2017-10-23 中国机场安防网 机场安全

近日，中国民航信息技术科研基地主任、中国民航大学徐涛教授以“机场及机场群的智慧化发展思考”为主题在相关会议发表了主旨演讲。徐涛教授从民航发展战略、机场当前业务发展模式、机场发展阶段、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，机场发展应该具有支线-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，成本效益和绿色可持续；有人/无人驾驶的航空器及场面各类特种车辆的混合运行模式；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、民航发展战略

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——“机场是国家发展一个新的动力源”。

《中国民用航空发展第十三个五年规划》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、协同发展，建设与京津冀、长三角、珠三角三大城市群相适应的世界级机场群。

2017中国民航发展论坛上冯正霖局长强调：城市群已成为中国城市化的战略模式，民航作为战略性产业，在其中应该积极作为、主动作为，功能健全、相互协调、相互支撑的机场网，以及覆盖面广、衔接度高、通达性强的航线网。为此，中国民航将以民航供给侧结构性改革的推进为主线，聚焦瓶颈问题和深层次矛盾，着力打造京津冀、长三角、珠三角三个世界级机场群。

机场业务发展模式亟待创新

1、非航：未形成非航多元化发展格局；非航业务模式单一；

2、运行：多级运行指挥模式；整体联动平台未形成常态化；

3、安全：安全管理平台应与机场全体业务为核心；安全事件联动的业务模式需不断加强；

4、服务：智慧服务产品单一，尚未形成门到门的旅客服务和体验，受现有资源约束，服务效率低下；

5、货运：货运资源不足，货运经营方式单一，货运业务管控和平台化发展有瓶颈。 

二、机场发展阶段

机场的发展会经历四个过程：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、调度。这一阶段的机场处于“地主经营”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，可视化安全管控，集中协同运行管理，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、反馈。具备业务与信息智能融合，卓越的主动安全响应能力，实时监测与运行预测，全流程端到端的服务体验，精准营销模式引入，机场管理运营可预测部署调整等特征。

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，生态安全体系，极致的旅客服务体验，与业外企业形成商业、服务等和谐生态等特征。

机场使命

在安全为根本的大前提下，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、改善过站管理；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、云计算、移动互联网等新一代信息技术，综合运用交通科学、系统方法、人工智能、知识挖掘等理念与工具，以全面感知、深度融合、主动服务、科学决策为目标，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘机场运输相关数据，形成问题分析模型，提升机场资源配置优化、公共决策、运行管理、公众服务等能力，推动机场安全、高效、服务、绿色运行和持续发展。

全面透彻的感知、宽带泛在的互a联、智能融合的应用、以人为本的可持续创新。

1、物联化——全面互联互通、深度感知，实现对服务对象、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、调度。

（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、出入海关、检验、包装、出园。

（5）、飞机：降落、定位、路由引导、监控报警、调度、泊位。

（6）、员工：一卡通、出入登记、考勤、门禁、餐饮、商场、其他。

（7）、车辆：停车出入卡、电子闸口、停车收费、安全检查、泊位、出园。

从上述七个层面实现一维到五维的时空体管理。

2、策略——五域七化：

“五域七化”指的是生产保障、航空安全、客户服务、商业经营、行政管理五大业务领域，实施七个阶梯的信息化工作，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）、电子机场：即电子化驱动，从电子技术及其产品系统来支撑对航班的保障和服务作用于现实机场。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、集合化-整合、网络化-互联、数字化-量化——“四化”。

其中，虚拟化-仿真将管控和服务的现实对象及其场景仿真到计算机中，实现由抽象到形象，由文字显示到场景再现。

集合化-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，由独自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，实现全面智能化管理，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-感知实现对保障、管控和服务对象的自动识别、定位和监控，对服务对象、服务资源（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：政策法规标准体系和运行保障体系。

政策法规标准体系包括：政策法规、协议标准、国家标准、行业标准等。

运行保障体系包括：政策保障、组织保障、资金保障、系统保障、信息保障和人才保障。

（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（航班管理、资源分配等）、智慧服务（航班显示、广播服务等）、智慧管理（决策/办公、资产/人事等）、智慧安全（区域隔离、场面监视等）、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、售票管理等）、智慧低碳（采集分析、环境监控等）、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代表六地部署——航站区、飞行区、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、区域管理、专业支持。

XY代表机场的定位及特色，比如：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、公众最佳体验、管理人员最佳体验、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、智慧服务、智慧管理、智慧安全、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、智慧化等发展，并有效集成和关联。

2、智慧安全——PC+移动终端+安全

实现旅客安全、航空器安全、空防安全、生产安全、公共安全、环境安全、行李安全、货物安全、商业安全、信息安全、消防安全、安保安全。

建立多层次、全方位立体技防安全体系，打造统一安防平台，实现事前预防、事中处置、事后评价的发展局面，同时，实现安防信息自动获取、安全事件智能捕获、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度的智能高效。

