AI在民航运输服务与管理中的应用

20XX/XX/XXAI在民航运输服务与管理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

民航AI应用概述与政策背景02

飞行运行智能化应用03

机场安全与运行优化04

飞机维修与健康管理智能化CONTENTS目录05

旅客服务智能化升级06

航空物流智能化发展07

典型案例与实践成效08

挑战与未来展望民航AI应用概述与政策背景01AI技术赋能民航业的核心价值

提升飞行安全水平AI技术通过实时监测与预警，显著提升航空安全。如空客Skywise平台提前50飞行小时预测汉莎航空发动机轮毂裂纹，预警准确率92.4%，非计划停场减少30.1%；某飞机制造商AI检测机身结构发现12处人工未检出的微小裂纹，避免潜在空难。

优化运营效率与成本AI在运营效率与成本优化方面成效显著。美国达美航空强化学习调度系统准点率提升15.3%，延误成本年降1.2亿美元；东航物流浦东西区智慧货站人力干预减少近一半；某航空公司AI预测发动机剩余寿命后，维修成本降低28%。

改善旅客服务体验AI助力提升旅客服务质量。中国航信智能问询系统实现全流程服务覆盖；深圳航空智能航旅助手自动化处理80%以上常见航旅问询，推动服务从“千人一面”向“千人千面”转型；乌鲁木齐天山国际机场多语言智能问询支持汉语、英语、俄语等，提升国际枢纽服务能级。

推动行业智能化转型AI加速航空业智能化进程。中国航信21项成果、新疆机场集团10项成果入选全国机场AI典型应用场景案例，覆盖安全、运行、服务等核心领域；《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》发布，为行业发展提供政策支持，AI正从辅助工具向体系核心跃迁。全球民航AI应用发展现状国际巨头引领技术探索

波音787应用AI预测电瓶故障，提前72小时预警，减少航班延误率60%；空客A350采用AI优化CFD模拟，减少40%模拟时间并提高准确性。GE航空航天AI监控系统覆盖全球2.1万台喷气发动机，提前预警压气机叶片裂纹准确率91.8%，非计划拆换率下降30.5%。国内实践成果显著

中国航信21项成果、新疆机场集团10项成果入选全国机场AI典型应用场景案例，覆盖安全、运行、服务等核心领域。深圳航空4个AI案例入选，如维修决策辅助系统将复杂排故决策时间从数小时缩短至分钟级。核心应用领域多点突破

安全管控方面，青岛民航凯亚多模态AI视觉感知实现机场围界入侵智能报警；生产运行领域，东航物流浦东西区智慧货站通过AI等技术使货站人力干预减少近一半；旅客服务领域，多机场落地基于视觉大模型与RFID的行李追踪平台。中国民航AI战略政策支持

国家数字经济战略引领国家将人工智能作为推进智慧民航建设的核心驱动力，深入贯彻落实国家数字经济发展战略，以“数智赋能民航高质量发展”为重要方向。

智慧民航建设顶层设计民航局印发《智慧民航建设路线图》，明确航空物流数字化、智能化转型方向，并陆续发布多领域典型实践案例，推动新技术应用标准化、模块化推广。

"人工智能+民航"专项政策支持民航局发布《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》，从政策层面为AI技术在民航安全、运行、服务等领域的融合应用提供指导和保障。

行业交流平台促进成果转化通过全国智慧民航发展大会等平台，发布《机场人工智能典型应用场景案例汇编》等成果，加速AI创新成果的行业转化与推广，如中国航信、新疆机场集团等企业多项成果入选。飞行运行智能化应用02智能飞行计划与航线优化

多因素智能优化算法AI技术通过分析海量历史数据和实时气象、空域流量等信息，构建综合考虑油耗、时间效率及风险等因素的模型，生成最佳飞行路线。美国达美航空2022年上线的强化学习调度系统，融合天气、空域流量等300+变量，实现千架级航班30分钟内重排序。

极端天气动态规避AI雷暴规避系统覆盖全球92%航路，实时分析NEXRAD气象图谱，动态绕飞湍流区使飞行时间平均缩短13.6分钟，燃油节省5.2%，有效应对复杂气象条件对飞行路径的影响。

