航空飞行技术创新及其发展方向分析

惠宇航，王旭东

（1.中国人民解放军空军航空大学，吉林 长春 130021；2.空军招飞局兰州选拔中心，甘肃 兰州 730020）

近年来，大数据、云计算以及人工智能等技术推动下的新技术革命对人们的生活产生十分深刻的影响，这些技术表现出非常显著的现代化发展特点，在它们的作用下，人们的生活发生了翻天覆地的变化。从目前实际发展情况上来看，中国部分发达地区，自动驾驶等极为先进的技术已经逐渐被商用，而在航空航天领域，智能飞行技术也必然会成为极具航空创新意义的新型技术发展方向，毫无疑问，它的出现及发展会在极大程度上给予人们新的体验。

1 航空创新——智能飞行的愿景

所谓智能飞行，其实指的就是对现阶段已经出现的高级自动化以及智能化技术进行总结，并在此基础之上，与今后航空航天领域的发展方向相结合，针对其智能化的飞行目标所作的规划。结合国际上制定与实施的《航空战略实施规划》以及空地协同体系演化趋势，中国提出“有人监督、无人驾驶”理念，这是一种基于自主驾驶技术驱动的理念，智能飞行在其中发挥着尤为关键的作用。从今后发展愿景上来看，智能飞行可以主要划分为3个重要阶段，具体如图1所示。

图1 航空航天智能飞行愿景的3个重要阶段

1.1 辅助智能飞行阶段（2020—2025年）

此阶段的面向对象主要是集中式的运输管理体系，从其本质上来看，应当属于一种对现阶段航空航天飞行器驾驶予以兼容的具有辅助作用的、智能化程度尚不成熟的飞行模式，目的在于将飞行过程中的综合感知能力强化。

在此阶段，通过对多样化、灵敏度可以保证的传感器以及畅通无阻的地、空通信通道的高效运用，可以助力智能飞行更好地强化自身感知飞机本体、机组状态甚至是周边运行环境的能力。对于以地面指令为基础的空管体系而言，通过对智能飞行技术的有效运用，可以更加顺利与有效地实现同实时飞行场景的密切结合，在此基础上将适宜且确切的综合信息发布出来，为机组制定并落实相应的决策提供强有力的支持。另外，在复杂场景以及多变的天气环境下，智能飞行技术又可以很好地达到扩大及优化自动驾驶功能辐射范围的目的，在适当的水平下将机组的操作压力缓解，进行客户效益潜力的更好挖掘。

1.2 增强智能飞行阶段（2025—2035年）

以空、地协同的运输管理体系为面向对象，对原有的飞行驾驶方式进行创新的一种增强型、智能化飞行模式。此模式下的飞行全势态感知能力已经非常成熟，甚至已经达到完善的水平，可以基于机组的监督实现自主式飞行。

在该阶段，在实时空地信息交互以及数字孪生技术的支持下，智能飞行可以进一步地将全态势感知以及飞行状态预测功能发挥出来[1]。另外，在对标准/预设飞行场景的理解之上，空地协同又可以助力以空域全局最优为背景的飞行器自主任务决策目标的达成。而借助于全面、实时而又清晰的人机交互界面，可为机组情景感知以及应急操作作业的顺利与有效开展提供保证，达到单一飞行员驾驶的目的。

1.3 完全智能飞行阶段（2035—2050年）

以空、天、地一体化为面向对象的一种自主化、智能化飞行模式，具有强大而又完善的对飞行场景进行感知以及辨识的能力，可以实现以统一规则为基础的协同决策，同时，亦能达到对人类弹性需求予以满足的全自主式飞行目的。

在此阶段，在一体化空、天、地信息融合平台的有力支持下，如图2所示，智能飞行可以全面、详细而又准确地理解复杂、多样且不断变化的飞行场景，通过对空地-空空协同的充分利用，可以持续性地优化并最终完善人类的弹性出行需求，最终打造出一种全自助式的“自由飞行”局面。

图2 空天一体化信息融合

2 智能飞行的基础技术——适航可信性技术

长期以来，人工智能技术的可信度及怎样对其加以证明，始终是航空航天领域关注的重点。而要想采用正向研究的方式对技术可靠性加以证明，需要以智能飞行技术为对象，针对其适航可信性展开全面而又细致的分析，通过强有力的证据向适航当局揭示：以极具现代化特点，同时又非常先进的智能飞行技术为支持，相关软硬件设施可以在事先已经知晓的运行环境以及相应的约束条件之下达到持续性保持飞行安全性的目的，通过采用行之有效的适航符合性证明方法，公众可以很好地被说服，它们对于智能飞行技术安全性的认知以及信任程度都会由此而得到明显的提升。航空航天领域数据传输及其传输过程中的质量要求示意图如图3所示。

图3 航空数据传输以及质量需求传输示意

毋庸置疑，智能飞行技术的出现及其不断应用与推广会在很大程度上向原有航空航天运输体系的运行发出挑战，使其实现质的飞跃，也就是由起先的以机械自动化技术为支撑的航空航天发展体系大幅度跨越为由数据为其提供强有力支持的智能化航空航天发展体系，这种跨越提出的要求明显要更高，需要以技术可解释性、安全鲁棒性、数据公正等等诸多层面为视角，针对人工智能技术所表现出来的适航安全性作全面而又细化的验证[2]。对于智能飞行技术来说，数据对其发挥着不容忽视的驱动性作用，故而从最初的数据准备工作开始，到模型的构建，再到算法的选型，最后到超参数的调整，整个过程都必须做到以数据的完整性以及无误性作为重要支撑。国内外学者以及业界人士针对这一问题，已经将关注重点放在对技术可解释性的强化之上，目的就在于将其技术优势更加充分地发挥出来，以此做到为航空航天领域发展提供更加优质的服务。

