AI在民航运输服务中的应用

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

民航业智能化发展背景与政策02

AI赋能民航安全保障体系03

AI提升机场运行效率实践04

AI重构航空物流服务体系CONTENTS目录05

AI优化旅客出行全流程体验06

行业典型应用案例分析07

AI技术在民航的前沿探索08

未来展望与挑战民航业智能化发展背景与政策012025年民航运输核心指标创新高2025年，全国运输机场货邮吞吐量达2186.4万吨，国际航线旅客吞吐量11779.6万人次、货邮吞吐量987.1万吨，均创历史新高。运输总周转量1640.8亿吨公里、旅客运输量7.7亿人次，同比分别增长10.5%、5.5%。枢纽机场货运突破与行业集中度上海浦东国际机场货邮吞吐量首次突破400万吨，深圳宝安国际机场首次突破200万吨。年货邮吞吐量10万吨以上的35个机场占据全行业93.6%货运量，枢纽机场地面物流压力显著。规模增长下的核心挑战民航业在体量攀升的同时，面临安全保障、运行效率和资源配置能力的巨大考验。传统运营模式难以满足持续增长的业务需求，亟需通过智能化手段实现从“大”到“强”的跨越。2025年民航运输发展数据与挑战《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》解读政策出台背景与意义为贯彻落实国家“人工智能+”行动战略，民航局于2025年11月发布该《实施意见》，旨在加快人工智能与民航安全、运行、出行、物流、监管、规划建设等领域的深度融合，以科技创新推动民航高质量发展，回应行业规模增长带来的安全保障、运行效率和资源配置挑战。总体要求与发展目标坚持“创新驱动、安全可控，需求导向、场景赋能”等原则。提出到2027年，率先实现人工智能与民航重点领域融合发展，形成引领性示范场景和核心竞争力产品；到2030年，实现人工智能与民航各领域广泛深度融合，成为推动行业高质量发展的强劲引擎。六大创新赋能场景框架系统梳理了“人工智能+安全”“人工智能+运行”“人工智能+出行”“人工智能+物流”“人工智能+监管”“人工智能+规划建设”六大场景，提出安全风险预警、运行智能优化、旅客便捷服务等智能化应用方向，并细化42项具有较高推广前景的具体应用场景。核心支撑要素与保障措施强化高质量数据集建设、基础设施平台构筑和行业模型算法研究等要素供给。深化行业与产业融合，构建协同创新生态与协同体系。通过组织、安全、人才、政策等多方面保障，确保分阶段目标有序推进，引导行业形成协同共进的发展格局。“人工智能+”国家战略与行业定位国家战略层面的顶层设计国家高度重视人工智能发展，先后发布《新一代人工智能发展规划》《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策，将人工智能视为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，为各行业融合应用奠定战略基础。“人工智能+交通运输”的专项部署2025年9月，交通运输部等七部门联合印发《“人工智能+交通运输”的实施意见》，从关键技术供给、创新场景赋能等四大方面部署16项任务，推动人工智能在交通运输领域规模化创新应用，为民航业提供方向指引。民航局《实施意见》的核心定位民航局发布《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》，明确将人工智能作为推动民航高质量发展的强劲引擎，系统规划安全、运行、出行、物流等六大创新赋能场景，提出2027年率先实现融合发展、2030年广泛深度融合的阶段目标。人工智能重塑民航业竞争格局在全球人工智能热潮下，各国均将其视为重塑未来竞争格局的关键力量。中国民航通过“人工智能+”战略，旨在提升安全水平、运行效率、服务质量和资源配置能力，实现从“大”到“强”的跨越，在国际航空领域占据技术制高点。AI赋能民航安全保障体系02机场跑道外来物（FOD）智能检测技术FOD的危害与传统检测局限

FOD是航空安全的重大隐患，一颗螺丝钉、一块碎石都可能引发发动机故障、爆胎等事故。传统人工巡检耗时耗力，易受天气、光线和人为疏忽等因素干扰，存在漏检风险。AI赋能FOD智能检测

《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》提出，要充分利用人工智能在安全状态感知、风险预测等方面的优势，精准识别外来物（FOD）等道面异常状况，提升安全风险主动感知与精准预警能力。技术实现与应用价值

无人设备及智能巡检技术是提升跑道安全水平的关键突破口。通过计算机视觉、机器学习等AI技术，可实现对跑道FOD的全天候、高精度、自动化检测，有效降低漏检率，保障机场人员和货物的安全。航空器预测性维护与健康管理系统

