自动驾驶仪辅助飞行员操纵飞机，空管自动化系统为管制员提供飞行计划和飞行动态相关信息及管理手段，long8唯一官方网站全自动智能设备矩阵助力民航货运24小时不间断运行，无人驾驶摆渡车在机场内让“机—车—场道—设施”协同运行更顺畅……

　　自动化不是替代人类，而是帮助人类高效、从容地面对各种复杂情况。在民航领域，自动化不仅是技术进步的体现，更是行业应对安全挑战、成本压力、旅客需求升级的核心解决方案。从飞行控制到地面服务，从单点效率提高到全产业链智能化，自动化正推动民航业向更安全、更高效、可持续的方向发展。

　　新技术如何助力民航领域自动化？自动化如何进一步重塑民航运行模式？本期云中焦点将聚焦民航的自动化技术、系统和场景，邀请专家进行深入探讨。

　　随着人工智能（AI）和机器学习等新技术的不断发展升级，在民航领域出现了越来越多的自动化场景、自动化系统、自动化模式。自动化如何助力民航各环节提质增效？有哪些新技术、新产品和新系统正在大放异彩？

　　王兴隆：目前，民航飞联网正在从体系概念转向关键技术突破和多领域应用，以三大核心场景推动民航自动化升级。

　　首先是飞行间隔的自主管控。在近距跑道运行场景中，动态尾流间隔技术基于我国自主研发的中国航空器尾流新分类标准（RECAT-CN），通过激光雷达实时监测尾流演化轨迹，结合机场近地风场数据动态调整间隔。这项技术让跑道容量得到显著增加，同时确保安全冗余。

　　其次是空地全息感知网络的构建。通过5G ATG与高通量卫星的互补组网，实现了“双网无缝衔接”。在跨洋飞行阶段，卫星网络保障飞行数据持续回传；当进入陆地上空时，5G ATG网络以低时延特性支持前舱实时监控与后舱宽带服务并行。同时，星空地融合、通感算一体化的云匣子技术整合了多元数据，构建起航空器全生命周期感知体系。

　　最后是智能机场协同运行。在场面作业场景中，飞联网将航空器、保障车辆等设备接入统一网络，通过群体智能算法优化资源调度。该系统可基于实时航班动态，自动生成停机位分配方案和滑行路径规划，减少飞机地面等待时间。

　　霍江帅：随着新能源汽车的快速发展，自动驾驶仪已经不是新鲜事物。在航空器的飞行控制中，自动驾驶仪已可全程辅助飞行员操控，减少人为操作误差。

　　自动驾驶仪并非个例，民航领域的自动化技术已渗透至飞行操作、机场运营、航空制造、旅客服务等环节，形成“空中—地面—制造—服务”的全链条智能化革新。

　　以机场地面运行自动化为例。在智能机坪管理中，无人驾驶车辆通过云端调度系统可实现行李牵引车、摆渡车等特种车辆的全自动驾驶。其冲突警示功能可实时监控飞机和地面车辆的动态，通过AI算法提前预警碰撞风险。从飞行操作和空管自动化的角度来看，四维航迹技术结合空天地一体化信息系统，实现独立平行进近。此外，增强视景系统可让飞行员通过增强现实设备实时获取跑道障碍物、天气等信息，提升低能见度条件下的起降安全性。

　　张凤：在人工智能与机器学习的时代浪潮下，自动化技术正成为民航机场安全、服务和运行管理革新升级的核心引擎，广泛应用于多个场景。

　　在机场飞行区安全管理中，安全监测已步入智能时代。跑道外来物（FOD）监测系统凭借毫米波雷达和智能视觉算法，化身“跑道卫士”；智能围界安防系统融合红外热成像与深度学习技术，对非法闯入实现毫秒级响应，让机场围界安全无死角。

