上海机场（集团）有限公司大数据中心主任张卓剑（记者张哈斯巴根/摄）

上海机场全面人工智能机场建设探索与实践

上海机场（集团）有限公司大数据中心主任张卓剑：各位领导，各位嘉宾，下午好。很荣幸有机会跟大家探讨一下在机场去做一些人工智能机场建设的一些思考和探索。分三个部分，一个是总体的思路，一个是数字的底座，一块是一些智慧的场景。

首先，先探讨一下整个的规划的思路。

从国家到民航局到上海市来说都发布了相应的政策。从政策导向看，我们也觉得“十四五”可能偏向做数字化建设，到“十五五”已经开始转向人工智能规模化的应用。重点可能会要形成从数据到算力到模型、多智能体协同平台，高价值的一些场景体系的赋能。这些方面是可能我们后面的一些重点。

从集团原先的数字化顶层的规划，到现在全面人工智能机场的规划，它从本身的一条主线，就从数字化到智慧化、智能化，到18332安全性服务赋能的思路，以及整个关键的数字孪生大脑的抓手，从而推动整个集团从2021年到2030年，最终的目标可能是形成全面人工智能机场的一个标杆示范的发展。这是我们的一些想法。

整个建设路径，也是从“十四五”期间数字化带来的全域的感知，我们叫看得见，就看得见飞机，看得见旅客，看得见车辆，看得见行李货物。那到看得懂，看得懂飞机为什么这么走，未来会到哪里，去预测它车辆跟飞机的冲突，旅客的中转，到多主体的协同，就是我们跟空管之间，跟航司、海关和边检等各家驻场单位之间的一些协同。到后面通过无人的协同自治，有人无人协同也是我们在推进的一些方向。

从数字基座来说，已经建成了2600多个图层的统一时空地图，分享给航司、空管、驻场单位共同的使用。数据上面通过集团浦东虹桥的数据分区，我们去把几千万条数据在上面去协同去分享，也包括对外的一些共享。从算力方面，也是集中了机场大脑的算力，做了行业的多模态的垂类模型，去做识别、预测、仿真和调度，支撑整个航空器旅客飞行区的业务。像航空器运行这块可以看到，我们会把整个航空器从落地到每一个交接点，到绕滑到机坪到靠机位，管制与飞行员之间所有的语音转化成路径，结合大脑推算整个全流程的路径去做相应的分析和展现，从而提供给后面的车辆保障、航班运行保障。这里也包括对于航班的所有的保障节点，从入位、放轮档到靠桥，旅客下飞机，加油开始结束关门，同时预测下一个节点的产生。包括全场基于保障节点全场的智能退出，也包括全流程的离港的退出的管理。这是对整个航空器在从飞行区全流程态势的感知。当然我们也希望说跟空管的协同，从而真正的空地协同，从空中开始到地面到楼内再从楼内到地面到空中，真正的空地协同体系的打通，这也是我们后面要做的一个目标。

飞行区是机场一个核心的安全部分。我们也做了整个飞行区的一些安全方面的一些AI的智能的识别。根据机场的安全的规章制度，从整个安全的一些相关的运行手册，从车辆与飞机、人员，还有相应的安检，包括违禁，都是我们进行安全分析的相应的场景。从而也能够大幅度的降低人员的工作量。不只是在飞行区做的安全，同时我们也会在这个楼内，结合楼内的很多公安的需求，楼内的一些运行需求，做相应的AI的智能的分析。在楼内，我们更关注的是旅客的服务。从全流程来说，对于虹桥T2，这里是虹桥T2的一个场景（见图）ABCD是个岛，所有的从出入口开始对人员的拥堵排队，到接下来实时的分析，所有的值机到旅客排队的时间，是不是需要TUC去引导加开一些柜台，还是说去做一些引导的服务。这都是通过AI的智能识别去实施、去感知、去分析。当然这块可能我们还会在基于这个基础上做进一步的分析和更全面的探索。也包括说后面我们会去做，也在做的是安全排队的流程。

结合这些旅客的全流程的管理，包括现在安检的一些人包的核验，智能的判图我们把整个的从旅客的刷证到包智能叛图的图片，到这个人人脸的绑定，以及到后面登机这个环节，全部把旅客的全流程去打通。这也是智能人工智能在机场去做的很多的一些事情。

