人工智能技術(shù)在空中交通管理中應(yīng)用分析

呂允巍

摘 要： 人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施的結(jié)合是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。本文介紹了人工智能的最新成果，分析了空中交通管理中運(yùn)用人工智能技術(shù)的意義，結(jié)合人工智能研究，分析了在空中交通管理中人工智能技術(shù)的具體運(yùn)用前景。

關(guān)鍵詞： 人工智能；空中交通管理；應(yīng)用展望；智能化

一、人工智能的最新成果

很多人把2016年叫做人工智能（Artificial Intelligence）元年，是因?yàn)?016年的科技界發(fā)生了有關(guān)人工智能的一系列標(biāo)志性事件，這些事件讓人工智能進(jìn)入大眾視野，并登上科技界的舞臺(tái)中心。

2016年1月，人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍者谷歌公司研發(fā)的深度學(xué)習(xí)人工智能項(xiàng)目AlphaGo掌握了圍棋技術(shù)，隨后在3月份舉行的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)中，以4：1的擊敗了原世界圍棋冠軍李世石，震驚全球。2017年5月，AlphaGo再次戰(zhàn)勝現(xiàn)世界圍棋冠軍柯杰。

2016年10月瑞典文學(xué)院宣布將2016年諾貝爾文學(xué)獎(jiǎng)授予美國(guó)音樂(lè)人兼作家鮑勃·迪倫，引發(fā)爭(zhēng)議。伴隨爭(zhēng)議而來(lái)的科技事件更加讓人吃驚。IBM的人工智能項(xiàng)目Watson花了幾秒鐘的時(shí)間瀏覽了鮑勃迪倫一生創(chuàng)作的所有作品后，給出的評(píng)價(jià)：“你的歌表現(xiàn)的是流逝的光陰和枯萎的愛(ài)情”。這標(biāo)志著人工智能通過(guò)無(wú)與倫比的計(jì)算能力開(kāi)始讀懂人類的情緒。

2016年，微軟在語(yǔ)音識(shí)別設(shè)備領(lǐng)域取得了重大突破。微軟研發(fā)的人工智能Echo在接受了2000個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，語(yǔ)音自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)能力已經(jīng)可以達(dá)到人類的水平，甚至超過(guò)了人類，Echo作為虛擬助理受到了很多人的歡迎。

ALphaGo、Watson、Echo作為三家巨頭公司的人工智能代表在2016年的精彩表現(xiàn)遠(yuǎn)不僅如此，它們?cè)卺t(yī)療、導(dǎo)航、識(shí)別等領(lǐng)域都先后取得了重大成果。與此同時(shí)，全球其它人工智能項(xiàng)目也不甘落后，爭(zhēng)相綻放。

人工智能在2016年的飛速發(fā)展不是偶然因素，它是由各項(xiàng)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步發(fā)展所帶來(lái)的必然結(jié)果。總的來(lái)看主要三點(diǎn)：算法、硬件、數(shù)據(jù)。

算法：算法的進(jìn)步是實(shí)質(zhì)性的。我們知道1997年IBM的“深藍(lán)”擊敗了國(guó)際象棋冠軍卡斯帕羅夫，“深藍(lán)”的算法是基于對(duì)棋局進(jìn)行預(yù)測(cè)，每一步都遍歷每一種走法找直到一方勝出，然后回退計(jì)算每一個(gè)可能贏的概率，最后使用概率最高的一種作為最優(yōu)的走法，說(shuō)到底是堆疊硬件計(jì)算能力，通過(guò)暴力窮舉的方法贏得勝利。所以大家都不認(rèn)為“深藍(lán)”具備了人工智能。但AlphaGo不同于“深藍(lán)”，它基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)四組計(jì)算模塊（四個(gè)腦），即快速感知、深度模仿、自學(xué)成長(zhǎng)、全局分析讓ALphaGo具備了真正的人工智能，并擁有可怕的學(xué)習(xí)能力?？梢哉f(shuō)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功探索奠定了真人工智能的未來(lái)。

