航空公司智算中心：新一代航空智能基础设施的战略价值与实施路径

随着人工智能技术在航空业的深度应用，智算中心正成为航空公司数字化转型的核心基础设施。本文系统分析了航空公司智算中心的战略意义、架构设计、实施路径与未来趋势。研究表明，智算中心通过整合异构算力、行业大模型及多智能体协同技术，能够显著提升航空公司在运行安全、旅客服务、机队运营及收益管理等关键领域的智能化水平。国内航司如厦航、中国航信等已率先布局，通过构建自主可控的智算平台取得了实质性进展。未来，随着技术不断成熟，智算中心将从"成本中心"逐步转变为驱动航空公司创新增长与构筑新质生产力的战略引擎。

关键词：航空公司智算中心；智慧民航；行业大模型；异构算力；多智能体；数字化转型

1 引言：智算中心的兴起与战略意义

航空业作为高度复杂、数据密集型的传统行业，正面临着数字化转型的迫切需求。据国际航空运输协会（IATA）预测，到2025年全球航空业数据总量将达到80ZB，涵盖飞行操作、旅客服务、机务维修、运营管理等众多环节。然而，传统IT架构难以应对如此海量数据的实时处理与分析需求，存在系统孤岛、算力分散、智能应用开发效率低等痛点。在此背景下，融合高性能计算、人工智能与云计算技术的智算中心应运而生，成为航空公司智能化升级的核心基础设施。

智算中心不同于传统数据中心，其核心价值不在于简单的数据存储与计算资源提供，而是聚焦于AI算力供给、算法模型研发与智能应用孵化的综合性AI能力平台。从战略层面看，智算中心建设已成为航空公司数字化转型的胜负手：一方面，它是支撑AI大模型训练推理与多智能体协同的必要基础；另一方面，它通过集中化的智能资源管理，显著降低航空公司AI应用的整体拥有成本（TCO），加速智能技术在全业务链的渗透与融合。

我国航空公司与科技企业已认识到智算中心的战略价值，并积极开展实践。厦航于2024年7月正式启用智算中心，在国内航司中首家构建了自主可控的智算平台-5。中国航信与中国电信合作，基于"息壤"智算平台打造了航空数字化智能零售平台，实现了通过自然语言交互为旅客提供全天候服务-4 -6。太原机场则通过"一机多芯"算力底座实现了一云多域的云平台运行，为机场各项业务提供智慧化支撑-1。这些实践标志着航空业已进入"智算赋能"的新阶段。

2 智算中心的核心架构与关键技术

2.1 整体架构设计

航空公司智算中心采用分层解耦的架构设计，实现从底层算力资源到顶层智能应用的全面覆盖。其核心可划分为三层：资源池化层、智能中枢层和业务使能层。

资源池化层：作为智算中心的物理基础，整合多种算力资源，包括高性能计算集群、AI训练服务器、推理服务器等。太原机场采用浪潮CS5280系列服务器构建"一机多芯"算力底座，支持X86和ARM的混合资源池调度，实现异构资源的统一管理-1。厦航智算中心则以华为昇腾、鲲鹏为技术底座，构建自主可控的算力平台-5。
智能中枢层：作为智算中心的"大脑"，提供数据治理、模型训练与智能调度等核心AI能力。中兵智航推出的Noah数智平台以数据编织架构为基础，深度融合AI技术与大模型能力，结合民航行业知识，打造自动化数据治理平台-2。KunLun多智能体协同平台则具备记忆力增强、逻辑推理强化、智能编排等能力，支持多智能体全生命周期管理-2。
业务使能层：将智能能力封装为标准化的服务与API，支持快速构建智能应用。中国航信与中国电信合作的航空数字化智能零售平台，将DeepSeek等国产大模型与多业务AI智能体技术融合，实现了通过自然语言交互为旅客提供全天候服务-6。

