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2017-10-23 中国机场安防网 机场宁静
近日，中国民航信息技术科研基田主任、中国民航大学徐涛教授以“机场及机场群的智慧化生长思考”为主题在相关集会宣布了主旨演讲 。徐涛教授从民航生长战略、机场目今业务生长模式、机场生长阶段、智慧机场信息化模型和建设等内容进行了精彩地交流与分享 。
他认为到2030年，机场生长应该具有支线-枢纽-机场群实现区域协同、智慧生态、与其他业态共生共赢；时间高效，本钱效益和绿色可连续；有人/无人驾驶的航空器及局面种种特种车辆的混淆运行模式；以及由天、空、地、地下运行而形成的立体机场等 。
小编对徐涛教授的部分演讲内容进行了整理，以下为详细内容，仅供参考 。
一、民航生长战略
前不久，习总 书 记考察建设中的北京新机场时，给予了机场新的使命——“机场是国家生长一个新的动力源” 。
《中国民用航空生长第十三个五年计划》明确提出：着力提升北京、上海、广州国际枢纽竞争力，推动与周边机场优势互补、协同生长，建设与京津冀、长三角、珠三角三大都会群相适应的世界级机场群 。
2017中国民航生长论坛上冯正霖局长强调：都会群已成为中国都会化的战略模式，民航作为战略性工业，在其中应该积极作为、主行动为，功效健全、相互协调、相互支撑的机场网，以及笼罩面广、衔接度高、通达性强的航线网 。为此，中国民航将以民航供应侧结构性革新的推进为主线，聚焦瓶颈问题和深条理矛盾，着力打造京津冀、长三角、珠三角三个世界级机场群 。
机场业务生长模式亟待立异
1、非航：未形成非航多元化生长花样；非航业务模式简单；
2、运行：多级运行指挥模式；整体联动平台未形成常态化；
3、宁静：宁静治理平台应与机场全体业务为焦点；宁静事件联动的业务模式需不绝增强；
4、效劳：智慧效劳产品简单，尚未形成门到门的旅客效劳和体验，受现有资源约束，效劳效率低下；
5、货运：货运资源缺乏，货运经营方法简单，货运业务管控宁静台化生长有瓶颈 。
二、机场生长阶段
机场的生长会经历四个历程：从分立型机场到协同型机场，再到智慧型机场，最终到智慧生态型机场 。
1、分立型机场——指挥、调理 。这一阶段的机场处于“田主经营”模式，关注航班运行相关系统集成，独立业态 。
2、协同型机场——集成、可视 。具有数据资源集成交换，可视化宁静管控，集中协同运行治理，旅客自助出行体验，形成与驻场单位协同共赢的商业模式特点 。
3、智慧型机场——感知、反响 。具备业务与信息智能融合，卓越的主动宁静响应能力，实时监测与运行预测，全流程端到端的效劳体验，精准营销模式引入，机场治理运营可预测安排调解等特征 。
4、智慧生态型机场——和谐、共生 。实现业务、信息、生态链智慧化融合，利益相关方全面连接共享，生态、绿色机场协同运作，生态宁静体系，极致的旅客效劳体验，与业外企业形成商业、效劳等和谐生态等特征 。
机场使命
在宁静为基础的大前提下，机场的使命在于三方面，一是改善旅客旅行体验；二是通过协同和信息共享提高运行效率、改善过站治理；三是最大化资产和基础设施的可用性（优化资源使用） 。
充分利用大数据、物联网、空间感知、云盘算、移动互联网等新一代信息技术，综合运用交通科学、系统要领、人工智能、知识挖掘等理念与工具，以全面感知、深度融合、主动效劳、科学决策为目标，通过建设实时的动态信息效劳体系，深度挖掘机场运输相关数据，形成问题剖析模型，提升机场资源配置优化、公共决策、运行治理、民众效劳等能力，推动机场宁静、高效、效劳、绿色运行和连续生长 。
全面透彻的感知、宽带泛在的互a联、智能融合的应用、以人为本的可连续立异 。
1、物联化——全面互联互通、深度感知，实现对效劳工具、资源、设备设施等从“不知”到“知之” 。
具体包括 ：
（1）、移动物体：电子标签、识别、定位、追踪、监控、引导、报警、调理 。
