Dirbtinis intelektas patenka į oro uostą: nuo informacijos stalų iki perono{0}}Pasaulinės aviacijos pramonės keliai į žvalgybą
Oro uosto trapus flanšas,
Oro uosto kilimo ir tūpimo tako galo lemputė,
Aukšta A trukdžių lemputė,
Aukšta B trukdžių lemputė,
Rugsėjo mėn. Pietų Korėjos Inčono tarptautinis oro uostas paskelbė apie oficialų AI{0}}varomos bagažo anomalijų aptikimo sistemos, sukurtos kartu su pramonine AI įmone POSCO DX, pristatymą. Sistema automatiškai nustato pažeidimus-, pvz., du sukrautus krepšius arba bagažą su pailgintomis rankenomis-ir nukreipia paveiktus daiktus į rankinio apdorojimo sritį; Incheon jau pateikė šios technologijos patento paraišką. Tuo tarpu rugpjūčio 21 d. Pekino Daxing tarptautinis oro uostas surengė pristatymą apie įkūnyto AI taikymo scenarijus, vienu metu pristatydamas 19 robotų{8}}naudojimo atvejų. Tai apima daugybę operacijų, įskaitant paukščių kontrolės patruliavimą, kilimo ir tūpimo takų patikrinimus, terminalo valymą, keleivių nurodymus, bagažo tvarkymo pagalbą ir patalpų priežiūrą. Remiantis įvairiais šalies žiniasklaidos pranešimais, Daxing oro uosto išmanioji klientų aptarnavimo sistema neseniai tapo prieinama visiems keleiviams; nuo bandomojo paleidimo jis aptarnavo 15 000 keleivių, efektyviai sumažindamas paslaugų aprėpties atotrūkį prie rankinio informacijos stalų piko valandomis.
Šie du oro uostų atvejai iliustruoja dvi pagrindines DI diegimo pasaulinėje civilinės aviacijos pramonėje iki 2026 m. trajektorijas: Inčonas nusprendė patobulinti ir pagilinti AI taikymą labai standartizuotoje, aiškiai apibrėžtoje bagažo tvarkymo srityje, o Daxing pasitelkė robotus įvairiais scenarijais-nuo oro uosto iki terminalo, fizinio duomenų kaupimo{3}nef{2}. Šie skirtingi keliai atspindi strateginius pasirinkimus, kuriuos suformavo skirtinga rinkos aplinka, reguliavimo sistemos ir pramonės pagrindai, kartu siūlydami vertingus, abipusiai pamokančius pavyzdžius pramonei.
Vidaus kraštovaizdis: dideli modeliai ir įkūnytas AI-Perėjimas iš priekio-Pabaigos paslaugos į galą-Pabaigos operacijos
Pradinis 19 robotų taikymo scenarijų Daxing oro uoste yra kur kas daugiau nei paprastas robotų įtraukimas į darbo jėgą. Pasak oro uosto pareigūnų, šie robotai atlieka jiems paskirtas užduotis ir tuo pat metu renka duomenis-perduoda-realiu laiku informaciją apie keleivių tankumą, įprastas užklausas ir spūsčių taškus, kad optimizuotų oro uosto veiklos tvarkaraštį. Robotai nebėra tik įrankiai, pakeičiantys žmogaus darbą; Vietoj to, jie veikia kaip mobilieji jutiklių mazgai, integruoti į oro uosto suvokimo sistemą, teikiantys duomenimis{5}}pagrįstą operatyvinių sprendimų-palaikymą.
Šis metodas šiuo metu taikomas ir plečiamas keliuose pagrindiniuose Kinijos oro uostuose. Pavyzdžiui, Šendženo oro uostas pristatė dirbtinio intelekto kelionių asistentą savo tarptautinių atvykimo zonoje; Naudojant didelio modelio technologiją, jis įgalina sąveiką įvairiomis-kalbomis ir pateikia realiu-atsakymus į keleivių užklausas dėl bagažo sekimo, įvažiavimo procedūrų, perkėlimo nurodymų ir susisiekimo. Kai kuriose maitinimo įstaigose ir mažmeninės prekybos vietose buvo pristatyti parduotuvių vadybininkai robotai ir maisto pristatymo robotai, siekiant aptarnauti keleivius naujoviškais ir išmaniais būdais, o tokie įrenginiai kaip mobilumo{4}}pagalbiniai robotai ir kontrabandos surinkimo robotai taip pat buvo naudojami siekiant visapusiškai palengvinti kelionių patirtį.
