170923杨洋《认知智能-AI时代下的商业逻辑》的练习

练习题：

根据杨洋老师的AI+思维模型，分析AI如何能为你熟悉的一个行业/企业提升效率。

尊敬的旅客朋友您好，我们抱歉的通知您，您乘坐的XXXX航班由于航空管制，暂无法起飞，请您到我们的候机大厅暂做休息，具体起飞时间，请您随时留意登机口航班信息。

相信很多人都遇到过这个“通知”，今天我就对航空行业中狭义上的航空管制提出一点猜想：

一、拆解：导致航空管制的原因

1.飞机“塞车”：因安排在同一条航路上的飞机太多导致航路“拥堵”，若如再放行，可能会产生安全问题，因此而管制。

2.天气恶劣：在起飞地或目的地天气状况恶劣，如雷暴、台风、大雾等天气，不适合起降与飞行，为规避发生危险状况而管制。

3.军方活动：假如军方有演习活动的时候，飞机就需要绕道飞行，调整航路，避开禁飞区。

4.跑道问题：因机场跑道出现状况，跑道减少了，这时飞机起飞降落都会受到影响，需要“排队”等候。

而其实以上说的4点，除了第2点属于不可抗力因素之外，其他的都是属于在可控范围之内的，因此我觉得有3点都是有可能可以做进一步提升的，影响它的最大问题在于对航线网络结构的规划以及时间点的安排。

为什么是这个问题呢？因为其实航线网络结构是航空公司航班运营的基础，其布局形式影响着航空公司运营的各个方面。

通俗一点来讲，就是好的航班网络结构规划，能使得航空公司的飞机航线以及航班次更加丰富，进而能更好的地降低它的运营成本，从而能更好地优化它的票价体系，使得它更富有竞争力。

二、完善数据

解决这个问题，需要的数据有航空公司航路使用数据，气象数据，机场跑道使用规划数据。

收集这些数据，是为了更好的让航班与航班之间的衔接更加顺畅。

三、逐个解决

其实第一代AI在航空行业已经被广泛运用，比如通过飞机仪器仪表向飞行员显示飞机的实时状况；根据定义好的飞行路径进行自动驾驶；自动调整飞机客舱中的压力，以确保客舱环境的安全与舒适等。

而其实使用AI来处理大量的航空航路数据，气象数据以及机场跑道数据等，能通过AI推算出最优的化的解决方案的。比如：（前提假设飞机机型一致）原本某个从广州飞杭州的航班，它的前序航班在海口因天气恶劣不适合起飞而延误了，海口的这个航班可能会延迟1小时抵达广州；而这时某从广州飞往北京的前序航班能按时抵达广州，但已知北京天气恶劣，如果按时起飞去往北京将可能面临天气不适合降落，而刚好假如延迟1小时起飞，天气会有所好转，那么AI通过匹配把这两个航班的飞机做一个对调，原本广州飞北京的这个飞机先由广州飞杭州的这个航班使用。而海口飞广州的这个飞机，抵达广州之后，飞北京的这个航班。举的这个例子有点绕，但是却可能是AI能比人处理的更好的地方。

四、有机整合

去年，国内某机场曾因塔台管制员操作失误，险些导致两架飞机相撞的惨剧。从世界范围内的经验来看，机场的拥堵程度即使增加一点点，事故发生的可能性则会呈指数级增长。而通过AI能大大减少人工操作出现的失误，而且由于AI对大数据的处理能力，也能更加有效地去调配航路、调配机场跑道，乃至再进一步去优化航线网络结构。

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期待能在混沌大学与你一起成长！