如今，航(hang)空公司面臨著各種問題。其(qi)中一個就是(shi)在業務中實施先進技術。盡管(guan)面臨著許多問題，但航(hang)空業或許會進入第(di)四次工(gong)業革命。
AI、物聯網、AR/VR等新(xin)興技術正在從(cong)內到外重(zhong)塑(su)航空(kong)業。
在新興技術當中(zhong)，AI在航空(kong)(kong)業的(de)應用(yong)仍然處于早期階段(duan)。迄今為止，我們看(kan)到，航空(kong)(kong)公(gong)(gong)司用(yong)AI實施(shi)人臉(lian)識(shi)別、客戶問答、行(xing)李(li)托(tuo)運、工(gong)廠運行(xing)優化以及飛機(ji)燃油優化。但AI的(de)應用(yong)潛力不止于此。它可以完全(quan)變革航空(kong)(kong)公(gong)(gong)司的(de)經營方式，以下為AI的(de)部分使用(yong)案例。
1.機組管理
每天，航(hang)空公司機組管(guan)理人(ren)都(dou)要管(guan)理包括空乘(cheng)、飛(fei)行員(yuan)、工程師在內(nei)的(de)大量人(ren)員(yuan)。調整任一機組人(ren)員(yuan)的(de)排班都(dou)會非常(chang)麻煩。機組人(ren)員(yuan)是否有空、信用度(du)、資格(ge)認證等多個因素，決定著管(guan)理人(ren)的(de)決定。
波音旗(qi)下公司Jeppensen用AI技術解決了這個難(nan)題。它(ta)們基于AI的機組(zu)排班(ban)系統考(kao)慮(lv)到了上述所有(you)方面，能夠有(you)效管理機組(zu)人員。
2.飛機維護(hu)
飛機(ji)維(wei)護(hu)任務(wu)艱巨，如(ru)果維(wei)護(hu)不當，會給航空公司帶(dai)來很大(da)損失。它要求(qiu)進(jin)行廣泛的規劃與(yu)排期。計劃外的飛機(ji)維(wei)護(hu)會導(dao)致(zhi)航班(ban)延誤，甚(shen)至(zhi)是取消。專(zhuan)家預測，如(ru)果正確(que)實(shi)施AI，可以節省大(da)量(liang)成(cheng)本。
基于AI的預測性維護正(zheng)緩慢成為全(quan)球(qiu)飛機(ji)(ji)維護市場中的一個(ge)趨勢，它將幫(bang)助維護工程師提前預測飛機(ji)(ji)故障。
3.票(piao)務(wu)系統
機(ji)票(piao)價(jia)(jia)格的計算(suan)基于(yu)多個參數，比如油(you)價(jia)(jia)、飛行距離、購買(mai)日(ri)期、競爭情況、季節性、航空(kong)公司品牌價(jia)(jia)值等(deng)。油(you)價(jia)(jia)等(deng)參數每天都在變，導致(zhi)機(ji)票(piao)價(jia)(jia)格不斷(duan)變化。
AI算法是這一(yi)難(nan)題的(de)終極(ji)解決(jue)方案。它(ta)將幫(bang)助航司計算出(chu)每個(ge)航班(ban)的(de)最有(you)(you)效價格(ge)，這幫(bang)助它(ta)們(men)保持盈利并為客戶提供有(you)(you)競(jing)爭力的(de)定價。
4.乘客身份(fen)認證
于2017年5月宣(xuan)布，將投資60萬(wan)美元建設(she)(she)自助(zhu)行李托(tuo)運(yun)機器與乘客身(shen)份(fen)認證設(she)(she)備。該設(she)(she)備有一個內置攝像頭，可以在乘客值機時(shi)拍照并與他們的護照進行對比。人臉識別與自助(zhu)行李托(tuo)運(yun)都會用到機器學習算法。
5.客戶服務
2017年(nian)9月，宣布與亞(ya)馬遜的AI工具(ju)Alexa合(he)作，雙(shuang)方為Alexa打造了(le)一個名為“United”的技能，只要客戶添加(jia)了(le)“United”技能，他們就可(ke)以通(tong)過語(yu)音指令問任何常(chang)見問題。
6.簡化溝通
空(kong)中交通管制（ATC）是(shi)所有航班飛(fei)行(xing)最關鍵的(de)(de)方面之一(yi)。如果(guo)是(shi)國際航班，飛(fei)行(xing)員(yuan)與空(kong)管人(ren)員(yuan)之間的(de)(de)溝(gou)通往往跨語言(yan)、跨文化。即便雙方都使用英語溝(gou)通，他們的(de)(de)口(kou)音(yin)(yin)也可能(neng)(neng)存在差異，這會造成混淆。比如，印(yin)度飛(fei)行(xing)員(yuan)可能(neng)(neng)會難(nan)以理解口(kou)音(yin)(yin)嚴重的(de)(de)歐洲空(kong)管人(ren)員(yuan)說(shuo)話。此(ci)外(wai)，ATC通信通道雜音(yin)(yin)大，這使得(de)飛(fei)行(xing)員(yuan)更加難(nan)以聽(ting)清。
得益于空(kong)客的AI-Gym項目，他們開發出(chu)一種機器學習算(suan)法，不(bu)僅可以實時清除雜音(yin)，還(huan)能提供空(kong)管人員音(yin)頻的完整文字記錄。