„China Eastern Airlines“ žengė dar vieną žingsnį į savo bandomąją programą Pudongo oro uoste; 2026 m. birželio mėn. ji pristatė aptarnaujančius robotus, aprūpintus savo patentuotu „Huiyan“ dideliu modeliu, apimančiu tokias funkcijas kaip savitarnos-registracija-, bilietų perrašymas, bagažo užklausos ir pervežimo nurodymai. Bagažo gabenimo robotas „Little Camel“ gali pasigirti maksimalia 150 kilogramų apkrova, o išmanieji robotai invalido vežimėliams taip pat pateko į lauko bandymus; šie įrenginiai pasižymi multimodalinėmis sąveikos galimybėmis ir padeda integruoti įvairius keleivių kelionės aptarnavimo etapus.
Mažų ir vidutinio dydžio{0}} oro uostų tyrinėjimai pabrėžia lengvesnį požiūrį. Rugpjūčio 31 d. Huai'an Lianshui oro uostas Jiangsu provincijoje pristatė „Luanwa“, savo pirmąjį skaitmeninį darbuotoją. Suderinta su oro uosto paslaugų prekės ženklu „Xiangyu Pioneer“, „Luanwa“ palaipsniui integruojama į įvairius veiklos aspektus-nuo keleivių orientavimo ir paslaugų užklausų iki procesų optimizavimo ir išmaniosios sąveikos. Mažesniems oro uostams su ribotu biudžetu ir techninėmis komandomis skaitmeniniai žmonės siūlo praktiškesnį įėjimo tašką nei didelio masto{6}}robotai.
AI taip pat plečiasi į pagrindines veiklos sritis, tokias kaip saugumas ir energijos valdymas. 2026 m. pradžioje Kunmingo oro uostas išbandė AI-pagrįstą saugumo patikros vaizdų analizės sistemą. Naudodamas dešimčių tūkstančių kontrabandinių vaizdų duomenų bazę, dirbtinis intelektas realiu laiku identifikuoja pavojingus daiktus-ir teikia saugos personalui informacinę informaciją, taip perkeldamas saugos operacijas nuo daugiausia žmonių{5}}priklausančio modelio prie bendradarbiaujančio žmogaus-mašinos metodo, kuriame rankinė priežiūra derinama su technologinėmis apsaugos priemonėmis. 2026 m. liepos mėn. Ordos Ejin Horo oro uostas, siekdamas tapti „nulinio-anglies oro uosto dalimi, pristatė dirbtinio intelekto{10}}varomą holografinę 3D išmaniojo energijos valdymo platformą. Integruodamas skaitmeninę dvigubą technologiją, oro uostas sukūrė patentuotą nulinės{13}}anglies energijos sistemą, kuri apjungia šildymą ir vėsinimą,{14}}pakeičiant tradicinius dujinius katilus ir freonu{15}}pagrįstas šaldymo sistemas. Šis perėjimas sumažino metinį energijos suvartojimą šildymui ir vėsinimui 60 %, o veiklos sąnaudas – 50 %, nustatydamas AI taikomųjų programų etaloną ekologiškose, mažai anglies dioksido į aplinką išskiriančiose operacijose.
Apskritai vietiniuose oro uostuose dirbtinio intelekto taikomosios programos peržengia pradinį vien demonstravimo etapą ir išplečiamos tokiose veiklos srityse kaip perono stebėjimas, oro erdvės patikrinimas, energijos siuntimas ir AI{0}}pagalbinis saugumo vaizdų patikrinimas. Šiuo metu pagrindinė tendencija yra didelių modelių ir įkūnyto AI konvergencija; įgyvendinant daugiausia dėmesio skiriama žmonių{2}}mašinų bendradarbiavimui ir integravimui su esamomis operacinėmis sistemomis.
Tarptautinė: biometrijos ir giluminio{0}}nirimo programos, nuolat tobulėjant reglamentavimo sistemoje
Skirtingai nuo sistemingo, plataus masto{0}}diegimo vietiniuose oro uostuose, dirbtinio intelekto diegimas užsienio oro uostuose pasižymi „giliu-nirstymu“ į konkrečius naudojimo atvejus, o biometriniai duomenys yra svarbiausia sritis.