2.2 关键技术突破

智算中心的效能取决于多项关键技术的突破与融合，航空公司需重点关注以下六项核心技术：

异构算力调度技术：实现不同架构芯片（如CPU、GPU、ASIC）的统一管理与调度。中科曙光为商飞打造的高性能计算平台，通过自研的算力调度系统智能感知任务特征，动态分配算力资源，在飞行流体仿真等场景中使单任务计算耗时大幅缩短-7。南通中科算力中心实现了异构算力无损调度，任务分配延迟控制在5毫秒级-3。
行业大模型训练与微调技术：基于通用大模型，通过领域知识注入与专业任务微调，构建民航专用大模型。中兵智航的民航智能中枢解决方案提供基于基座大模型的模型训练和微调服务，以及基于民航基础数据、知识构建的民航领域大模型-2。中国航信则联合中国电信，自主研发适用于民航场景的大型模型技术，通过分布式训练和高效推理，满足民航对高精度、安全性和可靠性的要求-4。
多智能体协同技术：通过多个智能体的分工协作，解决复杂业务场景问题。中兵智航的KunLun多智能体协同平台通过决策流程、决策算法等全方位支撑复杂场景决策，实现大数据可视化决策-2。中国航信的航空数字化智能零售平台融合多业务AI Agent技术，为旅客提供更智能的服务体验-6。
数据编织与治理技术：实现多源异构数据的统一接入、治理与服务。中兵智航的Noah数智平台具备数据自动集成开发、智能指标分析、资产智能推荐等功能，帮助企业快速建立数据资源体系-2。Noah X企业增强数据智能平台基于大模型和多智能体架构，使用户能够通过自然语言表达数据交互任务，实现更自然、直观的数据交互-2。
云原生智能技术：基于容器、微服务、DevOps等云原生技术，构建弹性、可扩展的AI应用部署与管理平台。太原机场云平台为机场及各级单位的生产、管理、服务等业务运行提供基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、数据即服务DaaS等云服务能力-1。
绿色节能技术：通过液冷、余热回收等创新技术，降低智算中心能耗。南通中科算力中心通过仿照航空器热管理设计的"蜂巢液冷系统"，推动PUE值降至1.2，年节电超2000万度-3。

表1：智算中心关键技术特征与价值分析

技术领域	核心技术	关键特征	业务价值
算力调度	异构算力池化	多架构芯片支持、毫秒级延迟	提升资源利用率30%以上，降低TCO
智能中枢	行业大模型+多智能体	领域知识增强、自主协同决策	加速AI应用开发，应对复杂场景
数据服务	智能数据编织	自动化治理、自然语言交互	实现数据资产化，提升数据质量
能效管理	先进冷却技术	PUE低于1.2，高效热回收	降低运营成本，符合双碳目标

3 智算中心的业务场景与智能应用

智算中心的价值最终通过其在航空业务场景中的智能应用体现。以下是六个关键领域的智能应用场景：

3.1 飞行安全与机务维修智能体

飞行安全是航空公司的生命线，智算中心通过融合多源数据与AI算法，构建全方位的飞行安全与机务维修智能体。

飞行风险预警系统：基于历史QAR数据、实时传感器信息、气象数据等，构建飞行操作风险预测模型，精准识别不稳定进近、超限操作等风险行为。通过智能体实时分析，可在风险发生前提前30分钟发出预警，使预防性干预成为可能。
智能故障预测与健康管理（PHM）：通过分析发动机、航电系统等关键部件的传感器数据，构建剩余寿命预测模型，实现从预防性维修到预测性维修的转变。中国商飞通过国产高性能计算平台，支撑飞机研发中的多学科联合仿真与海量数据处理，为故障预测提供算力支持-7。
智能绕机检测机器人：南通中科算力中心支持的绕机检测机器人，通过128线激光雷达+太赫兹成像技术，可识别0.05毫米级蒙皮裂纹，精度超人工10倍。AI自动对比历史检测数据，预测结构疲劳趋势准确率达98%-3。

