目标： 打通数据孤岛，在安全与效益关键场景实现AI从0到1的突破，建立信任基础。
重点任务：
1. 数据与平台筑基： 构建统一的“航空数据湖”，整合飞行QAR、维修、运行、客货运等核心数据。完成云原生AI平台一期建设。
2. 场景突破： 聚焦“安全”与“收益”，重点落地飞行品质监控与智能告警、发动机预测性维护、动态票价与收益管理优化、机位智能分配等4-6个高价值场景。
3. 机制建立： 发布《航空公司AI应用伦理与安全准则（试行）》，建立AI项目投资评审委员会。
成果体现： 发动机空中停车率（IFSD）等关键安全指标优化10%，辅助收入提升5%，地面保障效率提升8%。

阶段二：全域协同与价值重构（2026-2028年）

目标： 实现核心业务链的智能化协同，从单点效率提升转向全流程价值创造。
重点任务：
1. 能力扩展： 深化AI在全域智能排班（机组+飞机）、全流程智能运行控制（AOC）、个性化营销与服务、供应链智能优化等领域的规模化应用。
2. 智能进化： 构建 “飞行-运行-服务”一体化智能体，实现航班延误的智能预测与一体化恢复。推出真正的“个人旅行智能体”，提供全流程个性化服务。
3. 体系完善： 建立企业级AI模型运营（MLOps）中心和成熟的AI治理与审计体系。
成果体现： 航班准点率提升5-8个百分点，机组利用率优化，客户忠诚度与钱包份额显著增长。

阶段三：自主决策与生态创新（2029年及以后）

目标： 建成具备自主决策能力的“智慧航空大脑”，开创全新商业模式。
重点任务：
1. 全局优化： 构建 “公司-机场-空管-旅客”大闭环智能决策系统，实现全球航班网络的实时动态优化与资源调度。
2. 模式创新： 探索基于AI的无人化维修、自主决策签派、虚拟航司运营、跨界生态服务等新模式。
3. 生态构建： 输出AI能力，成为“航空出行生态”的智能引擎，赋能合作伙伴。
成果体现： 实现运营成本的革命性下降，开辟非航收入第二增长曲线，成为行业数字化标杆。

3. 统筹场景需求：梳理、筛选与推进机制

3.1 全景场景梳理
围绕航空公司的核心价值流，划分四大智能应用域：

飞行安全与运维域： 飞行操纵智能监控与风险预警、发动机与关键系统预测性维护（PHM）、机队可靠性管理、维修方案智能优化、航材需求预测与库存优化、机库机器人智能检测。
运行效率与管控域： 智能飞行计划与燃油优化、动态航路选择、航班延误智能预测与恢复、机组智能排班与疲劳管理、地面服务保障智能调度（除冰、清洁、配餐、装卸）。
营销服务与体验域： 动态定价与收益管理、个性化产品推荐与精准营销、全渠道智能客服、不正常航班旅客智能安抚与补偿、行李全程追踪与智能调度、贵宾室智能服务。
经营决策与支持域： 航线网络规划与效益仿真、企业风险智能洞察、采购成本智能分析、文档（如手册、合同）智能审查、员工培训智能陪练。

3.2 科学筛选标准
采用 “ROI-S”三维评分模型，进行优先级决策：

回报（Return）： 对安全提升、收入增长、成本节约、体验改善的量化贡献度。（权重：40%）
操作性（Operability）： 数据可获得性与质量、技术集成复杂度、业务流程改造难度、监管合规风险。（权重：35%）
战略性（Strategicness）： 该场景与公司核心战略（如差异化服务、成本领先）的契合度，以及其成果的可复制性与战略壁垒构建能力。（权重：25%）

3.3 高效推进机制

成立“AI跨职能敏捷小组”： 由运行控制、飞行、机务、营销、地服、IT等部门骨干组成，由产品经理驱动，确保技术与业务的深度融合。
实施“价值管线”管理： 建立从创意、概念验证、试点到规模化的项目管线，定期进行价值评审与资源动态分配。
推行“双模IT”交付： 对探索性强的场景采用敏捷开发，快速迭代；对核心关键系统（如飞行安全）采用瀑布与敏捷结合的稳健模式。