硬件：我們都知道硬件決定了計(jì)算能力，是人工智能的基礎(chǔ)。受惠于摩爾定律，2016年CPU處理器的水平繼續(xù)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，而以英偉達(dá)為代表的GPU處理器公司的崛起，讓硬件計(jì)算能力如虎添翼。CPU+GPU的雙重處理器模式在人工智能的應(yīng)用使其計(jì)算能力大幅度提升。不僅如此，谷歌專門為人工智能量身打造的TPU處理器也橫空出世，讓人不禁對(duì)人工智能的未來(lái)浮想聯(lián)翩。

數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)是如何影響人工智能的？道理很簡(jiǎn)單，知識(shí)是通過(guò)學(xué)習(xí)獲得，人工智能就像一個(gè)具有無(wú)限潛力的嬰兒，當(dāng)它想在某一領(lǐng)域取得建樹(shù)，這一領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)就成為它的奶粉，人工智能通過(guò)它強(qiáng)大的計(jì)算能力汲取了奶粉中的養(yǎng)分，而奶粉的數(shù)量和質(zhì)量都對(duì)它的成果有至關(guān)重要的影響，大數(shù)據(jù)的發(fā)展成為在人工智能發(fā)展的關(guān)鍵所在。

二、空中交通管制中運(yùn)用人工智能技術(shù)的意義

目前我們國(guó)家航空事業(yè)飛速發(fā)展，航班數(shù)量急劇增多，在空域限制的特殊情況下，空中交通管制工作出現(xiàn)了很大難題。這些問(wèn)題的解決需要不斷深化空管改革，提高軍民航融合，同時(shí)在科學(xué)技術(shù)方面，空管需要與時(shí)俱進(jìn)。這就不得不提到人工智能技術(shù)。人工智能在空中交通管理中有極大的應(yīng)用前景。在空管技術(shù)領(lǐng)域：如避免航空器沖突、航班流量管理、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)等，可以說(shuō)天然是人工智能技術(shù)的強(qiáng)項(xiàng)。

目前工智能技術(shù)可能運(yùn)用在空中交通管理中的方面是要基于空管大數(shù)據(jù)，引入人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果做出決策。以避免航空器沖突和航班流量管理為例，這兩個(gè)問(wèn)題一個(gè)涉及到安全，一個(gè)涉及到效率，都是空中交通管理的首要難題。引人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策，可以保證航班運(yùn)行安全，同時(shí)提高對(duì)空域的利用率，合理安排航班順序和時(shí)刻，緩解延誤。人工智能是空管科技革新的大勢(shì)所趨。在未來(lái)，人工智能的運(yùn)用范圍以及深度都會(huì)提高，空中交通管理的智能化時(shí)代也必將來(lái)臨。

三、空中交通管理中人工智能技術(shù)的具體運(yùn)用

（一）人工智能技術(shù)在避免航空器沖突中的應(yīng)用

安全壓倒一切，避免航空器沖突是空中交通管制工作的重中之重。解決航空器沖突問(wèn)題，人工智能技術(shù)最主要運(yùn)用前景就是對(duì)飛行沖突的探測(cè)以及輔助決策。人工智能可以依靠自身深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)自主學(xué)習(xí)掌握沖突判定的依據(jù)，再通過(guò)傳感器，分析當(dāng)前圖像、聲音等數(shù)據(jù)，判斷出當(dāng)前航空器可能會(huì)發(fā)生的沖突，再經(jīng)過(guò)計(jì)算制定出沖突解脫各項(xiàng)方案，這時(shí)可人工介入篩選方案，或讓人工智能進(jìn)行決策，找出當(dāng)前情況下最經(jīng)濟(jì)、有效的解決方案。

當(dāng)兩架航空器出現(xiàn)潛在飛行沖突時(shí)，人工智能已經(jīng)可以根據(jù)數(shù)據(jù)判斷出潛在沖突風(fēng)險(xiǎn)，并做出風(fēng)險(xiǎn)提示和沖突解脫方案，我們可以人工進(jìn)行判斷選擇或直接讓人工智能系統(tǒng)做出沖突解脫方案決策，從而在源頭避免航空器沖突。

