人工智能技術在空中交通管理中應用分析

呂允巍

摘 要： 人工智能與傳統行業和基礎設施的結合是未來的發展趨勢。本文介紹了人工智能的最新成果，分析了空中交通管理中運用人工智能技術的意義，結合人工智能研究，分析了在空中交通管理中人工智能技術的具體運用前景。

關鍵詞： 人工智能；空中交通管理；應用展望；智能化

一、人工智能的最新成果

很多人把2016年叫做人工智能（Artificial Intelligence）元年，是因為2016年的科技界發生了有關人工智能的一系列標志性事件，這些事件讓人工智能進入大眾視野，并登上科技界的舞臺中心。

2016年1月，人工智能領域的領軍者谷歌公司研發的深度學習人工智能項目AlphaGo掌握了圍棋技術，隨后在3月份舉行的人機對戰中，以4：1的擊敗了原世界圍棋冠軍李世石，震驚全球。2017年5月，AlphaGo再次戰勝現世界圍棋冠軍柯杰。

2016年10月瑞典文學院宣布將2016年諾貝爾文學獎授予美國音樂人兼作家鮑勃·迪倫，引發爭議。伴隨爭議而來的科技事件更加讓人吃驚。IBM的人工智能項目Watson花了幾秒鐘的時間瀏覽了鮑勃迪倫一生創作的所有作品后，給出的評價：“你的歌表現的是流逝的光陰和枯萎的愛情”。這標志著人工智能通過無與倫比的計算能力開始讀懂人類的情緒。

2016年，微軟在語音識別設備領域取得了重大突破。微軟研發的人工智能Echo在接受了2000個小時的數據訓練后，語音自動識別系統能力已經可以達到人類的水平，甚至超過了人類，Echo作為虛擬助理受到了很多人的歡迎。

ALphaGo、Watson、Echo作為三家巨頭公司的人工智能代表在2016年的精彩表現遠不僅如此，它們在醫療、導航、識別等領域都先后取得了重大成果。與此同時，全球其它人工智能項目也不甘落后，爭相綻放。

人工智能在2016年的飛速發展不是偶然因素，它是由各項科學技術進步發展所帶來的必然結果?？偟膩砜粗饕c：算法、硬件、數據。

算法：算法的進步是實質性的。我們知道1997年IBM的“深藍”擊敗了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，“深藍”的算法是基于對棋局進行預測，每一步都遍歷每一種走法找直到一方勝出，然后回退計算每一個可能贏的概率，最后使用概率最高的一種作為最優的走法，說到底是堆疊硬件計算能力，通過暴力窮舉的方法贏得勝利。所以大家都不認為“深藍”具備了人工智能。但AlphaGo不同于“深藍”，它基于深度神經網絡，通過四組計算模塊（四個腦），即快速感知、深度模仿、自學成長、全局分析讓ALphaGo具備了真正的人工智能，并擁有可怕的學習能力?？梢哉f深度神經網絡成功探索奠定了真人工智能的未來。

硬件：我們都知道硬件決定了計算能力，是人工智能的基礎。受惠于摩爾定律，2016年CPU處理器的水平繼續取得了長足的發展，而以英偉達為代表的GPU處理器公司的崛起，讓硬件計算能力如虎添翼。CPU+GPU的雙重處理器模式在人工智能的應用使其計算能力大幅度提升。不僅如此，谷歌專門為人工智能量身打造的TPU處理器也橫空出世，讓人不禁對人工智能的未來浮想聯翩。

數據：數據是如何影響人工智能的？道理很簡單，知識是通過學習獲得，人工智能就像一個具有無限潛力的嬰兒，當它想在某一領域取得建樹，這一領域的海量數據就成為它的奶粉，人工智能通過它強大的計算能力汲取了奶粉中的養分，而奶粉的數量和質量都對它的成果有至關重要的影響，大數據的發展成為在人工智能發展的關鍵所在。

二、空中交通管制中運用人工智能技術的意義

目前我們國家航空事業飛速發展，航班數量急劇增多，在空域限制的特殊情況下，空中交通管制工作出現了很大難題。這些問題的解決需要不斷深化空管改革，提高軍民航融合，同時在科學技術方面，空管需要與時俱進。這就不得不提到人工智能技術。人工智能在空中交通管理中有極大的應用前景。在空管技術領域：如避免航空器沖突、航班流量管理、語音識別技術等，可以說天然是人工智能技術的強項。