预测性维护：从被动维修到主动预防传统飞机维护模式依赖定期检查和事后维修，耗时费力且难以及时发现潜在故障。AI技术通过对海量飞行数据的实时监测和分析，能够精准识别飞机潜在的健康问题，实现预测性维护，显著提高飞机的可靠性和维护效率，减少故障导致的非计划性维修延误。

AI驱动的飞机健康管理系统案例波音公司的飞机健康管理系统（AHM）通过飞机上的传感器收集发动机性能、温度、振动水平等数据，传输到地面维护控制中心供维护团队利用AI算法分析识别潜在故障，已在全球超过5000架飞机上得到应用，帮助航空公司降低了约30%的维护成本。

故障预测准确率与运营效益提升达美航空基于空客Skywise平台构建的智能维护系统，故障预测准确率高达95%，推动航空维修体系从“事后补救”转向“事前预防”，维护问题导致的航班取消量大幅减少，每年为航企节省数百万美元的非计划维修成本，显著提升航班可靠性。

AI发动机孔探视觉检测系统应用东航研发了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发动机损伤检测，让航空维修从“人工检”迈向“智能检”，提升了检测的效率和精准度。多模态AI视觉感知的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“立体化、智能化、精准化”的机场围界防控体系，有效识别非法入侵行为，推动机场安全管控从传统“人防”向“技防+智防”升级。基于昇腾AI的安检全流程智能解决方案厦门民航凯亚有限公司推出基于昇腾AI的民航安检全流程智能解决方案，提升安检判图效率与准确性，强化智慧防漏验应用，为旅客安全出行提供有力保障。安防全域可视化管理平台与智能分析新疆机场集团构建的安防全域可视化管理平台，融合AI视频分析等技术，实现机场全要素态势的精准监控与预测，可精准识别道面异常、车辆及人员非法侵入、鸟情等风险，提升机场运行安全管理水平。机场安防全域智能监控平台建设危险品航空运输智能风险识别应用

AI驱动的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，并于2026年2月入选交通运输部首批“综合交通运输大模型智能体创新应用典型案例”。

基于AI大模型+危化品全程物流供应链综合服务应用山东省交通科学研究院的“基于AI大模型+危化品全程物流供应链综合服务应用”入选交通运输部第一批综合交通运输大模型智能体创新应用典型案例，利用AI技术提升危险品航空运输全程风险识别与管控能力。AI提升机场运行效率实践03传统机位分配模式的痛点传统机位分配依赖人工操作，调度员需依据航班计划、机型参数、航空公司偏好等手工完成每日千余架次航班的机位匹配，耗时长达4小时，且突发情况应对能力薄弱，易引发后续航班连锁延误。AI驱动的机位分配效率提升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，实现了从“人工估算”到“智能决策”的质变。多系统数据融合与全要素统筹智能分配系统通过对接航班动态、机坪监控、气象预警等多系统数据，实现全要素统筹，提升了机位分配的科学性和灵活性，为机场运行资源智能分配提供了示范。从机位到多资源的智能调度拓展借助在机位分配领域的成功经验，深圳机场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，全面提升机场整体运行效率。智能机位分配与资源调度优化航班智能恢复与大面积延误处置

AI驱动航班智能恢复决策融合运筹优化与AI技术打造航班智能决策支持体系，分钟级生成最优航班恢复方案，决策效率提升50%以上，系统实现航司与机场的高效协同，破解大面积航班延误后的调度难题。

中转旅客智能保障技术美联航的AI工具“ConnectionSaver（中转节省器）”可实时解析中转旅客行程数据，综合权衡延迟起飞的经济成本、旅客体验影响与后续航段准点率约束后，动态决策是否短暂等待，减少旅客行程中断焦虑。

