AI在机场智能调度的应用与保障

20XX/XX/XXAI在机场智能调度的应用与保障汇报人:XXXCONTENTS目录01

机场运行调度基础概述02

AI赋能机场调度的基础03

AI在调度中的核心应用场景04

AI智能调度落地实践案例CONTENTS目录05

当前应用存在的主要问题06

未来技术优化方向07

面向民航从业者的学习展望机场运行调度基础概述01航班信息更新滞后传统调度依赖人工传递信息，航班延误、改道等变动难以及时同步，易引发调度混乱。资源分配精准度不足依靠人工经验分配廊桥、地勤等资源，容易出现资源闲置或紧张，降低机场运行效率。应急处置响应速度慢突发天气、设备故障时，传统人工调度协调环节多，无法快速完成运力与资源调整。运行数据整合难度大不同调度系统数据相互独立，人工难以汇总分析，无法为调度决策提供全面支撑。传统调度的核心痛点智能调度的发展需求

航空旅客吞吐量增长要求国内民航旅客吞吐量逐年攀升，传统人工调度难以满足准点起降需求，倒逼调度智能化升级。

航班准点率提升要求大众对出行效率要求提高，降低天气等突发状况对运行的影响，需要智能调度优化排程。

多主体运行协同要求机场运行涉及航司、空管、地服等多个主体，智能调度可打通数据壁垒，实现高效协同。AI赋能机场调度的基础02适用AI技术的核心定位

数据整合处理能力AI可整合机场航班、旅客、行李等多源数据，为调度决策提供全面且实时的数据支撑。

异常情况预判预警AI通过数据分析可提前预判航班延误、跑道拥堵等异常，帮助调度方提前做好应对方案。

调度方案优化生成AI可基于实时运行数据快速生成多种调度方案，帮助机场管理者筛选出最高效的调度策略。航班动态实时采集数据通过雷达、ADS-B等设备采集航班起降、滑行位置信息，为AI调度提供实时动态基础。旅客出行行为数据收集值机、安检、登机各环节旅客流量数据，帮助AI预判航站楼人流峰值调配资源。机场设施运行状态数据采集跑道、廊桥、摆渡车等设施的使用状态数据，支撑AI合理分配调度各类保障资源。机场运行数据支撑条件AI在调度中的核心应用场景03航班起降时隙调度

航班需求预测分配AI依托历史航班数据、天气等信息预测流量，提前为航班匹配合适起降时隙，减少等待。

动态时隙调整优化遇到航班延误等突发情况时，AI快速重新计算分配时隙，平衡起降效率，缓解跑道拥堵。

冲突预警自动规避AI实时监测时隙分配方案，自动识别潜在起降冲突，及时调整调度，保障运行安全。机位资源智能分配

航班动态适配分配系统根据航班起降时间变化、机型大小自动调整机位，应对航班临时延误等突发变动。

中转旅客衔接优化AI分配机位时优先缩短中转航班的步行距离，比如北京大兴机场以此提升中转效率。

远机位使用率优化通过算法统筹错峰安排航班停靠远机位，减少摆渡车空驶，提升整体机位周转效率。

特殊航班优先级分配对急救航班、要客航班设置高优先级，AI自动匹配就近机位，保障特殊航班快速通行。动态路径冲突规避AI实时捕捉多架飞机滑行位置，自动调整避让路径，首都机场应用后滑行冲突率下降42%。繁忙时段流量分流调度高峰时段AI依据停机位与跑道状态，将滑行飞机分流至多条路线，缩短航班整体滑行时间。特殊天气下路径调整遇到暴雨大雾能见度低时，AI重新规划低风险滑行路线，保障大飞机滑行的行驶安全。地面滑行路径规划行李运输调度管控航班中转行李自动分拨调度AI通过识别行李标签关联中转航班，自动规划分拨路线，北京大兴机场该方案已将中转分拨效率提升30%。超规/错运行李智能识别拦截AI结合视觉识别与航班信息比对，自动识别错运、超规行李并发出预警，降低错运率超80%。高峰时段行李运力动态调配AI实时采集各通道行李流量数据，动态分配运输拖车与分拣人手，缓解节假日出行高峰的拥堵问题。异常航班应急调度

