对安全关键系统进行AI/ML研究 是否真的对航空航天行汽车行业有利

来自美国的风河公司（Wind River）与柯林斯航空航天公司（Collins Aerospace）的专家们都坚定地认为，人工智能（AI）和机器学习（ML）将会给飞机驾驶舱带来重大的变化，将助力民用、军用、通用与公务机在内机型从自动化系统朝着自治化系统发展。

Wind River最近发布了一段与CollinsAerospace合作拍摄的短片，其中Wind River的首席执行官兼总裁Jim Douglas和Collins Aerospace机载产品和系统总监Tim McCormick共同分享了对航空电子行业快速变化技术影响的一些见解。其中，包括了对“下一波大浪（The Next Big Wave）”的深刻讨论——通过运用人工智能（AI）/机器学习（ML）从目前的自动化系统向未来的自治化系统发展。这一波浪将导致驾驶舱发生重大变化，比如航电系统 – 目前是将已经预先处理过的信息交给飞行员，使得他们能够作出知情决策，而自治化航电系统能够自行作出决策，在未来甚至可能不需要飞行员。

随着我们天空中民用飞机的数量继续急剧增加，飞机间的间隙也正在减少，这将会给飞行员带来更大的工作负担。目前美国防务部门，正在研发第六代具有自治化操控模式的军用快速喷气式飞机。这些发展趋势都表明我们需要增加智能化的自动化系统，通过数据分析并由系统直接作出决策以此来减少飞行员的工作负担（甚至取代飞行员），而不是将信息提交给飞行员由他们来作出决策，这一需求直接将驱动驾驶舱内的AI/ML的运用。

目前的飞机上安装有许多航电系统，通过处理来自多个传感器和各种来源的复杂信息，并以一种使飞行员能够做出决定的方式将其给予呈现，有助于提高飞行员的态势感知能力。这些系统可分为两大类，即支持实时决策的系统，以及支持非时间关键决策的系统。

实时航电系统包括合成视觉系统（SVS），它提供直观的地形图三维视图，以帮助飞行员着陆进近机场。这些系统利用飞机上的即有处理平台来实现，以便为飞行员提供确定的低延迟响应。

目前，也正在对最先进的增强系统进行研究，比如Collins Aerospace和NASA正在研究音爆显示器，以使超音速军用飞机的飞行员，以及即将推出的X-59静音超音速技术（QueSST）飞机在飞机上就能评估预计音爆，以及预测可能产生的影响，并决定是否改变路线。飞机上优化的触摸屏飞行显示解决方案，有包括来自Collins Aerospace，CoreAVI和Wind River的获奖技术。将来，超音速飞机上的机载AI / ML系统甚至可以评估音爆预测并代替飞行员做出决策。

非时间关键系统可用作E化飞机的一部分，使得飞机在飞行途中能够将数据通过卫星通信链路传输到航空公司云数据中心，或通过4G / 5G网络在机场停机坪上传输。可以对该飞机传感器数据进行基于云的远程分析，以确定飞机是否有效运行，作为维护，修理和大修（MRO）的预测性维护策略的一部分。

将来，AI和ML也可能用于安全关键的航电系统。 AI / ML为安全认证提出了一些有趣的潜在挑战，尤其是在决定论和可预测性方面。通过观察汽车行业正在进行的AI/ML安全认证工作，发现这是由自动驾驶的需求下的市场来进行推动的。那么对安全关键系统进行AI / ML研究是否真的对航空航天行汽车行业有利呢？

Paul Parkinson目前是WindRiver公司欧洲，中东和非洲（EMEA）区域的航空航天和防务部门现场工程总监，管理一个现场应用工程师团队（FAE），与EMEA的航空航天和防务客户合作。