美國商業(yè)航空業(yè)務體系已經(jīng)成為一大重要國家經(jīng)濟推動引擎——其2016年運營總收入估計為1682億美元。其中票務營收占整體營收的74.5%，即1252億美元。另外，2016年美國國內交通運輸營收總額占全國生產(chǎn)總值的2.7%。

預計未來二十年內，航空行業(yè)的客運量將再翻一倍。目前，各大領先航空公司下在積極探索如何利用AI技術幫助自身進一步滿足客戶需求、提升運營效率，同時改善速度表現(xiàn)與客戶滿意度。

為了解美國四大航空公司如何運用AI技術，我們對這一領域作出深入研究，希望能夠幫助解答各位商界領袖目前所面臨的各類問題，具體包括：

美國航空及達美航空等行業(yè)領導者如何運用AI技術?

這些航空公司對AI的應用帶來了哪些實際成果?

航空企業(yè)對AI技術的應用中表現(xiàn)出哪些趨勢——這些趨勢又給整個行業(yè)的未來帶來了怎樣的影響?

本篇文章旨在全面介紹四大商業(yè)客運航空公司如何運用AI技術。本文對四大航空公司的排名依據(jù)各對應財報公布的2016年運營收入高低而定。

在開始對各家企業(yè)開展探討之前，我們首先來聊聊這一研究領域當中出現(xiàn)的各類常見模式。

航空領域中的人工智能——未來展望

目前四大行業(yè)領導者所普遍采取的AI應用方式包括：

AI輔助： 通過自然語言進行交互，從而響應客戶查詢并以語音方式回應國內當前國內航班信息與票務情況(詳見后文中的美國航空與聯(lián)合航空案例分析)。

智能物流： 機器學習算法能夠利用數(shù)據(jù)幫助各企業(yè)實現(xiàn)航空自動化運營(詳見后文中的西南航空案例)。

面部識別： 面部識別技術目前正被用于執(zhí)行客戶身份驗證，并通過信息亭將乘客身份與其托運行李相匹配(詳見后文中的達美航空案例)。

在以下正文當中，我們將對各家航空公司的AI技術應用方式作出分別討論。我們首先從美國航空公司開始——其在2016年全美航空營收排行榜中位列頭名。

美國航空公司

2017年，這家制霸全美的航空公司專注于推動其年度應用開發(fā)競賽HackWars——此番競逐專門面向“人工智能、無人機以及增加與虛擬現(xiàn)實”等技術。作為第四屆大賽，本輪HackWars屬于為期24小時的馬拉松式競賽，據(jù)報道其匯聚了超過700名“設計師、開發(fā)人員以及IT專家”。參賽者們分團隊展開比拼，各自奮力開發(fā)一款能夠同時為“客戶與員工”帶來助益的創(chuàng)新型應用。

本次排名第一的是“阿凡達隊(Team Avatar)”，據(jù)報道其設計的應用允許用戶在進入登機區(qū)域之前，首先在機場內或者信息亭處確認行李尺寸。該獲獎團隊解釋稱，他們的應用將允許用戶“預付與行李托運相關的任何潛在費用”。

可能是出于保護這一創(chuàng)意的思考，美國航空公司方面并沒有在其官方視頻當中演示“阿凡達隊”應用的功能實現(xiàn)方式。不過根據(jù)本輪大賽賽程描述當中提到的三項重點，我們猜測該應用很可能利用AI技術開發(fā)而成，但這也僅僅只是猜測。TechEmergence網(wǎng)站創(chuàng)始人DanFaggella指出：

“總結來講，‘HackWars’代表著美國航空以示范性方式積極追求創(chuàng)新(并希望新聞界加以廣泛宣傳)，但這同時亦象征著目前正處于AI技術的新興階段：企業(yè)都意識到其應當運用AI技術，但卻很難回答從哪里入手以及如何運用這兩大問題。從本質上講，美國航空公司至少付出了努力，我們希望未來能夠看到更多企業(yè)在這方面投入精力與關注。”

達美航空公司

2017年5月，達美公司宣布投入60萬美元構建四臺自動化自助服務行李檢查亭，其中一臺甚至引入了面部識別技術。該公司選擇了位于圣保羅的明尼阿波利斯國際機場作為這四臺自助服務亭的部署地，并宣稱該面部識別技術將通過匹配客戶面部與護照照片的方式實現(xiàn)客戶身份驗證。

盡管達美航空公司似乎并沒有為這批新的自助行李檢查亭發(fā)布YouTube視頻，但明尼蘇達州WCCO-CBS在今年早些時候公開的視頻則對這項技術作出了解讀：

有證據(jù)顯示，該航空公司有意將更多自助服務與自動化機制引入其運營體系。具體實證包括其此前“通過FlyDelta APP提供的票務信息亭與登記服務”。

“我們依靠技術舉措實現(xiàn)客戶服務與運營效率提升，從而在當前的商業(yè)環(huán)境當中保障競爭優(yōu)勢。舉例來說，我們已經(jīng)并將繼續(xù)在delta.com、移動應用、機場信息亭、客戶服務應用、機場信息顯示屏以及其它相關項目當中投入大量資金，同時著力提升這些項目的安全性水平。技術成效、可靠性以及安全性對于我們?yōu)榭蛻籼峁┓盏哪芰Χ灾陵P重要。”——來自2017年年度報告

達美公司宣稱，以上提到的原有創(chuàng)新舉措已經(jīng)有效簡化了客戶在機場當中的行動距離，同時“大大提升了客戶滿意度”。然而，該航空公司在發(fā)布的新聞稿中并沒有提供任何與具體客戶反饋相關的數(shù)據(jù)。

