中国民航局发布《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》

导 读

日前，民航局发布《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》），旨在深入贯彻落实党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署，落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》要求，加快推动人工智能在民航领域广泛深度融合创新，促进行业高质量发展。

《实施意见》明确了“人工智能+民航”高质量发展的总体要求，坚持“创新驱动、安全可控，需求导向、场景赋能，基础先行、重点突破，系统布局、协同推进”的总体原则，深入推进人工智能创新赋能行业发展。《实施意见》提出，到2027年，率先实现人工智能与民航安全、运行、出行、物流、监管、规划建设等领域融合发展，民航人工智能核心支撑要素建设初见成效；到2030年，实现人工智能与民航各领域广泛深度融合，民航人工智能治理体系和安全保障体系逐步完善，人工智能成为推动民航高质量发展的强劲引擎。

《实施意见》围绕安全、运行、出行、物流、监管、规划建设等六大重点领域，结合民航发展需求与人工智能技术优势，系统梳理了“人工智能+民航”创新赋能场景，提出了安全风险预警、运行智能优化、旅客便捷服务、物流提质增效、监管精准决策等方面的智能化应用场景框架，并基于实践应用的成熟度，在附件中对具有较高推广前景的42项具体应用场景作了细化，以便进一步指导具体工作。

《实施意见》明确，要强化“人工智能+民航”高质量发展的要素供给，围绕高质量数据集建设、基础设施平台构筑和行业模型算法研究等方面，提升民航领域人工智能基础支撑能力。要深化行业、产业与人工智能深度融合，构建资源共用、协同联动、共创共享的民航人工智能融合创新生态与技术互通、数据互信、流程互嵌、生态互促的协同体系。

民航局发展计划司相关负责人表示，《实施意见》的发布将进一步明确行业未来智能化发展的路径，引导各单位突破重点场景下人工智能的创新赋能，构建民航人工智能核心支撑要素。下一步，民航局将持续加强政策统筹和组织推动，深化行业宣贯和经验推广，积极推进“人工智能+民航”重点场景实践落地，加快形成协同共进、融合创新的发展格局，为民航高质量发展注入新动能。

关于推动“人工智能十民航”高质量发展的实施意见

为深入贯彻落实党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署，落实《国务院关于深入实施“人工智能十”行动的意见》和《关于“人工智能十交通运输”的实施意见》，加快推动人工智能在民航领域广泛深度融合创新，促进行业高质量发展，提出本实施意见。

一、总体要求

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，充分发挥民航数据资源丰富、应用场景广阔等优势，坚持“创新驱动、安全可控，雷求导向、场景赋能，基础先行、重点突破，系统布局、协同推进”，在安全、运行、出行、物流、监管、规划建设等重点领域，深入推进人工智能创新赋能行业发展，强化高质量数据集等核心支撑要素供给，深化行业、产业与人工智能深度融合，加快形成协同共进、融合创新的发展格局，为民航高质量发展注入新动能。

到 2027年，率先实现人工智能与民航安全、运行、出行、物流、监管、规划建设等领域融合发展，民航高质量数据集、基础设施平台、行业模型算法等人工智能核心支撑要素建设初见成效，民航人工智能关键共性技术攻关取得突破，形成一批具有行业引领性的示范场景和具有核心竞争力的智能化产品与应用。

到 2030年，实现人工智能与民航各领域广泛深度融合，民航人工智能治理体系和安全保障体系逐步完善，形成一批高质量数据集、基础设施平台、行业模型算法，人工智能有效促进行业安全水平、运行效率、服务质量和资源配置能力提升，成为推动民航高质量发展的强劲引擎。

二、创新赋能场景

(一)人工智能十安全。

充分利用人工智能在安全状态感知、风险预测等方面的优势，提升安全风险的主动感知、精准预警与快速处置能力。围绕飞行安全、机务维修等场景，整合多维度数据资源，构建飞行安全风险预警与决策模型，实现风险的前瞻性预警与动态化管控，开展飞机故障提前预测与精准维修，推动维修模式向智能化、主动化升级。围绕机场运行安全、空防安全等场景，精准识别外来物(FOD)、道面异常状况、车辆及人员非法侵入、机场无人驾驶航空器及空飘物防控、乌情监测防控、航油作业现场异常等，推动安检智能判图应用、消防救援和飞行中安保能力智能化提升，加强机坪滑行冲突和飞行区不安全事件预测预警。围绕空管风险预警、应急响应等场景，推动人工智能在飞行冲突探测与解脱、气象风险动态预警、空管设备状态监测、运行态势感知溯析等应用，实现空管安全风险的主动探测、动态预警与分级管控。围绕通用航空与低空安全保障场景，推动人工智能在低空飞行活动动态监视、风险预警、低空障碍物精准识别及主动避障、运行冲突智能探测与解脱，以及民用机场低空安全智能管控等应用，保障低空运行安全高效。

