指南：本文的首席执行官注释将介绍人工智能航空服务的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
姓名：Chen Xinyu Xue编号：21009102266 Academy：Haitang No. 1 Academy
转移：中国航空航天中人工智能的应用和前景
【嵌入式NIU指南阅读】
随着物联网的突破，大型平行计算，大数据和深度学习算法，人工智能近年来已经取得了迅速的发展。国内外；本文将人工智能技术与航空航天应用相结合，例如运输火箭，深空探测器，武器和设备，以讨论其独立计划的Aerospacepaceapaceapaceapplication模型，例如任务，有效的智能地面测试，全面和快速的设计保证等，并提出相关的相关性从产品规划，顶级设计，产品构建和特定实施的中国航空航天的以下人工智能技术进行以下的对策。
[嵌入式鼻子]人工智能用于航空航天。
[嵌入问题]在航空航天中，人工智能有什么用途？
【嵌入的文本】
Yue Mengyun，Wang Wei，Zhang Xige
（北京航空系统系统研究所，北京100076）
摘要：随着物联网，大型平行计算，大数据和深度学习算法的突破，人工智能近年来已经取得了迅速的发展。许多地区都表明了期望的前景，并引起了人们的关注以及国内外各个政府的支持；本文将人工智能技术与航空航天应用相结合，例如载火火箭，深空探测器，武器和设备，以讨论其在规划航空航天任务，高效智能地面测试，全面且快速的设计保证等方面的自主申请模型的自主自治自主权等。，并提出了有关中国航空航天的人工智能技术的相关对策，从产品计划，顶级设计，产品构建和特定实施中提出了对策。
关键词：人工智能；大数据;航空航天申请
0前言
在第十二届全国人民大会的第五届会议上，总理李·凯奇安格（Li Keqiang）在政府工作报告中说：“全面地实施了战略性的新兴行业发展计划，并加速了新材料，人工智能，综合巡回赛，生物制药和第五代Mobilethe开发以及Mobilethe的开发以及Mobilethe的开发以及Mobilethe的第五代诸如沟通之类的技术的转型”，这也是政府工作报告中首次出现“人工智能”。
近年来，物联网的四个主要催化剂的发展，大型平行计算，大数据和深度学习算法以及降低计算成本使人工智能技术迅速发展。升级版的“ Alphago”化名“ Master”赢得了Ko Jie，Chen Yaozhen，Park Tingyu的九个部分各行各业。
1四个人工智能的先决条件
1.1物联网
随着摄像头，麦克风和各种传感器的开发，基于物联网技术的智能设备得到了迅速改进，并且大量智能设备的出现进一步加速了传感器场的繁荣。这些传感器负责收集这些传感器。数据，内存，分析和传输数据，数字化外部世界，并为智能系统提供多维数据输入，成为数字世界互动和物理世界的反馈的界面和手段。
1.2大型平行计算
并行计算是指使用多个计算资源同时解决计算问题的有效手段，这可以有效地提高计算和处理能力的速度。杀手分布式计算资源和超高 - 速度计算功能使得能够使您有可能成为可能快速处理大量数据，训练复杂的模型，并使用知识系统代替人类的常识。这些知识和模型为人类和机器人提供了智能的辅助决策，使人工智能成为现实。
1.3大数据
大数据具有5V（大量），速度（高速），品种（多样），值（低值密度）和真实性（真实性）的5V特征。在过去，我们必须合理地了解样本调查的策略尽可能多地涵盖样品尽可能多地涵盖完整作品的特征。随着计算能力的提高，所有数据都可以用于使用所有数据进行分析和处理。BIG数据需要特殊技术才能有效地技术处理大量数据以在时间内忍受数据。量数据为人工智能的学习和开发提供资源。通过知识挖掘，您可以从带有噪音的随机实用应用数据中从大量噪音中提取人员，这是隐藏的挖掘信息是大数据价值的核心，也是实现人工智能的关键。
1.4深度学习算法