Singapūro Changi oro uoste vyksta nemokamas pasų{0}}įforminimas. Naudodami vieningą biometrinę platformą, keliautojai gali užbaigti visą procesą-įsiregistruoti-, atlikti saugumo patikrinimą, imigraciją ir įlaipinimą-, tiesiog nuskaitydami savo veidus. Tikslas – iki 2026 m. pradžios automatizuoti 95 % įvažiavimo ir išlipimo procesų ir sutrumpinti vieno keleivio įlaipinimo laiką iki mažiau nei 10 sekundžių. Dirbtinis intelektas analizuoja keleivių srautus ir dinamiškai paskirsto saugumo išteklius, taip sutrumpindamas eiles ir skatindamas ilgesnį pasilikimą komercinėse zonose, efektyviai paversdamas tranzito efektyvumą komercinėmis pajamomis. Dubajaus tarptautinis oro uostas pristatė besiūlį biometrinį tunelį „Raudonasis kilimas“; keliautojai gali atlikti patikrinimą tiesiog eidami be dokumentų. Procesas vienam asmeniui užtrunka 6–14 sekundžių ir palaiko kelių keliautojų važiavimą vienu metu.
Spartindami biometrinių technologijų diegimą Europos oro uostai užtikrina griežtą vietinių norminių reikalavimų laikymąsi. Romos Fiumicino oro uoste įdiegtas „Outsight“ 3D LiDAR ir „Physical AI“ sprendimas dideliu mastu, siekiant užfiksuoti keleivių srauto duomenis realiuoju laiku, aptikti eiles ir spūstis, numatyti keleivių srauto padidėjimą ir koordinuoti-svetainės išteklius; sistema sukurta atsižvelgiant į privatumą-išsaugant anonimiškumą. Frankfurto oro uoste įdiegta APIDS automatizuota draudžiamų -elementų aptikimo sistema, integruojanti AI algoritmus su kompiuterinės tomografijos skaitytuvais; Tai leidžia keleiviams palikti nešiojamuosius kompiuterius ir skysčius savo krepšiuose, o sistema automatiškai identifikuoja didelės-rizikos daiktus ir suaktyvina neautomatinį antrinį patikrinimą tik dėl įtartinų objektų. Apsaugos darbuotojai išlaiko galutinius sprendimus-priimančius įgaliojimus, todėl jie gali sutelkti dėmesį į didelės-rizikos objektų tvarkymą, todėl pagerėja pralaidumas ir sumažėja klaidingų{11}}pavojaus signalų dažnis rytinio piko valandomis.
Bagažo tvarkymas yra dar viena svarbi AI diegimo užsienyje sritis. Pietų Korėjos Inčono oro uoste 2026 m. sausio mėn. pradės veikti pirmoji pasaulyje tarptautinė nuotolinio bagažo patikros (IRBS) sistema, kuri leis automatizuoti registruoto bagažo saugumo patikrinimą ir tranzito keleiviams nebereikės atsiimti savo bagažo. SITA *Baggage IT Insights 2025* ataskaitoje atskleidžiama, kad 2024 m. pasaulinis netinkamai vežamo bagažo skaičius sumažėjo iki 6,3 bagažo 1 000 keleivių -8,7 % daugiau nei 6,9 bagažo vienetų, užregistruotų 2023 m. Apklausa, kurioje dalyvavo 155 oro linijos ir 94 oro uostai, parodė, kad 44 % vežėjų yra visiškai įdiegę bagažo sekimo sistemas, o 41 % šiuo metu jas diegia.
Išmaniųjų technologijų diegimas Japonijos oro uostuose tiesiogiai sprendžia antžeminio{0}}darbo jėgos trūkumo problemą. 2026 m. gegužės mėn. JAL Ground Service, bendradarbiaudama su GMO AI & Robotics, Hanedos oro uoste pradės bandyti humanoidinius robotus-įskaitant modelius iš Unitree ir UBTECH-, skirtus bagažo rūšiavimui ir krovinių pakrovimui. Bandymas vyks iki 2028 m., kurio pagrindinis tikslas – patvirtinti, ar galima naudoti robotus papildant darbo jėgą laikantis saugos{7}}sąlygų. Šiaurės Amerikos centrai diegia dirbtinį intelektą, sutelkdami dėmesį į biometrinius duomenis ir veiklos efektyvumą. Pavyzdžiui, TSA „PreCheck Touchless ID“ veido patvirtinimo programa yra bandoma didžiuosiuose centruose,{10}}tokiuose kaip JFK, Atlanta Hartsfield{11}}Jackson ir Vašingtono Reigano nacionalinis oro uostas{12}}bendradarbiaujant su CLEAR biometrinėmis sistemomis, kad būtų įdiegtas sklandus keleivių srauto tikrinimas atliekant pagrindinius keleivių srauto patikrinimus ir atliekant techninius tapatybės patikrinimus.