(二)人工智能十运行。

充分发挥人工智能在多源数据融合与分析、运行态势感知与预测、运行策略动态优化等方面的优势，构建“全域感知、协同决策、智能优化”的智慧运行体系。围绕航司航班编排、运行调度等场景，整合空域流量、飞行计划、机场资源、旅客求等多维数据，实现航线规划、签派决策、机组排班等智能辅助优化，提升航班运行态势精准感知与扰动情景下的智能恢复能力，促进绿色高效运行。围绕机场航班保障、资源分配等场景，推进人工智能在机场运行保障节点状态感知预警、航班滑行路径优化、机位动态分配、车辆调度协同、智能无人化巡检、行李关键节点识别与自动转运、设备状态预测性维护、能源精益管理与供应等融合应用及辅助决策，提升机场运行保障智能化水平。围绕空管管制指挥、容流调控等场景，探索人工智能在流量管理与容量评估、四维航迹预测、气象预报与风险预警、管制指挥辅助决策等融合应用，提升空管资源配置优化能力和运行效率。围绕多主体运行协同场景，推进人工智能在航班态势预测、运行效能动态评估、航班计划调整与可用资源精细化匹配等融合应用，提升航空公司、机场、空管等多主体协同运行水平。

(三)人工智能十出行。

充分发挥人工智能在图像语音识别、智能问答、旅客个性化服务等方面的优势，提升旅客出行体验与智能服务生态。围绕个性化旅客服务场景，全面感知旅客行为，强化航空服务产品的精准推荐、旅客行程智能规划，持续提升机票动态定价与收益优化能力，实现商业服务与旅客需求的智能匹配。围绕旅客便捷出行服务场景，推进机场智能引导与转接、服务关键节点快速身份验证与通行，实现个性化路径指引与中转服务，探索人工智能对特殊旅客引导、沟通辅助等方面的应用，提升旅客出行便捷性。围绕智能客服场景，推进建立民航服务领域大语言模型，实现旅客诉求智能分析、出行咨询即时解答，提升沉浸式智能服务能力。

(四)人工智能十物流。

充分发挥人工智能在数据融合、视觉监测、智能调度、具身智能等方面的优势，促进航空物流降本提质增效。围绕物流信息数字化集成场景，建设覆盖订舱、安检、仓储、运输等环节的智慧货运中枢平台，通过视觉识别与标签状态追踪、自动化采集与传输作业等，实现货运实时数据全流程监测、航空物流各环节数字化交互协同、货运状态实时查询、异常自动提醒等。围绕航空物流高效运营场景，推进货运需求智能预测、腹舱及全货机资源动态调配、仓储管理自动规划、物流网络资源智能优化、多式联运保障协同调度等，强化冷链等特殊货物全程温控与品质监测危险品等特种货物精准识别。围绕物流保障少人化、无人化场景，推进智能仓储、货物智能安检判图、自动化装备与无人驾驶设施设备的建设应用，提升航空物流保障智能化水平。

(五)人工智能十监管。

充分发挥人工智能在知识提取建模、数据分析与预测、异常识别与辅助决策等方面的优势，提升行业监管的主动感知、精准识别与风险防控能力。围绕安全监管场景，构建民用航空法律法规规章库，探索人工智能在监管执法辅助、考试阅评、差异化监管、无人驾驶航空器违规监测等场景应用。围绕市场监管场景，开展航线航班审批智能辅助决策、运输市场运力规划分析、航线网络布局分析、运输市场发展趋势预测、行李全流程跟踪智能监管、价格收费智能监测和监管以及通用航空和低空经济相关市场监管业务分析，形成智能监管业务画像，推动民航市场发展趋势分析预测，强化以统计数据为基础、多元数据融合的民航经济运行全方位监测监管能力。围绕数字政务场景，安全稳妥推进人工智能在机关办公、政务服务、辅助决策中的探索应用，进一步提升鈇鋥奏晩ỗ琏Ấ刑慪鸌抨桅形ʌ蟛樣笶富鯗螃圜铹鍋泮能、优化服务管理、辅助科学决策。

(六)人工智能十规划建设。

充分发挥人工智能在规划设计、方案优化、智能建造等方面的优势，提高民航规划建设智能决策、精准管控、动态优化能力。围绕民航基础设施规划场景，在机场选址、业务量预测、总平面规划、空域及航路航线规划、设施设备布局优化等方面，通过人工智能算法整合分析各类数据，提升行业规划设计智能化水平。围绕民航基础设施建设智能化场景，推进人工智能在建设过程风险辨识、隐患排查、安全质量监管、成本控制、能碳管控等关键环节应用，强化智能建造仿真与数字李生、数字交付智能化验评与建设、全过程智能化质量监督等能力，促进民航工程建设提质增效。

