中提前AI系統基于對連續數據的分析，及時發出預警，使得維修人員能夠在問題惡化之前采取除了監測飛機自身狀態，AI還能對飛行軌跡進行實時分析和優化。通過整合空域信息、其他飛機的飛行位置以及氣象數據等多源信息，AI可以為飛行員提供最優飛行軌跡建議，在實際應用中，一些先進的AI飛行軌跡優化系統能夠將飛行碰撞風險降低80%以上。例如，在繁忙的空域環境下，如國際機場周邊空域，AI系統通過實時調整飛機的飛行高當航空安全事件發生后，快速準確地確定事故原因對于采取有效的防范等進行綜合分析。通過運用機器學習和深度學習算法，AI能夠從復雜的數據中挖掘出與事故原因相關的關查中，采用AI技術后，事故原因的確定時間較傳統方法可縮短30%-50%。例如，在某起飛機失事事件調查中，AI系統通過對黑匣子數據中飛行參數、機組人員操作記錄43基于對航空安全事件的分析結果，AI還能進一步對航空公司的整體運營情況進行全面排查，以發現潛在的安全隱患。通過對比類似事故的發生模式和相關因素，AI可以為航空例如，若發現某類飛機部件在多起安全事件中出現類似故障表現，AI系統會建議航空公在空防安全領域，旅客及行李安檢是至關重要的環節。AI技術通過計算機視覺和深度學習算法，可實現對旅客及行李的智能識別。在安檢設備中，AI可以快速準確地識別出旅據實際應用數據顯示，采用AI智能安檢技術后，安檢的準確率可提高到95%以上，同時安檢效率也能得到顯著提升，旅客通過安檢的時間可縮短20%-30%。例如，在某大型機場引入AI旅客及行李安檢系統后，不僅大幅減少了人工安檢的誤判率，而且使得旅客在安檢環節的排隊時間明顯縮短，有效保障了機場的空防安全，進而提升了航空除了對物品的識別，AI還能對旅客在機場及飛機上的異常行為進行監測。通過分析旅客的肢體語言、表情、行動軌跡等多方面因素，AI可以判斷旅客是否存在異常行為，如緊全事件。例如，在一些特殊時期或針對特定航班，AI系統通過持續監測旅客行為，成功隨著航空業數字化程度的不斷提高，網絡安全面臨著嚴峻挑戰。AI技術在網絡安全領域數據進行實時監測和分析，AI能夠識別出各種潛在的網絡攻擊模式，如黑客入侵、惡意44軟件感染等。據行業報告顯示，采用AI網絡安全防護系統后，網絡攻擊的檢測準確率可達到90%以上。例如，某航空公司在遭受多次網絡攻擊后，引入AI網絡安全防護系統，成功檢測并阻止了多起惡意軟件試圖入侵其信息系統的事件，保護了旅客個人信息、航班運行數據以及重要的運營管理數據等的安全，極大地提升了航空公司的網絡安全管理水平，進而保障了整體安全管理體系的穩定運行。至關重要。AI可以通過加密技術、訪問控制技術以及數據脫敏技術等手段，對數據進行全方位的保護。在數據存儲環節，AI利用先進的加密算法對數據進行加密，使得數據在存儲過程中即使被竊取也難以被解讀。在數據訪問環節，AI通過嚴格的訪問控制機制，確保只有授權人保護旅客的個人隱私。通過這些措施，AI有效保障了數據的安全和隱私，提升了航空公適航審定是確保飛機符合安全飛行條件的重要環節。AI技術可通過對飛機設計圖紙、制利用自然語言處理和機器學習算法，AI可以將適航標準進行數字化處理，并與飛機相關用AI進行適航標準合規性檢查，其檢查準確率可達到95%以上。例如，在某新型飛機的適航審定過程中，AI系統通過對飛機大量的設計和制造數據進行分析，準確發現了幾在航空公司的日常運行過程中，運行評審對于確保安全運行至關重要。AI可以對航空公通過對歷史數據的深度挖掘和實時數據的分析，AI能夠識別出運行過程中的潛在風險點，AI系統會建議航空公司調整航班計劃或加強與空管部門的溝通協調。這種基于AI的運安全管理水平。45AI技術可通過對飛機大量的歷史運行數據和實時監測數據進行深度分析，構建精準的故利用機器學習和深度學習算法，AI能夠識別出數據中的潛在模式和異常情況，從而提前預測飛機部件可能出現的故障。據相關行業研究表明，通過AI進行故障預測，其準確率可達到80%以上。例如，某航空公司在采用AI預測性維護系統后，成功在多起案例中了飛機維修水平。基于AI對飛機部件故障的準確預測，航空公司可以進一步優化維護計劃。AI系統能夠務的優先級和時間節點。這樣一來，航空公司可以避免不必要的過度維護，將有限的維護資源集中用于真正需要維修的部件上，提高維護效率。據統計，通過AI現維護成本降低10%-15%，同時減少因維護導致的飛機停場時間，進一步提升了飛機維修水平。在實際應用中，AI缺陷檢修系統對于常見故障的定位和診斷準確率可達到85%以上。例如，在某飛機起落架出現異常響聲的案例中，AI系統通過對起落架各部件的振動數據、了飛機維修水平。46AI系統通過對大量檢修案例和技術資料的學習，能夠針對不同的缺陷類型生成多種可行的AI可以對航空公司長期積累的大量維修記錄進行全面分析，包括每次維修時間、維修人員等詳細信息。通過數據挖掘和統計分析技術，AI能夠識別出例如，通過分析發現某型號飛機的機翼結構部件在特定時間段內維修頻件，AI系統會進一步深入分析可能導致這種情況的原因，如基于對維修記錄的分析，AI還能對每次維修的效果進行評估。