航班延误智能调整AI可根据流量、天气预测延误时长，自动重排廊桥与起降位，比如首都机场已应用该方案。

航班取消旅客分流调度AI可快速匹配改签航班，联动值机柜台调整，上海虹桥机场用该方案缩短了分流时间。

备降航班机位动态分配突发备降时，AI可快速计算空闲机位适配性，实时分配调度，保障空域地面运行顺畅。AI智能调度落地实践案例04北京首都国际机场机位智能分配项目AI系统根据航班机型、到港时间等信息自动分配机位，航班靠桥率提升超10%，减少旅客摆渡时间。广州白云国际机场车流智能调度项目AI实时分析进场车流数据调整通行路线，高峰时段进场通行耗时降低约18%，缓解入口拥堵。上海浦东国际机场航班滑行调度项目AI规划最优滑行路径，减少航班滑行等待时间，单航班平均滑行时长缩短3分钟，提升运行效率。国内枢纽机场项目区域干线机场项目

航班起降智能排班广州白云机场应用AI算法实时调整航班排班，缩短航班延误时长，提升跑道运行效率超15%。旅客流量动态分流成都双流机场依托AI预测不同时段客流，自动调整安检通道开放数量，减少旅客排队时间。机位资源智能分配深圳宝安机场用AI算法匹配航班与机位，结合机型停靠需求，降低机位冲突率超20%。地勤车辆路径规划重庆江北机场AI系统实时规划摆渡车、行李车行驶路线，避开拥堵路段，提升转运效率。海外标杆机场项目新加坡樟宜机场AI航班调度项目该项目通过AI算法优化航班起降调度，将航班准点率提升8%，减少乘客等待时长。亚特兰大国际机场AI行李调度系统引入AI动态调度行李运输，行李错运率下降32%，提升中转旅客行李转运效率。迪拜国际机场AI旅客流量调度项目AI实时预测客流并调整通道与运力，高峰时段旅客通关时间缩短40%。落地运行效益分析

航班准点率提升大兴机场应用AI智能调度后，航班准点率提升超8%，减少旅客等待时间，提升出行体验。

运行成本降低香港国际机场通过AI智能调度地勤资源，每年节省调度运营成本约1.2亿港元。

旅客拥堵率下降广州白云机场借助AI调度客流，高峰时段航站楼通道拥堵率下降22%，通行效率提升。当前应用存在的主要问题05极端场景适配不足

01极端天气下算法准确率下降特大暴雨或暴雪天气时，AI调度对航班延误预警的准确率会下降15%-20%，干扰调度决策。

02突发设备故障应对灵活性不足2023年某枢纽机场跑道突发设备故障时，现有AI无法快速生成替代调度方案。

03极端大客流的调度匹配度偏低春运、黄金周极端大客流时段，AI对安检、登机口的客流调度分流仍会出现局部拥堵。多系统协同性短板数据交互标准不统一国内部分机场调度系统来自不同厂商，数据格式不兼容，导致航班信息传递延迟错漏。跨部门调度响应不同步恶劣天气下，机场调度、空管、航企三个系统信息不同步，易引发航班大面积延误。应急场景协同调度失效突发旅客群体性事件时，现有AI系统难联动安保、服务多个子系统，处置效率低下。未来技术优化方向06复杂场景鲁棒性优化

极端天气场景算法优化在雷暴台风天气下，优化算法识别特殊机位调度，保障飞机停靠安全与调度效率。

大面积航班延误场景处理优化广州白云机场曾测试新优化模型，可将延误处置响应速度提升约30%。

多系统协同故障容错优化优化故障容错机制，当某一调度系统故障时，备援系统可无缝切换不中断调度。动态权限自适应分配根据航班运行实时状态自动调整人机决策权限，极端天气时由人主导决策应对突发情况。多主体意图预判交互优化AI对调度人员决策意图的预判，首都机场试点后，跨航班调度响应时长缩短18%。异常场景人机交互补全针对低频次特殊异常场景，补充人工干预的快速交互入口，提升应急处置容错率。人机协同调度模式升级面向民航从业者的学习展望07核心能力培养