3.2 旅客服务与体验智能体

智算中心通过自然语言处理、知识图谱与推荐算法等技术，重塑旅客服务体验，打造智能化、个性化、无缝化的服务全流程。

智能交互式客服平台：中国航信与中国电信合作的航空数字化智能零售平台，实现了从传统"点击图形"操作到"自然对话"交互的转变。旅客只需通过口语表达需求，系统即可自动完成机票预订、查询等服务，实现了 "所想即所得" 的交互体验-6。
全旅程个性化服务：基于旅客画像、历史行为数据和实时情境，为旅客提供个性化的产品推荐与旅行服务。中兵智航的Noah X企业增强数据智能平台，使用户能够通过自然语言表达数据交互任务，为实现个性化服务提供了技术支持-2。
无缝衔接出行服务：通过多智能体协同技术，整合航空、铁路、公路等多种交通方式，为旅客提供一体化出行解决方案。中兵智航的民航智能中枢解决方案提供基于场景的智能体应用服务，支持多模态交通协同-2。

3.3 机队运营与调度优化智能体

机队运营是航空公司核心业务，智算中心通过运筹优化、深度学习与多智能体协同技术，实现机队资源的高效配置与动态优化。

智能排班与调度系统：综合考虑飞机状态、机组资源、航线网络、天气状况等多种因素，实现智能排班与实时调度。中兵智航推出的面向航空公司专业应用解决方案——运行监控平台，在汇聚运行数据的基础上，通过规则引擎和融合通讯实现航班异常情况的发现、告警、处置、协同的一体化管理，有效提升航司运行安全和效能-2。
燃油效率优化系统：通过分析历史飞行数据、实时气象信息与飞机性能参数，优化飞行航路与高度层选择，降低燃油消耗。中兵智航的民航数据持续运营服务解决方案，通过多维度、多场景、多模型数据挖掘应用，让数据真正体现业务价值，为燃油优化提供了数据支持-2。
动态航路优化引擎：南通中科算力中心的数据训练的"低空交通脑"可同时处理10万架次无人机飞行请求，动态空域划分响应速度达毫秒级。类似技术可应用于民航航路优化，提升空域流量17%，相当于新增一条隐形空中通道-3。

3.4 收益管理与动态定价智能体

收益管理是航空公司盈利能力的关键，智算中心通过深度学习、强化学习与需求预测技术，构建智能化的收益管理与动态定价系统。

高精度需求预测模型：基于历史订票数据、市场趋势、节假日、特殊事件等多维信息，预测各航线、各航班的需求变化。中兵智航的Noah数智平台具备智能指标分析功能，可为需求预测提供数据支持-2。
动态定价与舱位优化系统：根据实时需求预测、竞争对手定价与市场环境变化，动态调整机票价格与舱位分配，实现收益最大化。中国航信的航空数字化智能零售平台通过AI技术，为旅客提供智能化的机票服务，包括机票预订与动态查询等-6。
团体客户价值评估与定价：通过分析团体客户的历史行为、价值贡献与潜在需求，制定个性化的定价与服务方案。中兵智航的Noah X企业增强数据智能平台，通过自然语言交互，使业务人员能够更方便地进行数据分析和决策，支持团体客户价值评估-2。

3.5 机场运营与地服优化智能体

机场是航空公司运营的重要节点，智算中心通过物联网、计算机视觉与智能优化技术，提升机场运营效率与地服质量。

智能化地服调度系统：通过分析航班计划、旅客数量、行李数量等数据，动态优化地服人员与设备调度。中兵智航的面向机场专业应用解决方案，基于多源数据融合，运用大数据与人工智能决策算法，帮助机场在运行控制过程中打破信息壁垒，实现全链路协同提效-2。
无人化地勤作业：南通中科算力中心支持的"地勤大脑"重构机场作业模式，无人行李车集群通过数字孪生预演装卸方案，高峰期周转效率提升3.5倍；自动驾驶引导车使飞机入位时间缩短40%-3。
协同决策（CDM）增强系统：通过融合空管、机场、航空公司等多方数据，构建智能协同决策平台，优化航班运行效率。太原机场云平台为机场生产、管理、服务等业务运行提供云服务能力，为协同决策提供技术支持-1。