Hinton等人提出了深度学习算法作为机器学习的一个分支。在2006年，它是人工智能最重要的核心技术，可以引入新的快速发展。[1]深度学习算法使用非监管或半自制的特征和分层特征来提取高效率算法来替代手工制作的获取功能。最广泛使用的算法包括卷积神经网络，CNN）（RNN）长期记忆（LSTM）等。DeepLearning是人类思维的建模，允许机器理解人类的行为，并应用知识与用户的互动以与用户互动以与用户互动实现机器“人性化”的最终目标，并在业务中实现人工智能技术的登陆。
2人工智能的部分
2.1图像识别
通过结合大数据的培训，人工智能可以准备图像，图像分割，特征提取和判断匹配。在图像识别的技术框架中，面部识别是广泛使用的。Face识别是一种基于人类面部特征信息的生物识别技术身份认可。在目前，中国领先企业的人的面部识别准确性已达到99.999％。此外，就产品生产质量检查而言，图像识别技术的应用也非常广泛，例如自动识别并检测机械产品的裂纹。
2.2语音/语义标识
利用功能提取技术，模式匹配标准和模型培训技术，语音识别使机器可以识别和理解收集的语音信息，并将其转换为文本或命令。例如，就军事而言，它可以确认说话者，听力信息或通过语音识别发出操作说明，这一点非常重要。在目前，识别系统识别系统识别系统识别系统识别系统识别系统已超过了中小型词汇的非特定人的98％，并且特定人的识别准确性甚至更高。
2.3自然语言处理
语言是区分其他动物的人类的基本特征，因此，了解语言也是人工智能的核心方向。ChrecementIntelligence comrexshibles语言学，计算机科学，数学和其他科学，自然语言处理研究可以实现各种有效交流的理论和方法在人与计算机之间。它以一种智能有效的方式，系统地分析和理解文本数据。使用信息提取。通过使用自然语言处理技术，您可以管理大量文本数据，或执行大量自动化任务，并求解与语言相关的任务例如自动摘要，机器翻译，命名实体识别和关系提取[2]。
2.4无人驾驶驾驶
无人驾驶的核心技术是即时空间建模和人工智能技术。低成本和高效率感知解决方案是无人驾驶驾驶的基础。建立高精度基础图是无人驾驶驾驶的关键。具有深度学习的算法芯片是无人驾驶的核心。在过去的六年中，Google无人驾驶汽车在道路上驾驶超过220万公里，除了17个交通外，它们是由人类错误造成的。
2.5智能机器人
智能机器人将几乎所有人工智能分支结合在一起，至少需要感官元素，反应元素和思维元素。它可以理解人类语言，感知，分析周围环境信息并调整其行动。从智能水平低的工业机器人到伴随机器人的智能机器人到高级智能机器人的机器人。
3中国空间中人工智能的应用前景
3.1更多的自主任务计划
航空飞行任务计划是一个典型的知识处理过程，涉及更复杂的逻辑推理和许多约束。此问题适合于解决人工智能方法以实现“人工智能+”。
3.1.1“人工智能+负载火箭” - 高水位飞行
载货火箭的飞行正面临着一个难以复制和模拟地面的新环境。程序的飞行阶段转弯，发动机切换，间层间隔，点火点火，态度校正以及许多链接中许多链接中数百个零件和组件的负载分离。一个失败偏见可能会带来火箭无法弥补的损失，这是载体火箭成功或失败的核心环。高速度，较短的飞行周期和恶劣的环境意味着人们无法有效地进行干预。因此，发动机和姿势极性连接的推力下降直接导致任务失败，并且飞行风险仍然很高。
当前的大多数箭头加载计算机都没有重新计划飞行任务的能力，或者在元朝的地面计算和指导之后，通过测量系统的向上注入，以在一定程度上实现RE-弹道的规划，将卫星送入轨道[3]本质
将来，将载体火箭设计阶段的飞行过程故障模式与传感器参数相结合，以研究基于人工智能的载体火箭飞行阶段的故障诊断和深度学习训练方法。与故障一起工作，通过轨迹重新生成弹道计划和指导姿势控制模型，有效地隔离了局部故障，避免了失败的风险，优化飞行轨迹和手势控制，并有效利用潜在能力资源[4]。