三、强化要素供给

(一)高质量数据集建设。

推进数据集成融合，推动航空公司、机场、空管、监管等数据集建设和高效共享，鼓励行业信息化龙头企业先行先试，开展行殯范啲倜所臖漆瓏盗ロ穏敞俪仁依蓈椋位蕓藿芯癥佗鉦磺与上下游业务链、产业链之间的数据协同。加强数据集治理，构建覆盖数据采集、治理、标注、应用的全生命周期高质量数据集建设标准，强化数据清洗、标注和质量评估，夯实行业数据集建设能力。推进数据集供给，聚焦旅客出行、航班运行、航空物流、空域资源管理、综合交通协同优化等重点业务场景，构建行业大模型所需的文本、图像、视频等语料库和知识库，提升行业数据产品和服务供给能力。

(二)基础设施平台构筑。

统筹推进民航算力基础设施建设，鼓励有条件的单位联合构建自主可控、集约高效、弹性敏捷的行业人工智能算力支撑体系，遵循“租建结合、多元协同、分级部署”原则，适度集中建设行业智能算力集群，通过行业算力的整合调度，促进各单位智能算力资源的协同共享、高效利用。推进数据流通利用基础设施建设，建设行业及分领域大数据中心，构建标准统一、联通共享的数据枢纽，研究构建行业可信数据空间，支撑行业数据可信管控、资源交互、价值共创。加强信息基础设施高效建设与安全运行，应用人工智能技术强化关键信息基础设施的主动网络安全防护，推进人工智能在信息系统建设、交付、运维全流程关键环节应用，强化信息系统智能配控、自动化运维、故障处理等能力。

(三)行业模型算法研究。

推进适配行业特点的民航大模型研发，建设行业级大模型适配及测试平台，支持和推动行业单位部署大模型算法，加强通用大模型与民航业务深度融合，基于民航规章、运行手册、事件案例、气象情报等多源行业数据，构建面向行业知识理解与生成的决策智能体，推动大模型从“通常可用”向“专业适配”升级。突破一批面向垂直场景的专用智能算法，聚焦安全管理、运行效率、服务提升、物流降本增效等重点领域，发展具备行业知识嵌入、场景适配性强、可解释性高的专用智能算法，推动构建自主可控、动态进化的民航人工智能算法生态。建立健全模型算法评估与共享机制，加强模型算法的安全性、可靠性、场景适用性评估，搭建民航模型算法共享生态，推动优质算法资源合规流通与高效复用。

四、强化融合创新

(一)促进行业融合。

整合航空公司、机场、空管、服务保障单位及科研院所等多方资源，建立跨单位数据共享与技术成果互通机制，构建资源共用、协同联动、共创共享的民航人工智能融合创新生态。鼓励各单位在政策标准制定、模型算法研发、智能产品开发、应用场景推广等环节各展所长，推动形成分工明确、优势互补、协同高效的合作机制。聚焦重点场景，充分发挥行业科创平台人工智能技术供给能力，集中力量攻克人工智能关键技术难题，持续增强民航人工智能的自主创新能力与技术发展水平。

(二)强化产业融合。

加强民航与上下游产业链的协同联动，构建技术互通、数据互信、流程互嵌、生态互促的协同体系。民航十数字产业方面，广泛吸引科技企业参与民航人工智能建设，推动科技企业与民航单位协同研发，实现产品研发与应用反馈的高效联动。民航十制造产业方面，引导国产民航装备智能化升级，鼓励运行控制管理、无人驾驶航空器、模拟训练设备、行李快件分拣等领域制造企业进行人工智能技术攻关，探索人形机器人等新一代具身智能装备在围界巡检、航站楼航后巡检、行李搬运等领域的规范化、规模化应用。

五、保障措施

加强党对人工智能发展工作的全面领导，充分发挥智慧民航建设领导小组统筹协调、整体推进、督促落实作用，推动重点任务落实落地。严格落实安全保障要求，建立民航人工智能系统全生命周期安全管理体系，加强算法安全评估、数据安全与信息安全保护，妥善应对人工智能应用潜在风险，强化人工智能应用监测预警和应急处置机制。加大人工智能与民航业务融合的复合型人才培养，建立人工智能人才引进和激励机制。加快制定适用于民航场景的人工智能应用规范和行业标准，形成涵盖数据治理、算法接口、应用性能与测试认证等方面的人工智能标准体系。支持建设一批具有示范引领作用的人工智能试点项目，加强对各部门、各地方试点示范项目的统筹调度、业务指导和经验推广。

一图读懂︱《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》

来源丨 中国民航局

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