受制于不断变化的未知领域及可持续发展的投入，航空业需要变得更加灵活及高效，并摆脱沉重的资本成本以及所有相关维护、修理及大修带来的困境。换言之，这是一个令人眼前一亮且新颖的议题。

一架未投入使用的飞机每天会造成大约20万英镑的收入损失。根据合理的平均估计，一架载有200名乘客的窄体客机按每人100英镑算，执行8次行程的总费用为16万英镑; 而一架载有350名乘客的宽体客机按每人100英镑算，执行1次行程的总费用为28万英镑。

据估计，飞机总体维修费用占航空公司运营成本的10%。在2019新型冠状病毒病之前，全球MRO支出为830亿美元，预计至2030年支出将达到1150亿美元 (2019新型冠状病毒病之前的预测为1300亿美元)。非例行维修，即：由于部件过早故障等原因导致的“意外”-航班延迟和取消是影响运营成本的主要问题之一。仅在2017年，宽体客机的销售额就超过65亿美元，小型支线客机的销售额接近50亿美元。通过减少飞机在地面进行维修的时间以减少碰撞带来的损伤风险。

想象一下，一架飞机拥有类似人类的神经系统，能够感知核心器官的健康状况，并覆盖一层皮肤，使其能够感知损伤和外部环境的变化，如天气状况或火山灰云的烟雾。飞机将能够监测自己的健康状况，并预测维护需求，然后计划前往已经有备件等待的自动机库。

一台你可以与之对话的机器，就像你与人类对话一样，它可以在高层次上自我感知，并可以建议哪些系统可能需要维护，通过感知自我的状况来实现自我保护。

智能型飞机的原理是使用传感、先进的人工智能算法和通信技术来提高感知能力，以消除风险及不必要的成本，避免部件退化、不可预见的技术故障和人为失误等因素造成的问题。由于减少了例行及有计划的维护，以及对潜在故障的预测，一架智能型飞机的维护成本将预计减少30%。系统可以自行创建3D打印替换部件的订单，飞机也可以计划访问MRO设施。对航空公司的可持续发展将带来其他直接和间接的好处。反过来讲，这种能力将对航空公司的整体运营效率产生重大影响，促进机队可持续运营，支持引入旨在减少排放与环境影响的新技术。

克兰菲尔德和波音公司合作的综合车辆健康管理(IVHM)中心的工作表明，智能型飞机正在成为现实。

潜在的成本节约是显而易见的，但在实践中，一架飞机真的能“有意识”吗?严格上说,确实没有。描述意识的方式有很多种。建筑师钱伯斯描述到将意识作为具有意识/主观经验“素质”将是个难题。另一些人则将其描述为意识的意识(元认知)。虽然健康管理系统可以智能型周围的系统和环境，但并不意味着有知觉力或有意识。然而，通过对飞机赋予“意识”的方式进而重点改善飞机的健康、维护和性能。智能型飞机项目旨在创建一个综合的交通工具健康管理系统，该系统能够完全感知飞机的状态，并能够根据智能型的状态建议采取适当的措施。从这个意义上讲，“意识”一词作为一项新志向和新标准颠覆现有思维。

“通过智能型飞机模型及数据与地面系统同步，以优化飞机整个生命周期的管理方式。

智能型飞机的全方位使用作为一项关键因素将促使人机交互界面不断进步。在可预见的未来，大型客机上或许只需配备一名飞行员。因此，至关重要的是通过人脑和智能型飞机界面之间的“无缝的衔接”可促进飞行员作出有效和及时的决策。对于负责飞机的适航性的地面维修工程师而言此人机交互界面也是必不可少。先进的人机界面(HMI)将会促进这种“无缝”交流。

具有自我意识的飞机的一个关键好处是，它能够与飞行员、操作人员和工程师更好的分享这种意识。先进的人机界面，如：大脑计算机机接口、合成心灵感应、大脑增强和虚拟现实/增强现实技术，将使飞行员和(数字)工程师与飞机进行直观地交流。反过来讲，先进的人机界面可在飞机飞行过程中遇到意外事件时更快、更好地做出决定，并减少人为差错导致的事故风险。作为一个更长远的目标，随着人们对大脑工作方式和决策方式不断理解与加深，通过结合认知科学与行为科学的发展情况，通过使用先进的人机交互界面，使得飞行员和工程师能够像感知自己身体的一部分一样掌握飞机的健康状况。

在新型冠状病毒肆虐的背景下，为了兼顾成本效率和员工安全，自动化机库的价值得到了凸显。数据通过智能型飞机同步传输至地面系统，从而优化飞机的全生命周期管理方式。机库将成为数据驱动的，并以自动化技术为基础，利用空中和地面机器人技术的组合进行检查。只有在需要时才会启动自动化设施的“熄灯（Lights out）”MRO机库将成为远程维护工程师的操作中心。配备了视觉/热传导系统的无人机，可以在飞机结构周围飞行进行无损检测，定位飞机结构内部和外部的异常和问题区域。

