西部机场集团有限公司信息部副总经理（主持工作） 李强（张哈斯巴根/摄）

打造空地数字场景，创新机场智慧运行

李强：非常荣幸能够站在这里跟大家汇报一下西部机场集团在数字化创新方面的工作。本次我分享的主题是打造空地数字场景，创新机场智慧运行。

我汇报的主题分为三块，第一块就是我们为什么要打造空地数字场景，它的一个项目背景。二是具体的空地数字场景项目的一个内容。三是下一步工作计划。为什么要打造空地数字场景？

首先说一下近期整个民航业的一个发展的趋势，在2024年9月到2025年的7月，局方对TAM相应的一个标准的一些制定和相应的政策的出台，来促使我们重新思考一座枢纽型机场，或者是一座大型的机场，怎么样去看待它的定位。

一个机场它就是一个生态系统，不能再用传统的这种分久必合、合久必分的眼光去看待它，怎样去通过生态系统的视角去看待机场，对整个的TAM的相应的一个理念和相应的工作做了一个梳理。

第一对于TAM来讲，我们怎样将各区域的机场各区域串联到一起，首先数据驱动是全业务协同的一个核心的支柱。

第二在西安机场三期建设期间，也应用了数字孪生等技术，创建了数字孪生机场，我们认为刚好数字孪生是服务于内核的一个赋能手段。形象地来讲，在整个的机场的未来的智慧建设或者是实现TAM的要求来说，数据驱动是它的内在灵魂，运行逻辑的一个本质的反映。数字孪生是一个工具和有趣的外形，我们在乎颜值，也要在乎灵魂。

所以说TAM，它的精髓就是内外兼修。所以对于空地数字场景的一个相应的工作内容，我们分为了两块，第一就是打造空地数字场景的核心支柱，就是西安机场全流程保障优化试点项目的一个构建。在2023年11月份，智慧机场民航建设领导小组在全行业开展了试点项目的征集，西部机场集团联合西北空管局，东航西北公司共同申报了全流程试点项目，2024年3月份正式批复。

也借着这个契机，初步制定了怎样打造空地数字场景核心支柱的一个任务目标。总体的设计理念是以构建西北智慧民航的生态圈为最终的一个目标。在工作内容项下有一个具体的工作的背景，就是西安机场三期工程已经投运，三期工程建设已经形成了先进的数智底座和完备的信息系统，初步完成了智慧机场建设框架落地。

与此同时，核心的生产环节对于进一步提高生产运行效率，进一步丰富智能决策应用，进一步加强多主体协同等方面提出了新的需求。也得益于西北空管局、东航西北公司等驻厂主要航司与机场自2017年以来建立的良好合作关系和工作机制。几方迅速联动，开展了项目申报和建设实施工作。应该说这次的试点项目，三期工程是基础，业务需求是核心，多主体联动是保障，民航局的试点要求是催化剂。

在这几个要素的工作的作用下，项目组提出了数字智能驱动、AI算法赋能，多主体联合参与，构建西北民航生态圈，共同提升生产运行水平的项目目标。

第二个就是总体的一个计划和相应的一个试点项目的一个分项的目标。试点项目整体计划是分两年建设，第一年的目标是打基础和部分场景的试点，主要完成航班保障全流程涉及的多方数据交互共享，数据治理，对关键里程碑节点的预测，航班调时推出排序等场景，开展AI算法试点应用。

第二年结合西安机场投运后的实际的情况，进一步拓展AI应用场景，例如机位智能分配，跑道智能分配等。为了确保项目成果，我们在申报项目的时候也提出了一些核心的运行目标，例如起飞正常率提升1%，平均保障时间缩短10分钟，靠桥率提升3%等。我们希望通过试点项目实现机场多主体下，计划制定科学地面保障高效，航班执行精准和管理智能决策，同时形成一批智慧机场的建设方案，架构标准和协同规范等，为行业发展贡献一点力量。

下面我将重点汇报项目第一阶段的一些建设的成果。首先在打造全流程跨组织协同机制方面，我们是通过项目推进机制先行，和整个的联合试点伙伴建立了良好的协同机制。从2023年11月起到现在，和西北空管局、东航西北公司等项目参与方共同开展了20余次的会议和研讨。经过持续不断的沟通交流，达成了全局最优共享共赢的建设理念。

