人工智能进入航空领域 从协助飞行员做起

自主飞行：航空技术的明日之光与面临的挑战

随着全球航空技术的不断革新，自主飞行已成为众多行业关注的焦点。先进的飞行控制技术和人工智能的融合，使得水陆空各种平台实现了自主运行、探测和决策。直升机领域尤为引人注目，多家公司纷纷投入实践探索。在此背景下，我们有幸采访了柯林斯宇航中国区副总裁何伟昌先生，深入探讨人工智能和自主飞控系统在直升机领域的应用前景及其面临的挑战。

直升机自主飞行技术的意义

在直升机领域，自主飞行技术被视为一项革命性的创新。这项技术不仅能有效降低飞行员的工作压力，提升执行任务的专注程度，更可以减少对直升机的人力需求。

传统上，飞行员在执行复杂任务时，需要在短时间内对快速变化的复杂情况做出反应。这样的决策过程对飞行员的大脑是一个巨大的考验。特别是在恶劣天气下执行任务时，飞行员往往需要集中全部精力来保证直升机的安全，以至于无暇专注于执行真正的任务目标。

随着人工智能的飞速发展，经过训练的飞控程序可以替代飞行员完成一系列基本检查和操作。这些程序可以操作直升机进行爬升、悬停、避障等一系列基本飞行动作。未来，随着计算机智能的不断提升，飞控系统还将具备更多高级功能，如紧急程序激活、自主规划路线、导航飞行到预定地点等。

人工智能的问题和挑战

尽管人工智能在直升机自主飞行领域的应用前景广阔，但其实现过程中存在诸多问题和挑战。何伟昌先生指出，要确保人工智能系统绝对安全、可靠地实现自主飞行，还有很长的路要走。

对于直升机飞行员来说，应用人工智能的“自主飞行”技术虽然可以减轻负担，但到底能减轻多少尚无法量化。这一结果的不确定性使得难以确定计算机自主飞行控制对飞行员操作的介入程度，进而难以评估自主飞控程序的复杂程度和所需投资回报。

采用自主飞行系统后，虽然可以减轻飞行员的负担，但同时也存在飞行员技术水平降低的风险。因为许多操作将由计算机完成，可能导致新飞行员在面对故障和极限飞行条件时无法应对。

系统复杂性增加对飞行员的培训和技术水平要求也更高。最重要的是，人工智能目前还无法进行精确的解释和确定性结论的得出，这在航空领域中的安全关键系统是不可接受的。例如，当直升机利用传感器探测障碍物时，人工智能应能够精确识别障碍物并给出相应的避障建议。目前这一目标的实现仍然面临诸多困难。

尽管人工智能在直升机自主飞行领域的应用前景广阔，但其实现过程中仍存在许多挑战。我们需要不断探索、研究和实践，以期找到最佳的解决方案。只有这样，我们才能真正实现让直升机“自主”飞行的梦想，为航空领域带来更多的创新和突破。针对当前自动驾驶汽车在航空系统障碍物识别上的挑战，特别是在直升机自主飞行控制领域的发展状况，柯林斯宇航等领先企业已积极投入研究，努力将有人驾驶直升机转换为无人自主驾驶模式的改装套件。这套先进的改装套件配备了激光雷达等传感器系统，致力于提升飞行系统的智能化水平。业界人士深知，现阶段人工智能系统的确定性提升仍是重中之重。尽管现在的技术已经允许对直升机进行改装以适应自主飞行模式，但飞行员们仍然无法接受自主飞控程序可能对同一个障碍物进行两次不同识别的现象。行业内的专家正致力于解决这一难题。为了实现人工智能系统的确定性提升，专家们提出了一系列富有前瞻性的解决方案，包括受控学习以及人工建模和机器学习相结合的手段等。这些手段旨在过滤掉机器学习中的不确定结果，提高系统的确定性，使人工智能算法变得可解释。在这方面，柯林斯宇航与西科斯基公司共同开发了一种新型的电传操纵系统改造方案。这种方案具有三余度设计，并采用增强型飞控计算机控制的机电作动器代替了传统的机械传动系统。这种革命性的设计简化了系统架构并提高了可靠性，无需更改直升机的液压系统即可安装。这一创新成果为自主飞行系统打下了坚实的基础。目前，这一技术已应用于西科斯基UH-60A黑鹰直升机的改装项目中。值得一提的是，在DARPA的ALIAS项目飞行试验中，飞行员通过平板电脑下达指令给自主控制系统，控制系统自主规划飞行路线。尽管人工智能在飞控系统部件级别的改进中已经取得了一定的成果，但提升整个系统中人工智能的确定性仍然是一个长远的目标。柯林斯宇航正在努力研发新的飞行管理计算机等技术来应对这一挑战，但仍不能给出具体的时间表或路线图承诺。这是一个宏大的愿景，需要我们不断的探索与付出努力才能实现。行业内的技术和创新正在不断向前推进，我们有理由相信未来会有更加先进的人工智能技术为航空领域带来革命性的变革。