（2）、旅客：入场感知、区域感知、异常预警、值机确认、登机确认 。
（3）、行李：标识、传送、识别、定位、追踪、监控、安检报警、搬运追踪、装机确认 。
（4）、货物：入园安检、装卸、搬运配送、园区流转、入仓、出仓、收支海关、检验、包装、出园 。
（5）、飞机：降落、定位、路由引导、监控报警、调理、泊位 。
（6）、员工：一卡通、收支挂号、考勤、门禁、餐饮、商场、其他 。
（7）、车辆：停车收支卡、电子闸口、停车收费、宁静检查、泊位、出园 。
从上述七个层面实现一维到五维的时空体治理 。
2、战略——五域七化：
“五域七化”指的是生产包管、航空宁静、客户效劳、商业经营、行政治理五大业务领域，实施七个阶梯的信息化事情，以实现机场从“电子机场”到“数字机场”，再到“智慧机场”的变迁 。
（1）、电子机� 。杭吹缱踊�，从电子技术及其产品系统来支撑对航班的包管和效劳作用于现实机场 。从“人做事”到电子系统（含机电一体化设备）提高力量和效率 。
（2）、数字机场包括虚拟化-仿真、荟萃化-整合、网络化-互联、数字化-量化——“四化” 。
其中，虚拟化-仿真将管控和效劳的现实工具及其场景仿真到盘算机中，实现由笼统到形象，由文字显示加入景再现 。
荟萃化-整合实现单位、岗位、系统间的信息共享和联动运行，实现由信息孤岛到信息共享，由单独运行到协同联动运行 。
网络化-互联将各单位、岗位、环节、系统等的信息通路联起来，构筑互联互通的信息高速公路 。
数字化-量化实现信息和指令的数字化表达、输入/出、存储、传输和处理等，实现管控由粗旷模糊到精确清晰 。
（3）、智慧机场包括智慧化-智慧和物联化-感知两部分 。
智能化-智慧即建立管控规则、逻辑、流程和合约知识库，实现全面智能化治理，逐步实现下述层级和环节的智能化 。实现由“人脑”到“电脑”的转变 。
物联化-感知实现对包管、管控和效劳工具的自动识别、定位和监控，对效劳工具、效劳资源（含人力资源）的把控 。实现由“不知”到“知之” 。
智慧机场信息化模型
“X-Y-Z”模型——通过五域七化，支撑机场X类定位、Y种特色，实现Z方最佳体验 。
1、架构——两纵六横
（1）、两纵即：政策规则标准体系和运行包管体系 。
政策规则标准体系包括：政策规则、协议标准、国家标准、行业标准等 。
运行包管体系包括：政策包管、组织包管、资金包管、系统包管、信息包管和人才包管 。
（2）、六横即展示体验层、管控层、应用层、交换层、数据层、平台基础层 。
2、蓝图——“10-6-3-XY-Z”
10代表十大智慧——智慧生产（航班治理、资源分派等）、智慧效劳（航班显示、广播效劳等）、智慧治理（决策/办公、资产/人事等）、智慧宁静（区域隔离、局面监视等）、智慧商业（经营决策、广告/销售等）、智慧物流（物流平台、货站货代等）、智慧交通（综合交通、售票治理等）、智慧低碳（收罗剖析、情况监控等）、智慧空港（航班云、旅游云等）、智慧基础设施（传感网、在线感知等） 。
6代表六地安排——航站区、航行区、物流区、交通换乘区、办公区、临空经济区 。
3代表三层运管体系——全局指挥、区域治理、专业支持 。
XY代表机场的定位及特色，好比：文化机场、绿色机场、珠三角枢纽、东南亚门户、国际航运枢纽等；特色包括：特色商贸、智慧机场、综合交通 。
Z代表Z方的最佳体验，如：航空公司最佳体验、旅客最佳体验、货主/货代最佳体验、民众最佳体验、治理人员最佳体验、驻场单位最佳体验等 。
智慧机场建设
智慧机场的突出体现为智慧基础设施、智慧空港、智慧生产、智慧效劳、智慧治理、智慧宁静、智慧商业、智慧物流、智慧交通、智慧低碳的全域智慧 。
1、智慧生产——PC+移动（手持/车载）终端+业务
围绕飞机流、旅客流、货运流等生产各环节，将生产要素、产品、装备、应用进行数字化、网络化、物联化、智慧化等生长，并有效集成和关联 。
2、智慧宁静——PC+移动终端+宁静