3、智慧服务——PC+（移动）互联网+服务

旅客出行全流程服务，提供网上/掌上/现场进出港全过程自助事务办理、信息伴随、事态感知、异常预警等个性化智能化服务；对旅客航空出行相关活动（机场活动）的全面感知、深度服务、综合分析、科学应对；结合智慧市民服务、智慧旅游服务，借助各类智慧平台，深度融合，互通数据，提供宽泛的航空综合服务。

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/掌上自助办理、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/手机值机查询，网上/手机购物，网上/手机订餐，家中自助行李托运，网上预约侯机楼服务等。

进港：自助/柜台候机楼服务、自助/柜台值机航显、自助/柜台问讯导引导示、自助/柜台登机、自助/柜台行李托运、自助/店铺购物、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，采用大数据深度集成，完成地面交通与航班的无缝衔接，实现旅客方便、快捷、高效的中转，打造空空、空地的“一票通”、“一站通”、“一点通”的旅客出行服务，使交通智慧化。

5、智慧低碳——PC+（移动）互联网+传感器

智慧低碳即环境低碳、绿色技术、能耗分析、自动化控制、能耗采集五个方面。

采用节能环保的绿色技术，用信息化、物联化的手段采集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、智慧管理的深层次联动，达到节能、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：绿色布局、绿色环境、绿色循环、绿色能源、绿色水源、绿色技术、绿色回收。

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现异常的能力）

陆侧：航站楼内各类设施设备状态智能互连与感知。

7、智慧空港——PC+（移动）互联网+空港服务

智慧空港具有九大智慧及其数据和服务向周边辐射航空经济体服务。即通过智慧机场辐射智慧空港，延伸为智慧城市，带动智慧城市群/机场群，实现繁荣大空港、高收益的发展。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：发布机场航班动态；提供机场数据租用服务。

商业云：提供机场各类商业系统租用服务。

旅游云：提供机场航班与旅游对接服务。

交通云：提供机场各类管理系统租用服务。

GIS云：提供机场GIS系统地图功能和机场地图数据租用服务。

企业云：提供国内外企业交流平台租用服务。

众佳体验

终极目标：通过全域智慧，提升航空公司、旅客公众、机场员工、管理人员、驻场单位、当地居民、地方政府、货主货代各方最佳服务体验。

智慧机场愿景呈现 

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，呈现出生产、服务、管理、经营、安全、物流、低碳、交通、空港、基础设施的全域智慧，并实现旅客/公众、货主/货代、航司、工作人员、管理、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单一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，一是单一机场的运行协同（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管理和机场群运行数据分析，以达到机场规划布局、资源配置、时刻安排、航线网络规划、旅客服务等的应用。

其中，机场群运行数据管理包括时空索引、流数据、轨迹数据、异构数据；而机场群运行数据分析则包括数据挖掘、大数据分析、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管理规划仿真技术即机场群运行仿真平台（不同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、协同运行规划策略仿真四大功能。

2、基于共享数据平台的双枢纽机场协同决策关键技术：数据管理、数据分析、共享数据平台。

3、双枢纽机场运营数据感知和特征分析包括双枢纽机场的运行动态特征检测与分析、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，机场的发展应该具有以下特征：

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，成本效益和绿色可持续；

3、有人/无人驾驶的航空器及场面各类特种车辆的混合运行模式；

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、快速自动将乘客引导/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、旅客运动过程中的信息导航等等）。

同时，设有城市中央航站楼；航站楼陆侧部分功能前移至市中心/火车站，与其他运输模式共享基础设施和服务中心。

三、信息规划体系

智慧机场的信息体系按照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；二是发展战略——“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），形成管理支撑与部署；七是实施策略——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。该预测提出了服务于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，可帮助空管人员给出飞机预起飞队列，机场合理调配资源，航司提升飞机利用率等分析和辅助，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，包括关键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，关键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的因子识别方法进行分析，最终获得关键影响因素；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、等待、起降等的航班数目进行运行数据、影响因素量化分析、预测模型、耗时测算、动态实际耗时等方式进行测算。

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等待造成的资源浪费。

3、上客持续时间预测。

该预测提出了基于分布拟合和优度检验的上客持续时间预测模型，是实现停机位、登机口、廊桥等资源精确调度的重要保证。

4、协同调度。提出了Monte-carlo的远机位航班加油服务和上客服务的协同调度模型；满足不同类型服务流程约束的基础上，对各种保障车辆进行全局优化分配。

旅客大数据分析

基于行为建模和社交计算，提出了民航旅客出行兴趣预测与分析模型。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。