　　在航空地面服务场景中，自动化服务让旅客出行更高效。在航站楼内，自助值机和自助行李托运设备全面普及，旅客刷脸即可完成全流程操作；智能导航机器人穿梭于航站楼内，多传感器和地图导航系统助力其为旅客精准指引路线。值得一提的是，部分机场引入的AI数智客服，以逼真形象和沉浸式交互体验，化身24小时“数字虚拟员工”，实时解答航班动态、餐饮服务等各类问题。

　　在机场运行管理方面，自动化技术大幅提高机场运行效率。场面引导自动化系统（A-SMGCS）借助多点定位技术，实时获取飞机位置和状态，结合智能算法规划最佳滑行路线。智能调度系统运用机器学习预测航班流量，实现动态优化登机口分配与地面服务车辆调度；能源管理系统则通过物联网和AI算法，实现照明、空调的智能调节。

　　彭镭：集高层运行监管、中层可编程逻辑控制、底层多类自动化装备于一体的自动化技术和系统在机场行李处理中随处可见。在托运行李的值机、安检、运输分流、分拣、装载以及相关系统运行维护的多个环节中都有所体现。

　　在输送与分拣技术方面，独立运载系统（ICS）、目的地编码小车（DCV）、自主移动机器人（AMR）、托盘式分拣机（TTS）等可实现旅客托运行李快速精准注入、高速平稳输送和快速精准分拣，输送速度是传统输送线倍。

　　在装卸载技术方面，有基于大、小机械臂的行李和空筐自动处理系统，以及航空货物自动拆码垛系统等。它们可实现行李、空筐和货物的自动化码垛处理。

　　在存储技术方面，基于穿梭车的早到立体库可实现早到行李的有序存储和灵活释放；在识别跟踪技术方面，基于无线射频识别（RFID）技术的行李及货物全流程跟踪系统可实现行李及货物的全流程追踪与管控；在运行维护技术方面，智能运维系统、三维数据采集与监视控制系统（3D SCADA）可实现运行系统实时状态的监管以及相关设备数据的采集、分析和维护预测。

　　在自动化实现前后，民航相关应用场景产生了怎样的变化？随着民航自动化程度不断提高，人力如何从重复劳动中释放？人为因素在安全链中的角色又发生了怎样的变化？

　　首先是民航运行模式的转型。目前管制员需要通过高频次陆空通话指挥飞机，而数据链通信系统（CPDLC）将逐步替代语音指令。管制员从“战术冲突解脱员”转型为“战略航迹管理员”，比如使用动态尾流间隔计算模块时，AI会给出间隔建议，而管制员负责审核安全冗余和特殊情况处置。飞行员角色也在升级——借助ADS-B IN设备，驾驶舱能实时显示周边航空器动态。在目视进近等场景中，飞行员可主动与前机协商间隔，就像“空中编队”一样自主保持安全距离。这种双向协同显著减轻了管制席位负荷。

　　其次是民航安全体系的重构。传统安全管控侧重事后调查，而民航飞联网中的全息感知技术让威胁预警大幅前移。例如通过机载健康监测系统能提前发现发动机叶片微裂纹，空域环境动态建模可预测30分钟后雷暴对航路的影响，推动安全管理从“被动止损”转向“主动排雷”。同时，在人机互信机制中，动态间隔调整必须经过管制员二次确认，自动驾驶仪执行绕飞指令前需飞行员授权。这种“机器建议、人类决策”的制衡设计，既能保障自动化效率，又能守牢安全底线。

　　霍江帅：从人为因素在安全链中的角色演变来讲，自动化将风险源从操作转移到系统交互。在1970年~1997年，69%的航空事故源于飞行员疲劳、操作错误等直接人为因素。如今，飞行员如果过度依赖自动驾驶，将会放大系统设计的缺陷，从而产生隐患。长期依赖自动化也会导致飞行员的手动飞行技能生疏、情境意识退化。long8唯一官方网站

