空中交通管制中的人工智能应用前景探析

王杰

摘 要：全球经济一体化发展的不断深入，空中交通工具已经成为社会经济发展中贸易往来的一种常态。随着空域的开放程度增大，空中交通也日益变得繁忙，空中交通管制的重要作用不言而喻。人工智能技术作为本时代最具有前景的技术，对空中交通管制的技术推动和发展有着重要的跨时代意义。本文从空中交通管制的需求出发，探讨人工智能应用的前景。

关键词：空中交通管制;人工智能;应用

现代计算机技术发展极为迅速，现已经被运用到了许多领域之中，为社会的生活和生产做出了重要的贡献。现代計算机技术同样被应用到了急需新技术的空中交通管制领域之中。近年来，人工智能技术的应用对于空中交通管理的安全性、高效性的提升起到了极大的促进作用。未来伴随人工智能技术的应用想必会越来越宽泛，在此背景下，需要进一步了解空中交通管制现阶段对该技术的需求，了解应用层面的局限。

1. 空中交通管制对人工智能技术的需求探讨

一直以来，空中交通管制都属于复杂的人在回路系统，通过空地人员协同配合来实现对航空运行的高效管理。其中飞行员主要依托自动化系统来操控飞机，而管制员则通过空中管制自动化进行信息的收集、汇总以及指令的决策等。在这种人在回路中，对自动化管理等级需求经历了以下三个过程：

在最初的空中管制人在回路中，对于自动化的需求较低，在设计过程中也更侧重于以机器为辅助作用，在功能设置上，对初级自动化操作的目标要求仅包括为自动处理飞行情报、融合以及处理雷达数据，对短期的冲突进行预警等。

随着初级自动化系统的实现和广泛应用，在不断的实践过程中，空中交通管制自动化又产生了新的需求，即需要空中管制自动化系统中，需要提示必要的决策支持手段，主要针对空中交通管理、空域管理等任务，目前这种等级的自动化系统仍旧处于发展中，有些功能已经得到很好的实现，但有些功能还需要更深入的开发和实践。

空中交通管制系统中，智能化、自动化的程度越高，管制员的负荷相对较轻，效能更高，同时也能够更有效的避免出现错误。随着人工智能的发展，现阶段，空中交通管制对于人工智能技术的需求包括有：一体化自动监视，无人管理，机场、空管、航空公司的多主体运行协调，以及多元化空域管理等。目前这种“以机器为主、管制员监控”的高级智能化、自动化的空中交通管制系统还处于探索规划之中。

面临着日益增长的空中流量，现行的空中管制系统正面临着极大的压力和负荷，空中交通管制人员的工作体量也较长，虽然已经极力控制空中交通管理能效，但是仍旧不可避免人工差错现象。面临着这些现状，寻找更高效、更智能、更自动化的空中交通管制系统以及办法，是现阶段空管服务发展的重要内容。

2. 空中交通管制中人工智能技术应用

2.1 以深度学习为代表的人工智能技术

人工智能的本质是对人的思维过程进行模拟。深度学习是人工智能技术的重要代表，同时也推动了人工智能的飞速发展。深度学习能够更加智能、自动地提取复杂特征，在语音识别、语音合成、语言模型和机器翻译 等领域都实现了巨大的技术突破。2016年，阿尔法狗战胜了人类围棋冠军而被社会熟知。阿尔法狗是人工智能在新时期的重要产物，它主要使用了有策略网络以及估值网络等技术。这些技术的核心在于对深度学习的监督和强化。

2.2 在空中交通管制中的应用

当前阶段，人工智能在空中交通管制中仍主要起到辅助决策的作用。主要应用在以下两个方面：

第一个方面是飞行流量管理，随着空中流量的不断增加，空域内的航线越来越多，空域大部分状态都处于繁忙状态。为了确保空域内流量的有序、安全，飞行流量管理显得十分重要。人工智能的应用可以处理来自多个维度的复杂信息，并且能够对其历史数据和实时数据进行全面分析，以确保飞行流量计算的可靠性、准确性和及时性。与此同时，还能够实现对飞机四维轨迹信息进行捕捉和计算，确定飞机的降落地点与降落时间，得知可能潜在的飞机流量冲突，进行分析后，对空域内的飞行流量进行正确、安全的排序，确保飞行流量的有序性和安全性。

第二个方面对飞行冲突的解脱管理，人工智能技术的应用促使空中交通管理系统实现了一定的智能化特征，在深度学习的基础上，系统在发现空域内飞行流量的冲突，能够自动生成相对应的解脱方案。这个解脱方案对于管制员的最终决策起到了很有效的辅助作用，能够有效的提升冲突解脱效率。在这一推理过程中， 为了保证系统推理的有效性，系统需要根据大量的规则来进行方案的推 理选择。而这些规则，则要被统一存入知识库系统中。这样，管制人员只要在平时做好知识库系统的更新和维护，就能够保证系统推理的有效 性，从而根据系统提供的方案，来进行飞行冲突航班的排序

3. 空中交通管制中的人工智能技术应用前景

3.1 辅助决策方面

随着机器人深度学习技术的进展，未来人工智能技术在空中交通管制中的应用，仍旧会大部分集中在辅助决策方面，但在具体的应用上应该会避开现有的问题，出现更加优化的系统。

譬如在智能化冲突管理方面，未来可以通过智能化手段实现无人机，加强无人机的感知以及规避能力，能够使得无人驾驶航空器能够与人工驾驶形成一致的水平，并且可以再空域内实现无人机和人工驾驶飞行器的安全并存。

3.2 空管指挥安全监控

现阶段，空中交通管制交流是十分依赖管制员的。据调查，近年来民航出现的不安全事件中，通话差错这一原因占有较高的比例。通话差错主要包括通信错误、地空通话错误、无线电通话不准确等形式，由于现有的空管系统无法接入陆空通话数据，不能及时获得管制指令信息，因此不能检测空管通话差错。

这种现象是未来空中交通管制多必须要避免和彻底解决的，基于人工智能技术的空管语音识别以及指令解析将会有希望很好的解决这一问题。利用深度学习技术，以识别空管语音、理解空管指令为基础，深度挖掘空管态势管理，智能检测指令的安全等级、一直程度，并及时对管制员提示处置，将会大幅度的降低此类不安全事件的发生。

3.3 智能指挥机器人

深度学习将会使机器人具备感知、思维以及行动能力，随着计算机技术的深入发展，未来应用于空中交通管制的智能指挥机器人也会应运而生。智能指挥机器人将会是智能化空中管制系统的综合体，能过及时、准确的收集空中交通的数据，并且具备有分析数据、处理数据的能力，与此同时，其所具备的视觉识别、语音识别也能够赋予机器人更多的能力，包括发布空管指令、应答飞行员甚至能够代替管制员进行控制交通管制，达到高级空中管制自动化。

4. 结束语

人工智能技术发展十分广阔，也必然会在空中管制领域内创造出更强的新技术、新系统，以推进空中交通管理水平的提升。但在发展过程中，我们始终必须要明确人工智能技术的作用不是取代真实的人工，而只是作为一种备用选择，去弥补人类工作极限和盲区，以获得更加高效的管理能效。当然，人工智能技术也必然是未来空中控制的必然发展，广大管制员必须要迎接这些挑战，不断的提升自己的专业素养，才能够更好的适应未来发展趋势，与空管行业达成共同发展与进步。

参考文献：

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