实现旅客宁静、航空器宁静、空防宁静、生产宁静、公共宁静、情况宁静、行李宁静、货物宁静、商业宁静、信息宁静、消防宁静、安保宁静 。
建立多条理、全方位立体技防宁静体系，打造统一安防平台，实现事前预防、事中处理、事后评价的生长局面，同时，实现安防信息自动获取、宁静事件智能捕获、危险自动定位预警、安防事件自动关联、应急情况统一指挥调理的智能高效 。
3、智慧效劳——PC+（移动）互联网+效劳
旅客出行全流程效劳，提供网上/掌上/现场进出港全历程自助事务治理、信息陪同、事态感知、异常预警等个性化智能化效劳；对旅客航空出行相关运动（机场运动）的全面感知、深度效劳、综合剖析、科学应对；结合智慧市民效劳、智慧旅游效劳，借助种种智慧平台，深度融合，互通数据，提供宽泛的航空综合效劳 。
包括实现旅客智能感知、所需信息自动获取、旅客位置自动获取、信息实时推送、异常情况感知、异常预警智能引导、网上/掌上自助治理、自助值机/行李登机/通关/安检 。
旅客：可以网上/手机订票中转联程，网上/手机值机盘问，网上/手机购物，网上/手机订餐，家中自助行李托运，网上预约侯机楼效劳等 。
进港：自助/柜台候机楼效劳、自助/柜台值机航显、自助/柜台问讯扶引导示、自助/柜台登机、自助/柜台行李托运、自助/店肆购物、自助/柜台通关 。
离港：刷手机、刷登机牌、刷身份证、刷指纹、刷虹膜等实现登机，信息关联 。
4、智慧交通——PC+（移动）互联网+交通
通过机场、高铁、地铁、交运等相关交通运输信息系统的互联，接纳大数据深度集成，完成地面交通与航班的无缝衔接，实现旅客便当、快捷、高效的中转，打造空空、空地的“一票通”、“一站通”、“一点通”的旅客出行效劳，使交通智慧化 。
5、智慧低碳——PC+（移动）互联网+传感器
智慧低碳即情况低碳、绿色技术、能耗剖析、自动化控制、能耗收罗五个方面 。
接纳节能环保的绿色技术，用信息化、物联化的手段收罗和捕获相应的水电气暖等能源信息，智能感知、实时监控、智能控制能源的消耗，通过与智慧生产、智慧治理的深条理联动，抵达节能、减排、降耗的目的，使绿色机场智慧化 。
绿色机场的战略要求分为七部分：绿色结构、绿色情况、绿色循环、绿色能源、绿色水源、绿色技术、绿色接纳 。
6、智慧基础设施——物联网+智能传感设备
空侧：设施设备智能互联、在线状态感知（具有感知跑道、滑行道、机坪、助航灯光等自身状态参数及实时发明异常的能力）
陆侧：航站楼内种种设施设备状态智能互连与感知 。
7、智慧空港——PC+（移动）互联网+空港效劳
智慧空港具有九大智慧及其数据和效劳向周边辐射航空经济体效劳 。即通过智慧机场辐射智慧空港，延伸为智慧都会，发动智慧都会群/机场群，实现昌盛大空港、高收益的生长 。由多朵智慧云实现，如信息云、商业云、旅游云、交通云、GIS云、企业云 。
信息云：宣布机场航班动态；提供机场数据租用效劳 。
商业云：提供机场种种商业系统租用效劳 。
旅游云：提供机场航班与旅游对接效劳 。
交通云：提供机场种种治理系统租用效劳 。
GIS云：提供机场GIS系统地图功效和机园地图数据租用效劳 。
企业云：提供海内外企业交流平台租用效劳 。
众佳体验
终极目标：通过全域智慧，提升航空公司、旅客民众、机场员工、治理人员、驻场单位、外地居民、地方政府、货主货代各方最佳效劳体验 。
智慧机场愿景泛起
总之，智慧机场最终在技术上实现从电子化到数字化、网络化、集成化，再到虚拟化、物联化、智能化、智慧化，同时，泛起出生产、效劳、治理、经营、宁静、物流、低碳、交通、空港、基础设施的全域智慧，并实现旅客/民众、货主/货代、航司、事情人员、治理、驻场单位、周边居民的众佳体验 。
智慧机场群
智慧机场群即从追求简单机场运行智慧化到区域多机场运行的智慧化，构建和谐生态机场圈 。
其运行模式有三种，一是简单机场的运行协同（空地、地面、地区等）；二是同城双枢纽的运行协同（空空、双枢纽间、同城地面等）；三是区域机场群的运行协同（区域空空、异地地面等） 。
