據(jù)IoT For All報(bào)道，如今，航空公司面臨著各種問(wèn)題。其中一個(gè)就是在業(yè)務(wù)中實(shí)施先進(jìn)技術(shù)。盡管面臨著許多問(wèn)題，但航空業(yè)或許會(huì)進(jìn)入第四次工業(yè)革命。
AI、物聯(lián)網(wǎng)、AR/VR等新興技術(shù)正在從內(nèi)到外重塑航空業(yè)。
在新興技術(shù)當(dāng)中，AI在航空業(yè)的應(yīng)用仍然處于早期階段。迄今為止，我們看到，航空公司用AI實(shí)施人臉識(shí)別、客戶問(wèn)答、行李托運(yùn)、工廠運(yùn)行優(yōu)化以及飛機(jī)燃油優(yōu)化。但AI的應(yīng)用潛力不止于此。它可以完全變革航空公司的經(jīng)營(yíng)方式，以下為AI的部分使用案例。
1.機(jī)組管理
每天，航空公司機(jī)組管理人都要管理包括空乘、飛行員、工程師在內(nèi)的大量人員。調(diào)整任一機(jī)組人員的排班都會(huì)非常麻煩。機(jī)組人員是否有空、信用度、資格認(rèn)證等多個(gè)因素，決定著管理人的決定。
波音旗下公司Jeppensen用AI技術(shù)解決了這個(gè)難題。它們基于AI的機(jī)組排班系統(tǒng)考慮到了上述所有方面，能夠有效管理機(jī)組人員。
2.飛機(jī)維護(hù)
飛機(jī)維護(hù)任務(wù)艱巨，如果維護(hù)不當(dāng)，會(huì)給航空公司帶來(lái)很大損失。它要求進(jìn)行廣泛的規(guī)劃與排期。計(jì)劃外的飛機(jī)維護(hù)會(huì)導(dǎo)致航班延誤，甚至是取消。專家預(yù)測(cè)，如果正確實(shí)施AI，可以節(jié)省大量成本。
基于AI的預(yù)測(cè)性維護(hù)正緩慢成為全球飛機(jī)維護(hù)市場(chǎng)中的一個(gè)趨勢(shì)，它將幫助維護(hù)工程師提前預(yù)測(cè)飛機(jī)故障。
3.票務(wù)系統(tǒng)
機(jī)票價(jià)格的計(jì)算基于多個(gè)參數(shù)，比如油價(jià)、飛行距離、購(gòu)買(mǎi)日期、競(jìng)爭(zhēng)情況、季節(jié)性、航空公司品牌價(jià)值等。油價(jià)等參數(shù)每天都在變，導(dǎo)致機(jī)票價(jià)格不斷變化。
AI算法是這一難題的終極解決方案。它將幫助航司計(jì)算出每個(gè)航班的最有效價(jià)格，這幫助它們保持盈利并為客戶提供有競(jìng)爭(zhēng)力的定價(jià)。
4.乘客身份認(rèn)證
達(dá)美航空于2017年5月宣布，將投資60萬(wàn)美元建設(shè)自助行李托運(yùn)機(jī)器與乘客身份認(rèn)證設(shè)備。該設(shè)備有一個(gè)內(nèi)置攝像頭，可以在乘客值機(jī)時(shí)拍照并與他們的護(hù)照進(jìn)行對(duì)比。人臉識(shí)別與自助行李托運(yùn)都會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
5.客戶服務(wù)
2017年9月，美聯(lián)航宣布與亞馬遜的AI工具Alexa合作，雙方為Alexa打造了一個(gè)名為“United”的技能，只要客戶添加了“United”技能，他們就可以通過(guò)語(yǔ)音指令問(wèn)任何常見(jiàn)問(wèn)題。比如：
“Alexa，問(wèn)下United 595航班狀況。”
“Alexa，讓United 辦理下我的航班值機(jī)。”
“Alexa，問(wèn)下United 675航班有沒(méi)有WiFi。”
Alexa的自然語(yǔ)言會(huì)讓客戶覺(jué)得他們?cè)诟嫒藢?duì)話。
6.簡(jiǎn)化溝通
空中交通管制(ATC)是所有航班飛行最關(guān)鍵的方面之一。如果是國(guó)際航班，飛行員與空管人員之間的溝通往往跨語(yǔ)言、跨文化。即便雙方都使用英語(yǔ)溝通，他們的口音也可能存在差異，這會(huì)造成混淆。比如，印度飛行員可能會(huì)難以理解口音嚴(yán)重的歐洲空管人員說(shuō)話。此外，ATC通信通道雜音大，這使得飛行員更加難以聽(tīng)清。
得益于空客的AI-Gym項(xiàng)目，他們開(kāi)發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不僅可以實(shí)時(shí)清除雜音，還能提供空管人員音頻的完整文字記錄。
數(shù)字化要一盤(pán)棋更要各自為戰(zhàn)
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