AI在机场场务技术与管理中的应用

20XX/XX/XXAI在机场场务技术与管理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

机场场务技术与管理概述02

AI赋能场务管理的基础03

AI在场务管理的核心场景04

AI落地应用的实际案例05

AI应用的价值与未来方向机场场务技术与管理概述01跑道与滑行道运维管控负责跑道、滑行道的日常巡检、维护及病害修复，保障首都机场等枢纽机场的跑道运行安全。机坪秩序统筹管理统筹机坪内航空器停靠、保障车辆调度，像浦东机场一样规范机坪动线，避免运行冲突。飞行区设施养护监管监管飞行区围界、助航灯光等设施的养护，确保白云机场等机场的飞行区设施时刻处于可用状态。场务管理的核心职责场务行业的现存痛点人工巡检效率低且风险高机场跑道、滑行道全靠人工巡检，不仅耗时久，还易受恶劣天气影响，存在人员安全隐患。设施故障预警滞后传统场务管理难以及时预判设施故障，如跑道道面开裂常因发现不及时引发航班延误。数据整合与分析能力弱场务各环节数据分散，缺乏统一分析系统，无法为决策提供精准的参考依据。AI赋能场务管理的基础02AI适配场务管理的逻辑

匹配场务核心业务场景需求针对跑道巡检、航班调度等核心场景，AI模型通过学习历史数据适配场务精准管理需求。

对接场务现有管理系统接口AI系统可对接机场OA、设施监控等现有系统，实现数据互通适配场务管理流程。

适配场务应急处置响应逻辑AI通过模拟各类突发状况，适配场务应急处置的决策逻辑，提升应急响应效率。机场多源感知数据体系搭建国内大兴机场已建成覆盖跑道、航站楼的多传感器网络，为AI分析提供海量实时数据支撑。边缘计算与云计算协同架构落地白云机场采用边云协同模式，实现AI算法就近处理数据，保障场务决策的低延迟性。场务场景AI算法训练数据集构建首都机场整理近十年场务运维数据，打造专属数据集，为AI模型训练提供精准样本。当前AI应用的发展基础AI在场务管理的核心场景03跑道异物智能检测识别多模态AI实时异物监测融合高清摄像头、毫米波雷达数据，AI可24小时监测跑道，精准识别螺丝、塑料片等微小异物。异物智能分类与预警分级AI能按异物尺寸、材质分类，对轮胎碎片等高危异物触发一级预警，推送至场务终端。异物定位与处置路径规划AI测算异物精准位置，结合跑道车流规划最优处置路线，如首都机场曾借此缩短处置时长30%。AI视觉识别实时巡检依托高清摄像头与AI算法，像首都机场那样实时识别裂缝、掉块等病害，提升巡检效率。病害等级智能判定AI可依据预设标准自动划分病害等级，如将跑道裂缝按长度、深度精准归类，辅助决策。病害修复方案智能生成结合病害数据与历史案例，AI能快速匹配修复方案，例如针对浅层裂缝推荐灌缝材料。跑道道面病害智能检测场务设备智能运维管控

跑道巡检设备AI故障预警依托AI算法实时分析跑道巡检车数据，提前预判传感器、巡检摄像头故障，如首都机场已落地该系统。

登机桥智能状态监测AI通过识别登机桥液压系统、伸缩部件运行数据，精准预警卡滞、漏油等问题，保障旅客登机安全。

助航灯光AI运维调度AI根据航班动态实时调整助航灯光亮度与开启时长，同时监测灯具故障，上海虹桥机场已采用该方案。鸟情智能监测与预警

多源数据实时采集分析通过雷达、高清摄像头等设备捕捉鸟类轨迹，结合AI算法识别种类，实时传输监测数据。

分级智能预警推送AI根据鸟类距离机场跑道的远近，分级推送预警信息，如向塔台发送高风险鸟类靠近警报。

驱鸟策略智能生成AI结合鸟类习性与历史数据，自动生成驱鸟方案，如针对夜鹭启用强光驱鸟设备。场务作业智能调度规划

跑道清扫任务动态调度依托AI分析跑道使用频次、天气数据，实时调整清扫车路线，如首都机场用该系统提升清扫效率30%。

停机位分配智能优化AI结合航班准点率、机型大小等数据，自动分配最优停机位，浦东机场借此缩短旅客摆渡时间。

地勤车辆协同调度AI统筹行李车、加油车等作业车辆，避免路径冲突，白云机场通过该方案降低车辆延误率25%。AI落地应用的实际案例04首都机场跑道智能巡检案例AI视觉识别跑道表面病害首都机场搭载AI视觉系统的巡检车，可精准识别跑道裂纹、掉块等病害，效率是人工巡检的3倍。AI预测跑道病害发展趋势基于AI算法分析历史巡检数据，首都机场可提前预判跑道病害恶化情况，制定预防性维修方案。AI联动调度巡检资源AI系统根据跑道病害等级自动调度巡检人员与维修设备，让首都机场跑道运维响应时长缩短40%。AI雷达实时监测系统部署白云机场布设AI雷达监测网，可精准识别鸟类种类、数量与飞行轨迹，提前预判鸟情风险。多源数据联动预警机制搭建系统整合雷达、视频、气象数据，AI分析后向场务人员推送分级预警，及时启动驱鸟作业。AI驱鸟策略智能优化AI根据鸟情数据调整驱鸟方式，针对不同鸟类适配声光、无人机等手段，提升驱鸟效率。白云机场鸟情预警案例大兴机场智能调度案例跑道运行智能调度依托AI算法动态调整跑道起降顺序，大兴机场高峰小时航班量提升超10%，大幅减少航班延误。廊桥分配智能优化AI系统根据机型、航班停靠时长等自动分配廊桥，大兴机场廊桥使用率提升至92%，缩短旅客步行距离。地面保障车辆智能调度AI实时统筹摆渡车、行李车等保障车辆，大兴机场地面保障效率提升30%，降低运营成本。虹桥机场道面检测案例

AI多模态融合道面缺陷识别虹桥机场采用AI融合视觉、雷达数据，精准识别裂缝、坑槽等缺陷，检测效率较人工提升8倍以上。

AI预测性道面维护预警基于AI分析道面历史数据，虹桥机场提前预判病害发展趋势，将维护周期优化缩短30%。

AI智能调度道面修复资源AI系统根据检测结果自动匹配修复团队与物料，虹桥机场道面修复响应速度提升60%。AI应用的价值与未来方向05AI应用的实际价值总结

提升场务运维效率AI可实时监测跑道道面状况，像首都机场用AI系统自动识别裂缝，大幅缩短巡检耗时。

降低场务运营成本AI优化机场廊桥调度，上海虹桥机场借此减少廊桥闲置率，年均节省百万级运营开支。

增强场务安全保障AI智能识别跑道异物，广州白云机场通过该系统避免多起降风险，提升航班运行安全性。未来应用的发展趋势多场景AI协同管控未来机场将实现跑道巡检、航班调度、行李分拣等多场景