美国商业航空公司的系统是生成一个估计的经济引擎$ 168.2十亿营业收入在2016年。票票价为代表营业收入的74.5%，即1252亿美元。2016年，交通运输的总体类别大致代表2.7％的国民生产总值。
航空客运量预计将达到在接下来的二十年里翻一番。如今，各大航空公司都在探索人工智能如何帮助它们跟上客户需求，提高运营效率、速度和客户满意度。
为了了解美国四大航空公司是如何使用人工智能的，我们深入研究了这个领域，以帮助回答商界领袖今天提出的问题，包括:
- 像美国航空和达美航空这样的行业领导者如今是如何使用人工智能的呢?
- 这些航空公司人工智能应用的实际结果是什么?
- 什么是跨航空公司AI应用的发展趋势 - 他们将如何影响行业的未来？
本文旨在提出在四个主要商业客运航空公司如何使用AI全面审视。公司分别位列基于2016年经营收入从公司财务报告的来源。
我们开始探索每家公司之前，我们将展示在我们的研究认为出现这个部门的共同模式。
航空业的人工智能——先期洞察
从目前使用AI前四名的行业领导者最流行的AI应用似乎是：
- 人工智能助手:通过使用自然语言的交互来响应客户询问和国内航班信息和机票可用性的语音命令(参见下面的美国航空公司和联合航空公司)
- 智能物流:机器学习算法被应用于数据来帮助自动航空公司运营。（见下文西南）。
- 人脸识别:面部识别技术被用来执行客户身份识别，并通过信息亭（匹配乘客及其行李见下文三角洲，你可能需要阅读我们的全部“面部识别用例”的文章）
在下面的完整文章中，我们将分别探讨每家航空公司的AI应用程序。我们将从美国航空公司(American Airlines)开始。根据2016年的收入数据，美国航空公司是美国排名第一的商业航空公司。
美国航空公司
在2017年，目前主要航空公司的重点年度应用程序开发大赛，HackWars、“人工智能、无人机及增强和虚拟现实”技术。《黑客战争4》是一场24小时的黑客马拉松，据说吸引了700多名“设计师、开发人员和IT”专业人士。参与者组成团队，目的是想出一个对“客户和员工”都有益的创新应用程序的创意。
第一名的团队，“团队阿凡达”，据说设计一个应用程序，允许用户提前确定诉讼的大门之前抵达机场或在展台的行李的大小。获胜团队还声称，他们的应用程序将允许用户“预付的任何潜在费用”与他们的行李关联。
很可能是为了保护这个想法，美国航空公司并没有在官方视频中展示“阿凡达团队”的应用程序是如何工作的。基于对比赛的三个类别的兴趣，获胜的应用程序有可能是使用人工智能开发的，但这一点尚未得到证实。Emerj方正丹Faggella状态：
“If anything, ‘HackWars’ is a demonstration of AA’s eagerness to innovate (and to let the press know about it), but it’s symbolic of the current nascent stage of AI: Businesses all know they should be applying AI, but are having a hard time finding where and how. If nothing else, AA seems to at least be making the effort, and we hope to see more traction with the firm over the years ahead.”