智慧机场群的协同决策首先要构建航班、旅客、货邮、交通、气象、社交、移动的共享数据平台，从而实现机场群运行数据治理和机场群运行数据剖析，以抵达机场计划结构、资源配置、时刻安排、航线网络计划、旅客效劳等的应用 。
其中，机场群运行数据治理包括时空索引、流数据、轨迹数据、异构数据；而机场群运行数据剖析则包括数据挖掘、大数据剖析、人工智能、可视化 。
徐涛教授还例举了几个智慧机场群协同决策的技术：
1、基于信息协同的机场群空中交通治理计划仿真技术即机场群运行仿真平台（差别运行场景的仿真模型），平台囊括了吞吐量所需区域出口配置、空域配置、航班运行容量均衡、协同运行计划战略仿真四大功效 。
2、基于共享数据平台的双枢纽机场协同决策要害技术：数据治理、数据剖析、共享数据平台 。
3、双枢纽机场运营数据感知和特征剖析包括双枢纽机场的运行动态特征检测与剖析、机场数据感知和融合 。
2030年机场
徐涛教授认为到2030年的时候，机场的生长应该具有以下特征：
1、支线-枢纽-机场群，区域协同、智慧生态、与其他业态共生共赢；
2、时间高效，本钱效益和绿色可连续；
3、有人/无人驾驶的航空器及局面种种特种车辆的混淆运行模式；
4、由天、空、地、地下运行而形成的立体机场等 。
5、旅客：航站楼内旅客便捷通行系统——集成登机前所有流程、快速自动将旅客引导/运送至登机口（如：刷脸进入航站楼、步行穿越式安检走廊、旅客及行李无停留自动安检、传送带/电动车等旅客自动运送系统、旅客运动历程中的信息导航等等） 。
同时，设有都会中央航站楼；航站楼陆侧部分功效前移至市中心/火趁魅站，与其他运输模式共享基础设施和效劳中心 。
三、信息计划体系
智慧机场的信息体系凭据信息化建设体系分成七大部分 。
一是设立愿景目标——智慧机场，以支撑战略愿景与目标的实现；二是生长战略——“X-Y-Z”（上文所述），以支撑战略执行；三是信息化蓝图——“10-6-3-XY-Z”（上文所述），树立建设内容与任务、描绘信息蓝图；四是IT总体架构——两纵六横（上文所述），形成技术支撑与系统架构；五是应用系统——数十个应用系统，以形成业务支撑与技术应用；六是运管体系——“1-5-2”（上文所述），形成治理支撑与安排；七是实施战略——分期建设、协同实施，主要为实施环节 。
机场运行态势感知
1、TOBT预测 。该预测提出了效劳于A-CDM系统的航班撤轮档时刻TOBT预测模型以及基于隐藏变量的TOBT预测模型 。以便更精准地预测，可资助空管人员给出飞机预起航行列，机场合理调配资源，航司提升飞机利用率平剖析和辅助，以提高运行协同效率 。
TOBT预测的研究目标在于航班进程里程碑事件的关联预测，包括要害影响因素识别和航班过站与滑行耗时动态测算两方面 。其中，要害影响因素识别主要是通过对航班过站流程逻辑建模，利用基于PCA/FA的因子识别要领进行剖析，最终获得要害影响因素；而航班过站与滑行耗时动态测算主要是通过对机位、机型、跑道，以及滑行、期待、起降等的航班数目进行运行数据、影响因素量化剖析、预测模型、耗时测算、动态实际耗时等方法进行测算 。
2、可变滑出时间预测 。
该预测提出了基于排队论/KNN+SVR的离港航班可变滑出时间预测模型，以便优化航班推出序列，减少飞机在滑行道上长时间期待造成的资源浪费 。
3、上客连续时间预测 。
该预测提出了基于漫衍拟合和优度检验的上客连续时间预测模型，是实现�；弧⒌腔凇⒗惹诺茸试淳返骼淼闹匾� 。
4、协同调理 。提出了Monte-carlo的远机位航班加油效劳和上客效劳的协同调理模型；满足差别类型效劳流程约束的基础上，对种种包管车辆进行全局优化分派 。
旅客大数据剖析
基于行为建模和社交盘算，提出了民航旅客出行兴趣预测与剖析模型 。包括：航线对旅客的吸引力、航线热度、航空公司市场占有率、旅客忠诚度四个环节 。
