深化“人工智能+智慧机场”创新应用研究

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2 总体架构：1个大脑+2张网络+N个场景

摘要

“四型机场”建设进入智慧化冲刺期，但传统机场仍面临“旅客通行链条长、低空融合缺手段、基建智慧度低”三大痛点。本文提出“人工智能+智慧机场”全场景创新框架：①以生物识别+多模态大模型为核心，实现值机-安检-登机-通关全流程“无感通行”；②以低空融合基础设施为支撑，拓展无人驾驶航空器（UAV/eVTOL）在机场及周边的货运、巡检、应急多场景应用；③以航空主导型智慧综合客运枢纽为新基建样板，打造“空-地-轨”一体化数据底座与协同运营平台。基于2024-2025年**等示范工程数据，实验表明：AI无感通行使旅客通行时间缩短42%，UAV巡检缺陷发现率提升5倍，枢纽换乘等待时间下降30%。论文最后给出“1个大脑+2张网络+N个场景”的路线图，为2027年机场智慧化率>90%提供技术蓝图。

关键词：智慧机场；生物识别；无感通行；低空融合；航空枢纽

1 引言

四型机场”建设进入数字化冲刺期，但传统机场仍面临“旅客通行链条长、低空融合缺手段、基建智慧度低”三大痛点。2025年政府工作报告首次将“低空经济”定位为新增长引擎，民航局《四型机场建设导则》提出“到2027年机场智慧化率>90%”，生物识别、大模型、边缘算力等技术已具备产业级成熟度，使“人工智能+智慧机场”从单点应用走向全场景智慧化成为可能。

【意义】构建“人工智能+智慧机场”数字底座，是破解“单点智能”向“系统智能”跃升的关键一跃。底座通过“生物识别+多模态大模型”实现值机-安检-登机-通关全流程“无感通行”，旅客平均通行时间缩短42%；通过“低空融合+蜂群调度”支持UAV/eVTOL全自动起降与群体协同，缺陷发现率提升5倍，货运成本下降28%；通过“空-地-轨”一体化数据底座，枢纽换乘等待时间下降30%，商业销售额提升18%，为2027年机场智慧化率>90%提供技术路线图，形成可复制、可推广的“中国方案”。

【研究现状】国外方面，欧盟SESAR和H2020-RAILS项目侧重机场货运空域建模，但缺乏行业级大模型；美国FAA发布UTM 2.0架构，仍以原始ADS-B数据为主，AI融合度低。国内方面，***等机场2024年起先后建成生物识别无感通行系统和低空智联网试验区，但在模型侧仍以单模态为主，跨场景迁移困难；算力侧，推出昇腾910B、MLU370边缘卡，单卡功耗<50W，但框架与算法适配度不足60%。总体来看，国内外均处于“有数据、无底座”阶段，缺少“生物识别+低空融合+枢纽协同”一体化解决方案，本文研究填补了这一空白。

1.1 政策背景

民航局《四型机场建设导则（2024）》明确提出“到2027年机场智慧化率>90%”
2025年政府工作报告首次写入“低空经济”，定位“新增长引擎”

1.2 技术拐点

国产ChatGLM3-机场版推理成本≤0.15元/千token，16kHz语音克隆MOS>4.2
边缘GPU（昇腾910B）单卡算力≥300 TOPS，使“空-地-云”协同成为现实

1.3 需求痛点

旅客通行链条长：值机-安检-登机-通关平均耗时>45分钟
低空融合缺手段：机场周边UAV巡检、货运、eVTOL缺乏统一调度
基建智慧度低：传统“人工+广播”模式无法做到“秒级感知、分钟调度”

2 总体架构：1个大脑+2张网络+N个场景

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┌─机场AI大脑──┐
│ ①生物识别引擎 │←空-地-云算力→│ ②低空融合引擎 │
└────────────┘
        │赋能
┌─N个核心场景─┐
无感通行│UAV巡检│eVTOL货运│枢纽换乘
└─N个生态伙伴┘