这里面也做了旅客从到港到下飞机，甚至也包括像浦东在做的就是过海关、过边晋到行李转盘进行全流程监控。从我们而言，我们希望去探索一条全面人工智能机场的一条道路。这条道路可能会包括说建立一个统一的数字的底座。这个数字底座可能包含整个的高质量的数据集，大量的垂类模型，基于垂类模型，我们也做了一个多智能体的平台。现在的业务人员并不需要有一个场景需求去建一个系统。目前我们的做法更多是偏向于一些业务场景，用智能体去实现。通过智能体，我们可以做很多就是从安全到运行到服务，甚至到一些具身智能方面的探索。这也是我们希望的从全域感知到生产的整个闭环，形成一个统一底座加场景智能体，加确定性的业务系统的三个层级的生产的体系。

也介绍一下之前开展的一些场景，以及后面我们想去做的一些智能体做更大的提升的一些场景。

从虹桥开始做5GAeroMACS的智慧场飞行区的场面通信，运行安全和行业标准，一方面是通过标准牵引，一方面是用场面的5091到5150的频率，我们去做场面安全的无线通信，去支撑机坪安全、协同运行和作业的流程创新。从航空器的智能推出，我们通过对整个场面的一千多个路径点到两千多条航空器的滑行路径，通过统一的分析和计算，我们来做仿真推演和预测的冲突，从而升级到AI辅助决策。如果这个管制员采纳这个方案，它可能就会把目前的情况是把整个滑行时间缩短了一分多钟。同时对于多主体协同的跑道安全，从跑道转向灯到基于5GAeroMACS跑道侵入的同步告警，以及跑道的FOD的执行的任务。包括智能的道闸，也是通过架设了一个多主体的协同的多层的安全防线，从而形成一个从提示—警示—阻断和人工处置的一个跑道的安全闭环。同时我们也在机场的鸟群治理方面，现在也开始用智能体去做探测识别。未来也会考虑结合智能体的驱离、复盘一体化的人工智能体系的建设。

另外航空5G通信，现在也是在虹桥做试点，基于无线灯光的控制，这样能够去解决原有有线灯光相对而言衰减比较大，延时延比较长，从而对这个灯光控制的灵敏度、可靠性可能都会有一些影响的问题。现在也是通过无线灯光加可视的滑行引导，去探索全天候的航空器。基于5GAeroMACS的滑行的验证的测试。

在虹桥总共150多个机位，其中只有五十多个经机位，对于这个靠桥率的提升，我们需要通过应用大数据和AI的能力，去把整体的周转率去做提高。包括说预测航班的到达时间，做相应的仿真，规则库的灵活变更，登机口的延时发布，从而有效提升机场的运行效率。在年同等条件下，可以相当于新增了7483个出港航班的可停靠的经机位。在AI作为资源分配方面的一些能力的。当然后面我们也在探索一些，不只是提升靠桥率、周转率，包括说一些中转的提升，是不是也应该用AI去实现。也包括通过刷脸通行，从现在的国内全流程延伸到国际的全流程，从国际的全流程包括到国际的到达港澳台，都开始做VID出行一张脸的服务。这也是通过人工智能去做相应的全流程绑定和识别。

同时因为浦东机场也是一个超大的货运机场，我们建设了基于空运通平台，去把海关的货物通关时间从66小时降到了38小时。整体的时效就是整体从22年压缩到了38，每年滚动提升了20%。

同时我们也在探索基于T3的大规模开行，对于无人装备的应用，从无人的FOD到无人的货物国运，无人的百度，以及无人的包括压路机、自动登机桥。我们通过建设无人协同的车导平台，去完善这个统一调度运行边界，包括配套标准和多装备的协同机制，这是我们正在探索的一些事情。

下一步，我们也想把智能体从跨场景的复制，多智能体的协同，预测结果的仿真和资源的优化，以及多装备、多机器人、多无人车的协同统一调度，以及智能体能力的产品化。包括平台算法接口和标准的复制推广，作为我们下一步的这个人工智能机场的演进。

最后，我们也想说这个全面人工智能机场的价值也不在于说单个系统更智能。我们希望是通过统一底座、场景牵引、空地协同、安全可控的品质提升，把安全性服务的保障形成一个统一的生产闭环。

谢谢大家！