聚焦智慧民航｜“智能搭档”让机坪越来越智慧

（策划：王丽杰 制作、剪辑：李佳为、张之涵）

在封闭区域内，一辆无人驾驶的电动行李牵引车正在平稳运行，车上没有驾驶员，只有精准的传感器和“智能大脑”指引着它穿梭其间；不远处，一个外形酷似小狗的机器人迈着4条腿疾驰，原来它正在进行巡检……这是前不久在2025年第四届智慧机坪新技术交流研讨会的室外展示环节出现的一幕幕场景。

当前，智慧民航已成为民航高质量发展的主攻方向。智慧机坪作为智慧民航建设的关键场景和前沿阵地，其发展水平直接关系到机场运行的安全、效率与服务品质，更关乎每一位旅客的出行体验。因此，打造智慧机坪、助力效率提高已经成为越来越多机场的共同选择。

放眼民航，智慧机坪之风正劲。无人驾驶牵引车、新能源叉车、智能喷杆喷雾车……一项项新技术层出不穷，既显著提高了机坪运行效率，又彰显了机场的智慧化实力与水平。让我们一起来看看，智慧机坪有哪些新成果？未来智慧机坪的发展方向又是怎样的？

无人驾驶牵引车

新型智能装备 成为机坪运维的“智能搭档”

目前，国内大部分机场的普遍现状是机坪作业面积广阔、作业环境复杂、安全标准严格，对机坪运维提出了极高要求。机坪运维特别是场务管理，如草坪养护、植保、FOD（机坪外来物）防范等，是确保飞行安全、提高机场运行效率、维护机场形象不可或缺的环节。因此，机坪运维被称为保障航空安全的“隐形防线”与高效运营的“关键支撑”。在机坪运维方面，一些机场不断研发新型智能装备，实现了运行效率与经济效益的双提升。

如南京禄口机场研发的智能无人自走喷杆喷雾车，被称为机场植保与环境治理的智慧“药剂师”。该设备具备高精度自主导航功能，不仅能精准施药以减少环境污染，还可以通过程序预设作业区域、喷洒参数，实现程序化喷洒。其所拥有的激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器等多重保障，可实时感知并规避静态及动态障碍物，确保作业安全。该设备的智能化还体现在它可以通过云平台或者App实时查看车辆位置、作业状态、用药量、故障报警等信息，远程规划作业任务并下发至车辆，并且自动记录喷洒面积、用药量、作业时间等数据，生成报表。据统计，该设备可以节省95%以上的人力，大幅降低施药成本，作业更经济环保。

专为机场、高尔夫球场等对草坪质量和生态环境有较高要求的场所设计的智能割草机，同样让人眼前一亮。该设备集环境感知、路径规划、自主收割、碎草收集、安全避障等功能于一体，是名副其实的机场草坪的“精细管家”和“生态驱鸟先锋”。该设备拥有视觉摄像头、GPS/北斗高精度定位系统等，可以精确感知草坪边界、障碍物、地形起伏。它还具备自动规划割草路径功能，可以实时监测前方和周围环境，自动规避行人、车辆、临时障碍物等，确保作业安全。

智能监测机坪车辆 从“人盯车”到“智控车”

在机坪上，人们经常可以看到各种车辆往来穿梭，包括飞机引导车、客梯车、行李牵引车、飞机牵引车等数十种。如何确保数量众多的特种车辆安全行驶？一些机场正在积极研发智慧检测平台。

以南昌昌北机场为例，目前，许可进入机场航空器活动区的汽车共有400多辆。南昌机场研发了车辆智能监测平台，利用无线专网、物联网技术、高精度定位技术，实现机坪内车辆定位数据的有效采集。

通过监测平台的场面图，监管人员可以对场面运行车辆进行实时监控，掌握运行车辆的类型、数量、位置和行驶速度等信息。当车辆出现异常行为时则可以迅速定位车辆，通知相应单位和现场处置人员。

该平台监测车辆驾驶行为并进行语音提示，实现了“预警在先、处罚在后”的管理。例如，对即将超速的车辆，平台提前语音播报告警减速（“请控制车速”）；对即将进入停止点电子围栏区域的车辆，进行语音播报停车提示（“前方停车，注意观察双侧及前方”）。该平台具有车辆违章统计功能，可实现违章信息统计分类，监管人员每日对系统告警信息进行核实，对违章行为开具违章处罚单。而且监管人员还可以运用监测平台车辆轨迹回放功能，查看车辆的实时位置和行驶轨迹，发现、倒查车辆的异常行为，从而更好地管理车辆，保证行车安全。

目前，南昌机场还在积极拓展该平台的功能，将系统接入车辆侵入跑道智能监控预警系统，实现本场车辆信息与航班信息同平台监控。若车辆侵入跑道，车载终端和值班室监控均会发出“跑道侵入”的声音报警。该平台的应用取得了显著成效，航空器活动区道路交通超速违章、停止点违章大幅减少，2025年上半年同比减少17.4%。自2022年8月至今，南昌机场所有作业保障车辆均安装了车载终端，未发生与航空器抢行的事件。

无人驾驶技术 重塑机坪运行生态

随着全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，无人驾驶成为各行各业变革的重要方向。目前，无人驾驶已经在城市交通、特种设备、物流港口等领域得到了局部应用。在民航，无人驾驶技术也在逐步推广。

