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本文内容刊自《中国民航》杂志2021年5月刊 详情请阅各航班客舱、 机场休息室配发的纸质杂志、 或登录www.caacnews.com.cn阅读电子内容 成都新津的工业园区里，格力工地是一大片，往前就是“明珠公园”。过了“中车”的基地，中粮“福临门”对面的民航成都电子技术有限责任公司显得规模有限。中国民航总第二研究所旗下的这家企业，却以近80%的份额牢牢掌握着中国民用机场的弱电控制系统。罗谦在二所，是大数据研究所的所长。11层的办公室外面，是徘徊在研究中的理工科精英群体。他在新津，就同时是工程技术研究中心副主任和民航二所成都信息技术有限公司总经理——对技术实现落地负责，要抓效益。全国各地，还有在线等他回音的几个研究生随时准备远程交流……身份多元，人就他一个。 罗谦觉得每周能开着自己那台白色沃尔沃XC 60T4混动接一回女儿、打一场羽毛球——好像做不到——就圆满了。成都还有27台这样一模一样的车，据说可以四处免费停车，因为车主都和罗谦一样，是成都“蓉贝”软件人才技术领衔人，为了布局2025年软件产业收入突破8000亿元。车和人才之间，是更殷切的愿景。 罗谦在几个身份之间转圜，显得精力充沛，有对民航数字科技的现实与未来清晰的信心与逻辑。 罗先生，天府和胶东两个机场马上就要运行了，你们更有潜力的数字化项目还有哪些？ 我们二所传统的强项在空管和机场，随着发展从战略目标上要补齐短板，也是发展和生存带来的转型。在机场、空管所积累的这些支撑技术已经趋于成熟和完善，二者结合就让我们对国航的全球地服保障平台产生了浓厚的兴趣。 这个数字平台是国航总部用来管理自己航班保障的业务、执行过程，在全球的每一个机场的进出，所有数据和业务的执行情况。目前还在推进。平台做好了以后，把这些业务系统上了以后，国航能知道自己飞行器在地面的每一个动作。 我们会把整个国航航班的环节全部自动化采集回来，本部就会建立关于保障或者地服的数据中心，把航空器的保障数据全部集合在一块——国航可以从运行看自己的航班在哪个地方需要改善。 另外一个是“商飞Flywin平台”。 民航从一个完整的产业来说，应该是制造加运行，但我们中国民航成立的那一天就没有制造只有运行。商飞从国家的战略角度上来说是补齐制造，而且ARJ21现在已经飞了。这就意味着重心从制造转向支撑运行。我们跟商飞客服服务中心就有了这个平台，要解决从运维角度上来说的保障——运行过程中的大量航材，机务维修，整个是需要营造一个生态的。里面的对象有航空公司——使用者，有商飞——制造者，还有下面的供应链，是一个庞大的群体——飞机的零件特别多，一个平台就能衔接好链条上的方方面面。 比如东航“123航空”的ARJ21，如果某个零件要更替，就会通过商飞Flywin平台去发布自身需求。若干家供应商会在平台上接单，由商飞做零件的监测，完成一个更换任务……可以把它想象成围绕着商飞的淘宝，以后还能应用在C919和C929的业务上，因此这个平台从战略意义和它的发展前景上来看是前所未有的。 那么当下广义的IT技术和民航产业的关系与区别是怎样的？ 我们的民航从诞生开始就对标国际，因此看待民航的时候直觉上就是高大上。高铁刚开始喊的口号就是向民航学习，现在你坐高铁就会觉得人家也赶上来了。原有的格局逐步在改变，现在各个行业都起来了。 比如百度，它的当量实际上要服务每个大众，起始基数就足够庞大。而民航项目总量就这么多，况且从国家综合交通——还有铁路、公路、水运——民航的比例也就23%左右，以前还更低。总共规划的机场有245个——因为国家战略考虑，年（旅客）流量300万以下的机场是不挣钱的——中有39个上千万流量的挣钱，还有差不多100个300万到1000万流量的勉强挣钱。就可以算一算机场的效益了，所以从企业定位上讲百度参与机场项目要权衡，并不是责任。 不过对于我们二所第一个就是责任。在国家战略上，科研推进的稳妥安全是首要的，最先进的技术首先要可靠。