此外，在切换和分开车辆发动机后，分开的机舱部分通过独立的感知和自主控制技术匹配卫星定位信息和地形布局信息。通过回收，稳定的下落，准确的着陆和积极保护，通过回收，稳定的下落和积极保护各个级别的机舱部分和发动机都大大压缩了发射车任务周期，并降低了载货火箭的制造成本。
3.1.2“人工智能+深空检测器” - 步骤自主计划
现有行星探测器的主要方法是：通过远程测试将前方的照片发送回地面站。操作员根据图像确定前进路线，然后使用ON -板指令指令来实现检测工具的驾驶操作。该模型过于取决于地面测试人员和低效率。很多时候，由于地球上的表面环境恶劣，或者由于距离确实太远，远程测试控制信号相对较弱，或者是由地球旋转引起的相对位置变化，遥控器和遥控器无法可以实现。更难实现对探测器的真实时间控制。基于人工智能，视觉计算和监视设备的自主驾驶将大大提高探索和地形调查的效率。根据摄像机理解周围的地形，雷达传感器和激光护林员，并使用智能传感技术，例如图像识别，智能决策 - 制定和智能控制技术来实现行星检测车的自主行动，选择最佳检测路线，智能避免智能避免避免避免的避免避免避免物体，以收集有用的对象最低成本和最高效率，极大地协助应用程序深空检测的影响。
在深空检测应用中，复杂的航天器由大量组件和软件组成。它在轨道上长时间运行。组件的故障和软件的不完美是不可避免的。由于空间环境的特殊性，当零件损坏时，该零件被损坏，当零件损坏时，零件被损坏，当零件损坏时，它被损坏，当零件损坏时，被损坏，当零件损坏时，它会受到损坏。它很难通过人员进入判断和维修的空间，使用人工智能技术将空间高精度和高敏感性机器人组相结合，并使用智能分析航天器数据为了实现故障的独立定位，自动识别和自动修复。请拆卸和管理。
3.1.3“人工智能+武器设备” - 标记操作
通过多维调查和检测系统，智能感知，发现，定位，追踪敌人动态，电磁频谱信息，战斗行动和其他战场状况信息，至少人事，成本较少，成本较少，并最大程度地提高战场智能数据，以帮助智能智能智能数据和智能决策 - 制定应用程序。键入数据，然后应用数据配置，智能噪声等，以获取用于预处理方法的高质量多源数据，然后使用智能技术，例如深度学习，模糊的推理和专家系统来建立目标识别和目标识别威胁歧视模型，并实现智能检测和IDE武器和设备战斗环境中目标的NTIFICATION。
通过配备各种传感器和探测器，智能检测和感知的飞行空间信息，拦截炸弹信息等，数据传输到炸弹负载的智能“大脑”，设置了相应的优化标准和目标等数据分析，智能独立决策 - 制定决策 - 制定，计划和调整飞行弹道，使用动态和气动调整，改变飞行轨迹并增强倡议的性能[5]。
人工智能使无人机的个体具有很高的智能，并且协调的战斗能力得到了显着提高，从而形成了低成本的无人机蜜蜂殖民地策略。目前，由美国国防高级研究局（DARPA）领导的许多机构（DARPA））已经投入了大量资金来在空中的空中战斗理论和技术中开展研究和技术。营业，独立的战术决策和战斗订单等，为无人飞机构建了任务系统分布式架构。
3.2更有效的地面测试
运营商火箭的测试发射也是一个多学科复杂的系统工程项目，这是载载火箭成功或失败的关键部分。STATUS准备，测试操作，计划决策 - 制定数据判断，每个环是技术能力的保证，知识和经验的考验以及每个步骤都与人们的参与密不可分。每个人的成功或失败。水平人员的稀缺性导致测试发射无法做到更多，并且由于连续疲劳而导致的风险无法进一步压缩测试发射周期。通过应用人工智能技术，它可以显着提高测试效率并降低发布成本[6]。
3.2.1收集层
通过多元化的手段替换传统传感器或手动观察，视频识别技术的应用可以大大降低火箭自身测量点的布局。例如：引擎工作状态可以在其工作时分析声音；可以通过非接触摄像机直接观察到一些机构的行动；仪器的指示灯状态可以通过摄像机监视，可以由摄像机记录，然后在背景图像识别的背景中自动判断。
3.2.2处理层