燃油效率与成本优化英国航空公司于2023年初实施了人工智能优化的航线，显著节省了10万吨燃油，相当于节省了1000万美元的成本。阿拉斯加航空公司对Flyways人工智能平台的实施，调度员采纳了该平台32%的航线优化建议，提升了运营效率。航班延误预测与智能恢复系统多维度航班延误预测模型融合历史航班数据、实时气象、机场运行及空中交通管制信息，运用LSTM等深度学习算法构建预测模型。美国达美航空2022年上线强化学习调度系统，融合300+变量，准点率提升15.3%，延误成本年降1.2亿美元。分钟级智能恢复方案生成基于运筹优化与AI技术，实现大面积航班延误后的快速响应。深圳航空智能航班恢复系统可分钟级生成最优方案，决策效率提升50%以上，在典型台风天气机场关闭场景中，首轮恢复预案生成时间由人工处理的超30分钟压缩至约5分钟。全流程协同决策支持构建“多智能体运行控制中心”，整合气象、飞机、航班智能体，评估备降风险与全局影响，推荐综合成本最优恢复方案。系统实现航司与机场高效协同，将签派员从信息搜集解放，专注关键决策，提升航班正常率与飞机日利用率。空中交通流量智能管控技术

01空域动态容量优化欧美空管局2024年试点AI空域管理系统，融合ADS-B与气象数据，30分钟内完成千架级航班动态排序，空域利用率提升11.2%，延误率下降32.6%。

02冲突智能解脱2025年北京大兴机场启用AI冲突探测系统，基于强化学习生成解脱指令，2024年试运行期间近地冲突告警误报率降至0.38%，解脱方案采纳率96.4%。

03繁忙终端区协同进离场管理通过多智能体协同决策与数字孪生仿真技术，优化繁忙终端区航班进离场排序，减少地面等待时间与空中延误，提升终端区运行效率与容量。

04跨区域空域流量协同管理利用AI技术整合多区域空域运行数据，实现跨区域流量的动态调配与协同决策，破解传统空域管理中信息壁垒导致的流量不均衡问题。机场安全与运行优化03立体化智能安防体系构建多模态AI视觉感知的机场围界入侵智能报警青岛民航凯亚系统集成有限公司的多模态AI视觉感知技术，构建起机场围界入侵智能报警系统，实现对机场周界的实时、精准监控，有效防范非法入侵。基于昇腾AI的民航安检全流程智能解决方案厦门民航凯亚有限公司基于昇腾AI技术打造民航安检全流程智能解决方案，提升安检效率与准确性，推动安检环节从传统模式向智能化转型。安防全域可视化管理平台新疆机场集团构建的安防全域可视化管理平台，整合多源安防数据，实现对机场安防状况的全面、直观监控与管理，提升机场安全管控能力。航空器智慧监护体系新疆机场集团入选的航空器智慧监护体系，运用AI技术实现对航空器的智能化监护，确保航空器在机场停留期间的安全，减少安全隐患。AI辅助安检与围界入侵检测01多模态AI视觉感知的机场围界入侵智能报警青岛民航凯亚系统集成有限公司的多模态AI视觉感知技术，构建起机场围界入侵智能报警系统，实现对机场周界的实时、精准监控，有效防范非法入侵。02基于昇腾AI的民航安检全流程智能解决方案厦门民航凯亚有限公司基于昇腾AI技术打造民航安检全流程智能解决方案，提升安检效率与准确性，推动安检环节从传统模式向智能化转型。03安防全域可视化管理平台新疆机场集团构建的安防全域可视化管理平台，整合多源安防数据，实现对机场安防状况的全面、直观监控与管理，提升机场安全管控能力。04AI智能辅助判图系统在安检环节启用AI智能辅助判图系统，对X光机过机图像进行分析，可实现对禁带物品的智能识别和自动报警，有效降低对安检员个人技能和责任心的依赖程度，减轻安检员的劳动强度，进一步提高效率，并减少安检过程中可能出现的疏漏。机场资源智能分配与调度

机位智能分配：从人工估算到秒级决策深圳机场联合华为开发的智能分配系统，融合600余项调度规则与AI算法，将千余架次航班的分配时间从4小时缩短至1分钟，每10分钟还能以秒速完成动态刷新，实现全要素统筹。