3.6 航空物流与供应链智能体

航空物流是航空公司的重要收入来源，智算中心通过大数据分析、路径优化与智能预测技术，提升物流效率与供应链可靠性。

智能货运预测与规划：通过分析历史货运数据、市场趋势与经济指标，预测各航线的货运需求，优化货运网络规划。太原机场的智慧化算力平台能够监控货物的数量、重量、价格、进出港信息等实时数据，使货物流转速度明显提高-1。
动态路径优化系统：根据实时货物信息、航线状况与中转资源，动态优化货物运输路径。中兵智航的民航数据持续运营服务解决方案，以业务流程为牵引，以数据标准化治理与多维度分析应用为核心，为路径优化提供数据支持-2。
无人机物流管理：南通中科算力中心构建的"应急响应云脑"，在模拟测试中可以指挥300架无人机完成50平方公里区域物资投送，效率超人工调度20倍-3。这为航空公司在无人机物流领域的应用提供了技术参考。

表2：智算中心智能应用场景与价值评估

应用领域	核心智能应用	关键技术	价值指标
飞行安全	风险预警、故障预测、智能检测	时序预测、异常检测、多模态融合	事故征候降低25%，故障预警提前30分钟
旅客服务	智能客服、个性化推荐、无缝出行	NLP、知识图谱、多智能体	客服成本降低40%，满意度提升15分
机队运营	智能排班、燃油优化、航路动态规划	运筹优化、强化学习、数字孪生	燃油成本降低3%，航班正点率提升8%
收益管理	需求预测、动态定价、团体客户评估	深度学习、时间序列分析、聚类	整体收益提升2%-5%
机场运营	地服调度、无人作业、协同决策	IoT、计算机视觉、多智能体	地面周转效率提升30%，人员成本降低20%
航空物流	货运预测、路径优化、无人机物流	路径优化、需求预测、集群控制	物流效率提升25%，成本降低15%

4 智算中心的建设模式与实施路径

4.1 建设模式选择

航空公司在智算中心建设过程中，需根据自身规模、技术实力与战略目标选择合适的建设模式。目前行业主要有三种模式：

公有云模式：依托第三方公有云平台构建航空智算环境。中国航信与中国电信合作，基于天翼云"息壤"智算平台打造航空数字化智能零售平台-6。这种模式可快速部署，降低初期投资，但数据安全性和定制化程度需重点考量。
混合云模式：核心业务与敏感数据部署在私有云，普通业务与弹性需求依托公有云。太原机场采用"一云多域"架构，部署集合生产A域、生产B域、仲裁站点和数据备份池的云平台-1。这种模式平衡安全与弹性，是多数航空公司的优选方案。
私有云模式：自建完全自主可控的智算中心。厦航智算中心以华为昇腾、鲲鹏为技术底座，在国内航司中首家构建了自主可控的智算平台-5。这种模式控制力强，但投资巨大，技术要求高，适合大型航空集团。

4.2 实施路径规划

智算中心建设是一项复杂的系统工程，需遵循"统筹规划、分步实施、急用先行"的原则，循序渐进推进：

第一阶段（1-2年）：基础能力建设期
重点构建算力基础设施与数据治理体系。技术上，部署智算服务器、存储与网络设备，搭建云平台基础架构。业务上，选择数据基础好、价值密度高的场景开展试点，如智能客服、故障预测等。厦航率先构建自主可控的智算平台，为后续应用打下基础-5。
第二阶段（2-3年）：智能应用推广期
在试点成功基础上，拓展智能应用场景，构建行业大模型与智能体技术栈。中国航信基于智算平台，推出航空数字化智能零售平台，实现了通过自然语言交互的智能服务-6。此阶段需重点关注业务与技术的深度融合，推动业务流程再造。
第三阶段（3-5年）：生态融合进化期
实现全业务智能化覆盖，构建开放生态，支持内外部创新。智算中心从"成本中心"转变为"创新平台"，通过API开放、模型服务等方式，赋能合作伙伴与第三方开发者。中兵智航通过GoldMine算力产品套件、Noah数智平台等产品，为民航行业提供全方位的AI解决方案-2。