人工智能技术已大大提高了处理数据处理和故障诊断的能力。除了完成处理过程自闭症的反馈判断外，它还可以对数据的趋势和关联进行全面分析。设计运营商提供协助决策和任务计划建议。
3.2.3执行级别
前端无人职责是将来火箭开发的一种不可避免的趋势。在电气测试过程中，人们的操作和异常失败的救援行动可以通过机器人臂在操作和操作期间具有视觉定位系统的机器人手臂来完成此外，后端的人类计算机相互作用还可以添加新型的命令方法，例如语音识别和手势感知，以提高测试效率。
3.3更全面的设计保证
3.3.1智能设计
人工智能技术的引入可以将当前的半智能计算机设计系统升级到智能计算机辅助设计系统，整合现有的大量数据和资源，模拟人脑思维，并完全解决上述三种问题。人工智能技术采用的航空航天大脑可以根据模型的需求提供整体文档的初稿。在整体设计师进行决定 - 制定修改之后，“航空航天大脑”会自动将系统要求的文件发送到系统级别，并为系统级别的初稿形成系统级文档 - 系统设计师。进行决策 - 制定修改，“航空空间大脑”将将单个机器要求的文档发送到支架上的机器。当设计特定的设计时，设计师只需要将设计输入文件提交给“航空航天大脑”，并且该系统将根据需求和他们所学的设计文件完成设计工作。例如，在设计有线网络地图时，设计人员只需要向“航空航天大脑”提交电缆的几何尺寸和点定义。以及连接器模型的建议和其他辅助决策 - 制定信息。设计师将不需要一一阅读制造商的手册即可完成设计，并且设计效率将得到极大提高。此外，因为“航空航天大脑”可以在短时间内完成大量文档，所以并从中找到最佳解决方案，也可以保证设计的标准化和设计水平。
3.3.2智能制造
智能制造是由智能机器和人类专家组成的综合知识和智力研究制造系统。通过人与智能机器之间的合作，它扩展，扩展并部分取代了制造过程中人类专家的大脑劳动。它更新了制造自动化的概念，以使其柔性，智能和高度整合。
使用大数据技术，材料，工具，生产线，场地，设备，人员和发射火箭制造组件所需的运输工具均匀地编码，收集和管理和管理，并以实时定位管理。在全国范围内国际象棋。并通过情况分析和智能预测来实现启动运营商的启动任务计划，以实现生产规模进度的最佳预测管理，优化成本进度，并可以实现突然风险的动态压力处理，并实现成本的最佳优化管理。
在生产过程中，还完成了火箭生命周期信息的收集和保证。建立火箭的综合文件简历数据库，收集数据以及对制造，组装和测试中各种过程的知识，建立大数据分析中心，例如智能火箭的数据支持和健康诊断的基础，降低设计和开发成本，提高测试效率的效率，提高火箭的可靠性[7]。
3.3.3远程支持
随着载体火箭的高密度发射和零窗口的点火归一化，大量人力很难确保射击范围内的射击范围内的发射任务。发射中心将逐渐从射击范围到遥远的后部。以日本的伊普林火箭为例，科学研究人员使用两个笔记本来实现火箭发射控制。
远程支持中心可以接收和存储测试数据，存储测试数据并存储测试数据并存储它，并通过智能搜索引擎随时搜索护理数据和相关文档；可能已隐藏的关键节点可以发现危险；当射击范围失败时，远程支持中心将通过多媒体和虚拟现实进行协作工作。
4中国航空航天发展人工智能的对策
4.1专注于航空航天“大脑”技术系统，在战略规划和顶级设计方面做得很好
根据大数据和人工智能的探索和积累，它提出了以技术产品服务为核心的航空航天“大脑”。它的技术系统想法如图1所示。
图1航空航天“大脑”技术系统
4.1.1技术层
聪明的感知是安装智能硬件，例如机器的触觉，视觉，听力，神经和运动机构，以便它具有感知世界的能力。通过群集和虚拟化技术，快速的预处理，分布式存储，平行，并行实现大量数据的计算等，以及对智能大脑的强大内存和“计算”能力。
4.1.2产品层
智能产品包括智能家居，智能火箭，智能设备和智能民用工业。采用高效和方便的管理方法；智能火箭指的是“触摸”和“大脑”，以使火箭降低对控制控制的控制并增强火箭的可靠性；智能设备是指通过整个生命周期的健康管理对设备的健康管理；聪明的平民行业是指使用军事 - 西维利人的整合，一般技术转移到了平民领域，例如健康监测，远程测量和控制智能家居设备，智能照明，智能安全性和其他领域。
