作为涉及数千项相互依赖的任务的密集运营活动的枢纽，机场是改善人，飞机和行李平稳流动的新技术的理想选择 。人工智能(AI)可能会改变机场的游戏规则 。但是，如果没有(人类)明智的前瞻性考虑，这也有可能造成代价高昂的失望 。AI的真正价值将仅来自于整个行业的协作，而AI在解决该行业最棘手的问题上的基石作用也由此发展而来 。幸运的是，该行业已经在奠定其AI基础 。
人工智能或机器智能(与人类智能相反)是计算的一个分支，在该分支中，系统不仅能够根据其输入直观地做出决策，而且能够比人类更频繁地做出“正确的”建议相同的输入并根据新输入调整其决策 。AI算法或平台的核心是AI算法 。大脑 。AI系统及其算法通常专注于解决或支持特定问题集 。
人工智能在航空中的用途
【人工智能将成为航空领域最有价值的技术】如果AI要成为航空领域的地震技术，它必须至少实现三个目标
在机场环境中查找AI的应用程序相对容易 。例如，机场已经在测试自动行李拖船，半自动喷气式(登机)桥和无人驾驶飞机检查 。在旧金山国际机场(SFO)，使用训练有素的AI算法来引导出租车在“虚拟出租车队列”中及时调度到机场 。
但是，对于仅实现一次或几次飞行的机场，人工智能解决方案将完全错过该行业的更大机遇 。如果AI要成为航空领域的地震技术，它必须至少实现三个目标 。首先，它必须在解决一个或多个关键行业问题方面发挥领导作用 。其次，它必须具有足够大的潜力来创建可行的商业市场，以促进航空AI的研发;第三，它必须在整个行业范围内使用，而不仅仅是在一小部分顶级机场中 。
到2038年，预计客运量将翻一番，这将对机场的效率和有效性产生要求，这将成为整个行业在未来一段时间内的统一问题 。这些算法将需要大量的机场输入，并支持实时或及时的登机口分配以及机场管理决策支持，这对航空领导者将具有巨大的价值 。
随着机场增加更多的登机口和跑道，新机场的收入将需要弥补这一增长期间的长期扩展成本 。预计CIO和CTO将使用基于AI的解决方案来开发新的收入来源并优化机场资产的商业利用 。例如，有大量的幕后活动在开发所谓的“飞行??汽车”;两到四人的机载车辆 。最近在SFO推出的机场间直升机穿梭机是无人驾驶飞机及其短途飞行出租车服务的先驱 。
最后，安全和保安在机场将仍然是最重要的 。AI具有学习，寻找模式并提高对特定情况(包括人类行为)的了解的能力，可以为任何组织的安全和保障态势增加巨大的力量 。能够立即检测并警告旅客在航站楼中倒塌，有可能在自动扶梯上受伤的孩子，甚至是人口贩运受害者的人工智能，对于公众和行业来说都是无价之宝 。
下一步
正确设置AI解决方案需要做准备 。包括基于AI的决策在内的任何决策的质量均取决于其输入质量 。好的AI解决方案必须获得非常准确和全面的环境知识 。在许多情况下，通过传感器和其他方式准确检测环境将需要资金投入 。在关键点做出正确的决策需要AI算法具备处理这些复杂输入的能力，并需要大量投资来训练算法以学习对每种可能情况的响应 。
除非这种投资吸引该行业，而不是吸引一两个客户，否则将是不值得的 。这不仅可以满足AI供应商的商业需求，而且可以确保AI算法将继续发展 。必须存在从大量机场到供应商的反馈回路，以确保对算法的不断改进 。一种算法在其在100个机场中的使用基础上不断发展，比每个机场中使用的100种算法的价值成倍增加 。通用数据标准对于开发行业范围的AI解决方案至关重要 。
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