数智协同在航空业的建设路径研究：从数据孤岛到智能生态

摘要：
随着数字经济时代的到来，以数据驱动和智能协同为核心的“数智协同”已成为航空业转型升级的关键驱动力。本文旨在探讨数智协同在航空业的建设路径。首先，界定了航空业数智协同的概念内涵，即通过新一代信息技术，实现数据要素在全业务链的汇聚、融合、共享与智能应用，从而达成跨组织、跨环节的高效协同与价值创造。其次，分析了数智协同对于提升航空业运行效率、安全水平与商业价值的核心意义。随后，本文重点构建了一个分阶段、系统化的建设路径模型，包括基础建设与数据打通阶段、平台化与场景协同阶段、以及生态化与智能引领阶段。最后，针对建设过程中面临的数据治理、组织变革、技术标准与安全隐私等关键挑战，提出了相应的对策建议，以期为我国航空业的数智化转型提供理论参考与实践指南。

关键词： 数智协同；航空业；数字化转型；数据中台；建设路径；数据治理

一、引言

航空业是一个典型的复杂巨系统，涉及航空公司、机场、空管、服务保障单位等多个独立运营主体，其高效运转高度依赖于各主体间精准、及时的协同。传统的信息化模式形成了大量的“数据孤岛”和“业务烟囱”，导致协同效率低下、资源浪费、决策滞后。大数据、人工智能、云计算、物联网等技术的成熟，为破解这一难题提供了历史性机遇。然而，单纯的技术堆砌无法实现真正的协同价值。“数智协同”强调的不仅是技术的“智能化”，更是业务全链条的“数字化”基础之上，通过数据流动与知识共享实现的“协同化”。因此，研究如何系统性地规划和推进数智协同在航空业的建设路径，对于提升整个行业的综合竞争力具有至关重要的意义。

二、数智协同在航空业的核心价值与概念内涵

1. 概念内涵
航空业的“数智协同”是指：以数据为关键生产要素，以云计算、物联网、大数据、人工智能等为技术引擎，构建一个贯通航空公司、机场、空管、旅客及其他利益相关方的统一数字平台。通过对全流程、全要素的数据进行实时采集、整合、分析与智能挖掘，形成数据驱动的决策能力，并最终反馈到生产运营、客户服务、安全管理等各个环节，实现从“经验驱动”向“数据驱动”和“智能驱动”的根本性转变，达成全局效率优化和价值共创。

2. 核心价值

运行效率革命性提升： 实现航班流、旅客流、行李流、信息流的全程可视与智能预测调度，极大压缩飞机过站时间、旅客等待时间，提升空域和机场资源的利用率。
安全管控从事后向事前演进： 通过对飞行、机务、空管等多源安全数据的融合分析，构建主动预警和风险预测模型，实现安全治理的关口前移。
商业模式的个性化与精准化： 打通旅客出行前后的行为数据，构建360度用户画像，实现从“一张机票”的销售到“全程出行体验”的精准营销与个性化服务。
可持续发展能力增强： 通过AI规划最优航路、预测性维修减少备件浪费等，有效降低燃油消耗和碳排放，助力“绿色航空”目标。

三、数智协同的建设路径：一个三阶段模型

航空业的数智协同建设不可能一蹴而就，应遵循“统筹规划、分步实施、由点及面”的原则，建议采用以下三阶段路径模型。

阶段一：基础建设与数据打通（筑基阶段）

此阶段的核心目标是“数据入湖”，解决数据“有没有”和“通不通”的问题。

基础设施云化与物联网化：
- 行动： 推进IT基础设施的云化迁移，为弹性可扩展的计算和存储奠定基础。广泛部署传感器和IoT设备，实现对飞机、车辆、设备、行李、环境等物理对象的全面数字化感知。
- 关键技术： 云计算（IaaS/PaaS）、5G/F5G、物联网平台。
数据标准化与治理体系建设：
- 行动： 成立数据治理委员会，制定统一的数据标准、数据质量和安全规范。重点对航班、旅客、飞机、位置等核心主数据进行清洗和标准化。
- 关键技术： 数据治理框架、主数据管理。
关键系统互联与数据汇聚：
- 行动： 通过API网关、数据总线等技术，逐步打通内部核心系统（如航班运行控制、机务维修、旅客服务、收益管理等）的数据链路。初步建立企业级的数据仓库或数据湖，实现数据的物理或逻辑集中。
- 关键技术： ETL/ELT工具、API管理、消息队列。