4.1.3服务层
将来，我们应该充分促进大数据人工智能和航空航天设备等技术的组合，以实现智能收集，远程保证和智能决策的完美整合设备信息。开发模型还将从提供产品转换为提供所有环境解决方案的服务。
4.2创建一系列航空航天“大脑”产品，以快速形成专业能力和团队
4.2.1智慧研究所
以信息化和知识为载体作为驱动程序的创新，使用智能科学理论，技术，方法和信息以及自动化技术工具，以充分有效地整合和优化各种内部和外部资源，以确保不断的创新并继续继续保持不断的创新Innovate.开发新产品和新服务，为航空航天单元的开发提供明智的决策。
4.2.2数据库
建立航空航天大数据中心并设置“航空数据库”，以统一控制和控制产品开发和生产的数据以及其他链接，以最大化数据挖掘效果并创造服务价值。智能管理通过实现完整的统一控制。产品的生命周期是基于基于数据的信息驱动的智能开发模型，以提高工作效率。基于大数据技术，智能决策 - 制定，整合高级管理概念，业务流程和管理模型实现管理信息和智能，并实现“降低成本和效率”的目的。
4.2.3智能设备
通过大数据和互联网等高科技，火箭具有高度的信息和智能。包括智能远程启动支持平台，智能测试和指控平台，以及全面的智慧生命周期的全面安全平台。智能远程启动支持平台，训练智能机器大脑，提高不同地方的协调保证功能，将专家减少到前线以帮助排放并解决问题。智能测试和指控平台依赖语音识别，图像识别，大数据和其他技术以实现独立的测试和指控。智能生命周期的综合保证平台使用大数据技术来确保数据的统一和标准化数据来完成独立的健康评估，准确的生活预测和数据驱动的视力维持[8]。
4.2.4智能行业
依靠其余负载和最后一个类监视，我们可以实现本地观察和其他服务，依靠远程测量和控制，健康监控，大数据和新一代信息应用程序技术来整合智能城市的多边形数据，并改善智能城市和智能产业，同时提高了城市的精致管理水平，开创了军事 - 西维利人对航空航天单位的收入，并行使了团队。
4.3分发以实施，扩展航空“大脑”的服务
将来，应充分推广大数据人工智能和航空设备等技术的结合，以实现设备信息智能收集，远程保证和智能决策的完美整合。例如，智能发射服务，全面的系统战斗服务和智能军事 - 西维利亚综合服务。最终，必须将智能发射输入指定的位置坐标，以确切，快速，智能，高效且效率低。基于大数据和人工智能技术，可以实现设备的自主权，智能决策 - 制定和集成的系统运营。智能军事 - 西维利亚综合服务结合了现有技术和平民行业，以开展更多智能行业服务。通过信息和通信技术的应用，城市的管理水平得到了改善，公民的生活质量得到了改善，城市的运营和公民的生活更加聪明。
参考：
[1] Xia Dingchun，Xu Tao。人工智能技术和方法[M]。瓦兹港科学技术出版社，2004年。
[2] Zhang Ni，Xu Wenshang，Wang Wenwen。人工智能技术的开发和应用研究摘要[J]。煤矿机械，2009，30（2）：4-7。
[3] Shen Lincheng，Guan Shiyi。打开飞行任务计划方法[J]。航空航天杂志，1998，19（2）：13-18。
[4]正方形。航空航天飞行任务中人工智能规划的应用研究[J]。Aviation Journal，2007，28（4）：791-795。
[5] Zhang Ke，Shao Changsheng，Qiang Wenyi。基于代理技术任务计划系统[J]的研究。高科技通信，2002，12（5）：82-86。
[6] lu yu。中国现象火箭技术开发[J]。航空航天的整体技术，2017年（3）：5-12。
[7] Guo Fenging，他Hongqing。人工智能技术在航空航天领域的应用[J]。中国航空航天，1996（6）：19-21。