目前工智能技術可能運用在空中交通管理中的方面是要基于空管大數據，引入人工智能進行數據進行分析，并根據數據結果做出決策。以避免航空器沖突和航班流量管理為例，這兩個問題一個涉及到安全，一個涉及到效率，都是空中交通管理的首要難題。引人工智能技術進行數據分析和決策，可以保證航班運行安全，同時提高對空域的利用率，合理安排航班順序和時刻，緩解延誤。人工智能是空管科技革新的大勢所趨。在未來，人工智能的運用范圍以及深度都會提高，空中交通管理的智能化時代也必將來臨。

三、空中交通管理中人工智能技術的具體運用

（一）人工智能技術在避免航空器沖突中的應用

安全壓倒一切，避免航空器沖突是空中交通管制工作的重中之重。解決航空器沖突問題，人工智能技術最主要運用前景就是對飛行沖突的探測以及輔助決策。人工智能可以依靠自身深度神經網絡，通過自主學習掌握沖突判定的依據，再通過傳感器，分析當前圖像、聲音等數據，判斷出當前航空器可能會發生的沖突，再經過計算制定出沖突解脫各項方案，這時可人工介入篩選方案，或讓人工智能進行決策，找出當前情況下最經濟、有效的解決方案。

當兩架航空器出現潛在飛行沖突時，人工智能已經可以根據數據判斷出潛在沖突風險，并做出風險提示和沖突解脫方案，我們可以人工進行判斷選擇或直接讓人工智能系統做出沖突解脫方案決策，從而在源頭避免航空器沖突。

人工智能在最初引入時，需要空管大數據的支持，機場圖、航空器數據、歷史沖突案例、圖片、圖像、聲音、報告分析等，隨著數據積累，資料儲備越多，人工智能的分析和決策水平越準確。因此人工智能的水平伴隨這空管大數據的發展。

（二）人工智能技術在航班流量管理中的應用

航班流量管理決定了空中交通管理的效率。隨著我國航班數量的急速增長，航班延誤數量也大幅提高，給旅客出行帶了不便。針對我國空域的特殊情況，合理規劃航路航線，提高空域利用率，就成為了航班流量管理的關鍵?？沼蚍譃榭v向和橫向，縱向空域是以高度差為衡量標準，橫向空域就是制定的航路航線。在一塊劃分成多個扇區的空域內，如何合理在空域橫向縱向安排航空器飛行就是提高空域利用率的關鍵。引入人工智能技術可以進行大數據分析決策，判斷當前空域內的航班流量，決策出合理的空域分配方式，并保持在合理的扇區流量范圍內，避免超負荷運行。除了空域管理之外，航班流量管理還包括安排航班起降時刻，規劃航班優先級排序、流量控制等，在這些方面人工智能技術同樣可以大展拳腳，并可以依靠人工智能技術對航班時刻進行科學合理的規劃安排。

航班流量管理需要對大量航班數據進行分析，之前也提到，人工智能在空中交通管制的應用需要基于空管大數據。但當前空管行業各地區航班管理系統存在差異，此外，空管局與機場、航空公司等單位的數據融合級別低，無法進行大規模數據共享，這些都造成空中交通管制的數據水平低，人工智能技術無法全面發揮作用的原因。但隨著空管改革的深化，這些問題必將得到妥善的解決，人工智能技術的應用也將更加深入和全面。

（三）人工智能其它應用展望

人工智能當下最熱門的方向就是語音識別技術和無人駕駛技術的應用。空中交通管制的核心工作在表面上看是由空中交通管制員通過語音指揮的形式，安排航空器駕駛員安全、有序操作航空器起飛、航行、降落的動作過程。其本質上是通過信息的傳遞進行航空器操作從而達成安全高效的空中交通服務。人工智能語音識別技術未來可以讓管制員和飛行員至少一方不需要人工通話，徹底告別語言差錯，而未來，成熟的自動駕駛技術直接讓飛行員成為消失的那一方。當飛機不需要人工駕駛后，空中交通管制員通過指令指揮飛機起降飛行，安排航路航線，大大提高效率和準點率。

四、結語

總的來說，筆者認為人工智能技術的在空中交通管理中的應用是未來的必然趨勢，人工智能技術會讓空中交通管制管理更加安全、高效?？展苄袠I要立足當下，加速設備標準化的改進，完善軟硬件系統、深化數據資源整合，建立健全空管大數據，只有這樣才能更加深入、全面的引入人工智能技術。未來，在人工智能技術推動下，空中交通管理全面智能化，會為廣大旅客帶來更加安全、高效、優質航空管制的服務?！?/p>

參考文獻

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