运行资源协同优化：多场景智能调配深圳机场借助机位分配领域的成功经验，已推动实现航站楼登机口、值机柜台、行李转盘等更多运行资源的智能分配，提升整体运行保障智能化水平。

飞行区车路协同：破解机坪运行痛点国内首个融合航空器监视技术与AI算法的飞行区车路协同项目，将车辆道口等待时间减少2分钟至3.5分钟，有效破解了机坪车机运行冲突、道口拥堵等行业痛点。

无人化设备应用：提升地面保障效率新疆机场集团空侧全域无人驾驶货运装备协同应用，无人驾驶行李车项目实现24小时不间断运输，单车日均行驶里程为人工驾驶的2倍，每年节省人力与能耗成本超680万元。无人驾驶设备在机场的应用

无人驾驶行李车：地面保障无人化转型新疆机场集团无人驾驶行李车项目实现24小时不间断运输，单车日均行驶里程为人工驾驶的2倍，每年节省人力与能耗成本超680万元，是民航地面勤务无人化转型首个规模化落地示范案例。

空侧全域无人驾驶货运装备协同应用新疆机场集团空侧全域无人驾驶货运装备协同应用成果入选全国机场人工智能典型应用场景案例，推动机场地面保障从“人力密集型”向“技术赋能型”全面转型。

无人驾驶航空器在机场巡检与配送中的探索民航局《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》提出，探索部署自动化装备与无人驾驶货运航空器，实现货物全流程无人化搬运和运输，提升效率与覆盖范围；并利用无人驾驶航空器+AI视觉检测技术进行跑道平整度、混凝土裂缝识别。飞机维修与健康管理智能化04维修决策辅助系统应用核心技术架构以知识图谱+大模型为核心，深度学习近20年维修生产数据，形成超强语义理解能力，实现排故方案智能生成、航材工具推荐、现场风险预警。效率提升成果将复杂排故决策时间从数小时压缩到分钟级，整体效率提高约35%，人为因素导致的二次故障率预计下降20%。典型应用案例深圳航空维修决策辅助系统，在实际故障处理中，能快速匹配历史相同故障，精准锁定故障位置，成为工程师的“智能维修同事”。经验传承与共享系统整合老师傅宝贵经验，实现维修经验系统化传承与全员共享，改变传统维修依赖个人经验的模式。预测性维护技术与实践基于大模型的维修决策辅助深圳航空研发的维修决策辅助系统，以知识图谱+大模型为核心，深度学习近20年维修数据，将复杂排故决策时间从数小时缩短至分钟级，整体效率提升约35%，预计人为二次故障率下降20%。AI视觉检测在发动机维修中的应用东航研发的AI发动机孔探视觉检测系统，利用深度学习算法辅助工程师进行损伤检测，实现航空维修从“人工检”迈向“智能检”，提升检测准确性和效率。预测性维护的效益与案例GE航空航天AI监控系统覆盖全球2.1万台喷气发动机，提前预警压气机叶片裂纹准确率91.8%，非计划拆换率下降30.5%；某航空公司应用AI预测发动机剩余寿命后，维修成本降低28%。发动机损伤智能检测东航研发AI发动机孔探视觉检测系统，利用深度学习算法辅助孔探工程师进行损伤检测，实现航空维修从“人工检”迈向“智能检”，提升检测准确性与效率。飞机表面缺陷识别基于计算机视觉的传感器数据融合技术应用于飞机表面损伤检测，通过AI图像分析技术开发缺陷自动识别模型，大幅提升检测准确性和效能，缩短维修周期。跑道与道面智能监测利用无人驾驶航空器+AI视觉检测技术进行跑道平整度、混凝土裂缝识别，及时发现道面异常，保障飞行区运行安全，提升机场维护的智能化水平。AI视觉检测在维修中的应用旅客服务智能化升级05智能客服中心建设与应用

AI统一底座技术架构依托AI统一底座技术整合多核心AI组件，构建“感知—决策—执行—优化”的智能化服务闭环，实现客服系统的高效协同与智能升级。

智能交互与精准识别智能IVR及文本机器人识别率分别达94%和99%，能够准确理解旅客意图，实现高效的人机交互，提升问题解决效率。

服务效率与场景扩展投诉处置效率提升30%、整体处理效率提升35%，智能化场景从17个大幅拓展至353个，有效降低人工依赖，为旅客提供7×24小时高效、精准的客服服务。

