分析人工智能對未來空中交通管制的影響

何天欣

摘 要：針對人工智能來說，其在空中交通管理當(dāng)中有著非常廣闊的發(fā)展空間。尤其在空管技術(shù)領(lǐng)域中人工智能發(fā)揮出了應(yīng)有的價值，像航空器指揮、CDM決策系統(tǒng)、語音識別等，換言之是人工智能技術(shù)的優(yōu)勢?？梢?，未來空中交通管制的發(fā)展方向必然會朝著智能化的方向前進(jìn)，繼而從根本上提高空管水平。鑒于此，本文從人工智能發(fā)展基礎(chǔ)、人工智能對未來空中交通管制的影響著幾個方面進(jìn)行探討，旨在全面提高空中交通管制水平。

關(guān)鍵詞：人工智能;未來空中交通管制;語音視覺識別

引言

結(jié)合相關(guān)調(diào)查研究可以發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)針對空中交管中的運用還沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，顯然這屬于我國空中交通管制的發(fā)展方向，同時也是我國空管在今后構(gòu)建全球一流空管標(biāo)準(zhǔn)體系的大好時機(jī)。鑒于此，本文從以下幾個方面緊緊圍繞著人工智能對未來空中交通管制的影響展開論述，筆者結(jié)合自身經(jīng)驗提出相關(guān)見解。

1人工智能發(fā)展基礎(chǔ)

針對人工智能來說，其是各項科技不斷發(fā)展所衍生出來的必然結(jié)果。通常情況下，主要包含以下三個方面：一是算法;二是硬件;三是數(shù)據(jù)。針對算法來說，其進(jìn)步是實質(zhì)性的。結(jié)合相關(guān)資料可以發(fā)現(xiàn)，1997年IBM的“深藍(lán)”將國際象棋冠軍卡斯帕羅夫擊敗了，從中對其進(jìn)行剖析以后可以發(fā)現(xiàn)，其算法是基于對棋局進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，無論針對哪個步驟來說均通過每一種走法找直到一方勝出。緊接著回退計算全部可能贏的幾率，最后采取幾率最高的一種當(dāng)作最為適宜的走法，換言之是堆疊硬件計算能力，借助于切實可行的手段贏得勝利。因此不少研究人員均對“深藍(lán)”擁有人工智能進(jìn)行了否定。然而和“深藍(lán)”進(jìn)行詳細(xì)對比可以發(fā)現(xiàn)，AlphaGo與其存在著本質(zhì)上的區(qū)別，其是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，借助于以下幾種計算模塊令其擁有人工智能的：一是快速感知模塊;二是深度模仿模塊;三是自學(xué)成長模塊;四是全局分析模塊。顯而易見的是，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探究為人工智能的實現(xiàn)提供了可能。就硬件而言，其決定了計算水平，屬于人工智能的根本條件。基于摩爾定律的大力支持之下，CPU處理器的水平得到了前所未有的進(jìn)步。而隨著時間的流逝，CPU+GPU的雙重處理器形式基于人工智能當(dāng)中的有效運用下令其有效提高了計算水平。數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)對于人工智能的影響就好比“嬰兒喝奶一般”，將相關(guān)海量數(shù)據(jù)演變成它的“奶粉”，人工智能借助于其不可比擬的計算水平吸收了與之相匹配的營養(yǎng)，而“奶粉”的數(shù)量以及質(zhì)量均會直接影響到其成果，大數(shù)據(jù)的發(fā)展已然演變成人工智能發(fā)展的關(guān)鍵點。

2人工智能對未來空中交通管制的影響與發(fā)展前景

對人工智能發(fā)展基礎(chǔ)進(jìn)行深度剖析以后，可以發(fā)現(xiàn)：人工智能同樣也會對未來空中交通管制產(chǎn)生積極的影響。之所以這樣說是因為我國空管盡管存在很多缺點，然而作為大國，我國空管也存在著自身優(yōu)點以及不容小覷的發(fā)展空間。無論是針對人工智能的探索還是應(yīng)用能力來說，均會慢慢演變成相應(yīng)的催化劑，繼而促進(jìn)運作水平的全面提升。鑒于此，本文就從以下三個方面來闡述人工智能對未來空中交通管制的影響與發(fā)展前景。