AI赋能航班动态信息主动推送以美联航为代表的先进客户服务AI助手会主动向旅客推送由AI生成的定制化航班变更信息，详细解释延误原因，针对天气导致的延误提供实时雷达地图链接，从被动应答转向主动关怀，缓解旅客焦虑。机场机坪无人驾驶设备协同应用无人驾驶货运装备规模化运营新疆机场集团空侧全域无人驾驶货运装备协同应用，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。自动驾驶牵引车提升物流效率西井科技新能源自动驾驶牵引车Q-TractorP40支持360°精准感知和自主接脱挂，已在香港空运货站、香港国际机场、福州长乐国际机场等落地，实现空港货物运输“少人化、无人化”升级，提升作业安全性和效率，减少碳排放。车路协同智能管控优化机坪通行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，有效破解机坪车机运行冲突、道口拥堵等行业痛点。AI驱动的空中交通流量精准预测中国航信“民航时刻与流量计算分析智能体”能够预测繁忙航路运行压力，提升空域资源利用率与航班准点率。智能航路规划优化飞行效率空客Skywise平台利用AI算法优化飞行路径，包括横向和垂直飞行剖面调整，帮助航空公司减少燃油消耗与碳排放。AI助力规避凝结尾迹减少气候影响美国航空与GoogleResearch合作，利用AI凝结尾迹预测模型，在2400个跨大西洋航班中减少62%凝结尾迹，预计降低69%气候变暖影响，燃油成本仅增加0.3%。空管流量预测与智能航路规划AI重构航空物流服务体系04航空货运无人化运输解决方案

01自动驾驶货运装备应用西井科技新能源自动驾驶牵引车Q-TractorP40支持360°精准感知和自主接脱挂，已在香港空运货站（Hactl）、香港国际机场及福州长乐国际机场落地，实现空港货物运输“少人化、无人化”升级。

02智能调度系统优化通过引入无人驾驶货物牵引车和智能调度系统，大型枢纽机场可提升空港作业效率，应对年货邮吞吐量增长带来的地面物流压力，如西井科技形成“可复制、可扩展”的空港无人运输解决方案。

03规模化落地示范案例新疆机场集团空侧全域无人驾驶货运装备协同应用项目实现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。智能行李分拣与全流程追踪技术

01智能行李分拣机器人系统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%。

02基于视觉大模型的托运行李搜索检测引擎厦门民航凯亚有限公司推出基于‘视觉大模型’的民航托运行李搜索、检测引擎，提升行李处理的智能化水平。

03数智赋能全域协同集团行李全流程跟踪系统云南航信空港网络有限公司打造数智赋能全域协同集团行李全流程跟踪系统，实现对行李流转的全程监控。

04SITA与GoogleFindHub整合行李追踪SITA将Google的FindHub行李位置共享功能整合进WorldTracer系统，乘客可通过Android设备分享行李实时位置给航空公司，提升行李找回效率。物流数据融合与智能调度平台01多源数据融合与实时分析整合货物信息、航班动态、仓储状态、运输工具位置等多源数据，构建航空物流数据中台，实现全流程数据可视化与实时监控，为智能决策提供数据支撑。02AI视觉监测与智能识别应用计算机视觉与深度学习技术，实现货物条码自动识别、破损检测、危险品智能识别等，如基于视觉大模型的民航托运行李搜索检测引擎，提升物流处理的准确性与效率。03智能调度与路径优化利用运筹优化算法与AI技术，对货运车辆、装卸设备、仓储空间等资源进行智能调度，动态规划最优运输路径，如西井科技Q-Tractor自动驾驶牵引车结合智能调度系统，提升空港作业效率。04具身智能与无人化作业推动无人驾驶货物牵引车、智能行李转运机器人等具身智能设备的应用，实现物流保障少人化、无人化场景，如新疆机场集团无人驾驶行李车项目，单车日均行驶里程为人工驾驶的2倍，年节省成本超680万元。绿色物流：AI驱动的碳减排路径AI优化航路规划减少燃油消耗与排放美国航空与GoogleResearch合作，利用AI凝结尾迹预测模型优化跨大西洋航班路径，减少凝结尾迹形成62%，预计气候变暖影响下降69%，燃油成本仅增加0.3%，其气候收益是成本的20倍以上。新能源智能装备助力空港绿色转型西井科技新能源自动驾驶牵引车Q-TractorP40在香港空运货站等场景应用，实现空港货物运输“少人化、无人化”，有效减少碳排放，推动民航业智能化和绿色化转型。AI赋能物流全流程能效提升AI技术通过智能调度、路径优化、需求预测等方式，提升航空物流整体运行效率，降低无效运输和等待时间，从而减少能源消耗和碳排放，例如智能分拣系统可提高效率并降低单位能耗。AI优化旅客出行全流程体验05智能语音订票与个性化行程推荐