智能外呼与问答服务能力智能外呼日处理能力从1万通提升至2.8万通，文本机器人月均为旅客提供58万条问答服务，95361智能应答月均为旅客提供71万条问答服务，全面覆盖旅客咨询需求。全流程智能化旅客服务系统

01智能航旅助手：自动化处理常见问询以AI智能体为核心，自动化处理80%以上常见航旅问询，实现业务智能分拨、机票全流程自动化服务与个性化航旅推荐，推动服务从“千人一面”向“千人千面”转型。

02智能客服中心：7×24小时高效响应依托AI统一底座技术整合多核心AI组件，构建“感知-决策-执行-优化”的智能化服务闭环。智能IVR及文本机器人识别率分别达94%和99%，投诉处置效率提升30%，整体处理效率提升35%，大幅降低人工依赖。

03多语言智能问询：提升国际枢纽服务能级如乌鲁木齐天山国际机场移动端多语言智能问询服务系统，支持汉语、英语、俄语等多语言自动识别与智能问答，立足国际门户枢纽定位，提升国际旅客服务体验。

04无感通关与行李追踪：优化出行体验人脸识别、大数据等技术实现国际旅客“无感通关”，平均通关时间缩短近70%；RFID技术与智能行李处理系统支持行李“一票到底”和全流程可视化，中转时无需提取托运行李，节省旅客中转时间。多语言智能问询系统构建依托AI统一底座技术整合多核心AI组件，实现多语言自动识别与智能问答，如乌鲁木齐天山国际机场移动端多语言智能问询服务系统，支持汉语、英语、俄语等，提升国际航空枢纽服务能级。智能客服交互体验升级智能IVR及文本机器人识别率分别达94%和99%，投诉处置效率提升30%、整体处理效率提升35%，智能化场景扩展至353个，为旅客提供7×24小时高效、精准的客服服务。个性化航旅服务推荐以AI智能体为核心打造全流程智能化旅客服务系统，自动化处理80%以上常见航旅问询，实现业务智能分拨、机票全流程自动化服务与个性化航旅推荐，推动航空服务从“千人一面”向“千人千面”转型升级。多语言智能问询与个性化推荐智慧出行与无感通关体验

全流程生物识别技术应用基于人脸识别、大数据、物联网等技术，打破数据壁垒，实现旅客“出行一张脸”。国内多机场已落地基于生物识别技术的全流程自助通关，大幅提升通关效率与旅客体验。

国际旅客“无感通关”实践以乌鲁木齐机场为例，国际转国内旅客通过海关闸机时，系统自动完成身份核验，平均通关时间较传统方式缩短近70%，实现了高效便捷的“无感通关”。

行李“一票到底”与智能追踪青岛航空推出国际通程航班业务，旅客可在始发站一次性办妥全程值机手续，托运行李直挂。依托RFID技术实现行李全流程可视化，TTS高速分拣技术每小时可处理6000托盘行李，中转效率显著提升。

多语言智能问询服务乌鲁木齐天山国际机场移动端多语言智能问询服务系统，支持汉语、英语、俄语等多语言自动识别与智能问答，立足新疆向西开放门户枢纽定位，提升国际航空枢纽服务能级。航空物流智能化发展06智能行李处理与追踪系统

AI驱动的行李分拣机器人应用新疆机场集团行李分拣机器人系统峰值分拣能力达7368件/小时，分拣差错率降至0.01%，整体效率较传统模式提升100%。

RFID技术实现行李全流程可视化青岛航空国际通程航班业务中，RFID技术实现行李全流程可视化，结合TTS高速分拣技术（每小时处理6000托盘行李），支持行李“一票到底”。

