人工智能技术在智慧机场建设中的创新应用研究

随着航空业务量的持续增长和旅客对出行体验要求的不断提高，传统机场运营模式面临巨大挑战。人工智能技术作为新一轮科技革命的核心驱动力，为机场的智慧化转型升级提供了全新路径。本文系统阐述了人工智能技术在智慧机场建设中的创新应用模式，重点围绕“无感通行”服务、自助服务生态、低空经济基础设施及智慧枢纽建设四个维度展开深入分析。研究表明，通过人工智能与机场业务的深度融合，可显著提升机场运行效率、安全保障水平与旅客服务质量，为构建新一代智慧机场提供理论依据和实践参考。

关键词：人工智能；智慧机场；无感通行；自助服务；低空经济；智慧枢纽

1 引言

背景

全球航空运输业正处于快速复苏与转型升级的关键阶段。根据国际航空运输协会（IATA）数据显示，2024年全球航空客运量已恢复至疫情前水平并持续增长，预计2030年将达到82亿人次。与此同时，我国正加快从民航大国向民航强国跨越，旅客吞吐量千万级机场数量已超过40个，航空运输规模连续多年位居全球前列。如此庞大的业务量给机场运行带来了前所未有的压力：传统运行模式下，航班正点率难以有效提升，旅客排队等待时间过长，安全运行风险日益复杂，地面保障资源调度效率低下。新一轮科技革命和产业变革深入发展，以人工智能、物联网、大数据为代表的数字技术正加速创新，为破解机场发展难题、推动行业质量变革、效率变革、动力变革提供了历史性机遇。智慧机场建设已成为全球航空业发展的必然趋势和竞争焦点。

意义

深化"人工智能+智慧机场"创新应用具有重大战略意义和现实价值。首先，在运行效率方面，智能调度系统可提升航班靠桥率15%以上，减少航空器地面等待时间20%-30，航班正点率有望提升10-15个百分点。其次，在安全水平方面，智能安检验证准确率可达99.5%以上，危险品识别率提升40%，安全风险预警时效性提高50%。第三，在旅客体验方面，"无感通行"技术可缩短旅客排队时间60%以上，全程自助服务覆盖率达80%，旅客满意度提升25-30%。第四，在经济价值方面，智慧化升级可降低机场人力成本20%，提高设施设备利用率35%，预计单个大型机场年节约运营成本数亿元。更重要的是，智慧机场建设将带动相关产业链发展，培育低空经济新增长点，为民航强国建设提供坚实支撑。

研究现状

目前，国内外在智慧机场建设方面已取得显著进展。国际领先机场如新加坡樟宜机场、迪拜国际机场等已广泛应用人脸识别技术，实现"一张脸"通行全场，旅客中转时间缩短至60分钟以内。伦敦希思罗机场采用AI预测模型提前4小时精准预测客流，资源调配效率提升40%。在技术研究方面，美国MIT研究团队开发的深度学习算法可实现毫米波图像自动解析，误报率降低至0.1%以下。欧盟SESAR项目推进无人机与有人机融合运行，已完成塔台远程指挥技术验证。国内研究与应用同样成果显著，北京大兴国际机场建成全球最大单体航站楼智慧安检系统，每小时可通过2600人次。上海浦东机场应用数字孪生技术，实现机位分配智能化，靠桥率提升至95%以上。深圳宝安机场推出智能服务机器人，提供问询引导服务准确率达98%。华为、商汤等科技企业开发的机场智能解决方案已在多个枢纽机场落地，人脸识别登机覆盖率达70%。然而，在系统集成度、数据共享机制、跨业态协同等方面仍需进一步突破。

全球航空运输业正经历数字化、智能化的深刻变革。旅客流量持续攀升，安全防控要求日益严格，运行效率瓶颈亟待突破，传统机场管理模式已难以适应新发展需求。智慧机场作为智慧城市建设的重要组成部分，已成为行业发展的必然趋势。人工智能技术在计算机视觉、机器学习、自然语言处理等领域的突破性进展，使其在复杂环境感知、智能决策支持、自动化流程优化等方面展现出强大能力，为破解机场发展难题、培育新质生产力提供了关键技术支撑。本研究旨在探讨人工智能技术如何深度赋能机场智慧化建设，分析其应用场景、技术路径与实施效果。

2 人工智能赋能“无感通行”服务体系建设

2.1 智能生物识别技术应用

生物识别是“无感通行”服务体系的核心技术基础。基于深度学习的人脸识别算法已实现极高精度，即使在光线变化、部分遮挡等复杂环境下仍能保持稳定性能。机场通过部署多模态生物识别系统（融合人脸、虹膜、指纹等特征），构建覆盖全流程的旅客数字身份标识。旅客在值机、安检、登机等环节无需反复出示证件和登机牌，系统通过无感抓拍与快速比对，自动完成身份核验，实现“一张脸”通行全场。此举大幅缩短了旅客排队等待时间，将传统流程耗时降低50%以上。

2.2 智能安检系统革新

人工智能正重塑机场安检模式。智能安检通道采用计算机视觉技术，对X光机图像进行实时分析，自动识别刀具、液体、锂电池等违禁物品，标注风险区域并提示安检员，有效提升检出率与检查效率。同时，毫米波人体扫描仪结合AI算法，能够快速检测非金属违禁品，减少人工搜身检查的侵扰感，在增强安全性的同时改善旅客体验。大数据分析平台还对历史安检数据进行挖掘，构建风险预测模型，实现精准安检、分级管控，优化资源配置。

3 自助服务生态系统的智能化构建

3.1 全流程自助服务终端

人工智能驱动自助服务终端向智能化、情感化方向发展。新一代自助值机设备集成证件识别、航班查询、座位选择、行李托运条打印等功能于一体，并配备智能语音交互模块，为旅客提供引导和帮助。自助行李托运系统通过3D视觉传感和重量传感技术，自动完成行李尺寸、重量合规性检查，并实现精准分拣与装载。当旅客遇到问题时，虚拟AI助手可通过自然语言处理技术理解问题，并提供分步指导或远程接通人工客服。

3.2 数据驱动的服务优化

遍布机场的自助服务终端既是服务节点，也是数据采集点。人工智能平台对终端产生的海量数据（如设备使用率、操作时长、故障率、常见问题等）进行实时分析，精准预测各区域客流高峰与设备需求，动态调整终端部署与服务资源分配。基于机器学习算法，系统能够不断优化用户界面设计与操作流程，降低学习成本，提升服务效率与用户满意度。