[8]谭杨，王魏。智能故障诊断技术和开发[J]。Feihang导弹，2009年（7）：35-38。
中国航空航天中的人工智能的应用和前景
Yue Mengyun，Wang Wei，Zhang Xige
（北京航空航天系统，北京100076，中国）
关于随后在Chiospace的AI技术后期开发的相关对策和建议。
关键词：人工智能；大数据;中国航空航天
接收日期：2019-02-18;维修日期：2019-02-26。
关于作者：Yue Mengyun（1988-），女性，Hefei，Anhui，Master，Master，工程师，主要从事载体火箭和导弹的地面头发控制系统的设计方向研究。
文章编号：1671-4598（2019）06-0001-04
doi：10.16526 / j.cnki.11-4762 / tp.2019.06.001
分类编号：TP18
文献标识代码：
1.百度：面部识别技术在服务过程中的变化
摘抄：
Li Shuo谈论Baidu在人工智能中的特定合作案例。Technology.Identification具有大量的场景，例如1-1识别技术。每个人都使用我们的技术来获得为用户提供远程服务的能力。”
Li Shuo说：“机场安全检查场景中有很多验证和比较。在此链接中，百度的图像识别和面部识别技术可以完成对自然人的验证并避免可能的风险。我们通常可以了解什么流程通过这些图像，整个机场地区的人们。与此同时，我们可以找到许多与安全或乘客流有关的大数据分析应用程序。”
在节省时间和效率方面，更多的计算机视觉技术也可以帮助整个机场和服务运营提高效率。LiShuo说：“我们知道，银行卡信用卡的航空公司成员和铂金成员或一些运营商的高端成员。这些成员数据的需求是通过Baiduthe技术开放面部识别技术或生物学特征识别的需求，可以通过相机完成身份的验证，而不是经常拔出卡片为了发送短信和输入代码。例如，基于百度对这份客人用户肖像的提醒的理解，例如，现在进入贵宾室的政府官员是政府官员，服务员可以使用与政府官员交流的词语完成与他的第一次交流，并引导他到相应的座位。”
2.在大数据时代，民航服务发展的四个主要趋势
摘抄：
郑旺芬认为，数据的积累实际上正在为人工智能的登陆做准备。必须防止伪源自人工智能。如果公司在历史上没有提供数据积累，他来使So -so -call的智能客户服务都在欺骗。所有人造人造人造只能根据以前的数据来完成可以提供智能算法。如果没有这些数据的积累，依靠他来做到这一点是不现实的。”
3.将民航和人工智能的哪些梦想结合在一起以实现民航人员？（建议仔细阅读）
4. Xiamen Airlines和Alibaba Cloud推出了“飞行智能恢复项目”合作
摘抄：
阿里巴巴云平台是全球人工智能专家和技术爱好者开放的。目前，该平台上有60多个阿里巴巴云科学家和60,000多名技术爱好者。BaiyunAirport合作使用AI算法将近77％至94％，从77％增加到94％，临时使用率位置减少了一半。
阿里巴巴云团队当场访问了Xiamen航空AOC操作指挥中心，观察相关的操作系统，例如签名和调整，以及在对Xiamen Airlines航空飞行运行的系统支持的全面了解之后，该主题最初分为飞行恢复恢复，单位恢复，单位工作人员和单位工作人员。乘客的恢复和恢复的三个相关链接已与Xiamen Airlines团队进行了充分讨论和通信。在引入智能恢复平台后，Xiamen Airlines将有望实现快速恢复飞行智能，运营，乘客和福利等有效提高运营效率，降低成本并增加收益。
5.为什么航空公司偏爱AI（人工智能）？
摘抄：
在这样的行业趋势下，东方航空公司加入了微软小招，去年开始在人工智能领域开始尝试。通过背景，Microsoft Xiaobing可以根据标准化服务获得个性化需求。行业领先的“意图识别引擎”“可以在多轮对话中收集用户的潜在需求，然后通过文本或自然语音进行个性化的自定义服务。但是，当涉及到更复杂的问题时，仍然需要手动切换和对接。只有通过人为和人工智能结合，才能实现真正的“定制服务”。
