航空＋人工智能怎么发展？EASA给出答案

航空业一直处于创新的前沿，在人工智能技术突破性发展的背景下，EASA看到了AI进入航空领域的趋势，认为人工智能不仅会影响航空业提供的产品和服务，促生新商业模式，还会引发航空安全认证核心流程的变革，因而高度重视，把AI与喷气式动力、电传操纵相提并论，并且基于EASA的职责和使命，试图提出并解决AI的信任和认证问题。

EASA面对未来的挑战，通过发布和不断更新路线图，团结欧盟成员国和欧盟工业界，建立欧盟航空AI的愿景，形成整个欧盟的人工智能战略和倡议，以期建立EASA的航空AI竞争优势。

本文在对EASA人工智能在航空领域应用路线图内容进行分析的基础上，提出了我国相关领域的发展建议。

一、EASA人工智能路线图

1.欧盟的人工智能战略

①围绕人工智能和数据的大规模投资，制定数据共享和使用模式，特别是作为重点的交通运输、健康产业和工业制造业。

②在人工智能领域加强全球沟通合作，探讨与第三国道德准则草案统一性，在国际讨论和倡议中发挥积极作用，参与国际标准制定的相关活动。

③重视人工智能可信度，认同人工智能可能引发重大的伦理问题，有必要在现有监管框架的基础上制定道德准则，提出了责任、技术稳健性和安全性、监督、隐私和数据管理、不歧视和公平、透明度、社会和环境福祉七项关键要求。

④支持发展人工智能相关的项目，如数字欧洲项目、欧洲下一代超级计算机、欧洲算法库等。

2.机器学习对航空的影响

人工智能有助于应对航空运输量的增加、更严格的环境标准、日益复杂的系统、更加注重竞争力等带来的挑战：

在飞机设计和运行中，为应用程序开发带来巨大的潜力。基于高分辨率的交通检测或虚拟协助飞行员。自主飞行可用于确保安全飞行和着陆，实现与短距离的空管间隔，协助人成为复杂决策过程的中心，突破人因绩效限制。对飞行剖面优化、飞机管理、飞行战术性质提供建议。可以解决飞行控制律优化、传感器校准等运行过程中的数学优化问题，也可以用于产品改进设计。

在飞机生产和维护方面，人工智能可处理生产和维护数据，包括数字孪生技术的发展、物联网、生产链和预测性维护、发动机调度等。

此外，AI空中交通管理使飞行员和管制员能够专注于安全关键任务，确保信息的无缝交换，改善多部门协作。人工智能可支撑的高度自动化，实现无人机在U形空间或城市环境中的快速无计划的运营。可以提高漏洞发现能力，增强安全程度。在反制网络攻击措施和安全控制中引入人工智能，提高其有效性，自动检测和修补系统的漏洞，也可以根据行为识别威胁。而轨迹优化能减少碳排放。

3.筑牢“四大基石”，确保人工智能的可信度

机器学习是航空业缩短产品开发周期的一个重大机遇，但随之而来的是在ML/DL（机器学习/深度学习）软件的可靠性方面的许多挑战。为了解决可信度问题，文件确定了四块基石，构成了EASA人工智能路线图的主体。

人工智能可信度分析：7方面评估

为了评估人工智能/人工智能应用程序是否符合欧盟道德原则，需要制定人工智能可信度综合分析的具体指南。指南应包括欧盟道德准则的问责制、技术稳健性和安全性、监督、隐私和数据管理、不歧视和公平、透明度、社会和环境福祉七个方面，并针对每一个方面，提供申请人在其产品或设计中使用AI/ML应用程序时考虑的基本方面的调查。

“监督”准则设想了三种主要场景：人在回路中（HITL）、人在回路上（HOTL）和人在控制（HIC）。在航空领域提出一个三层的AI/ML应用分类：第一级机器辅助人，分为常规辅助和加强辅助；第二级人机协作，包括人执行功能机器监督或机器执行功能人监督；第三级机器自主，运营阶段无人参与，人只参与设计和监督阶段。

“学习保证”概念：从“开发保证”到“学习保证”

学习过程的设计不能用现有的“开发保证”方法来解决，保证过程应该转移到培训/验证数据集的正确性和完整性、偏差的识别和缓解、ML应用程序的准确性和性能的测量、新验证方法的识别和使用上。

人工智能的可解释性：从“黑盒”到“可解释”

关于这一主题，已经开始了DEEL可靠可解释学习项目等，为可认证和可靠的人工智能技术关键系统开发提供基础。旨在创建生成更易于解释的模型和使人类用户能够理解、适当信任和有效管理新一代人工智能的技术。

人工智能安全风险缓解：通过必要手段实现“风险可控”

人工智能安全风险缓解是基于对人工智能应用程序功能的监督需要控制在必要的程度。可采取保持人在指挥（HIC）或在回路中（HITL）、通过传统的备份系统（如安全网）监测、使用基于规则的方法封装ML、使用人工智能代理监控人工智能等。

所有这四个基石在获得对AI/ML应用程序的可信度的信任方面都具有重要意义。可信度分析总是必要的，其他三个模块也很重要，取决于诸如AI/ML应用的类别、功能的关键性或安全缓解措施的相关性等参数。

4.EASA人工智能的路线图——“3-4-5”战略：3个阶段、四大基石、五大目标

图1 整体路线图

图2 参与方进度矩阵

三、启示与建议

路线图反映出EASA对民用航空领域人工智能技术发展应用的判断。人工智能对航空影响深远，趋势明朗，曙光已现，机器学习技术应用路线初步明确，可信度是在航空领域应用的重要阻碍因素。

路线图的发布，折射出EASA优良的前瞻性、敏锐性和开放性意识。EASA将可信性这一强有力的阻碍因素置于重要地位，大篇幅着重强调，以及明确指出机器学习的发展方向，体现了EASA敏锐的技术眼光。路线图突出了EASA采取政企合作、开放包容、广泛接纳、持续改进的姿态。反映出EASA开放的管理风格，团结凝聚欧洲力量甚至是全球力量的意愿。路线图报告明确阐述了“领先”的目标，就是要通过路线图引导产业发展，试图尽量使认证与新兴技术发展应用同步，避免认证阻碍技术发展与应用，确保航空人工智能应用标准制定权，促进欧洲的技术应用领先，构建欧洲民用航空竞争优势。

我国人工智能技术发展态势良好，建议结合我国实际，发挥制度优势，积极应对，在技术方面深入研究的同时，也在管理方面、制度层面上积极引导，努力融入全球范围内的生态圈建设，取得应有的国际产业地位、技术话语权和市场份额。