西南航空公司

盡管與西南航空公司相關的AI采用證據(jù)較為有限，但仍有部分跡象表明該公司正在利用機器學習技術改善自身運營成效。西南航空公司航空運營保障部前任主管JeffHamlet指出，他和他的團隊曾利用時間序列分析與模式識別等機器學習技術提升數(shù)據(jù)挖掘能力。

所謂時間序列分析，是指一種根據(jù)時間順序對一系列數(shù)據(jù)點進行評估的方法。這類分析方法通常被用于發(fā)現(xiàn)數(shù)年中蘊含的趨勢或者模式。

Hamlet解釋稱，這些方案使他的團隊得以從飛行員的數(shù)據(jù)報告當中發(fā)現(xiàn)潛在飛行故障問題，并及時將這些調查結果轉發(fā)至航班目的地的空中交通管制人員手中。Hamlet認為，這種及時發(fā)布報告分析結果的能力將有助于避免安全事故的發(fā)生。

美國聯(lián)合航空公司

2017年9月，美國聯(lián)合航空公司宣布與Amazon Alexa建立聯(lián)合項目“聯(lián)合技術(Unitedskill)”。根據(jù)相關報道，該款應用將允許Alexa用戶直接使用自然語言提出與美聯(lián)航航班相關的常見問題，并快速獲得答案。

截圖內容來自美聯(lián)航公司公布其Alexa合作項目的官方博文

一旦用戶將“聯(lián)合技術”添加至其現(xiàn)有Alexa應用當中，其即可直接向Alexa詢問與航班狀況、航班時間與設施等相關的常見問題。通過聯(lián)合技術，Alexa將能夠處理(但不限于)以下常見語音指令：

- “Alexa，問美聯(lián)航：959號航班的狀態(tài)如何?”

-“Alexa，問美聯(lián)航：869號航班提供Wi-Fi嗎?”

-“Alexa，讓美聯(lián)航為我登記。”

不過這款應用仍然存在一些局限。舉例來說，語音指令必須以非常具體的方式進行表達，且其中部分功能(例如航班登記)僅限于國內航班。

根據(jù)Amazon網(wǎng)站上發(fā)布的評估內容，截至目前聯(lián)合技術應用的市場反響可謂喜憂參半。部分客戶抱怨稱其會提供錯誤的起飛時間，且經(jīng)常無法對“航班號”等重要元素作出正確理解。

作為整合Alexa功能的先驅航空企業(yè)，我們可以理解美聯(lián)航需要經(jīng)歷必要的學習曲線才能走向成熟。我們也期待看到Amazon如何隨時間推移而逐步完善自身，并將持續(xù)關注這一歷史性合作最終能夠給兩家企業(yè)帶來怎樣的互惠成效。

商業(yè)航空領域的AI思維方式

在航空領域，各商業(yè)航空公司正在積極探索AI技術的潛力，并將其整合至自身客戶服務、機場以及航班運營等多個層面當中。根據(jù)國際航空運輸協(xié)會發(fā)布的年度報告，機場發(fā)展將成為其中一大極為重要的施展平臺。

該協(xié)會預計，未來十五年當中，機場發(fā)展成本——特別是改善其現(xiàn)代基建與實現(xiàn)運營現(xiàn)代化的相關投入——將超過1萬億美元。因此，創(chuàng)新工作將成為這部分努力當中極為關鍵的組成部分。具體來講，AI與自助服務機場信息亭乃至各類應用應該會成為航空行業(yè)未來發(fā)展中密不可分的重要支柱。

在航空領域，數(shù)據(jù)的傳輸與翻譯亦是實現(xiàn)市場競爭與安全飛行的基礎之一。美國航空航天局航空安全計劃項目經(jīng)理AshokN. Srivastava與西南航空公司前飛行運營保障部門主管Jeff Hamlet表示，只有通過持續(xù)創(chuàng)建新型算法，方能夠成就具備實效的數(shù)據(jù)管理能力。

這些算法或者應用將通過調整以切實解決由飛行員、聯(lián)邦航空局(簡稱FAA)以及其它航空領域相關方的新問題。更具體地講，數(shù)據(jù)傳輸?shù)木唧w策略與程序對于航空業(yè)機器學習技術的未來發(fā)展至關重要。

因此，可以肯定的是機器學習算法將在未來繼續(xù)發(fā)揮重要作用，并使得各領先航空公司將其數(shù)據(jù)解釋結果轉化為能夠提升自身市場競爭優(yōu)勢的寶貴資源。

同樣重要的是，機器學習與人工智能技術的發(fā)展還將帶來可觀的就業(yè)機遇與積極的經(jīng)濟影響。作為繁榮且價值數(shù)十億美元的新興行業(yè)，預計未來二十年內，其將給商業(yè)航空人才市場帶來廣泛而持久的需求增長。而全球范圍內的經(jīng)濟擴張亦有助于各航空公司“進一步擴大機群規(guī)模與航班規(guī)劃水平”，從而滿足不斷增長的消費需求。2016年，航空業(yè)在整體供應鏈當中預計可提供6770萬個相關就業(yè)機會，并在全球范圍內產(chǎn)生了高達3萬億美元的經(jīng)濟增值。

盡管目前各大主要商業(yè)客運航空公司已經(jīng)相對較早地開始采用AI技術，但從整體行業(yè)來講，其在創(chuàng)新與自動化層面的探索仍然不夠充分。我們也將繼續(xù)關注AI技術如何進一步興起，亦堅信未來幾年內這一領域中將不斷出現(xiàn)更為廣泛的實施與嘗試舉措。