4. 搭建制度体系：全流程治理框架

构建符合民航局规章且适应创新的 “飞行式”AI治理体系（起飞-巡航-着陆）。

飞行计划（顶层设计）： 《公司AI发展战略纲要》——明确安全红线、伦理准则、权责体系。
起飞与巡航（过程管理）：
1. 组织架构：
  - AI治理委员会： 由CEO、COO、CFO、CIO、飞行总队总经理等组成，是最高决策机构。
  - AI卓越中心： 作为能力中枢，负责平台建设、技术选型、模型治理与赋能。
  - 业务部门AI应用官： 在各业务单元设立，负责本领域AI应用的落地与价值实现。
2. 应用与平台管理：
  - 应用管理： 制定《航空公司AI模型全生命周期管理手册》，尤其强调对安全关键型模型的独立验证与持续监控。建立全公司模型清单。
  - 平台管理： 制定《AI平台多云管理与安全规范》，确保在混合云环境下的一致体验与数据合规。
安全着陆（风险与生态）：
- 风险合规： 制定《AI安全运行审定指南》。重点防控算法偏见（如排班）、数据安全（乘客隐私）、人机协作失误、模型在极端条件下的不可靠性等风险。引入“安全箱”测试机制。
- 供应商与生态管理： 建立《航空AI生态伙伴管理规范》，对GDS、飞机制造商、技术提供商等进行严格的准入与持续评估。采取 “核心自主、场景合作” 的策略，确保对乘客触点和运行决策的核心算法自主可控。

5. 攻坚技术架构：智能体与航空知识库平台

设计 “云端融合、全球部署、安全可信”的航空AI技术底座。

图表

代码

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5.1 核心技术选型与策略：

大模型（LLM）策略： 采用 “行业大模型+领域精调+专属小模型” 的混合架构。
- 行业大模型： 基于安全可控的基础模型，注入公司手册、局方法规、维修案例、气象报告等，训练航空专属大模型“航智”，用于智能问答、报告生成、合规审查等。
- 领域精调与专属小模型： 在动态定价、燃油优化、故障诊断、计算机视觉（航材检测） 等专业领域，使用经过严格验证的专用模型或对基础模型进行领域精调，确保在关键任务上的极致性能与可靠性。
智能体（Agent）框架： 开发 “航空智能体”，使其能安全、可靠地调用运行控制系统、维修管理系统、客户关系管理等核心API，实现跨系统协同决策，如自动为延误航班生成最优的飞机、机组、旅客一体化恢复方案。
知识库技术： 构建 “航空知识大脑” ，利用RAG等技术，将海量的飞行手册、维修规程、服务标准、历史事件报告等非结构化知识向量化，为一线员工和AI应用提供秒级响应的精准知识支持。
基础设施与安全： 采用 “中心云+边缘节点（主要基地机场）+端设备（飞机、平板）” 的协同架构。利用全球云网络保障低延迟。构建航空级网络安全与数据主权方案，确保全球运营下的数据合规。

6. 驱动创新实践：AI创新试验田与最佳实践

设立“数字飞行实验室”：
- 职能： 作为公司的技术雷达、创新孵化器和数字化转型的展示窗口。重点研究数字孪生机队、AI辅助飞行、绿色航空（减噪减碳） 等前沿领域。
- 运作模式： 采用 “内部创客+外部加速” 模式，举办“Hackathon”挖掘内部创意；与飞机制造商、科技公司建立联合实验室，共同定义未来航空。
探索轻量化应用模式：
- 在一线员工中推广“AI口袋助手” App，使机务、乘务、地服能通过语音和图像快速获取信息、识别故障、上报事件。
- 在管理层面推广 “管理驾驶舱” ，通过自然语言交互，实时获取公司运营全景视图和决策建议。
提炼与推广最佳实践：
- 建立 “XX航空AI案例库”，定期评选“金翼奖”，将成功模式快速复制到全公司。
- 积极参与国际航协（IATA） 等组织的标准制定，输出中国航空公司的AI实践，提升行业影响力与话语权。