4.3 成功要素与注意事项

智算中心建设的成功，不仅取决于技术能力，更取决于一系列非技术因素：

战略定位与高层支持：智算中心建设是一把手工程，需纳入公司数字化战略，获得持续的资源投入与管理支持。厦航智算中心的启用得到了公司高层的高度重视，标志着厦航迈进AI时代的关键一步-5。
组织架构与人才体系：需建立与智算中心相匹配的组织架构，同时通过内部培养与外部引进构建AI人才体系。厦航与科大讯飞联合共建"追光人工智能实验室"，借此拓展AI在民航领域的应用边界-5。
数据治理与质量保障：建立完善的数据治理体系，确保数据质量、安全与合规。中兵智航的Noah数智平台以数据编织架构为基础，打造自动化数据治理平台，帮助企业建立数据资源体系-2。
业务协同与价值验证：紧密围绕业务需求，明确价值衡量指标，确保投入产出比。太原机场的智慧化算力平台在货物中转站应用后，货物流转速度明显提高-1。
安全可靠与合规运营：遵循行业规范与标准，确保系统安全可靠。太原机场与浪潮计算机的合作，是响应民航局号召，夯实自身数字基础设施与数据资源体系，获取创新技术应用与重点领域主动权的关键举措-1。

5 智算中心面临的挑战与未来趋势

5.1 主要挑战与应对策略

航空公司智算中心建设面临多方面挑战，需未雨绸缪，制定有效应对策略：

技术整合挑战：智算中心涉及多种新兴技术的深度融合，技术选型与整合复杂度高。应对策略：采取分阶段实施与平台化架构，降低集成复杂度。中兵智航通过GoldMine算力产品套件、Noah数智平台、KunLun多智能体协同平台等产品组合，为企业提供一体化的AI解决方案-2。
数据安全与隐私保护：航空业涉及大量旅客个人信息与运行关键数据，安全与隐私保护责任重大。应对策略：构建纵深防御体系，采用数据脱敏、差分隐私等技术，在利用数据价值的同时保护隐私。中国航信与中国电信合作的航空数字化智能零售平台，依托国产化智算平台，赋能民航数字安全升级-6。
投资回报平衡：智算中心建设投入巨大，但回报周期长且难以量化。应对策略：采取 "速赢项目+长远规划" 相结合的策略，通过试点项目快速验证价值，同时布局长远能力建设。南通中科算力中心项目主要在园区原有低效IDC基础设施内实施，升级改造为超级计算机，盘活低效国有资产，优化产业升级模式-3。
组织变革阻力：智能化转型将改变传统工作模式与利益格局，可能遭遇内部阻力。应对策略：加强变革管理与培训宣贯，提升员工数字素养，构建智能化文化。厦航智算中心的正式启用和追光人工智能实验室的揭牌成立，标志着厦航与华为、科大讯飞的战略合作迈入崭新阶段-5。

5.2 未来发展趋势

随着技术的不断进步与行业需求的深化，航空公司智算中心将呈现以下发展趋势：

从单点智能到全域智能：当前智算中心应用多以单点场景为主，未来将向全域智能演进，实现航空公司全业务链的智能化覆盖。中兵智航推出的民航数据中心及治理智能解决方案、民航智能中枢解决方案等五大解决方案，涵盖了民航数据治理、智能决策、系统协同等多个方面-2。
从通用大模型到行业大模型：基于通用大模型构建的民航领域大模型将成为核心能力。中兵智航的民航智能中枢解决方案提供基于基座大模型的模型训练和微调服务，以及基于民航基础数据、知识构建的民航领域大模型-2。
从算力集中到算网融合：随着边缘计算发展，智算中心将从集中式架构向 "中心-边缘"协同的算力网络演进。中兵智航的GoldMine算力产品套件包括AI一体机、AI PC、AI BOOK、AI BOX等产品，针对不同客户的应用场景和算力需求，提供从大型算力支撑到个人终端/部门内算力支撑以及边缘端算力支撑的多样性选择-2。
从成本中心到价值中心：智算中心将从支撑业务的"成本中心"逐步转变为驱动创新与增长的"价值中心"。南通中科算力中心通过"行业大模型即服务"（MaaS）模式，重新定义算力价值，如智能适航审定云可缩短航空新材料认证周期从18个月至6个月-3。
绿色低碳与可持续发展：降低能耗与碳减排将成为智算中心建设的重要考量。南通中科算力中心通过"蜂巢液冷系统"等创新技术，推动PUE值降至1.2，年节电超2000万度-3。