大家都知道，机场的高效顺畅运行，需要机场空管航司高效协同，并通过运管委等机制，持续地推进协同体系的有效运行。协同的背后实际上就是有效的数据共享，统一的架构标准以及智能算法的应用的发挥。

因此，项目第一个举措就是开展全流程数据融合治理，目标是建立并落地赋覆盖空地全过程的数据合作框架，让关键数据能够在多方之间高效共享，实现标准统一，为后续的深入应用奠定基础。

在这个过程当中，我们以空地运行全过程为范围，共同梳理编制了业务架构，明确业务流程规范和指标体系，以业务架构指导数据应用架构制，以这个业务架构指导数据应用架构的治理，以业务视角识别了航迹机载计划、调度、流控等关键数据内容及其产生的源头和信息链，结合应用架构，明确数据流，统一数据标准，最后结合应用场景需求，完成多方数据的共享和相应的融合治理。

并且在此基础上，我们提出了要建设西北民航运行数据共享交互平台，以权威标准共商共建为核心理念，通过平台完成多方数据交换共享，为各方数据资产确权，计量计费市场化交易实践做一些积极的探索，推动整个西北民航数据生态圈的健康发展，探索行业内数据共治共享共赢的新模式。

目前平台建设已进入实施阶段，去年已在去年底完成三方关键数据共享交互和平台功能开发工作。整体项目分为了三个层次开展，一就是数据层面的基础工作，二是AI算法的探索，三是数据算法的应用。

在数据层面的基础工作，除了上述全流程数据融合治理项目外，另一个项目就是地面的信息感知能力的提升。

在航班地面保障的过程中，由于保障环节众多，保障主体各异，以及物理环境的复杂性，导致数据采集面临诸多困难，如成本高昂，质量不佳的问题，成为了行业内亟待解决的问题。

为此，我们提出了一套多源数据融合治理提升的建设方案，主要包括三个方面。首先是提升数据采集手段，借助三期工程，我们接入了约750度的摄像视频，覆盖东区新建所有远近机位，配置25个保障节点，实现关键节点自动化采集。二是同步接入航空机载客桥桥载等设备的传感、信息，直接产生优先建立阶梯式的融合规则，完成了数据融合。最后构建数据实时补全算法，基于业务保障规范与逻辑关系，完成数据实时计算与补全，完成融合治理的“最后一公里”，最终形成质量较好的机场全流程地面检验数据。

今年我们将实现入离位开关舱门等12个关键节点数据的综合治理，预计目标为实现单节点数据完整率100%，准确率95%以上。目前已完成开发实施工作，并进行了这个测试迭代。在AI算法应用方面，我们也取得了一些令人欣喜的成绩。

首先是预计到达时间和预计入位的智能预测，作为进港空地衔接的关键场景，更加精准地预计到达和预计入位，可以给地面保障单位提供良好的数据保障支撑。提升地面接机各环节的保障效率和资源利用效率。在这个算法中，我们充分吸收了行业实践经验，联合西北空管局共同提出了基于管制规则的时间预测算法，利用机器学习技术融合二次雷达和场间数据开展算法训练。同时引入了空中飞行程序气象等干扰因素，初步形成了551个特征数据，为算法精度的提升提供了保障。

此外，为了增加算法的实际生产应用中的容错能力，我们看到创造性地引入了基于飞机机载计算数据的补偿算法，今年我们将算法精度目标定为落地入位前30分钟，误差在三分钟的航班覆盖率不低于93%，力争达到行业领先水平。目前这套算法已经完成了多轮测试验证和规则迭代，目前的结果已经达到了预计的阶段性的预期的水平，并在去年底完成了整体的优化工作。

第二个算法是打造这个将应用于这个机场极端条件下的航班时刻调整的场景。这也是目前各大机场长期面临的一大挑战。面临极端天气的变化的情况，机场需要在不利条件下高效组织协同多个单位迅速恢复航班积压，确保机场容留平衡。为此，我们提出了围绕多目标最优开展航班计划精细化调整的西安方案，旨在综合考虑多方的利益诉求，实现航班颗粒度全局最优调整方案的精确计算。