通常意义上具体IT企业的参与上，与我们还有些差距。大的无法参与，小规模的认知有限。 越来越深入的数字技术怎样一步步现实改变机场的运行场景？ 我个人理解为三个词：协同、无人化、智慧。这两年机场在数字化的推动下，这个过程当中能看到一个历史的变迁和它必然的一个结果。 我们有一个概念叫机场1.0~4.0。1.0时候的老同志都退休了，那时就是一个广播系统——信息传播基本靠吼。有了电子计算机后叫2.0，希望能够把这些航班信息准确地告诉保障单位。这是一个协同，借助了计算机把这些信息传递给所需要的每一个人。 到了3.0版本，协同范围计算机手段就变成了现在的主流。信息到每一个人——包括每个旅客——还要到每个外围单位、驻场单位，从而去触发自己的一个业务，然后再把业务的过程回馈给机场指挥中心。这个场景的协同实际上是在不停地扩大范围、增加对象。 4.0，你会发现它的协同范围就变成了让旅客从出家门开始融入交通，到你登上飞机离开整个过程都是受到了这套信息系统的支撑。这就是未来性数字化技术，所需要去支撑的核心的概念就是协同，更大的范围、更大的作用对象，从更精细的管控环节入手。 是。以往我们就只需要关心航班起飞降落这个时间点，现在实际上你做的每一样动作——加油、清洁，什么时候靠近飞行器，什么时候最后一个人离开飞行器，所有都可以通过数字化的技术做好记录。 当有了这种节点数据、状态数据，精细到每个人的时候，管理才有可能去改善。 这就是数字化技术对一个机场运行所带来的第一个出发点，当然这个协同应该是一种业务的一种驱动，离不开数字化技术。航站楼里面，旅客排队的拥挤程度，结合算法就能知道排队长度可能影响调整安检口的通道数量。 先进的信息化的技术手段，都是去促使我们协同的能力增强，而只有协调能力增强了以后，旅客的感受是最好的。 是不是正因为协同的更加紧密，人反而成为一种掣肘的环节。 从直接效率上考虑，人显然不如自己造出来的机器精确、长效。所以第二个趋势就是无人化。现在已经慢慢往每一个环节渗透。 无纸化通关，对着机器甚至没有接触的方式都能完成，是一个少人化和无人化的结果。现在通过视频分析系统会监测一个人的作业是否规范，叫少人话。随着无人驾驶和机器人技术本身的发展，场面上作业的这种无人化是必然的。比如通过机械臂去直接拎取行李放到车上，再通过车辆传输。至于是不是无人驾驶，已经快不用讨论了。过程实际上在逐渐消除搬运工的作用。 说到车，整个机坪上的保障，司机成了紧缺资源。特种车辆千奇百怪，需要的资质要求，不是说谁每一辆车都能开，那么因此一定会催生无人化。无人驾驶在机场这种固定线路、明确规则的场景是更可实现，包括中国的最先进无人码头（上海洋山港第四期码头）已经是个先例，机场比它复杂一些，因为码头上集装箱是标准的。 相较在路面上的复杂情况而言，机场环境就很单纯，比如摆渡车是沿着有限的轨迹行走，实际上有一些规则，与飞行器之间的避让容易实现，它的无人化有可能率先实行。那么货车可能也可以无人化，这样慢慢整个机场的保障就从现在的少人化逐渐变成无人化。 楼内到公共区的这种无人化，给你搞一个小机器人在那，就可以做充分的沟通，当然这只是个苗头，就是把一些人工人力密集型开始少人化和无人化。未来机场通过数字化技术支撑的第二个发力点，应该是最终走向无人化。 协同和无人化聚集了大量的数据，每一个节点每一个过程都产生数字，形成一个典型的大数据的场景，而这个大数据的场景实际上最大的一个职能是要把这个数据的价值进行释放。 先不预计未来，就说过去。 机场准点率低，仔细问为什么低？谁都说不出来。几百个业务节点不能说最后一个应该来背这个锅。就在广州白云机场，我们利用现有的业务数据去帮他分析准点率，通过因果推断，居然是因为清洁的到位率低的影响最大——清洁没有准点完成。听起来不可思议，但是整改后实际效果就是准点率马上超过80%。 这就是大数据的力量。这就使得我们可以畅想未来你通过协同，通过无人化所积累的数据，能够真正地去给机场安全还是效率画像，随时可以给它做“体检”，就能解决这个问题。 这两者之后叠加出的概念，当然就是智慧了？ 