长期致力于无人驾驶领域研究的驭势科技，已在香港机场、广州白云机场、乌鲁木齐天山机场、杭州萧山机场、深圳宝安机场、新加坡樟宜机场等全球超20个机场实现该技术的落地应用，机坪“真无人”驾驶里程超200万公里。

在乌鲁木齐天山机场，驭势科技联合天翼航服组建了国内机场规模最大的无人驾驶车队。自4月17日北航站区转场当天开始，40辆无人驾驶牵引车平均单日保障航班超240架次，转运行李货物约1000趟，无人驾驶里程近3000公里，时长接近500小时。

今年4月，驭势科技在北京大兴国际机场正式启动华北地区首个机坪无人驾驶试点项目。本次应用的无人驾驶车辆为驭势科技基于民航标准开发的L4级无人驾驶行李牵引车T30AL。该车搭载了驭势科技自主研发的全新一代智能驾驶系统，通过4个激光雷达、6组高清摄像头、RTK高精定位、惯性导航系统的“超强组合”，融合确定车辆位置与感知周边环境，可实现自动驾驶、智能感知、自主巡航、换道、避障、紧急制动、精准停靠等，具备电子围栏和防抢夺功能，可有效保障车辆始终在规划路线上安全可控运行，最大限度减少人工干预，确保机坪作业的绝对安全和高效，满足全天候、“真无人”的运行需求。

长期专注于民航新能源叉车领域研究的浙江吉鑫祥新能源装备制造有限公司则研发了TB30N无人驾驶牵引车。该车整车采用宁德时代磷酸铁锂电池作为动力源，采用L4级无人驾驶技术，具备线控功能，可以适配各类无人驾驶系统。其后牵引座配备了自动脱挂牵引装置，装置上方的雷达能在一定范围内识别牵引钩，并自动进行脱挂作业，大大提高了工作效率，实现高度智能化和自动化。

目前，在无人驾驶领域，更多业务流程的无人化正在成为发展方向。如作业平台、作业区域的精准停靠功能，以及与其他智能设备如机械臂、无人叉车的协同作业，都是行业研究的前沿。

数字化站坪 实现航班保障全过程态势感知

除机场外，航空公司也是机坪工作环节的重要参与者。航空公司在机坪上的业务主要包括旅客站坪运输、装卸分拣、货邮行站坪运输、机上勤务、代理航空公司机组车服务等。因此，机坪运行安全也是航空公司安全管控体系中的关键环节。

近年来，南航在机坪安全方面积极布局，通过建设全流程管控的数字化站坪，驱动站坪作业从传统的“人盯人”方式转化为数字化模式，实现了站坪保障安全裕度、运行效率和价值创造能力的有效提升。

对航空公司来说，站坪作业场地大、点位多，而且大部分任务单人单岗、资源分散、频繁移动，无法像楼内岗位的班组制那样，通过亲眼看、上手带等言传身教的方式实现有效监管。更重要的是，上下游关联任务间的感知能力弱、任务对时效性要求高，当某一环节出现异常时，缺乏有效的主动示警手段，容易因后续环节信息不畅而进一步放大负面影响。

面对这一问题，多站坪全流程运行保障事态感知平台应运而生。围绕“运行一张网、监管一平台”的目标构建运行监控子系统，南航站坪分公司搭建管理了全国站坪保障进度和质量的数字化平台，借助智能化分析技术实现航班保障过程的事态感知，以历史数据估算航班保障的瓶颈节点，实时监控进出港航班波、飞机位置、保障进度、通知通告、航班正常率等关键信息，实现对航班运行情况的即时监控和掌握。

该系统采集站坪保障过程中核心的35个重要保障节点，实现系统自动识别、派工任务自动同步、机场监控视频AI（人工智能）分析、车辆定位自动解析，通过自动化提高了节点数据的录入率。系统制定了每个关键保障节点的时间规则，如客梯车应该在航班落地后K分钟到位并开始工作，同时引入航班动态信息和机场停机位、登机口、行李转盘等资源数据，配合规则信息自动化计算航班保障过程中每一项任务的执行情况，自动预警延迟开始、延迟结束的关键任务，从而实现保障异常的早介入、早处置。

在实际工作中，由于无法及时掌握人员工作效率和设备即时信息，人员和设备的调度效率较低，难以做到资源精准调配，人员绩效管理也难以精准落地。例如，当航班发生大量变更时，需要重新安排调度资源，旧算法稳定性差，重新自动派工后安排的任务串与人员分配情况差异非常大，给一线员工的任务准备工作带来了较大困扰。

针对站坪保障环节的难点，南航制订了一整套适合站坪资源调度的解决方案，打破了传统分级调度的模式，实现扁平化的调度管理，确保对站坪业务的精准监控和一体化调度。该系统可根据服务标准自动生成保障任务，通过调度员集中派工、一线员工自主抢单和自动化派工等多种模式，实现精准任务调度。执行人员通过移动端实时反馈任务进展和异常，与航班全流程监控形成管控闭环。以800个保障任务和100名员工的计算场景为例，该系统能够在1分钟内完成分配和发布，有效减少2个任务衔接用时等损耗，提高了约6%的劳动率。

可以预见，随着技术的持续突破、标准的逐步完善和各方协同的深入推进，智慧机坪将加速从蓝图变为现实。这场发生在机坪上的智能化变革正在悄然提高民航的效率与品质，为旅客带来更顺畅、更高效的出行体验，也为民航业的可持续发展注入强大动能。（中国民航报 记者高雅娜）

（本文刊载于中国民航报2025年7月9日5版）

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编辑|张 薇

校对|李季威

审核|程 凌