　　同时，自动化带来了防御体系的重构。在传统防御体系中，更依赖飞行员特情处置培训和机械冗余设计，如空客A320的机械备份操纵系统。但在新型防御系统中，自适应人机界面可根据工作负荷动态调整信息显示密度，减少认知过载；利用神经工效学原理，飞行员脑电波监测系统在飞行员注意力分散度大于30%时将自动触发告警。

　　自动化还形成了从事后追责到前瞻预警的安全管理新范式。现在，利用人因可靠性分析（HRA）可建立飞行员认知特征数据库，针对自动化接管反应速度进行个性化训练。可以说，民航自动化实现了从“人类主导”到“人机共生”的范式转变。在场景层面，智能系统重构了运行流程；在人力层面，释放的劳动力向技术密集型岗位迁移；在安全层面，人为因素从直接风险源转化为系统韧性的关键变量。

　　张凤：机场运营中的很多流程和业务都属于劳动密集型，机场保障的航班、旅客、货物数量越多，就越需要投入大量的人力从事重复、密集的劳动。

　　以行李处理为例，过去主要依靠人工搬运、分拣和装载。基于RFID技术的行李处理和全程跟踪系统加快了行李在值机、分拣、转运等环节的处理速度，提升了行李服务水平。

　　凭借其非接触式识别、快速读取、多目标识别和数据存储等特性，RFID除了应用在行李处理中，还广泛应用于机场设备和器材管理、控制区证件安全准入等场景，提高了机场的运营效率和安全水平。

　　自动化技术重构和优化了机场运行流程和业务、解放了更多的低效重复劳动、提高了机场运营效率和品质，但同时，也不能忽视过度依赖自动化技术可能引发的风险。比如技术故障导致的系统崩溃、算法偏差导致的决策失误、数据安全漏洞导致的数据泄露等。因此，除了需要提前做好可信数据空间和冗余设计的应急预案，还需要通过技术、制度和文化协同做好自动化安全与品质的相互平衡。

　　彭镭：在自动化实现前，行李处理的多个场景均高度依赖人工处理。随身行李安检需要人员搬运空筐和复检行李；行李系统需要人工定期巡检与排查；开包行李和大件行李运输全程也需要人工搬运……

　　在自动化实现后，随身行李的空筐和复检行李的搬运均由自动化传输线完成；基于传感器等设备实时采集系统关键零部件数据并进行分析和诊断；通过自主移动机器人集群系统（AMR），开包行李和大件行李也能实现自动化运输。

　　在行李处理的环节中，基于自动化创新技术，以“机器换人”的形式将人力从重复劳动中释放了出来。自动化模式下的人力更多承担技术运维、数据分析等岗位的工作，推动技能升级，安全链中的人为因素也从“直接操作的执行者”转变为了“系统管理与应急响应的监管者”，降低了安全作业的人为不确定性。

　　未来，自动化将是助力民航业从“规模扩张”向“质量升级”转型的重要动力。在自动化推动民航业从“工具升级”到“范式变革”的过程中，还存在哪些挑战？未来自动化将如何帮助民航业向更安全、更高效、可持续的方向发展？

　　首先是安全性维度。在飞行间隔智能管控领域，long8唯一官方网站基于飞联网的自主间隔技术体系已取得突破性进展。以动态尾流间隔技术为代表，通过机载ADS-B IN设备实时获取邻机位置信息，结合激光雷达尾流探测反演技术，成功将管制间隔精度从传统公里级提升至米级量程。智能安全防护网络则基于包以德循环（OODA）逻辑闭环，通过飞行数据记录器实时下传与快速存取记录器（QAR）数据分析技术的深度耦合，构建起数据驱动的立体监管体系。

　　其次是效率提高维度。在航迹协同运行方面，基于四维航迹的飞行模式创新应用取得显著成效。智能化资源调度体系依托5G ATG通信系统的技术突破，资源利用效率实现跨越式提高。无人化协同作业系统则通过毫米波雷达与机器视觉的融合感知技术，推动机场地面保障进入智能化新纪元。