2.1語音與視覺識別

就語音識別技術(shù)而言，其屬于人工智能深層次挖掘取得優(yōu)異成果的應(yīng)用領(lǐng)域之一，現(xiàn)在早已演變成相對成熟的技術(shù)，主要包含以下幾點：一是國內(nèi)的訊飛;二是微軟的小娜（Cortana）等。站在客觀的立場出發(fā)來講，空中交通管制基本上等于語音服務(wù)。而基于人工智能技術(shù)的影響之下，將其存在的語音識別技術(shù)滲透其中，會在今后的發(fā)展道路上衍生出各種各樣的應(yīng)用方向，主要包含以下幾個方面：一是復(fù)誦檢測;二是指令數(shù)字文本化;三是輔助監(jiān)控等。不僅如此，基于人工智能就似乎的大力支撐之下，機(jī)器翻譯的可靠性日益增加，為今后無語音接線的空管時代提供了可能。和語音識別進(jìn)行詳細(xì)對比可以發(fā)現(xiàn)，視覺識別的技術(shù)門檻盡管高一些，但卻存在著較大的發(fā)展前景，并且在以下幾個場景中比較適用：一是跑道侵入等相關(guān)告警技術(shù);二是機(jī)場動態(tài)地圖;三是航空器自動駕駛技術(shù)。一些專業(yè)人士還對人工智能進(jìn)行了預(yù)測，預(yù)測其語音識別會在五年內(nèi)超越人類，而視覺識別會在十年內(nèi)超過人類，可見人工智能對未來空中交通管制的影響是巨大的。

2.2空管機(jī)器人

基于人工智能技術(shù)的影響之下，空管機(jī)器人已然演變成未來幫助相關(guān)人員決策的智能化機(jī)器人。針對這個機(jī)器人來說，其實際上是借助于以下信息來完成計算工作和反饋工作的：一是語音識別;二是視覺識別;三是空管大數(shù)據(jù)等，并在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)現(xiàn)錯誤、給出指令判斷以及決策信息。站在客觀的角度出發(fā)來講，倘若空管機(jī)器人的錯誤率不高于人類錯誤率時，那么此時必然會將人類加以替代。不僅如此，空管機(jī)器人經(jīng)過系統(tǒng)性的訓(xùn)練，可以在第一時間輔助相關(guān)人員解決特殊情況，因為不存在人為因素，所以和人類進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)，空管機(jī)器人具備更加可靠的工作機(jī)制。一般而言，空管機(jī)器人的發(fā)展可以分為以下幾個步驟：一是模擬機(jī)培訓(xùn)應(yīng)用;二是崗位實際應(yīng)用。

2.3空管一體化系統(tǒng)決策功能

基于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)時代快速發(fā)展的背景之下，空中交通管制一定會朝著設(shè)備一體化的方向發(fā)展。無論是針對空管基礎(chǔ)設(shè)備的更新還是空管大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展來說，均會在很大程度上為空管一體化系統(tǒng)打下扎實的基礎(chǔ)，而基于人工智能技術(shù)的深入影響下必然會馬到成功。之所以這樣說是因為該技術(shù)是在充分結(jié)合以下內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行決策的：一是流量控制;二是航路開放關(guān)閉;二是機(jī)場停機(jī)位安排;四是優(yōu)化資源配置等。由此可見，上述信息會在無形當(dāng)中將航空器的運作水平加以提升。

結(jié)語

針對空管行業(yè)來說，其應(yīng)當(dāng)從實際出發(fā)，加快設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化改革的腳步，對各種軟件系統(tǒng)以及硬件系統(tǒng)加以完善與優(yōu)化，構(gòu)建切實可行的空管大數(shù)據(jù)，以便可以更加高效地將人工智能技術(shù)引入其中。相信在今后的發(fā)展道路上，基于該技術(shù)的大力支撐之下，空中交通管理會逐漸趨于智能化，繼而在無形當(dāng)中為全體旅客提供更加優(yōu)質(zhì)的航空管制服務(wù)水平。

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