无人驾驶行李车提升运输效率新疆机场集团无人驾驶行李车项目实现24小时不间断运输，单车日均行驶里程为人工驾驶的2倍，每年节省人力与能耗成本超680万元。

智能行李处理系统优化中转体验覆盖分拣运送、进离港处理等环节的智能行李处理系统，为流程做“减法”，为旅客体验做“加法”，如东航枢纽中转决策智能体助力中转旅客顺畅出行。低空无人货运航线应用跨城货运航线效率提升2025年9月，合肥—怀宁低空无人跨城货运航线开通，峰飞航空2吨级eVTOL搭载200公斤货物，飞行160公里耗时约1小时，与传统陆运相比效率提高近50%，实现从乡村到集散地的“点对点”直达运输。智慧物流配送路径优化针对低空物流配送，通过人工智能算法优化无人驾驶航空器的配送路径与任务分配，提高配送效率与时效性。部署自动化装备与无人驾驶货运航空器，实现货物全流程无人化搬运和运输，提升效率与覆盖范围。偏远地区直达配送能力无人驾驶货运航空器融合传感器信息，通过自主导航算法实现自主起降、飞行和避障，按预设航线完成偏远地区直达配送。航空物流智慧化无人化作业通过数字孪生实现数据实时交互，形成作业全链路闭环。危险品航空运输智能服务

危险品航空运输智能服务助手中国航信自主研发的“AI驱动的危险品航空运输智能服务助手”自2025年8月以来调用量达21万余次，有效提高危险品运输风险识别效率，大幅节省人工审核成本。

危险品智能识别与风险预警基于深度学习算法，对危险品的种类、特性、包装等进行智能识别，结合历史运输数据和实时环境参数，实现运输风险的动态评估与预警，提升危险品运输的安全性。

危险品运输全流程智能监管通过整合危险品从申报、仓储、装卸到运输的全流程数据，利用AI技术构建智能化监管平台，实现对危险品运输各环节的实时监控、异常情况自动报警及追溯管理，确保运输合规高效。典型案例与实践成效07航空公司AI应用案例分析东航“枢纽中转决策智能体”东航依托大模型能力构建，突破传统中转决策仅考虑最短转机时间的局限，综合航班动态、保障资源、旅客情况等多重因素。2025年浦东枢纽中转量增长32%的背景下，中转错失率降低12.6%，急转成功率超97%，年节约运营成本超2000万元。深圳航空维修决策辅助系统基于大语言模型技术，深度学习近20年维修生产数据，实现排故方案智能生成、航材工具推荐等。将复杂排故决策时间从数小时压缩到分钟级，整体效率提高约35%，预计人为因素导致的二次故障率下降20%。深圳航空智能航班恢复系统融合运筹优化与AI技术，打造“一数一源”运行数据底座和多目标协同智能恢复算法引擎。典型台风天气机场关闭场景下，首轮恢复预案生成时间由人工超30分钟压缩至约5分钟，提升航班正常率与飞机日利用率。深圳航空客服中心智能客服依托AI统一底座技术整合多核心AI组件，构建“感知—决策—执行—优化”服务闭环。智能IVR和文本机器人识别率分别达94%和99%，投诉处置效率提高30%，整体处理效率提高35%，智能化场景从17个拓展至353个。空侧无人驾驶与智能调度新疆机场集团空侧全域无人驾驶货运装备协同应用，无人驾驶行李车实现24小时不间断运输，单车日均行驶里程为人工驾驶的2倍，每年节省人力与能耗成本超680万元，是民航地面勤务无人化转型首个规模化落地示范案例。行李处理智能化升级新疆机场集团行李分拣机器人系统峰值分拣能力达7368件/小时，分拣差错率降至0.01%，整体效率较传统模式提升100%；深圳机场联合华为开发的智能机位分配系统，将千余架次航班的分配时间从4小时缩短至1分钟，并实现每10分钟动态刷新。安全管控与智能监测新疆机场集团航空器智慧监护体系、AI赋能全流程安检质控管理系统等5项成果构建全维度安全防控体系；青岛民航凯亚多模态AI视觉感知实现机场围界入侵智能报警，厦门民航凯亚基于昇腾AI的安检全流程智能解决方案提升安检效率与准确性。气象服务与运行保障新疆机场集团人工智能气象报文解析系统将气象预警报告生成时间从3小时压缩至30分钟，效率提升6倍，填补西北支线机场集群气象智能化管控空白；国内首个飞行区车路协同智能管控项目，将车辆道口等待时间减少2分钟至3.5分钟，破解机坪车机运行冲突难题。机场AI典型应用场景案例挑战与未来展望08民航AI应用面临的核心挑战

数据管理与整合难题航空业数据来源广泛、类型多样，包括飞机传感器数据、空中交通管制数据、气象数据、旅客信息等，整合这些分散的数据