三角洲航空公司
2017年5月，达美航空发布了一份报告$ 600,000四大投资自动化的自助服务包检查亭，包括一个将纳入面部识别技术。选择的明尼阿波利斯的航空公司。保罗国际机场亮相四自助服务亭，并声称，面部识别技术将用于客户的面孔匹配护照相片，以验证客户身份。
尽管达美航空公司似乎并未有新的自助服务拎包入住亭自己的YouTube视频WCCO - CBS明尼苏达从今年早些时候的视频解释了技术很好：
航空公司有兴趣将更多的自助服务和自动化整合到其运营中，这在其之前的一些举措中得到了明显的证明，如“售票通过飞三角洲移动应用程序亭和办理登机手续”。
“我们依靠技术创新来提供客户服务和运营为了在当前的商业环境中竞争的有效性。例如，我们已经并将继续在delta.com、移动设备应用程序、值机柜台、客户服务应用程序、机场信息显示和相关计划(包括这些计划的安全性)方面进行重大投资。技术的性能、可靠性和安全性对我们服务客户的能力至关重要。”-2017年年度报告
达美声称，以前的创新上面提到已经在机场帮助简化客户流量，也纷纷“大大提高了客户满意度得分。” However, the airline does not specifically provide any data pertaining to customer feedback in the新闻稿。
(对客户服务的人工智能应用程序感兴趣的读者可能想要了解我们在我们的网站上介绍的创新的人工智能亭的想法快餐AI使用情况的文章。）
西南
该航空公司的人工智能实施证据有限，但有一些证据表明西南航空使用机器学习来改善运营。西南航空公司(Southwest Airlines)前航空运营保障部主任杰夫•哈姆雷特(Jeff Hamlet)曾说过所述他和他的团队使用机器学习技术，如时间序列分析和模式识别，以提高他们的数据挖掘能力。
时间序列分析是指用于评估一系列数据点被按照时间排序的方法。这种分析通常用来识别趋势或模式。
哈姆雷特的权利要求，这些方法使他的团队，以确定潜在的故障飞行中飞行员的数据报告中。然后，将这些研究结果在到达现场转达给空中交通管制。哈姆雷特的结论是，在这种情况下报道，促成了回避的事件。
美国联合航空公司
2017年9月，美国联合航空公司公布与亚马逊Alexa的合作被称为“联合技能”。据报道，该应用程序允许Alexa用户通过自然语言来寻找关于联合航空公司航班的最常见问题的答案。
一旦用户将“联合技能”添加到现有的Alexa应用程序中，他们就可以询问Alexa关于航班状态、航班时间和便利设施的常见问题。通过联合技能，Alexa可以处理的命令包括:
- “Alexa，问联合航空:959航班情况如何?”
- “Alexa，问联合航空:869航班有Wi-Fi吗?”
- “Alexa，让曼联给我登记。”
然而，该应用程序有一些限制。例如，命令必须以非常具体的方式表达，而某些功能(如航空公司登记)的信息仅限于国内航班。
基于发表的评论到目前为止，在亚马逊网站上，United skill受到的评价褒贬不一。一些投诉包括错误的飞行时间和对语音指令关键要素(如“航班号”)的习惯性误解。
作为整合Alexa功能的先锋航空公司，预计将会有一个学习曲线。随着时间的推移，亚马逊将会做出怎样的改进，这种合作最终是否会对两家公司都有利，这些都值得关注。
(对亚马逊的对话界面技术有浓厚兴趣的读者可能想要阅读我们的全文，标题为:比较聊天机器人——Facebook、微软、亚马逊和谷歌“。）
总结关于商业航空领域人工智能的思考
人工智能正在航空业的商业航空领域进行探索，并正在整合多个领域，包括客户服务、机场和航班运营。安表示，机场发展将是一个特别重要的领域年度报告由国际航空运输协会出版。
该协会预计，机场发展的成本，特别是改善和现代化现有的基础设施和运营，将在未来15年超过1万亿美元。因此，创新将是这些努力的关键组成部分。具体来说，人工智能和自助机场亭和应用程序应该很好地融入这个行业前景。
在航空领域，数据的传输和转换是市场竞争和飞行安全的基础。杰夫·哈姆雷特(Jeff Hamlet)，西南航空公司(Southwest Airlines)前航空运营保障部主任，以及美国国家航空航天局(NASA)航空安全项目经理阿肖克·n·斯里瓦斯塔瓦(Ashok N. Srivastava)断定该高效的数据管理是通过不断创造新的算法来实现。
这些算法或应用程序将根据飞行员、美国联邦航空局(FAA)和其他航空领域相关人员报告的新问题进行量身定制。影响数据传输的政策和程序对航空学机器学习的未来至关重要。
因此，可以预见的是机器学习算法将继续发挥在如何领先的航空公司的数据解释转化为他们的公司有价值的成果具有重要作用。
同样重要的是要考虑对经济的影响，因为它涉及到就业增长。作为一个繁华的数十亿美元的产业，可以预见，在未来的20年中，我们将看到在商业航空就业市场的广泛和持续增长。全球经济扩张已为航空公司贡献“扩大他们的机群和飞行时间表”以满足不断增长的消费者需求。2016年，航空业维持了一个估计6770万个供应链工作岗位，创造了3万亿美元的全球增值产值。
尽管领先的商用客运航空公司相对较早地采用了人工智能，但行业预测描绘了一个有利于创新和自动化的商业环境。我们将继续监测整个行业的人工智能如何出现，因为我们预计在未来几年将有更广泛的实施。
标题图片来源:Infosys