**Skirtingų kelių ir integracijos galimybių logika**
Palyginus vietinius ir tarptautinius atvejus, paaiškėjo, kad dirbtinio intelekto diegimas Kinijos oro uostuose pasižymi sistemingu požiūriu: didelio{0}}masto modeliai, įkūnyti AI robotai, skaitmeniniai dvyniai, DI-pagrįstas energijos valdymas ir AI-pagalba saugumo patikra tobulinami beveik vienu metu, apimantys visą vertės grandinę nuo keleivių aptarnavimo ir antžeminio saugumo valdymo. Šis modelis turi du pagrindinius pranašumus: pirma, šalies civilinės aviacijos pramonė aktyviai įgyvendina „AI + civilinės aviacijos“ politiką, suteikdama oro uostų centriniams centrams paskatų ir išteklių sistemingam diegimui; antra, vietinio didelio{5}}masto modelių diegimo sąnaudos yra gana valdomos, o tai palengvina didelio-masto pritaikymą oro uostuose.
Užjūrio oro uostai savo dirbtinio intelekto diegimą daugiausia sutelkė į tris pagrindines sritis: biometrinius duomenis, automatizuotą bagažo tvarkymą ir AI{0}}pagalbinę vaizdų analizę saugumo patikrai. Šie naudojimo atvejai turi aiškiai apibrėžtas ribas, konkrečius tikslus ir kiekybiškai įvertinamus rezultatus-biometriniai duomenys sumažina apdorojimo laiką; bagažo AI sumažina strigtis ir klaidingą maršrutą; ir dirbtinio intelekto saugumo patikra padidina pralaidumą-visa tai tiesiogiai reiškia didesnį keleivių pasitenkinimą arba sumažintas veiklos sąnaudas. Užjūrio oro uostai dažniausiai yra atsargesni kurdami didelio masto sistemas, pvz., holistinį planavimą ir skaitmeninius dvynius, visų pirma dėl privatumo reikalavimų laikymosi. Taisyklės, tokios kaip ES BDAR ir atitinkami JAV privatumo įstatymai, nustato griežtus veido ir keleivių elgesio duomenų rinkimo, saugojimo ir naudojimo apribojimus, o įvairių sistemų duomenų integravimas turi atitikti šiuos atitikties standartus. Todėl užjūrio oro uostai nori tobulinti ir tobulėti konkrečiais, pavieniais naudojimo atvejais, kai atitikties ribos yra aiškiai apibrėžtos.
Kiekvienas požiūris turi savų privalumų ir yra daug galimybių abipusiam mokymuisi. Sistemingo diegimo šalyje pranašumas slypi programų scenarijų įvairovėje ir tvirtame politikos palaikyme, sukuriančiame palankias sąlygas novatoriškam kryžminiam{1}}sistemų integravimui. Ir atvirkščiai, gilaus, kryptingo diegimo užsienio rinkose pranašumas yra kruopščiai patvirtintas komercinis gyvybingumas ir gana aiškus kelias nuo bandomųjų programų iki standartizuoto replikavimo. Ateityje šie du metodai greičiausiai suartės: sistemingas diegimas turi ir toliau tvirtinti duomenų sąveikumo ir sąnaudų{4}}naudos santykio pagrindus, o tikslingas diegimas palaipsniui plėsis visoje vertės grandinėje, kai reguliavimo sistemos bus brandžios.
Pramonės plėtros rekomendacijos
Nepriklausomai nuo to, ar dirbtinio intelekto įgyvendinimas oro uostuose yra šalies viduje, ar užsienyje, skatinamas sutarimas, nurodantis ateities pastangas.
Pirma, palaikykite aviacijos saugos pagrindą ir reikalaukite žmonių{0}}mašinos bendradarbiavimo. Pagal civilinės aviacijos scenarijus AI gali padėti priimti sprendimus, o ne pakeisti personalą; svarbiems saugos procesams,-pvz., saugumo patikros vaizdų analizei, prijuostės stebėjimui ir veiklos planavimui,-AI teikia nuorodų, tačiau galutinius sprendimus priimti{5}}priima žmonės. Pavyzdžiui, APIDS sistema Frankfurto oro uoste saugos pareigūnams pasilieka galutinio -sprendimo galią, o AI vaizdo analizė Kunmingo oro uoste yra atskaitos taškas darbuotojams; šis žmogiškosios priežiūros principas turėtų būti nuosekliai taikomas visuose AI projektuose. DI vertė yra mažinant žmogaus nuovargį ir klaidas, susijusias su pasikartojančiomis, didelės -kognityvinės-apkrovos užduotimis, todėl darbuotojai gali sutelkti dėmesį į didelės{11}}rizikos vertinimą ir anomalijų valdymą.