阶段二：平台化与场景协同（赋能阶段）

此阶段的核心目标是“数据赋能”，解决数据“怎么用”和“谁在用”的问题，实现关键场景的协同智能。

构建航空数智协同中台：
- 行动： 在数据湖之上，构建包含数据中台和AI中台能力的数智协同平台。数据中台将原始数据加工成标准、可复用的数据服务；AI中台提供模型开发、训练、部署和管理的全生命周期支持。
- 关键技术： 数据中台、AI平台、微服务架构。
聚焦核心业务场景，打造协同应用：
- “航班全流程智能恢复”场景： 当发生航班延误时，系统能综合天气、空域、飞机排班、机组值勤、旅客衔接等多维度数据，在数智平台上模拟多个恢复方案，并评估其对运行、成本、旅客的影响，辅助决策者选择全局最优方案。
- “旅客全流程无感服务”场景： 通过数据共享，为旅客提供从家门到舱门的“一张脸”通行、行李全程追踪、个性化登机口导航等无缝体验。
- “机务-航材-运行预测性协同”场景： 利用AI中台模型预测部件故障，并自动触发航材调配和维修工单，同时将信息同步给运行控制部门，提前调整飞机运力，实现维修、备件与运行的联动。

阶段三：生态化与智能引领（升华阶段）

此阶段的核心目标是“价值共创”，构建开放的产业智能生态。

跨组织数据价值网络形成：
- 行动： 在确保安全和隐私的前提下，推动航空公司、机场、空管等主体间在数智平台上进行安全的数据交换与联合建模。例如，共同构建更精准的全国航班时刻优化模型。
- 关键技术： 联邦学习、区块链（用于数据确权与审计）、可信执行环境。
AI驱动业务模式创新：
- 行动： 从解决已知问题转向发现未知价值。利用AI探索新的商业模式，如动态航线开辟、基于需求的动态服务产品设计等。智能体逐渐从辅助决策向自主决策演进（在安全框架内）。
- 关键技术： 深度强化学习、生成式AI、数字孪生（构建整个机场甚至区域空域的虚拟映射，进行模拟推演和优化）。
建成开放赋能的航空数智生态：
- 行动： 将数智平台能力以API形式向外部开发者、合作伙伴开放，吸引社会创新力量，共同开发新的应用和服务，形成繁荣的行业创新生态。

四、关键挑战与对策

1. 挑战：数据治理与组织文化壁垒

对策： 设立强有力的跨部门数据治理组织，由高层领导挂帅。将数据质量与共享纳入部门及个人的绩效考核，推动组织文化从“权力来自于信息垄断”向“价值创造于数据共享”转变。

2. 挑战：技术与标准统一难题

对策： 在建设初期就积极参与和主导行业数据接口与模型标准的制定。在技术选型上，优先考虑开放、兼容的技术栈，避免新的“技术锁定”。

3. 挑战：数据安全与隐私保护

对策： 构建贯穿数据全生命周期的安全防护体系，采用数据脱敏、加密、访问控制等技术。在涉及旅客个人信息时，严格遵守相关法律法规，建立“数据可用不可见”的使用机制。

4. 挑战：投资回报与变革风险

对策： 采取“小步快跑、快速迭代”的策略，优先选择业务痛点明确、投资回报率高的场景进行试点，用成功案例凝聚共识，降低变革阻力。

五、结论

数智协同是航空业应对未来挑战、实现高质量发展的必然选择。其建设是一个长期的系统性工程，需要战略定力与科学路径的结合。本文提出的“三阶段”建设路径模型，从夯实数据基础，到平台化赋能核心场景，最终迈向开放的价值生态，为航空企业描绘了一张清晰的转型蓝图。成功的核心不仅在于技术，更在于打破组织壁垒、重塑业务流程和建立协同文化的决心。唯有如此，航空业才能真正从传统的运输服务业，蜕变为现代化的数智协同生态，在未来竞争中立于不败之地。