6.缺少的“不了解技术”航空公司是什么？
摘抄：
示例1：人工智能技术
包括机器学习技术在内的人工智能对旅游行业产生了巨大影响。基于乘客行为分析模型的某些预测分析技术可以使计算机预测预期的结果。强大开发该技术将大大提高该技术的效率旅游业。
例如，在中国市场上，每家航空公司都看到，中国的民航在2015年运送了4.36亿乘客，比2014年增长了11.1％。但是，只有具有相应分析能力的航空公司才能发现，就其数量而言，就其数量而言。与这11.1％的旅行者数量相对应的乘客是：乘客搜索航空公司产品（购物）的数量增加了50％，这不是一个真实的数据，而是一个例子）。在这一发现下，这些航空公司可以根据乘客真实的时间搜索行为开始构建个性化产品推荐功能。这有一个独特的传统建议。同时，乘客体验得到了极大的改善。
7.智能技术将改变民航运营生态
摘抄：
语音识别技术将领导航空IT浪潮
航空业IT技术的下一波发展可能包括一些新术语。其中，语音识别技术是人类互动的主要技术，成为关键。声音识别技术可以将语音转换为文本，自然语言处理和机器智能，然后将文本应用程序分为语义理解，智能个人助理应用程序，提供分析结果的机器以及机器学习以提高智能处理水平。人工智能的目标是使用计算机软件算法将智能芯片而不是人类组合在一起，以完成更多的听力和说话技术要考虑如何处理某些紧急情况。
通过人工智能技术，未来的应用程序将能够与客户和管理人员互动以完成指定的任务。该任务已应用于某个航空公司的飞行部门，并将很快在不久的将来扩展到其他功能部门。机器人在飞机维护部门中发挥了重要作用。由霍尼韦尔的研究和开发开发的Vocollect是领先的语音技术解决方案提供商。语音技术的应用可帮助Hansha技术的人员检查辅助电源设备的运行，并为飞机的操作提供更好的质量操作保证服务。在常规维护中，机器人员可以通过语音执行检查步骤耳机提供的说明，还可以通过语音将检查结果传输到手持设备。。”通过智能辅助系统，Hansha技术的机器人员可以轻松完成两个人的工作任务，并可以确保测试结果的一致性和准确性。
Vocollect系统可以接受某些单词和短语，自动识别和过滤背景噪声，并通过机器训练在20分钟内了解每个机器人员的声音。Wocurotect系统可以扩展到任何结构化或程序化的每日维护检查和供应链管理和供应链管理活动，例如按照航空材料清单进行订购和维护所需的订购组件。Wocollect系统的缺点是使用特殊的蜂蜜我们耳机和移动设备。识别应用程序称为WorkFlopLus，可以指导技术人员完成基于任何Android，Apple iOS系统和Windows System的维护任务的维护任务。EssenceWorkfloplus使用世界领先的语音，文本智能输入和图像识别解决方案解决方案提供者的细微差别，VOCON 3200语音识别系统由Nuance提供，可以更好地帮助机器人员完成日常维护任务。这三家美国主要的飞机维护公司正在考虑使用此系统。
8.看一下！这些飞机公司是牺牲乘客的大型杀害
摘抄：
新加坡航空公司：人工智能既有趣又实用
人工智能并非以机器人的形式存在。SingaporeAirlines将其从菲律宾，越南和缅甸的在线机票归因于其人工智能平台。该平台可以掌握潜在的乘客，可以在其中浏览视频，移动和社交媒体。
巴拿马航空公司：你好，我是安娜
ANA是巴拿马航空公司的客户服务专家，她也是聊天机器人。ANA可以用英语，西班牙语和葡萄牙语迅速做出反应，并就乘客提出的常见问题提供相关的网站链接。
9.与Microsoft China Eastern Airlines合作，“小宾人工智能”飞行的第一次飞行
摘抄：