通過對比維修前后部件的性能參數、故障發生頻率等指標，AI可以判斷維修是否達到了預期效果，是否存在需要進一步改進的地方。例如，如果某飛機發動機在維修后其燃油效率沒有明顯提升，AI系統會提示維修人員重根據不同部件的重要性、采購周期、維修優先級等因素，A告，幫助航空公司合理規劃庫存水平。據相關研究表明，采用AI進行庫存需求預測，其預測準確率可達到85%以上。例如，某航空公司在采用AI庫存管理系統后，根據預測結基于AI對庫存需求的準確預測，航空公司可以進一步優化庫存結構，減少不必要的庫存47AI系統會根據庫存周轉率、存儲成本、缺貨風險等因素，對庫作的順利進行，進一步提升飛機維修水平。據統計，通過AI輔助的庫存管理優化，部分航空公司可實現庫存成本降低15%-20%。在飛機維修過程中，使用假冒零件會給飛行安全帶來嚴重威脅。AI技術通過對零件的外在實際應用中，AI假冒零件檢測系統對于常見飛機零件的真偽識別準確率可達到90%以上。例如，在某航空公司對一批新采購的飛機發動機零件進行檢測時，AI系統通過對維修水平。除了識別零件真偽外，AI還能對飛機零件的供應鏈進行風險預警。通過分析供應商的信譽、交貨記錄、零件質量波動等因素，AI可以判斷供應鏈是否存在風險，如供應商是否當發現供應鏈存在風險時，AI系統會及時發出預警，促使航空公司采取相應的措施，如維修水平。AI大模型能夠對飛行進程中的各項數據進行實時監測與分析。在訓練期間，能夠及時發48飛行員在飛行中可能遭遇各類緊急情況，如發動機故障、惡劣天氣、鳥擊等。AI大模型可以構建各類緊急情況的模擬場景，讓飛行員在虛擬環境中反復開展應對訓練擬場景中，飛行員能夠嘗試不同的應對策略，了解每種策略的效果，從而AI大模型可以收集與分析大量的飛行數據，這些數據涵蓋了眾多飛行員在不同飛行任務中學員在進行特定航線的飛行訓練時，AI大模型可以提供之前飛行員在該航線飛行時遇到的每個飛行員的飛行技能水平、飛行經驗以及學習能力皆有所不同。AI大模型能夠依據每49的反饋。例如，如果飛行員在某項操作上的準確率較低，AI大模型可以指出問題所在，AI大模型能夠構建多種多樣的旅客服務場景，讓空乘人員在虛擬環境中開展服務訓練。并滿足旅客需求，提高服務質量。AI大模型可以創建這些應急情況的模擬場景，讓空乘人員進行應急處理訓練。空乘人員AI大模型能夠提供多語言的對話模擬環境，讓空乘人員進行語言練習，同時還可以模擬航班延誤導致的旅客積壓等。AI大模型可以構建這些特殊情況的模擬場景，讓地勤人員AI大模型能夠分析地勤工作流程中的各個環節，找出存在的問題與可優化之處。例如，待時間過長，AI大模型可以提出優化建議，如增加安檢設備、調整安檢人員配置等，提高地勤工作效率。機場的地勤資源涵蓋人力資源、設備資源等。AI大（一）定戰略合規性等標準選擇與業務緊密相關的應用場景，通過多維度全方位的分析，確保所選場景（三）建團隊投入。（四）技術路線型采購。可控能力。為制定合適的部署方案，航空公司首先需要確定需求和目標，其次要根據要求，選擇合適的硬件和軟件環境，確保能夠支持大模型的運行和優化。根據部署環境的鑒于個人隱私保護和數據不出域等相關要求，私有化部署仍是航空公司部署大模型的訓練和推理對算力及配套基礎設施有較高要求，該部署方式更適用于大中型航空公司，對（五）持續迭代與評估AI解決方案能夠持續進化，精準響應市場需求與航空公司戰略目標。環境，在數據上統一管理，在應用上AI賦能，幫助航空公司構建知識驅動的人工智能應等。這些數據來源廣泛且分散在航空公司的各個業務環節中，通過360知識管理平臺將內置服務：360人工智能應用平臺內置文檔大模型以及RAG服務和Agent服務。RAG服務可以將航空公司內部數據與大模型相連接，實現知識的處理和訓練，讓大模型多模型接入：360人工智能應用平臺同時接入市面上的10多種主流大模型，讓航空公司司在使用大模型時具有更大的靈活性和可選擇性，能夠充分利用不同大模型的優勢來滿足各種業務需求。（三）智能融合持續學習與進化：構建的智能系統具有持續學習的能力，能夠根據航空公司的使用情況和航班服務。維修步驟。對于表述不清的問題，系統需具備引導式多輪對話功能，幫助明確問題，取，實現對用戶提問的語義理解；借助混合檢索及rerank重排等策略實現召回率中國某航空公司，致力于提供安全、優質的航空服務，擁有超過200和咨詢服務的費用。提升中心服務質量監控能力；完善在線機器人的智能化服務能力，通過對接數智中臺實現間，提高了客戶滿意度。平均每天會話的4125人次中有1650人順利解決了出也相當于為95378坐席減少了1650次轉人工服務。便捷的服務目標。北亞的主要商務和旅游城市，經營航線210余條，年運輸旅客量達到2000萬人次作。2.客戶服務優化：在客戶服務方面也注重知識管理，利用現有的客服知識庫系統、CRM系統等，積極發展個性化推薦系統和語音分析系統，以提高對客戶服務的真實而