空中交通管制中的人工智能應用前景探析

王杰

摘 要：全球經濟一體化發展的不斷深入，空中交通工具已經成為社會經濟發展中貿易往來的一種常態。隨著空域的開放程度增大，空中交通也日益變得繁忙，空中交通管制的重要作用不言而喻。人工智能技術作為本時代最具有前景的技術，對空中交通管制的技術推動和發展有著重要的跨時代意義。本文從空中交通管制的需求出發，探討人工智能應用的前景。

關鍵詞：空中交通管制;人工智能;應用

現代計算機技術發展極為迅速，現已經被運用到了許多領域之中，為社會的生活和生產做出了重要的貢獻。現代計算機技術同樣被應用到了急需新技術的空中交通管制領域之中。近年來，人工智能技術的應用對于空中交通管理的安全性、高效性的提升起到了極大的促進作用。未來伴隨人工智能技術的應用想必會越來越寬泛，在此背景下，需要進一步了解空中交通管制現階段對該技術的需求，了解應用層面的局限。

1. 空中交通管制對人工智能技術的需求探討

一直以來，空中交通管制都屬于復雜的人在回路系統，通過空地人員協同配合來實現對航空運行的高效管理。其中飛行員主要依托自動化系統來操控飛機，而管制員則通過空中管制自動化進行信息的收集、匯總以及指令的決策等。在這種人在回路中，對自動化管理等級需求經歷了以下三個過程：

在最初的空中管制人在回路中，對于自動化的需求較低，在設計過程中也更側重于以機器為輔助作用，在功能設置上，對初級自動化操作的目標要求僅包括為自動處理飛行情報、融合以及處理雷達數據，對短期的沖突進行預警等。

隨著初級自動化系統的實現和廣泛應用，在不斷的實踐過程中，空中交通管制自動化又產生了新的需求，即需要空中管制自動化系統中，需要提示必要的決策支持手段，主要針對空中交通管理、空域管理等任務，目前這種等級的自動化系統仍舊處于發展中，有些功能已經得到很好的實現，但有些功能還需要更深入的開發和實踐。

空中交通管制系統中，智能化、自動化的程度越高，管制員的負荷相對較輕，效能更高，同時也能夠更有效的避免出現錯誤。隨著人工智能的發展，現階段，空中交通管制對于人工智能技術的需求包括有：一體化自動監視，無人管理，機場、空管、航空公司的多主體運行協調，以及多元化空域管理等。目前這種“以機器為主、管制員監控”的高級智能化、自動化的空中交通管制系統還處于探索規劃之中。

面臨著日益增長的空中流量，現行的空中管制系統正面臨著極大的壓力和負荷，空中交通管制人員的工作體量也較長，雖然已經極力控制空中交通管理能效，但是仍舊不可避免人工差錯現象。面臨著這些現狀，尋找更高效、更智能、更自動化的空中交通管制系統以及辦法，是現階段空管服務發展的重要內容。

2. 空中交通管制中人工智能技術應用

2.1 以深度學習為代表的人工智能技術

人工智能的本質是對人的思維過程進行模擬。深度學習是人工智能技術的重要代表，同時也推動了人工智能的飛速發展。深度學習能夠更加智能、自動地提取復雜特征，在語音識別、語音合成、語言模型和機器翻譯 等領域都實現了巨大的技術突破。2016年，阿爾法狗戰勝了人類圍棋冠軍而被社會熟知。阿爾法狗是人工智能在新時期的重要產物，它主要使用了有策略網絡以及估值網絡等技術。這些技術的核心在于對深度學習的監督和強化。

2.2 在空中交通管制中的應用

當前階段，人工智能在空中交通管制中仍主要起到輔助決策的作用。主要應用在以下兩個方面：

第一個方面是飛行流量管理，隨著空中流量的不斷增加，空域內的航線越來越多，空域大部分狀態都處于繁忙狀態。為了確保空域內流量的有序、安全，飛行流量管理顯得十分重要。人工智能的應用可以處理來自多個維度的復雜信息，并且能夠對其歷史數據和實時數據進行全面分析，以確保飛行流量計算的可靠性、準確性和及時性。與此同時，還能夠實現對飛機四維軌跡信息進行捕捉和計算，確定飛機的降落地點與降落時間，得知可能潛在的飛機流量沖突，進行分析后，對空域內的飛行流量進行正確、安全的排序，確保飛行流量的有序性和安全性。

第二個方面對飛行沖突的解脫管理，人工智能技術的應用促使空中交通管理系統實現了一定的智能化特征，在深度學習的基礎上，系統在發現空域內飛行流量的沖突，能夠自動生成相對應的解脫方案。這個解脫方案對于管制員的最終決策起到了很有效的輔助作用，能夠有效的提升沖突解脫效率。在這一推理過程中， 為了保證系統推理的有效性，系統需要根據大量的規則來進行方案的推 理選擇。而這些規則，則要被統一存入知識庫系統中。這樣，管制人員只要在平時做好知識庫系統的更新和維護，就能夠保證系統推理的有效 性，從而根據系統提供的方案，來進行飛行沖突航班的排序

3. 空中交通管制中的人工智能技術應用前景

3.1 輔助決策方面

隨著機器人深度學習技術的進展，未來人工智能技術在空中交通管制中的應用，仍舊會大部分集中在輔助決策方面，但在具體的應用上應該會避開現有的問題，出現更加優化的系統。

譬如在智能化沖突管理方面，未來可以通過智能化手段實現無人機，加強無人機的感知以及規避能力，能夠使得無人駕駛航空器能夠與人工駕駛形成一致的水平，并且可以再空域內實現無人機和人工駕駛飛行器的安全并存。

3.2 空管指揮安全監控

現階段，空中交通管制交流是十分依賴管制員的。據調查，近年來民航出現的不安全事件中，通話差錯這一原因占有較高的比例。通話差錯主要包括通信錯誤、地空通話錯誤、無線電通話不準確等形式，由于現有的空管系統無法接入陸空通話數據，不能及時獲得管制指令信息，因此不能檢測空管通話差錯。

這種現象是未來空中交通管制多必須要避免和徹底解決的，基于人工智能技術的空管語音識別以及指令解析將會有希望很好的解決這一問題。利用深度學習技術，以識別空管語音、理解空管指令為基礎，深度挖掘空管態勢管理，智能檢測指令的安全等級、一直程度，并及時對管制員提示處置，將會大幅度的降低此類不安全事件的發生。

3.3 智能指揮機器人

深度學習將會使機器人具備感知、思維以及行動能力，隨著計算機技術的深入發展，未來應用于空中交通管制的智能指揮機器人也會應運而生。智能指揮機器人將會是智能化空中管制系統的綜合體，能過及時、準確的收集空中交通的數據，并且具備有分析數據、處理數據的能力，與此同時，其所具備的視覺識別、語音識別也能夠賦予機器人更多的能力，包括發布空管指令、應答飛行員甚至能夠代替管制員進行控制交通管制，達到高級空中管制自動化。

4. 結束語

人工智能技術發展十分廣闊，也必然會在空中管制領域內創造出更強的新技術、新系統，以推進空中交通管理水平的提升。但在發展過程中，我們始終必須要明確人工智能技術的作用不是取代真實的人工，而只是作為一種備用選擇，去彌補人類工作極限和盲區，以獲得更加高效的管理能效。當然，人工智能技術也必然是未來空中控制的必然發展，廣大管制員必須要迎接這些挑戰，不斷的提升自己的專業素養，才能夠更好的適應未來發展趨勢，與空管行業達成共同發展與進步。

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