聚焦智慧民航 | 勾勒航班数字模样 让保障精准贯穿

随着特征工程、知识表示、实时推理等智能化技术的升级迭代，航班画像技术在多个机场的航班精细化地面保障中落地应用。人物画像是洞悉个体特征的有效方式，依托消费偏好、行为轨迹、生活习惯等多维数据，便能勾勒出完整的人物轮廓。航班画像的构建逻辑与之相似，依托跨机场、跨单位、跨领域的运行数据，借助大数据、智能化技术深挖航班运行规律，动态描摹航班全生命周期特征，既能帮助运行管控人员全盘掌握航班运行态势，也能让一线保障人员明晰作业内容、作业时点和作业标准，为民航精细化运行筑牢数据根基。

万千航班起落，八方旅客往来……在海量的民航运行数据中，航班画像技术为每一项数据贴好标签。它像一双慧眼，聚焦航班运行的每一个节点，又像一双巧手，用数据描绘出每一个航班的模样。

用数据做侧写

航班画像技术的运用实现了航班全流程精细化管控。动态的航班画像让运控人员看得懂全局态势，让保障人员清楚知道“干什么、何时干、怎么干”。

航班画像技术实现空管、机场、航空公司之间核心数据的常态化互联互通

“航班画像的本质绝不是简单地把航班的各类数据堆叠在一起，而是以大数据为底座，融合特征工程、知识表示、实时推理等智能化技术，整合航班静态属性与实时运行态势，对航班进行多维度数字化刻画。”民航二所信息公司高级工程师倪佳这样定义他们多年来打磨的这项技术，“这样就把航班从现实中抽离出来，变成一个可量化、可分析、可计算的结构化数字体。”

简单来说，航班画像就是为每一个航班画一幅“数字肖像”。这幅画像不仅包含航班的原始信息——是国际航班还是国内航班，是始发还是过站，是宽体机还是窄体机，还包括它的实时状态——现在在哪里，保障到什么进度，是否面临延误等风险。

更重要的是，这幅画像是动态的。它能够根据机场保障标准和放行目标，自动推算出每个航班需要什么样的保障、什么时间做什么、由谁来做、做到什么标准。

让运控人员看得懂全局态势，让保障人员清楚知道“干什么、何时干、怎么干”——航班画像技术的运用实现了航班全流程精细化管控。作为机场精细化运行的基础能力之一，它向上支撑智能调度、延误处置、资源分配等应用场景，向下整合来自不同系统、不同主体的运行数据，是连接运控指挥与一线保障岗位、实现任务目标的关键支撑。

来自社交媒体的互动数据可以了解一个人在互联网上的喜好，来自购物平台的消费数据可以了解一个人的消费需求，来自健康设备的生理数据可以了解一个人的生活习惯……记者在采访中了解到，正如同一个人在不同数据中展现出不同的特征，同一个航班在空管、机场、航空公司视角也有不同的“面孔”。

空管、机场、航空公司都有各自的领域数据，航空公司输出航班保障优先级和旅客动态信息等数据，空管输出空域约束、管制放行时隙和预估起降时间等数据，机场则结合二者动态调整地面保障策略和资源分配顺序。

因此，空管、机场、航空公司基于自身业务视角明确的航班画像定位各不相同。空管端画像聚焦空中运行秩序，更关注飞机在空中如何安全高效地进近和离场；机场端画像聚焦地面保障效率，更关注飞机落地后如何快速完成加油、清洁、配餐、登机等一系列保障任务并推出；航空公司端画像则聚焦航班资产经营，更关注飞机在全流程的资产运行效益。

虽然同一个航班在空管、机场、航空公司的不同视角形成了差异化画像，“但三者具备极强的互补性，数据越多，航班画像就越精细”。民航二所信息公司研发的航班画像技术，正是打破了跨主体、跨系统的数据壁垒，将不同来源的碎片化数据整合到同一个框架下，用统一的标准梳理数据特征，最终描绘出一个航班的全貌。

目前，民航二所信息公司的航班画像技术依托其自研的核心生产系统，已实现空管、机场、航空公司之间放行时刻、过站节点、地面保障等核心数据的常态化互联互通与业务联动。

为数据贴标签

从“人等车、车等飞机”到“机到人到”，航班画像以数据为基础，实现了标签状态秒级动态刷新，能够全天候满足机坪瞬息万变的调度、保障、决策时效要求。

航班画像打造了常规运行标签、运行风险标签两大标签矩阵

在航班画像技术落地前，国内机场长期依靠人工台账、周期性运行报表开展地面保障管理工作，整套管理模式高度依赖调度人员经验，在复杂工况下容易出现资源错配、人力与设备闲置浪费、过站保障超时等问题。航班画像技术落地后，航班保障开始由经验驱动向数据驱动转变。

“我们将航班特征结构化、标签化，把复杂的地面保障过程转化为可计算、可预测的精准流程”。倪佳介绍，航班画像会自动生成各环节的执行标准、告警标准、前置依赖要求。一线保障人员依照系统输出指令开展作业，管理端依托画像数据实时核验全流程保障进度是否达标。