人工智能在最初引入時(shí)，需要空管大數(shù)據(jù)的支持，機(jī)場(chǎng)圖、航空器數(shù)據(jù)、歷史沖突案例、圖片、圖像、聲音、報(bào)告分析等，隨著數(shù)據(jù)積累，資料儲(chǔ)備越多，人工智能的分析和決策水平越準(zhǔn)確。因此人工智能的水平伴隨這空管大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

（二）人工智能技術(shù)在航班流量管理中的應(yīng)用

航班流量管理決定了空中交通管理的效率。隨著我國(guó)航班數(shù)量的急速增長(zhǎng)，航班延誤數(shù)量也大幅提高，給旅客出行帶了不便。針對(duì)我國(guó)空域的特殊情況，合理規(guī)劃航路航線，提高空域利用率，就成為了航班流量管理的關(guān)鍵?？沼蚍譃榭v向和橫向，縱向空域是以高度差為衡量標(biāo)準(zhǔn)，橫向空域就是制定的航路航線。在一塊劃分成多個(gè)扇區(qū)的空域內(nèi)，如何合理在空域橫向縱向安排航空器飛行就是提高空域利用率的關(guān)鍵。引入人工智能技術(shù)可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析決策，判斷當(dāng)前空域內(nèi)的航班流量，決策出合理的空域分配方式，并保持在合理的扇區(qū)流量范圍內(nèi)，避免超負(fù)荷運(yùn)行。除了空域管理之外，航班流量管理還包括安排航班起降時(shí)刻，規(guī)劃航班優(yōu)先級(jí)排序、流量控制等，在這些方面人工智能技術(shù)同樣可以大展拳腳，并可以依靠人工智能技術(shù)對(duì)航班時(shí)刻進(jìn)行科學(xué)合理的規(guī)劃安排。

航班流量管理需要對(duì)大量航班數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，之前也提到，人工智能在空中交通管制的應(yīng)用需要基于空管大數(shù)據(jù)。但當(dāng)前空管行業(yè)各地區(qū)航班管理系統(tǒng)存在差異，此外，空管局與機(jī)場(chǎng)、航空公司等單位的數(shù)據(jù)融合級(jí)別低，無(wú)法進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)共享，這些都造成空中交通管制的數(shù)據(jù)水平低，人工智能技術(shù)無(wú)法全面發(fā)揮作用的原因。但隨著空管改革的深化，這些問(wèn)題必將得到妥善的解決，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也將更加深入和全面。

（三）人工智能其它應(yīng)用展望

人工智能當(dāng)下最熱門的方向就是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和無(wú)人駕駛技術(shù)的應(yīng)用?？罩薪煌ü苤频暮诵墓ぷ髟诒砻嫔峡词怯煽罩薪煌ü苤茊T通過(guò)語(yǔ)音指揮的形式，安排航空器駕駛員安全、有序操作航空器起飛、航行、降落的動(dòng)作過(guò)程。其本質(zhì)上是通過(guò)信息的傳遞進(jìn)行航空器操作從而達(dá)成安全高效的空中交通服務(wù)。人工智能語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)未來(lái)可以讓管制員和飛行員至少一方不需要人工通話，徹底告別語(yǔ)言差錯(cuò)，而未來(lái)，成熟的自動(dòng)駕駛技術(shù)直接讓飛行員成為消失的那一方。當(dāng)飛機(jī)不需要人工駕駛后，空中交通管制員通過(guò)指令指揮飛機(jī)起降飛行，安排航路航線，大大提高效率和準(zhǔn)點(diǎn)率。

四、結(jié)語(yǔ)

總的來(lái)說(shuō)，筆者認(rèn)為人工智能技術(shù)的在空中交通管理中的應(yīng)用是未來(lái)的必然趨勢(shì)，人工智能技術(shù)會(huì)讓空中交通管制管理更加安全、高效。空管行業(yè)要立足當(dāng)下，加速設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化的改進(jìn)，完善軟硬件系統(tǒng)、深化數(shù)據(jù)資源整合，建立健全空管大數(shù)據(jù)，只有這樣才能更加深入、全面的引入人工智能技術(shù)。未來(lái)，在人工智能技術(shù)推動(dòng)下，空中交通管理全面智能化，會(huì)為廣大旅客帶來(lái)更加安全、高效、優(yōu)質(zhì)航空管制的服務(wù)?！?/p>

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