利用人工智能(AI) 和数字孪生技术对检查结果进行分析，并基于物理方程和现有数据，包括传感器采集的数据进行分析与验证。模拟结果可以用于评估飞机当前以及未来是否需要维护，以及立即判断飞机是否适航。自动化和人工智能技术的应用减少了对工作人员的依赖，但人工智能技术的安全、验证、确认、保密以及对由人工智能做出的安全决策的控制也至关重要。自动化机库不仅有助于促进规划未来的MRO，将运营成本和对工程师的风险降至最低，还将降低因飞机无法使用而导致服务中断的风险。这将使小型机队的航空公司更加可行。“熄灯（Lights out）”MRO机库当前仍然是一个概念，但相关项目正在研究实现该理念涉及的技术要素。

克兰菲尔德数字化航空研究与技术中心(DARTeC）

近日，克兰菲尔德数字化航空研究与技术中心(DARTeC）由英国商务部长Kwasi Kwarteng揭幕成立。该中心包括一个全尺寸的机库实验室，可以容纳隶属于克兰菲尔德的用于研究的737-400型研究飞机，并提供了利用无人机进行飞机检查的设施，以及一个高级的仪器轨道，从而利用摄像头和其他传感器扫描飞机外表面以确定损坏情况。机库实验室与DARTeC的IVHM和数字化MRO实验室相连，被设置为航空公司或维修机构的运行控制室。数字化MRO实验室正被用于研究利用摄像头检查飞机和控制机器人绕飞机机身飞行相关内容。大数据、机器学习和人工智能的应用意味着更复杂、更高效的决策过程，这将利用更广泛的经验和依据，而不是仅仅依赖工程师的经验和判断。

参与智能飞机相关项目的研究人员认为，在未来20年内，航空运营商会使用这种维护设施和“智能”平台。研究路线图表明，低维护原型机可能会在2035年研发出来，而“智能”飞机有机会会在2040年投入使用。基于研究经费条件，克兰菲尔德希望在2023/4年之前拥有完整的飞机数字孪生能力，并在2026年之前拥有具有推理能力的数字孪生原型智能机。

克兰菲尔德的IVHM中心已经在子系统层面（例如：环境控制系统）使用数字孪生技术和车辆推理展示更精确的诊断和预知。同时这包括监控乘客和机组人员以及飞机健康的能力。克兰菲尔德正在开发的航空航天飞行器推理框架(FAVER)工具是一个基于AI推理驱动的案例。该框架可以确定需要多少数据才能做出准确的预测，以及是否需要来自其他系统的信息来找到故障的实际来源，从而进行有针对性的维护。

当前阶段的技术瓶颈是确保架构和相关通信能力的抗干扰能力，发展应用人工智能的复杂性和安全性，以及提高机器人的自主性。除了技术之外，还需要获得监管部门的批准，以证明用于维修的自动系统可以像人工操作一样安全，从自动驾驶汽车的发展历程来看，这并不简单。此外，还需要建立适应不断变化的行业和市场需求的商业模式。

另一个根本性挑战来自航空运营数字化基础设施。数以千计的健康参数、发动机性能指标、压力、转速、温度和振动数据都可以实时传输到地面进行健康监测。问题在于航空领域的数据瓶颈，即：缺乏数据的传输速度和传输能力，虽然这种实现该目标的成本具有商业价值。与传统飞机相比，新一代飞机预计将产生超过30倍的数据量。一架波音787飞机每次飞行可以产生500GB的数据。据估计，到2026年时，全球飞机每年产生的数据总量将增至980亿千兆。根据罗尔斯•罗伊斯公司在2019年的计算，飞行数据量每年都在成倍增长。这意味着，包括罗尔斯•罗伊斯发动机在内的全球机队将产生98艾字节的数据(1艾字节等于10亿GB)。显而易见，数字化技术可以改变航空业的任何要素，MRO也不例外。当今的商业发展中，大多数行业都将数字化技术嵌入到业务模式和基础设施中，而航空业的数字化只是刚刚开始角逐。

航空业意识到未来将基于数字化转型技术，即数字化和可持续技术的第三次革命。至关重要的是，航空业第三次技术革命的成功也将取决于如何使这些技术创新高效的和经济的应用于MRO。智能飞机将成为新的全球化系统的必要部分。为了实现这一目标，我们需要改变现有的思维模式，在设计阶段就考虑到智能飞行器的未来潜力。

摘自英国皇家航空学会《Aerospace》五月刊

翻译：梁皓，邱国强，Ying Rui