自然语言交互，简化订票流程国航【AI订】功能，用户可通过语音告知出行需求，如“这周四从北京飞广州，要早班机、宽体机、含餐食，价格不超过1000元”，AI助手自动完成航班筛选、价格匹配、方案推荐，两步即可完成订票。

深度语义理解，实现业务级执行航旅纵横AI预订功能，支持模糊需求表达，如“下周一我要从北京飞广州，想12点前到达，按价格从低到高帮我排序”，AI能深度理解并模拟人类操作，自动完成页面元素识别与交互，匹配最优方案。

个性化推荐，提升出行体验AI基于用户历史数据和偏好，提供个性化服务。例如达美航空利用AI推荐定制化机上娱乐内容；部分OTA平台AI通过分析用户行为，推荐偏好的航空公司、舱位等级和座位类型，甚至根据目的地天气状况提供建议。

一站式服务，覆盖全流程东航与阿里千问合作推出的AI航空出行服务，旅客在千问App对话界面，可一站式完成航班查询、加入会员、购票、支付、选座、值机等全流程，无需切换应用。生物识别技术在通关流程的集成应用人脸识别、大数据、物联网等技术在民航领域广泛应用，通过打破数据壁垒，实现国际旅客“无感通关”。例如，从哈萨克斯坦阿拉木图飞抵乌鲁木齐的国际旅客，在海关闸机前稍作停留即可自动完成身份核验。“无感通关”提升通关效率显著智慧化手段使国际旅客平均通关时间缩短近70%，大幅优化了旅客的入境体验，为我国高水平对外开放提供了科技支撑。生物识别技术保障通关安全性与便捷性基于生物识别技术的“刷脸”自助通关，在提升旅客出行便捷度的同时，强化了身份核验的准确性和安全性，推动机场通关从传统模式向智能化转型。生物识别与“无感通关”技术应用AI客服中心与虚拟助手服务升级

智能客服提升处理效率与用户体验深圳航空客服中心依托AI统一底座技术，构建智能化服务闭环，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%，智能化场景扩展至353个。

AI虚拟助手实现全流程自助服务国航【AI订】功能通过胖安达AI智能助手，精准识别航程、时间、行李额度等个性化要求，自动完成航班筛选、价格匹配、方案推荐，用户可通过自然对话选定航班并快速下单。

多模态交互与个性化推荐优化服务东航基于DeepSeek大模型构建数字人多智能体，以多语种、自然语言交互方式提供全流程智能服务；航旅纵横AI预订功能通过深度语义理解，实现“一句话AI代办”机票酒店预订，从“能聊会说”向“能办会做”跨越。多语言智能问询与旅客行为洞察

多语言智能问询服务的应用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，提升国际航空枢纽服务能级。

AI客服中心的效率提升深圳航空客服中心智能客服依托AI统一底座技术，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。

旅客行为洞察系统的优化作用中国航信基于心智图谱的民航旅客洞察产品，通过分析旅客行为数据，精准优化服务流程，提升服务响应效率与出行体验，助力实现航空服务从“千人一面”向“千人千面”转型升级。行业典型应用案例分析06西井科技：空港无人驾驶运输实践单击此处添加正文

Q-TractorP40：新能源自动驾驶牵引车西井科技正向研发的新能源自动驾驶牵引车Q-TractorP40，支持360°精准感知和自主接脱挂，可实现空港货物运输的“少人化、无人化”升级。香港空运货站（Hactl）合作案例2024年4月，西井科技与香港空运货站有限公司（Hactl）签署谅解备忘录，引入Q-TractorP40，将入港航空货箱从户外暂存区运送至仓库接收区，提升作业安全性、效率并减少碳排放。多场景应用与规模化推广Q-Tractor已在香港国际机场等空港场景落地应用，并于2026年1月中标福州长乐国际机场无人驾驶牵引车项目，形成“可复制、可扩展”的空港无人运输解决方案。AI赋能：从“人控”到“智能调度”的模式转变通过AI技术分析整合传统行业非结构化作业数据，形成结构化、可预测的作业指令流，驱动无人驾驶车辆等设备自动执行任务，实现从“人找货、人盯流程”到“智能调度、自动执行”的转变。中国航信：21项AI成果入选典型案例

安全管控：立体化智能防控体系融合AI视觉分析、物联网感知等技术，推动机场安全管控从传统“人防”向“技防+智防”升级，为安全底线注入科技动能，有2项成果入选。

生产运行：全链条效率提升覆盖资源调度、货运物流、运行分析、协同决策等关键环节，通过运筹优化算法与多目标遗传算法等，推动机场货运与行李处理智能化转型，有8项成果入选。