Antra, ypatingą dėmesį skirkite privatumo laikymuisi ir sumažinkite duomenų riziką pasitelkdami techninius sprendimus. Veido duomenų ir keleivių elgesio duomenų naudojimo ribos yra bendras viso pasaulio reguliavimo institucijų susirūpinimas. Pagrindinis veiksnys, leidžiantis greitai diegti biometrinio patikrinimo sistemas oro uostuose, tokiuose kaip Changi, Dubajus ir Hitrou, yra plačiai paplitusios prieigos schemos,{2}}veido duomenys lyginami vietoje be centralizuotos saugyklos arba generuojami tik vieną kartą-skaitmeniniai žetonai, veiksmingai sumažinant duomenų pažeidimų riziką. Vidaus teisės aktai, tokie kaip Asmens informacijos apsaugos įstatymas, taip pat nustato griežtus reikalavimus biometriniams duomenims. Rekomenduojama, kad oro uostai įtrauktų privatumo apsaugą į DI projektų kūrimo etapą, taikydami tokias technines priemones kaip vietinis apdorojimas, duomenų jautrumo mažinimas ir duomenų sumažinimas, kad būtų galima atskleisti duomenų vertę ir užtikrinti atitiktį. Trečia, pradėkite nuo konkrečių, didelio-skausmo-scenarijų ir nuolat plėskite taikymo sritį. Pramonės patirtis rodo, kad programos, turinčios aiškiai apibrėžtas ribas ir išmatuojamus rezultatus, labiau linkusios sukurti perspektyvius verslo modelius ir gauti operatyvinių komandų pritarimą. Oro uostams patariama teikti pirmenybę dirbtinio intelekto iniciatyvoms, nukreiptoms į sritis, kuriose yra didelių problemų, tvirti duomenų pagrindai ir kiekybiškai įvertinama grąža. Sutvirtindami vieno{12}}taško programas prieš palaipsniui išplečiant gretimus procesus, oro uostai gali išvengti pernelyg ambicingų, visus{13}}apimančių projektų spąstų. Iniciatyva Daxing oro uoste, kad robotai vienu metu atliktų duomenų rinkimo užduotis, yra dėmesio verta tendencija; jei šių robotų renkami duomenys gali būti nuolat naudojami optimizuojant veiklą, jų vertė neapsiriboja vien tik žmogaus darbo pakeitimu{15}}jie tampa gyvybiškai svarbiais duomenų įvedimo taškais visai operacinei sistemai.
Ketvirta, paspartinkite kelių{0}}subjektų duomenų bendrinimo mechanizmų sukūrimą. Oro uosto operacijose dalyvauja kelios suinteresuotosios šalys-įskaitant oro linijas, oro eismo kontrolę, antžemines paslaugas, saugumo patikrą ir sienų kontrolę,-o dirbtinio intelekto modeliai reikalauja aukštos-kokybės,{5}}įvesties duomenis realiuoju laiku, kad būtų užtikrintas maksimalus naudingumas. Pramonės reguliavimo institucijoms ir centriniams oro uostams rekomenduojama imtis iniciatyvos tiriant standartizuotas sąsajas ir bendradarbiavimo mechanizmus, skirtus dalytis įvairiais subjektais{7}}duomenims, kartu užtikrinant duomenų saugumą ir komercinio privatumo apsaugą. Tokios priemonės sudarys sąlygas giliai AI integruoti į tokias sritis kaip veiklos planavimas ir bendradarbiavimo palaikymo paslaugos.
Penkta, sukurkite aiškią sąnaudų{0}}naudos vertinimo sistemą, kad būtų lengviau pereiti nuo bandomųjų projektų prie įprastų operacijų. Daugelis oro uosto AI iniciatyvų šiuo metu yra bandomajame etape; norint juos padidinti, reikia atidžiai apsvarstyti investicijų grąžą. Oro uostai projekto inicijavimo etape turėtų sukurti kiekybiškai įvertinamą vertinimo metrikos sistemą, atsižvelgdami į visas -gyvavimo ciklo išlaidas-, tokias kaip pirkimai, priežiūra, tvarkaraščių sistemos kūrimas, personalo mokymas ir nenumatytos priemonės išimčių atveju. Tuo pačiu metu jie turėtų objektyviai įvertinti visapusišką naudą,-įskaitant efektyvumo padidėjimą, klaidų mažinimą ir didesnį keleivių pasitenkinimą,-kad pateiktų aiškų finansinį pagrindą, kuris paremtų ilgalaikį-AI investicijų tvarumą.
