浅析人工智能与航空气象融合

1 引言

空中交通管制员需要获取多个部门的信息去完成决策，随着航空运输量的不断增长，空域资源的紧张，运行标准日益严格的今天，航空气象已经从后台参考升格为前台决策引擎，尤其是在雷雨、风切变、低能见度等复杂天气条件下，气象信息直接决定管制预案的启动与实施，双方在运行管理中心设立气象席位，建立联合协商、预警发布机制。管制部门将航空气象观测、飞行员报告的现场天气与气象部门提供的情报进行对比，发现差异时及时通报。现有气象产品多为通用型，在复杂天气下，现有预报的时间和空间分辨率仍难以满足精细化管制需求，急需要部署本场多源探测设备的部署和人工智能预报精准模型。

2 概念

人工智能使机器具备类似人类智能，模拟人类感知和认知的一种信息技术。人工智能是第四次工业革命一种头部的顶层技术，它开启了第四次工业革命，能够促使产业的数字化升级，能够实现帮助设备的这种机器自主分析、判断和执行。它可以充当或代替有高等智慧的对象，代替这些对象的劳动。

人工智能有三大要素，数据、算力和算法。人工智能最终需要得到一个人工智能算法，算法的形成离不开数据训练和推理，用数据推算出一种算法需要有算力的支持，人工智能就是在数据量的巨量增长和强大算力支撑下发展的越来越强。

3 人工智能的架构

人工智能的基础设施层支撑 AI 技术落地和规模化应用的底层架构，为上层算法、模型及应用提供算力、数据和基础软件支持，包括算力基础设施、数据基础设施、基础软件与框架。算力基础设施提供人工智能所需的计算能力，核心芯片，以及由芯片组成的服务器、数据中心集群，负责处理大规模并行计算任务。数据基础设施包括采集、存储、清洗，标注工具和平台。例如分布式存储系统用户存储海量数据，数据标注工具，提升数据质量，为模型训练提供数据源。基础软件与框架提供 AI 开发的底层工具，包括深度学习框架、分布式计算框架以及容器化工具。

人工智能架构中技术层是连接基础层和应用层的核心，负责将基础资源转化为智能能力，是实现 AI 功能的核心逻辑层。其核心目标是通过算法和模型对数据进行处理、学习和决策，最终输出可应用的智能结果。技术层是 AI 的智能引擎，通过算法定义规则、模型承载能力、工具简化实现，将基础层的资源转化为可复用的智能功能，最终支撑应用层在具体场景中落地。

人工智能中的应用层是 AI 技术落地的最终场景，是将技术层的智能能力与具体行业需求结合，解决实际问题的价值输出。他直接面向企业或用户，通过调用技术层的模型和工具，提供可以感知，可使用的 AI 服务或产品，也是推动AI 技术不断迭代的重要驱动力。

4 人工智能在航空气象服务中的作用

4.1 提升气象预报的精准性与时效性

中国电科研发的相控阵天气雷达已在北京大兴机场、广州白云机场投入运行，集合 AI 技术，显著提升了对风、云、雨等关键天气要素的实时探测与预报能力。AI 深度学习模型对卫星云图、雷达回波图、气象站观测观测数据等进行分析，能够精准预测未来天气变化，提前发现强对流天气等异常气象情况，为管制部门及时提供决策依据。

4.2 极端天气影响与决策支持

AI 系统能快速评估恶劣天气，如雷雨、大风、大雾对机场跑道条件、飞机起降性能的影响，为空管部门提供科学的航班调整策略，降低气象风险。

4.3 推动航空气象服务的精细化与智能化

传统航空气象服务往往较为粗放，难以满足现代航空运输对精细化、个性化气象服务的需求。AI 技术通过多源数据融合、深度学习算法，能够实现对特定机场、特定跑道的精细化气象检测和预警，例如厦门空管站实施的跑道端降水强度分区域通报机制，显著提高了机场运行效率。中国电科研发的低空飞行服务保障系列产品采用分层式架构设计，围绕“观测及服务”的理念，构建从观测、预报到服务的精细化低空气象保障整体解决方案，有效支持低空经济发展与通用航空安全运行。

4.4 流程自动化

目前已经有地区空管局构建了“多源立体感知”数据资源库，整合卫星遥感、风廓线雷达、激光测风雷达等数据，通过 AI 优化台风路径、强降水预测、并将气象服务嵌入航班放行、航路优化、机场运行等全链条环节，实现气象数据与空管、航司、机场实时系统互通，形成“观测 - 预警 - 决策 - 反馈”的闭环管理系统。

5 总结

随着大模型、多模态数据融合技术的深化，人工智能正在推动空管气象服务从“风险告知”转向“风险化解”，称为智慧民航的核心基础设施。人工智能在航空气象中的应用不仅显著提升了飞行安全与效率，降低了经济成本与人员工作压力，更推动了整个航空气象服务体系的精细化、智能化发展，具有深远的战略意义与现实价值。

参考文献：

[1] 李开复、陈楸帆：《AI 未来进行式》浙江人民出版社