生成式 AI 如何改变航空行业

航空业面临着提高航空旅行可持续性的压力，同时在日益复杂的市场中提高运营效率，而该市场仍在从新冠疫情的影响中恢复。在安全至上、新科技需要严格审查的行业，生成式 AI 有望促进航空企业及其行业合作伙伴的发展。

生成式 AI 有着无数潜在的用例。一些用例需要时间与现有业务系统和流程集成，但行业领导者应该转移至最适合生成式 AI 优势的领域。其中包括通过更好、更个性化的旅行推荐和促销活动来增强客户体验，以及通过创建更强大的虚拟助理来改善客户服务。生成式 AI 还可以为维护、修理和大修 (MRO) 技术人员提供帮助，让他们能够更有效地检索相关的维修信息，或者自动创建零部件和设备订单，以便飞机降落后就可以开始维修或维护。

一些航空公司已经在通信和客户服务运营中使用生成式 AI，包括自动翻译文本、制作营销材料和撰写文案。AAR Corp 是一家私营航空服务提供商，正在考虑使用生成式 AI 来优化库存管理，提供预测性维护，改善仓库运营并实现零件订购自动化。

航空业在推广 AI 方面采取了谨慎的态度。5 月，欧盟航空安全局 (EASA) 发布了第二版 AI 路线图，它为 AI 在航空业的整合提供了全面规划，重点关注安全、安保、AI 保证、人为因素和伦理考量。

这些措施表明行业意识到了 AI 的风险，其中包括机器学习系统用于培训 AI 模型的数据存在偏差，而这些数据可能会扭曲建议或分析。此外，生成式 AI 有时可以识别数据中不存在的模式或对象，并产生毫无意义或完全不准确的结果，这种现象被称为 “幻觉”。

由于生成式 AI 存在出错的可能性，航空企业应该首先探索可以容忍一定程度差异的应用场景，例如客户服务机器人。他们还必须确保客户数据安全及其使用符合数据隐私法规。

以安全、数据完整性和安保为重点，该行业可以向前发展，测试更先进的生成式 AI 实现方案。随着航空企业将生成式 AI 与现有知识产权和系统相整合，它们将通过多种方式解锁这项技术的价值 。

• 个性化飞行员培训： 生成式 AI 可以将当前的培训模拟器提升到新的真实感水平，同时根据每位飞行员的表现修改培训场景。
• 优化航线和时刻表： 该技术可以合并历史和实时航班、天气模式和空中交通的数据，以确定最节省燃料和时间的航线和时刻表，从而最大限度地减少延误和油耗。
• 支持预测性维护： 生成式 AI 可以分析来自传感器和其他来源的数据，将其与历史数据进行比较，以预测潜在故障并优化维护计划。
• 创建数字孪生体：飞机设计师和 MRO 公司经常创建产品或系统的虚拟模型。这些数字孪生体使他们能够更快地测试设计并提高性能，而无需生成物理模型。生成式 AI 可以比目前的方法更快地构建数字孪生体。
• 规划和优化机场：借助现有机场或新机场的复杂数字孪生体，设计师和规划师能够模拟和增加客流和飞机地面交通流量，并建设基础设施和便利设施。

这些例子仅仅触及了可能性的皮毛，因为航空行业的不同参与者可能会利用生成式 AI 来帮助进行飞机设计和原型设计、供应链优化、高级航班规划等。

最终，在成为 AI 行业领导者的道路上，航空公司必须在创新和谨慎之间找到平衡。生成式 AI 拥有如此多的用例，有望改变行业的方方面面。