对于上述课题，学者以及领域相关人员已经作了很多的研究及分析，欧盟与美国在差异化技术的支持下，通过对不同路线的探寻进行研发。其中，欧盟从以下4个方面展开，强化同人工智能技术研究及开发人员之间的交流与合作，力求实现对良性互动的人工智能社区的打造，这4方面具体如下：①对一种评估人工智能影响社会具体情况的方法进行研究与开发；②制定对人工智能模型鲁棒性进行评估的标准化流程；③将各种人工智能模型航空应用风险评估报告采用公开的方式发布出来；④对可解释智能模型设计理念进行研究，该模型以航空用户的基本需求为基础。另外，欧盟还进行了人工智能发展蓝图的绘制，该蓝图的功能在于明确今后EASA在人工智能适航规章上的路线。

在可解释人工智能项目的有效带动之下，美国在近几年逐渐加大了对高校的资助，不断致力于对可解释性理论进行融合的新型机器学习技术的研究及开发，现如今，美国已经完成了对多种形式的可解释模型的构建工作（包括显示回顾解释模型、事后解释模型、学习过程因果模型以及解释增强学习模型等等），它们围绕性能度量以及解释性度量的权衡空间展开相互之间的比较，并在此基础之上进一步得到了一种表现出可视化优势的数据分析曲线，同时，还将互动交流式问答对话机制建立起来，并实现了对交互式机器学习模型的有效构建，在此模型的支持下，用户可以从更加直观的层面上了解人工智能技术以及以技术为支持的系统，不仅如此，还可以很好地了解其应用情况，并在此基础之上增强对它们的信任[3]。

综合以上内容，与中国实际发展情况进行充分结合，可以推断，中国智能技术适航可信性关键技术将会朝着以下方向发展：①航空数据质量保证技术，在数据传输环节各个节点，均有相应数据质量要求为航空数据提供质量方面的保证；②训练模型可解释性，对模型解释输入与输出之间因果关系的推理能力进行分析；③算法与模型鲁棒性；④模型输出数据不确定性分析，对一些超范围异常场景导致的风险加以规避。

3 航空飞行控制技术的发展

飞行器的飞行要有高超的飞行控制系统，航空业经过了数百年的发展，飞行控系统使用控制技术也走过了近一个世纪的历程。在最初的莱特兄弟首次发明飞机之后，飞机由过去简单粗糙逐步变得更加精细化，智能化飞控系统已经取得了巨大的进步，在最早期飞行管控系统，会使用滑轮钢索等机械传动的器具。随着飞行器性能的提升，飞机自然特性也在逐步下降，对飞行控制系统要求更高，飞行器在设计操控系统基础上，设计出飞行反馈控制原理，使用电传飞行控制系统，电传控系统会将飞行状态信息和驾驶员操纵信息输入到控制系统内。驾驶员在不知情的状况下，会改变飞机的特点，这种也就是智能化操控系统功能。可以有效解决飞机性能不佳的问题和飞机稳定性不强的问题，能够提供更加安全稳定可靠的操控。在电传飞行控制系统上就增加了边界保护、故障重构的功能。目前也获得了更加完整承受性的飞行操控系统，也会减少驾驶员操控的负荷压力。自动驾驶系统的产生也是目前的航空飞行控制技术与人工智能技术融合的典型例子。

人工智能技术在当前航空飞行控制技术中发展历程也发挥着关键性的作用，它会促使当代航空飞行技术的发展。近几年，随着人工智能技术的发展及航空飞行控制技术发展，这2种技术能够相互融合，更快去渗透深入[4]。具体来讲，在飞机上使用专门的智能系统，可以对驾驶员行为进行研究。对飞行驾驶员的操作加以纠正，还能够自行决定决策辅助驾驶员去完成飞行器控制，这种是依赖于智能化操控系统简称为智能飞行系统。

无人机对智能化飞行控制要求更强，无人机是通过利用遥感操控方式，以利用自动化程序来控制无人机。一般是用于执行侦查、探测固定航线的飞行，无人机的飞行航线状态都是预先在操控性上设计好的，在从本质上来讲，无人机的操控者目前仍然是驾驶员，无人机不能够作出自适应环境的决策，无人机在自动化智能化技术下，完成各项任务，将驾驶员解放出来，以减少损耗，这对智能化的技术需求更大。

4 发展展望

从长远视角上来看，航空航天领域的智能飞行技术将会朝着轻小型、运动型以及大型客机方向发展，且这已成为一个主流的发展趋势。不过，要想实现此技术在航空航天领域的全面推进，需要对很多因素进行综合分析，从目前来看，相关人员应重点分析智能化技术的引入对舱内人为因素设计产生的影响，同时，还要采取有效措施解决当前智能化技术难以被置于现行适航体系框架中的问题。对于航空航天智能飞行技术而言，要想实现长足发展，必须将自身同其他因素之间的关系处理好。