我想说的第三个关键词，就是建立在这两者之上的：智慧。 机场的智慧就相当于有自检能力——知道问题在什么地方，还有什么？能做出决策，使得这个问题能够自我消解。这样机场就形成更有效率的一种良性状态。 AI技术和大数据能够做更大的事是什么？比如机位分配，其中有一个典型的例子很能说明问题。一个新的员工和一个老的员工同样在用这套系统，输出效率是不一样的。这个时候实际上是客观的。系统在不断去提升自身的优化处理能力，但始终不能够覆盖完机场所有复杂的运行情况，这是做不完的，这时我们系统的处理速度会降低。 此时，人的经验是要发挥作用的。因此就引发了我们讨论人工智能技术本身的问题：系统很早就是想去尽量替代人，为什么系统还不能去代替一个优秀的员工的经验？那么让新员工依赖这套系统快速地达到优秀员工的水平，就很有必要了。 那么这套系统能不能从优秀员工那去学习？实际上就催生了我们资源分配系统的下一个讨论——要依赖于一个强化学习的机制。一个空白的系统，有经验的人在使用过程中，我就把这种行为记录下来，凝练成一个系统可以使用的规则，然后沉淀下来。当新员工在使用过程中遇到跟老员工一样问题的时候，“他”——已经记忆的老员工经历——就会让规则生效，进而让新员工不会茫然失措，不会让他的操作是一种想当然或者僵化执行。 这实际上就是未来。 机场的智慧表达中，有更多余地需要填充，尤其是安全方面。 这样的事例越早越多，人是没有数据可靠的。大数据就是让机场运行智慧的法门。 人工智能的两大发力点，一个是语音识别，一个是视频分析。比如说机场塔台的指挥员发出指令，飞行员听错了。理论上哪怕他复述可能都有个盲区。这个时候我们就要讨论这个过程当中能不能更加智慧。也有一种手段——去做语音识别，这也是人工智能。 语音分析的效果，比如说塔台指挥员指令“请你穿越跑道”，飞行员听懂了也复述了，但实际上这条指令是错误的怎么办？这个例子我就不举了，新闻上有。 飞行员不知道整体态势，但整个机场运行的系统是知道的。因为它有每个飞行器的位置，每个飞行器的状态。这个时候的数字解决方式，就是把塔台指挥员的指令翻译成机器语言——一条状态值，送到整个机场的运行系统里面去判断，把这句话要发挥的作用去推演，那就发现问题了，为什么？有另外一架飞机正准备起飞，这时系统判断出另一个指令已经指挥了它起飞。系统马上告诉第一个塔台指挥员指令错误。 数字化技术和人工智能技术，把语言变成一个数据，在系统里来判断和推荐，会发现有很多安全隐患你其实是能避免的。 一些经典的案例都已经有苗头和发力点，积少成多，整个机场的智慧化的终极目标，就会随着一个个点的突破形成一个面，整个机场运行的智慧运行，可能就能够让他看到一个更加客观的结果。这就是我们科研的业务发展和技术判断的整体进展。 作为科研和生产力转化实践者，你是如何看中国民航提出的“四型机场”这个概念的？ “平安、绿色、智慧、人文”，从我个人的角度上，四型机场理念的背后都离不开数字化技术。 智慧咱们谈得很多，基于此产生的平安自不待言——现在都是依赖数字化技术去解决，我们民航二所的很多项目，比如跑道拦阻灯、异物检测等等，都跟安全有关。它背后都是数字化的技术智慧。绿色的数字化技术，是机场运行和航空器制造等环节都需要依赖的。 我是这么理解绿色和人文机场的。 对航站楼旅客客流的分布，决定节能的设备启用与否，需要数字化才能做到。前端仅仅是空调的开和关，但是什么时候开关——在不降低旅客满意度的同时——能获得的节能减排，就是能获得的收益。这就是最基础的绿色与人文的数字化表达。 人文本质上是旅客满意度，是让旅客的满意度有存在感，解决他的个性化诉求。当然我说的比较狭隘。站在旅客视角核心主体上，旅客的满意度高更离不开数字化的支撑技术，因为旅客本身就是属于互联网的一个ID，个性化的需求就像购物一样。比如一个素食者，不用说，别人就知道我需要吃什么样的素食，到了飞机上以后立马能享用。 |
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