　　最后是可持续发展维度。航迹优化减排技术通过连续下降/爬升运行模式与全空域航迹预测系统的结合，为绿色航空发展提供技术范本。在绿色能源应用领域，电动垂直起降航空器与有人机的融合运行体系依托飞联网技术，为新能源航空器商业化运营奠定基础。循环维护体系通过航空器健康管理系统的深度应用，实现2000+机载参数的5G地空宽带实时传输，构建起航空器全生命周期数字化管理新模式。

　　霍江帅：在我看来，技术协同性不足导致孤岛式创新无法突破系统边界、数据治理体系待完善导致生产要素价值释放受阻、人机协作机制不成熟导致技能断层与权责模糊并存等，是自动化助力民航业向更安全、更高效、可持续的方向发展中所存在的问题。

　　未来，在自动化驱动的范式变革中，将整合飞行、地面、货运数据，构建数字孪生机场，通过实时动态优化形成全链条智能化；预测性维护通过传感器和人工智能预判故障将降低飞机停场维修率；自主货运无人机可实现偏远地区精准配送；通过虚拟现实（VR）/增强现实（AR）培训提升人员应急能力，并设计“人在环中”系统，可实现人机协同强化，确保人类在关键决策中的主导权。

　　民航自动化正经历从“工具赋能”到“系统重构”的质变窗口期。突破当前瓶颈需以数据融通破解“孤岛效应”、以人机共智重塑责任边界、以绿色智能重构价值标准。未来，自动化将推动民航业形成“安全可计算、效率可进化、生态可循环”的新范式，最终实现从“规模扩张”到“质量跃迁”的产业革命。

　　张凤：当前，以自动化为核心的人工智能技术，已然成为驱动民航业从“工具升级”迈向“范式变革”的关键引擎。在实践进程中，技术整合、管理机制和生态协同等维度仍存在瓶颈。

　　一是技术整合存在壁垒。不同自动化系统来自不同供应商，其技术架构和数据格式存在差异，导致兼容性问题。二是网络安全存在风险。随着机场自动化程度的持续提升，机场系统与外部网络的交互愈发频繁，面临的网络攻击风险随之增加。三是人员转型存在压力。自动化技术的应用对机场员工的技能结构和知识储备提出了新要求。四是成本投入存在负担。推进自动化项目建设，前期、中期、后期均需资金支撑。

　　尽管面临诸多挑战，但以自动化为核心的人工智能技术的推广，仍是民航行业从“工具升级”向“范式变革”演进的不可逆趋势。未来，无人驾驶、自动引导、机械臂装卸等自动化技术在航空地面服务业务中的应用场景将愈发普及，不仅将大幅降低人工操作失误率、减轻劳动强度，更将显著提高地服作业效率和精准度，进而推动航班周转速度与机场整体运营效率实现质的飞跃。

　　彭镭：在设备层面，接口标准不统一、新旧设备兼容性差导致系统整合困难。在控制层面，调度策略缺乏灵活性，设备间协同依赖预设规则，容易导致信息交互效率低。在软件层面，行李处理全流程数据仍未实现互联互通，智能算法对复杂异常场景的处理能力不足。在人员层面，员工技能结构与自动化系统需求存在一定差距，专业培训体系有待健全。

　　未来，须打破设备、控制、软件、人员多维度的相对割裂状态，通过设备智能化、控制动态化、软件平台化、人员技能专业化，构建“设备即节点、控制即大脑、软件即神经、人员即中枢”的智能协同体系，推动行李处理从“工具叠加”走向“系统质变”，实现安全、效率、可持续的全面升级，实现从“机器换人”到“人机共智”的范式变革。

• 上一篇：long8-龙8深圳机场股价微涨015%券商关注非航业务发展
• 下一篇：long8-龙8国货航注册资本增至122亿 加速业务扩展