旅客服务：精准化与全流程覆盖智能问询系统实现全流程服务覆盖，基于视觉大模型与RFID+物联网技术的行李追踪平台已在15个机场落地，旅客行为洞察等应用提升服务响应效率，有9项成果入选。

通用AI能力：赋能管理与培训基于大模型与知识图谱的智能培训考核系统使培训时间减少73%、出题效率提升80%；机场垂直领域智能可视化运营分析助手实现秒级数据洞察，有2项成果入选。新疆机场集团：智慧安全与运行创新全维度智慧安全防控体系构建新疆机场集团构建起全维度、全时段、全区域的智慧安全防控体系，航空器智慧监护体系、AI赋能全流程安检质控管理系统、消防安全全域智能管控新模式、安防全域可视化管理平台、航站楼入口智能分类门应用5项成果入选全国机场人工智能典型应用场景案例。无人驾驶货运装备规模化应用空侧全域无人驾驶货运装备协同应用项目实现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。行李分拣效率与精准度双提升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%，有效提升机场行李处理效率与旅客满意度。人工智能气象服务效率飞跃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，填补了西北支线机场集群气象智能化管控的行业空白。飞行区车路协同智能管控落地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。深圳航空：维修与客服AI系统应用

01维修决策辅助系统：知识图谱+大模型驱动深航维修决策辅助系统以知识图谱+大模型为核心构建智能维修体系，实现排故方案智能生成、航材工具推荐、现场风险预警，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%，人为二次故障率预计下降20%。

02智能航班恢复：运筹优化与AI技术融合融合运筹优化与AI技术打造航班智能决策支持体系，分钟级生成最优航班恢复方案，决策效率提升50%以上。系统实现航司与机场的高效协同，破解大面积航班延误后的调度难题，显著提升航班正常率与飞机日利用率。

03客服中心智能客服：构建智能化服务闭环依托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%，智能化场景扩展至353个。

04智能航旅助手：全流程智能化旅客服务以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，减少旅客等待时间、降低误机概率，有效提升非航收入。AI技术在民航的前沿探索07凝结尾迹AI预测与减排技术

AI凝结尾迹预测模型的核心功能GoogleResearch开发的AI系统通过分析气象与卫星数据，生成“凝结尾迹风险地图”，识别最容易形成持久尾迹的大气区域，并引入“凝结尾迹强迫指数”（0到4等级）衡量气候影响，辅助航班路径决策。

美国航空的实践应用与成效美国航空与GoogleResearch等合作，将AI模型嵌入实际航班运行规划流程，覆盖2400个跨大西洋航班。采纳AI建议的航班中，凝结尾迹形成减少62%，对应的气候变暖影响预计下降高达69%，燃油成本仅增加0.3%。

行业规模化推广趋势“凝结尾迹影响工作组”汇集多家航司及空客、波音、Google等产业链参与者，推动技术规模化落地。法国航司Amelia与Thales实践显示，调整少量航班即可显著减排，尾迹规避正成为行业快速发展趋势。低空经济与eVTOL智能运营管理

eVTOL规模化应用场景落地2026年春晚合肥分会场，16架亿航EH216-S编队与超2万架无人机协同表演，创eVTOL同时公开飞行数量之最；宜宾分会场峰飞航空科技全球首款eVTOL水上机场“SUNSHIP”作为核心舞台亮相，展现低空经济照进现实的轮廓。

eVTOL物流运输效率革新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，较传统陆运效率提高近50%，实现农产品从乡村到集散地“点对点”直达运输。

人工智能驱动低空运营管理低空经济发展离不开AI技术在空域管理、航线规划、安全监控等方面的支撑。AI助力实现eVTOL等航空器的智能调度、冲突规避及飞行状态实时监测，推动低空交通向高效化、无人化、智能化方向发展，为构建智慧低空交通体系奠定基础。数字孪生与机场全要素态势感知数字孪生：构建机场虚拟映射数字孪生技术通过对机场物理实体的数字化建模，构建与现实机场同步运行的虚拟镜像，实现对机场设施、设备、人员、环境等全要素的动态映射与可视化呈现。多源数据融合：实现全要素感知整合航班动态、机坪监控、气象预警、旅客