这种数据驱动的精益管理模式带来了实实在在的效益。

一方面，减少了人力与设备闲置空耗。以前，摆渡车、客梯车、行李拖车等保障车辆常常存在调度问题。现在，系统根据航班画像精准预测保障需求，动态调配资源，周转效率明显提高。另一方面，提高了机位等核心资源的周转效率。航班画像能够自动识别过站时间紧张、航班波峰叠加等风险并提前预警，帮助调度员完成更合理的机位分配和保障排序。

以前是“人等车、车等飞机”，现在变成了“机到人到”。这样的变化有赖于航班画像技术背后的数据支撑。

据介绍，民航二所信息公司的航班画像技术主要支持接入的数据源包括机场航班、旅客、行李、机组等服务对象的运行数据，以及航班资源分配数据、地面保障数据、空管放行数据、航空器除冰和拖曳数据等。

在数据基础上，航班画像打造了常规运行标签、运行风险标签两大标签矩阵，构成航班运行数字化管控的核心抓手。

常规运行标签涵盖多个维度：航班属性分为国际或国内、始发或过站、客运或货运，航空器分为宽体机、窄体机、特殊机型，机位资源标注近机位、远机位，旅客标签则囊括特殊旅客、急转旅客、误机旅客，行李分为特殊行李、机要文件、楼间中转行李，机组维度标注是否配置备用机组。多维度标签实现对航班基础信息的精细化描摹，为资源智能匹配提供实时依据。

运行风险标签则聚焦地面保障高频隐患，主要包含航空器未按时到位、过站保障时间紧张、过站窗口期不足、宵禁约束航班、航线运行受限、独飞无备份航班等风险类目，系统捕捉相关数据变化后自动触发风险标识，提前预警运行隐患。

依托高频次实时数据源，航班画像实现了标签状态秒级动态刷新。航班任一运行参数发生变动，对应标签即时同步更新，能够全天候满足机坪瞬息万变的调度、保障、决策时效要求。

把画像当手段

借助航班画像，行业已经做到“千航千面”的差异化管控。未来，航班画像不仅能展示当下运行实况，更可提前预判潜在运行变数，同步生成科学化处置建议。

借助航班画像，行业已经做到“千航千面”的差异化管控

从实时感知、动态测算迈向智能研判、主动决策，是未来航班画像技术迭代升级的核心方向。在大数据与人工智能（AI）持续赋能下，现阶段航班画像已具备基础预测与方案推荐能力，而AI大模型技术的深度融入，将成为下一代产品迭代的关键引擎。

“通过大模型的自监督学习与注意力机制，能够从经年累月的海量历史运行数据中自动挖掘出传统规则下无法捕捉的隐含关系”。倪佳举例说，比如不同气象环境中各机型的标准保障耗时、早中晚航班波叠加时易发生的资源冲突规律、季节性客流变化对地面保障负荷的影响等。

这些隐含关系的挖掘将助力系统实现更深层次的因果推理与态势预判。换句话说，未来的航班画像不仅能展示当下运行实况，更可提前预判潜在运行变数，同步生成科学化处置建议。

“这种升级对航班全流程协同运行的优化是显而易见的。”倪佳告诉记者，“一方面，利用航班画像技术，可以全面准确掌控航班保障全貌，有利于提前识别风险；另一方面，可以在不利条件下快速统筹资源安排。此外，航班画像技术通过主动管理能让机场地面工作更有秩序，不断提高保障效率。”

依托航班画像数据，可实时查看全流程保障进度（本文图片均由民航二所信息公司提供）

目前，民航业发展由规模的高速扩张转向运行的提质增效，机位智能分配、资源优化调度、延误应急处置等各类智慧机场应用均需要航班画像技术的标签体系作为底层支撑。从落地模式来看，该技术既可嵌入机场现有生产系统，降低机场数字化改造成本，也能作为新建机场的智慧运行基座，助力机场智慧化管理。

据了解，民航二所信息公司的航班画像技术主要应用于地面保障调度和航班进程管控两个核心场景。其典型应用案例是国航全球航班地面保障平台，目前已经在北京、上海、成都、杭州等131个航站推广应用。利用航班画像技术，国航北京航站精细管控保障节点超280个，做到了“千航千面”的差异化管控。下一步，民航二所信息公司计划将这一技术应用到更多机场。

航班画像从来不是最终目的，而是助力民航发展提质增效的重要手段。立足当下，它以数字化标签融合全链条信息，助力机场降本增效、航班准点运行；放眼长远，伴随AI大模型、物联网等新技术持续迭代，航班画像将不断拓展标签维度、强化智能预判能力，持续优化空管、机场、航空公司三方协同链条。其最终落脚点是守护每一个航班安全高效启程、准点平稳落地，不断提升旅客全流程出行体验，让一线民航从业者依托智能化体系减负从而高效作业，助力民航业朝着更安全、更高效、更智能的方向稳步前行。（中国民航报 记者张人尹 通讯员龚黎）

（本文刊载于中国民航报2026年6月10日5版）

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编辑|李佳洹

校对|李季威
审核|韩 磊