霍尼韦尔：当人工智能遇上飞行

近日，优步公司（Uber）宣布将在2019~2021年采购2.4万辆自动驾驶兼容型基础轿车。这一订单的采购量比美国纽约出租车总数还要多出1万辆，由此可见无人驾驶汽车的巨大市场潜力。近几年，无论是汽车厂商还是互联网巨头，都纷纷加入了自动驾驶技术的研发。

在感叹自动化技术前景无限的同时，你知道这种技术起源于航空航天业吗？霍尼韦尔航空航天集团首席技术官（CTO）Joe Kenney指出，飞机能够在自动驾驶仪的协助下“自动飞行”已有数十年，空中防撞系统（TCAS）和增强型近地警告系统（EGPWS）使飞机避免撞到障碍物。
“今天，我们正通过各种人们常从硅谷听到的最前沿科技来推进航空业的发展，例如人工智能（AI）、语音识别与机器学习技术等。很多人可能认为这些技术早已存在，然而，亚马逊人工智能语音助手Alexa可以告诉你‘任何人的受伤概率都很低’这种模糊答案，我们却不能向飞行员提供这种不精确信息。我们提供的完整数据必须是准确无误的，因为涉及飞机运营，这关乎性命。”Joe Kenney说。

Joe Kenney介绍，霍尼韦尔一直在思考如何更好地应用这些技术。尽管大多数人对无人驾驶飞机持中立态度，但霍尼韦尔相信，在按照飞行员自己的情景感知进行驾驶与利用自动化工具减轻工作负荷这两种方式中，一定能找到完美的平衡点。依靠AI与机器学习技术为飞行员提供更多的支持，有助于减少飞行事故，这就如同在驾驶舱里增加了一位副驾驶。

究竟什么样的工具能帮助飞行员实现这种完美平衡？它们又会对飞行产生什么影响呢？来听听Joe Kenney介绍的几个例子。

语音识别：和语言障碍说再见

霍尼韦尔的前沿技术团队正着手研究语音识别工具，并通过融合机器学习技术降低错误率并突破语言障碍。

在飞行时，空中交通管制（ATC）人员会与飞行员保持密切交流，以确保飞机在航行过程中不偏离航线。驾驶舱内的空中广播和对话环境相对嘈杂，可能给听清讲话造成影响。

霍尼韦尔研发了一种语音翻译工具，可向ATC音译飞行员的话，或是反过来将ATC的指令翻译呈现在屏幕上，从而帮助飞行员克服嘈杂环境中通话的困难。屏幕显示指令使飞行员能按需查看，还能对给出的指令进行视觉确认，简化起飞与降落流程。从长远来看，这项技术还能避免类似影星哈里森·福特驾驶飞机降落在错误跑道上的危险着陆事故。

另外，这种工具还能识别不同的方言或口音。虽然英语是航空业的官方工作语言，但部分人的方言或口音会使口头指令难以识别。霍尼韦尔的这项语音识别技术能够识别出带有方言或口音的讲话并将其转成文字，从而节约飞行员的时间，避免混淆。

安装麦克风：巧用驾驶舱声音

霍尼韦尔与人工智能有关的探索还包括处理驾驶舱声音，其中之一是在驾驶舱安装麦克风，以识别每个开关或按钮发出的不同声音。这些信息对调查员来说十分有用，他们可以据此判断在飞机失事时驾驶舱里发生了什么。

飞机失事后，监管方、航空公司及其他相关人员都会听取飞行记录或黑匣子，将事故发生的时间轴串联起来。然而，由于背景存在杂音，这些记录很难被识别。在AI等技术的帮助下，可以通过播放录音确认事故发生时飞行员的操作。

试想一下，如果能反复审查所听到的声音并将其与AI的力量相结合，会发生什么？相信这既能更好地开展事故调查，又能在飞行员按错按钮时及时发出警告。

将看似孤立的驾驶舱声音作为一种调查工具，使人们能在事故发生前及发生过程中更好地了解驾驶舱里出现的故障。了解到的信息还能确保工作人员更快速地工作，收到事半功倍的效果，从而避免此类失误再次发生。例如，这个解决方案能够警告飞行员按下了错误按钮，并在故障发生前予以纠正。

这项技术的价值还在于应用十分广泛。如果将这项技术应用于汽车驾驶员座椅或车内，就能在碰撞发生后更好地判定司机的责任，加快保险索赔流程，也能通过收集数据避免类似事故再次发生，更好地保护司机。

激光雷达：空中扫描护航飞机

激光雷达（LiDAR）技术如今正被自动驾驶汽车公司用来探测并躲避周围的车辆和其他障碍物，这是因为LiDAR技术可通过激光扫描从而映射邻近图形来判定它们的位置。霍尼韦尔技术团队如今也在应用这项技术。

当人们利用这一技术来探测飞机前方的空气质量时，它能探测出飞机的外部环境，并得知该外部情况会对不同飞机系统造成怎样的影响。例如，如果飞机在火山上空飞过，引擎可能吸入烟灰。一旦吸入烟灰，它会转变成冰并造成严重破坏。

该技术还能探测空气质量，基于此飞行员能辨别出飞机是否吸入了烟灰或身处其他不利的环境中。与此同时，将LiDAR技术与现有的气象解决方案如互联气象雷达（Connected Weather Radar）相结合，能够帮助飞行员基于周围环境做出最安全的判定，避开危险或恶劣天气。

（边际）