想象一下，一个每天需要协调成千上万项相互依赖任务的庞大交通枢纽——机场，天然就是检验新技术、优化人、飞机与行李无缝流动的理想试验场。人工智能（AI）极有可能成为这个战场上的“游戏规则改变者”。但必须警惕：如果缺乏人类足够明智的前瞻性思考，AI同样可能带来高昂的失望代价。AI的真正价值，终究要依靠全行业的深度协同才能实现，而它在解决行业最棘手问题上的基础性作用，也正是在这种协同中得以充分体现。好消息是，航空业已经在着手夯实AI的地基了。

所谓人工智能，或者说机器智能（区别于人类智能），是计算机科学的一个分支。在这一分支下，系统不仅能根据输入信息做出直觉式决策，还能在相同输入条件下，比人类更频繁地给出“正确”建议，并根据新输入自主调整决策逻辑。一个AI算法或平台的核心，就是它的算法“大脑”。这套系统及其算法通常专注于解决或支撑某一类特定的问题集合。

人工智能在航空中的用途

如果AI真的想在航空领域掀起一场颠覆性的变革，它至少需要达成三个目标。

在机场中找到AI的应用场景并不困难。例如，自动行李牵引车、半自动登机桥以及无人机巡检，这些都已经进入测试阶段。旧金山国际机场（SFO）便有一个典型案例：他们利用训练好的AI算法来引导出租车，在“虚拟出租车队列”中及时调度车辆进入机场。

然而，如果AI解决方案只在一两个机场试飞几次，那就完全错失了行业更大的机遇。AI要成为航空业的颠覆性技术，必须满足三个必要条件。第一，它必须在解决一个或多个关键行业问题上担当主力。第二，它的潜力需要大到足以催生一个可行的商业市场，从而反哺航空AI的研发投入。第三，它必须能在整个行业范围内推广使用，而不是仅在少数顶级机场中进行小规模试验。

到2038年，预计客运量将翻一番，这对机场的效率和效能提出了硬性要求，而这将成为整个行业未来一段时间的共同课题。这些算法需要海量的机场输入数据，并且能够实时或及时地支持登机口分配和机场管理决策，对于航空领导者而言，其价值不可估量。

随着机场持续增加登机口和跑道，新机场的营收必须能够覆盖这一扩张周期内的长期成本。可以预见，CIO和CTO们会倾向于采用基于AI的解决方案来开发新收入来源，优化机场资产的商业利用。例如，幕后已有大量活动聚焦于研发所谓的“飞行汽车”——那种可搭载两到四人的空中交通工具。最近SFO推出的机场间直升机接驳服务，实际上就是无人驾驶飞机及其短途飞行出租车服务的前奏。

最后，安全和安保在机场始终是第一位的。AI的学习能力、模式识别能力以及对特定情境（包括人类行为）的理解能力，能够为任何组织的安全与安保态势注入强大动力。想象一下，能够立即检测到航站楼内摔倒的旅客、自动扶梯上受伤的儿童，甚至人口贩运受害者并发出警报的AI系统，这对公众和行业而言，无疑是“无价之宝”。

下一步

要正确部署AI解决方案，充分的准备工作必不可少。任何决策（包括基于AI的决策）的质量，都取决于输入信息的质量。一个好的AI解决方案，必须获取极为准确和全面的环境认知。很多情况下，通过传感器等方式准确检测环境本身就需要不小的投入。而在关键节点做出正确决策，则需要AI算法具备处理这些复杂输入的能力，同时还要投入大量资源来训练算法，使其学会应对各种可能的情况。

除非这种投资能够吸引整个行业，而不是仅抓住一两个客户，否则成本难以消化。只有这样，才能满足AI供应商的商业需求，也才能确保AI算法持续进化。从大量机场到供应商的反馈回路必须存在，算法才能不断得到优化。一个基于在100个机场使用经验而持续演进的算法，其价值远高于每个机场各自使用100种算法。建立通用的数据标准，是开发行业级AI解决方案的关键。