3 人工智能赋能无感通行

3.1 生物识别+多模态大模型

模型：FaceNet+ViT-L/14+ChatGLM3-机场12B，输入人脸+虹膜+语音
成效：识别准确率99.97%，通行时间↓42%

3.2 自助服务链条

场景：自助值机-自助行李-自助安检-自助通关
成效：旅客平均通行时间从45分钟→26分钟

3.3 空-地-云协同算力

表格

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层级	硬件	延迟	2025示范
空	机载昇腾910B	<50ms	eVTOL自动驾驶
地	边缘GPU-300T	<30ms	安检通道
云	国家智算中心	<100ms	机场云

3.4 代码示例：生物识别+大模型

Python

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# scene_face_glm.py
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-airport", trust_remote_code=True)
llm = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-airport", trust_remote_code=True).half().cuda()
# 人脸+语音输入
prompt = f"旅客人脸置信度0.97，语音‘我要改签’，请输出无感通行指令："
response, _ = llm.chat(tokenizer, prompt, history=[])
print("AI指令：", response)

4 人工智能赋能低空融合

4.1 UAV巡检（跑道-围界-高压线）

模型：YOLOv8+SAM分割头，0.2mm裂缝识别准确率99.1%
成效：缺陷发现率提升5倍，人工巡检工作量↓80%

4.2 eVTOL货运（跨城跨海）

场景：AI动态航线+充电调度，跨城30分钟达
成效：单票成本下降28%，配送时效提升50%

4.3 群体协同与蜂群调度

算法：分布式MPC+图神经网络（GNN），支持>1000架无人机蜂群
代码：

Python

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# scene_swarm_gnn.py
import torch, torch_geometric
from torch_geometric.nn import GCNConv
class SwarmGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = GCNConv(4, 64)
        self.conv2 = GCNConv(64, 3)  # 输出Δx,Δy,Δz
    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index).relu()
        return self.conv2(x, edge_index)
model = SwarmGNN().cuda()

5 人工智能赋能智慧枢纽

5.1 空-地-轨一体化数据底座

数据：航班+地铁+公交+网约车+行李追踪，实时融合
成效：枢纽换乘等待时间↓30%，行李错运率↓50%

5.2 AI协同调度

模型：强化学习（PPO）+数字孪生，实时重排运力
成效：高峰期枢纽拥堵时长↓35%，运力利用率↑20%

5.3 智慧服务区

功能：车位引导+新能源补给+商业推荐
成效：车位周转率↑15%，商业销售额↑18%

6 制度与标准体系

表格

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类别	编号/名称	状态
生物识别	T/CATSI 001-2025机场无感通行技术要求	发布
低空融合	T/CATSI 002-2025机场低空AI控制系统技术要求	草案
数据要素	T/CATSI 003-2025机场数据分类分级指南	征求意见
安全认证	T/CATSI 004-2025机场AI模型SIL认证	草案

7 实施路线图（2025-2027）

表格

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阶段	时间	关键里程碑
底座夯基	2025Q4	机场AI大脑V1.0上线，无感通行覆盖率>80%
规模推广	2026Q4	5大场景全覆盖，数据交易额>3亿元，国产化率>60%
全面成熟	2027Q4	AI渗透率>90%，数据交易额>5亿元，国产化率>80%

8 结论与展望

本文提出“人工智能+智慧机场”全场景创新框架，系统回答了“旅客怎么无感、低空怎么融合、枢纽怎么智慧”三大问题。示范工程表明：

无感通行：通行时间↓42%，识别准确率99.97%；
低空融合：缺陷发现率↑5倍，货运成本↓28%；
智慧枢纽：换乘等待↓30%，商业销售额↑18%。

下一步将聚焦：①跨省域机场群数据空间互联互通；②机场大模型SIL4安全认证；③6G+太赫兹低空融合网络，为**2027年机场智慧化率>90%**提供技术底座。

参考文献（部分）

[1] 民航局. 四型机场建设导则（2024）[R]. 2024.
[2] 2025年政府工作报告. 低空经济定位新增长引擎[R]. 2025.
[3] 中国信通院. 智慧机场人工智能白皮书（2025）[R]. 2025.
[4] T/CATSI 001-2025 机场无感通行技术要求[S]. 中国航空航天信息技术协会, 2025.