首先，作为人工智能，乘客将在东部航空公司MU5117飞行中首次获得人工智能的首次体验。在登机之前，乘客可以通过微博等社交平台（例如）与他们自己的小型互动，并获得真实的时间飞行信息，并自定义 - 板服务，包括餐饮服务。在飞行中，乘客还可以通过平板电脑或笔记本电脑登录无线网络，并“传递笔记”到其他乘客和飞行空姐通过Xiaobing扩展社交互动在机舱中。此外，Xiaobing还支持诸如呼吁空气，开放空间通信和接送提醒之类的功能。
在第一阶段，微软人工智能机器人合作伙伴小米将对指定的中国东部航空公司Wi-Fi航班进行试验，并逐渐普及东方航空公司的航班和乘客。对于1亿中国东部航空公司的客运流量，作为基金会，围绕人工智能，大数据和移动互联网进行一系列合作，以共同探索乘客的需求，在飞行之前，登陆后以及着陆之后，这是用于景观和着陆后。全球乘客提供高度“个性化和定制”的航空服务。恰好促进航空业的互联网化和社会转型。
Lunar Exploration Project的第一任首席科学家Ouyang Ziyuan对中国航空航天中的AI技术的应用表达了他的看法。在他的谈话中，他说，在人工智能之后，越来越多的人将在航空航天技术中渗透和使用，因此航空技术具有更准确的感知和更容易的控制能力。它可以迅速实现目标。我认为中国的深空探索已经取得了巨大的成就。将来，AI肯定会与航空航天行业深入融合并发挥巨大作用。
1. AI在航空业中的应用
1. AI技术有助于实现智能航空公司
自动化系统已经应用了多年，机器学习和人工智能技术已经承担了某些飞行员的职责。在目前，有许多技术应用和实践。
例如，ROPS软件（ROPS）软件可以快速计算飞机的近和重量，将获得的物理模型与公告公告和当地天气进行比较。如果您检测到不安全的情况，则系统将广播警告消息。ROPS还可以计算出最佳的方法车道或轨迹来帮助飞行操作。一些新兴系统也在不断发展。例如，在需要时，移动性增强系统（MCA）可以提高安全性，并根据飞行条件自动调整飞机控制的控制。
2. AI指南精确而全面的监控
机械故障是造成飞行事故的最大原因之一。在引入人工智能系统之后，所有这些将在很大程度上避免。技术，人工智能可以应用于飞机的各种系统和组件，以进行全面，准确的分析和监测。
例如，去年10月发生的Lion Air 610崩溃，飞行前有许多重要的数据参数。如果可以检测并验证飞机，请自动纠正或提前警报提示有效防止飞机事故。
3.确定安全风险并防止灾难
如果可以使用AI技术来防止未来的灾难，可以说是航空领域的主要突破。硅谷美国航空管理局（NASA）的EMES研究中心参与了与航空相关的AI研究，重点是识别商业航空事故的潜在系统问题数量的“异常操作”。
目前，NASA已经开发了异常监视和对事故的先决条件的初步发展，并能够接受专家的相关反馈。同时，美国国家航空航天局正在开发一种用于飞机数据安全分析的系统 - 尤其是米特雷服务（尤其是米特雷服务）航空管理数据分析合作伙伴。建立安全数据共享联盟，希望通过人工智能分析飞行数据及时发现潜在的问题。
4. AI帮助机场提高运营效率
在机场安全人工智能项目中，诸如视频监视信息快速检索，面部识别技术的自动验证设备以及异常车辆排除等技术已逐渐使用和促销。
在人工智能算法的主要业务的不同平台的帮助下，共享数据以实现与机场以机场和各种运营商的资源的合理部署，以帮助控制器监视飞机的飞行状态和气象信息。使用机器学习和人工智能可以预测机场交通分布，帮助航空简化地面操作，同时提高机场的运营效率，从而减少控制器工作管理的难度和强度。
2.摘要
通常，各个领域都在积极探索AI技术的潜力，并且在智能领域，确保航空安全性并提高运营效率的航空领域使用人工智能的使用。尽管从技术层到应用程序结束了，可以预见的是，越来越成熟的AI将为航空业带来真正的变化。
结论：以上是首席CTO注释编制的人工智能航空服务的相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?