人工智能与航空航天：人工智能影响航空的 5 种方式

在我们研究人工智能对不同行业的影响的新系列中，今天我们将研究人工智能的进步如何帮助航空航天公司更好地优化其制造流程。

根据埃森哲最近的一份报告，航空航天和国防行业 80% 的领先高管预计，到 2021 年，他们劳动力的每一部分都将直接受到基于人工智能的决策的影响。在不久的将来，人工智能和其他数字技术将对航空航天业产生影响。从智能维护到培训等等，AI 可以通过以下 5 种方式改变航空航天业：

1.智能维护

维护飞机对于确保相关飞机的安全至关重要。由于维护通常是按计划进行的，因此该过程可能既费时又麻烦。意外故障或故障会导致不必要的停机和昂贵的工程劳动力的低效使用。由于 45% 的行业专业人士认为解决意外维护问题是提高效率的关键方式，因此航空公司越来越多地研究由人工智能支持的预测性维护也就不足为奇了。

预测分析筛选维护数据，解释和组织来自传感器和报告的信息。这允许算法实时识别和报告潜在故障，并预测最合适的维修时间表，创建更智能的维护计划。空客等航空航天公司已经在寻求采用智能维护解决方案，以根据来自一系列工厂的数据来预测制造过程中的变化。

SparkCognition 是一家为包括航空航天在内的多个行业提供机器学习解决方案的公司。例如，SparkCognition 的 SparkPredict 软件通过监控飞机中的机械系统来帮助预测资产故障，同时还能够推荐最佳纠正措施。

空客最近还与 Palantir Technologies 合作推出了 Skywise 平台，该平台分析数据以预测飞机技术问题。 easyJet 是一家已经在使用该平台来减少因意外维护相关问题而导致的延误的航空公司。据说 Skywise 帮助预测了easyJet 机队的 31 次技术故障，使原本会被中断的航班保持按计划运行。

2.更好的燃油效率

提高燃油效率是航空航天公司的关键优先事项之一，因为即使飞机燃油消耗的微小改进也会对公司的底线和排放产生重大影响。再加上 3D 打印，轻型飞机部件的生产已经成为现实。

在这方面，人工智能驱动的系统可以帮助优化油耗。例如，法国公司 Safety Line 开发了一种机器学习工具，可以在每次飞行前优化飞行员的爬升曲线。由于飞机在爬升阶段以最高的速度消耗燃料，优化这个阶段可以节省大量的燃料。法国航空公司 Air Austral 已经实施了 Safety Line 的解决方案，并有望在爬升阶段节省高达 6% 的燃油。

3.培训

人工智能可用于改进飞行员训练。人工智能模拟器与虚拟现实系统相结合，可以为飞行员提供更逼真的模拟体验。 AI 驱动的模拟器还可用于收集和分析训练数据，例如生物识别技术，以根据受训者的表现创建个性化的训练模式。

人工智能的下一个重要用途是在飞行过程中协助飞行员。驾驶舱内的人工智能解决方案可以通过评估和警报（如果需要）有关燃油水平、系统状态、天气条件和其他关键参数，帮助实时优化飞行路径。未来，飞机可以配备由计算机视觉算法驱动的智能摄像头，扩大飞行员的视野，从而支持他们的安全性能。

4.创新产品设计

航空航天业一直在寻求更高效、更轻的零件——人工智能开辟了设计它们的新方法。衍生式设计就是一个很好的例子：基于人工智能算法，新技术包含一组工具和技术，用于根据需求和约束创建复杂的产品设计。衍生式设计软件允许工程师和产品设计师在更短的时间内探索多个选项以找到最佳设计。这种方法对于开发集成更多功能的新产品至关重要，最终使飞机更轻、更可持续。

3D 打印在利用衍生式设计方面变得越来越重要，因为它不受传统生产方法的限制。因此，为什么主要的航空航天公司已经在研究这种组合的可能性，这可能是降低燃料消耗率和碳足迹的最有效工具之一。

5.更好的客户服务

客户满意度和性能在商业航空中尤为重要。人工智能可以成为航空公司提升客户体验和提供更好客户服务的方式之一。

有多种方法可以应用人工智能来提供更好的客户服务。聊天机器人就是一个明显的例子：基于人工智能的数字工具，可以实时地以类人的方式回答客户的询问。在线聊天机器人可以通过自动化客户支持来节省时间和精力。 SITA 进行的一项调查显示，14% 的航空公司和 9% 的机场已经使用聊天机器人，其中 68% 的航空公司计划引入人工智能驱动的聊天机器人。

然而，更多的数据带来了更多的机会：从根据个人喜好量身定制的旅行体验到定制的推荐和票价。有远见的航空公司已经在朝着这个未来迈进。作为阿联酋航空公司的一部分，Emirates Vacations 最近推出了展示广告，其中包含人工智能聊天机器人，可以提供目的地和假期建议。经过 30 天的试用活动，与标准广告相比，Emirates Vacations 发现这些集成聊天机器人的广告的参与度增加了 87%。

展望未来

虽然航空航天领域有很多人工智能和机器学习技术的机会，但该技术仍处于起步阶段。部分原因是严格的安全要求对航空航天等高度监管的行业至关重要。引入航空的每项新技术都必须经过广泛而昂贵的验证/认证过程。而且由于人工智能系统的复杂性，它们可能并不总是能够通过传统的 FAA 流程获得认证。这表明需要开发新的、更有效的验证流程，以帮助实现人工智能在航空航天业中的全部潜力。

另一个挑战是数据管理。作为任何人工智能软件的燃料，数据驱动计算机算法的智能。然而，除了需要正确管理航空公司客户的数据之外，还存在数据隐私问题。对于公司而言，在开发个人数据的 AI 系统中找到实施隐私和网络安全实践的方法具有挑战性，但至关重要。

然而，随着人工智能在航空航天业的应用不断扩大，越来越多的航空公司渴望采用由人工智能和机器学习驱动的解决方案。虽然人工智能需要大量投资，并且在更广泛的应用方面仍面临一些障碍，但这种创新技术在优化制造流程、解决故障和提高性能方面具有巨大潜力。