在方案设计中，我们引入留空域战术，地面保障能力、除冰能力等多方的因素的这种计算。制定了涵盖安全间隔、着实均衡等5大类22条软硬的这种约束规则，运用运筹学的算法，实现西安机场全架次、全时段多目标的分钟级快速计算。同时，我们积极寻求与航司局方相关航班计划管理系统对接机会，力争实现调时采纳信息回传，调试成效复盘分析，以此来进一步提高调时业务的决策效率，支撑业务与算法的持续改进。

今年我们将目标定为了这个稳步提升航司调时采纳率，在历史同期水平下，不利条件下，机场航班正常率提升5%，航班平均延误时间缩短7分钟的这样的一个目标，目前已经完成了算法测试和整体的调优，并且开始上线运行。

第三个算法是将应用于飞机推出决策的场景。那么这个算法的首先核心问题是要解决机坪塔台与塔台管制、地面保障、机组等多方间信息联动与科学决策的问题，以达到精准控制推出规避滑行拥堵，出港滑行顺畅的目的。

我们利用运筹学算法与机器学习算法相结合的方式，匹配出港放行时间，航班进出港这个滑行态势以及地面保障进程等关键因素，计算建议起飞时间，并结合计算可变滑行时间，形成最优这个推出排序结果。这些排序结果发送给机务等地面保障单位，形成管制决策与资源调度的有效联合联动，来进一步提升机坪运行和资源使用效率，降低出港滑行时长。

今年我们的目标是问题提升算法决策采纳率，决策影响平均出港环境时间时长减少一分钟。目前这部分已完成了部分算法模型和原型搭建的开发工作，所有数据所有的算法最终都要服务于实际的生产保障，才能发挥应用的价值。去年以来，我们重点聚焦的地面保障优化提升和规划和并且规划了这两个应用和优化方向。

在运行调度的提升方面，首先是在运行调度提升方面，我们借助西安机场三期，开展了地勤智能调度与排班应用的建设，通过算法隐形的调度，基于航班计划、合约标准、业务规则等，实现了地勤人员的自动的计算和保障任务的预调度，保障任务当日的实施调度和突破计算等核心功能，从而实现了地勤业务的高效运转。目前地勤算法的应用已完成了整体内容，并且已在部分岗位开展了验证投入。

二是整个运行管理的提升，我们的目标是改变机场地面被动式管理的模式，通过航班地面保障进度预警的智能应用，实现延误的早期发现和主动干预。目前我们是利用了机器学习算法，对地面保障过程中登机结束、关舱门、推出、起飞4个关键里程碑节点的预计完成时间进行智能预测。力争实现实际发生前的20分钟，误差在5分钟以内的航班覆盖率不低于80%，投入生产后在直接干预挽回延误时长，在直接干预挽回延误时长方面发挥作用。

目前已完成了主要的开发工作，并且在进行相应的一个测试。

以上是我们结合运行的算法的一方面的一些实践。第二就是我们的怎样去做相应的一个具体的空地数字场景的赋能，因为算法它只是内部的东西，怎样将它外化于形？给我们的运行单位有一个有用的相应的平台工具，我们是以这个数字完成机场为抓手，形成了态势感知，资产孪生和模拟推演等等相应的一个应用。

我们聚焦在三个方面做开展工作，第一就是说是刚才所说的态势感知，第二就是资产孪生，建设期间资产的传承和虚实共生为导向，构建空间型的全要素孪生。第三就是仿真推演，以机场指标和规则为导向，构建业务型的全要素的孪生机场。

最后，我们有一个下一步的工作计划，两个方面。一就是进一步夯实我们的有趣的灵魂，核心支柱打造我们西北民航运行域的数据可信空间生态。第二就是深化智能算法的应用建设。第二个大的方面，进一步完善我们的赋能手段。我们要有一个好的工具去实施我们的算法和应用，首先还是我们的孪生，三个方面强化态势感知，校准我们的模拟推演和同步的资产孪生。