2026智慧机场AI大模型数字化平台建设方案

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政策脉络 × 产业生态 × 应用场景 × 标准化建设 2026 智慧机场 AI 大模型数字化平台建设方 案 目录 CONTENTS 02 平台总体架构设计 01 智慧机场建设背景与需求 03 核心功能模块 04 关键技术应用 05 实施路径与阶段 06 预期效益与案例 01 智慧机场建设背景与需求 民航业数字化转型趋势 智能化技术应用 民航业正加速推进人工智能、大数据、 物联网等技术的深度融合，通过智能 化手段优化航班调度、旅客服务、行 李管理等核心业务流程，显著提升运 营效率。 01 数据驱动决策 航空公司与机场逐渐依赖数据分析和 预测模型，实现航班延误预警、客流 高峰预测、资源动态调配等，减少人 为干预带来的不确定性。 旅客体验升级 数字化转型推动无纸化值机、人脸识 别通关、个性化导航等服务普及，旅 客全流程自助化率显著提高，减少排 队等待时间。 绿色低碳发展 通过数字化手段监控能源消耗、优化 设备运行策略，降低机场碳排放，符 合全球航空业可持续发展目标。 02 03 04 调度低效 航班保障资源分配不合理，停机位 / 廊桥 / 地勤等资源 调度依赖人工经验，导致周转率低下与航班延误率居高 不下。 01 预测偏差 传统预测模型对客流、行李量等关键指标准确度不足， 导致资源准备过剩或不足，增加运营成本。 03 信息孤岛 空管、航司、地服等系统数据标准不统一，实时数据共 享不足，协同决策缺乏数据支撑影响运行效率。 02 安防滞后 异常行为识别依赖人工监控，重点区域巡检覆盖率不足， 应急响应速度难以满足民航安保要求。 04 体验不足 旅客动线设计不合理，商业服务与航班信息推送精准度 低，智慧服务终端覆盖率不足 40% 。 06 能耗过高 暖通 / 照明等设施缺乏智能调控，能源消耗监测颗粒度 粗放，不符合绿色机场建设标准。 05 制约民航高质量发展的六大核心运营痛点 机场运营痛点分析 国际民航组织（ ICAO ）框架 行业认证体系 可持续发展指标 数据安全合规 国家智慧交通战略 政策与行业标准要求 要求成员国推进智慧机场建设，明确数据共享、网 络安全、跨平台兼容性等技术标准，确保全球航空 业互联互通。 政府发布智慧民航发展纲要，强调 AI 技术在航班准 点率、旅客服务、安全管理等领域的深度应用目标 与考核指标。 需符合《个人信息保护法》等法规，对旅客生物识 别数据、行程信息等实施分级加密与权限管理，防 范泄露风险。 平台建设需通过民航局适航认证、信息系统安全等 级保护测评，确保技术方案符合行业准入规范。 机场运营需纳入能源消耗监控、碳排放计量等数字 化管理模块，响应国际航空碳抵消和减排计划 （ CORSIA ）要求。 机场行业 AI 转型趋势 – 智慧机场 4.0 时代 1. 民航业初期阶段的机场形态 2. 为飞机起降 ，旅客进出港提供必要 基础设施保障 3. 信息化：实现基本的旅客服务和信 息发布功能 1. 更多协作和共赢阶段的机场形态 2. 提升的业务能力 ，并在核心业务上 谋求协同 3. 信息化：关键生产信息共享和核心 业务协同 1. 云物大智 +5G 智慧化运行形态 2. 广泛应用各种新兴技术 ，全面实时 的信息共享 3. 主动运行 ，个性服务 ，智能管理 1. 依托万物互联后的感知 ，通过识别 业务状态 ， 自动化完成复杂事件 处 理 2. 更多业务实现全流程的无人化运脑 刷脸值机 出发 AI 全流程安检 智能航显 精准服务 机场智慧转型 2.0 阶段 机场智慧转型 3.0 阶段 机场智慧转型 1.0 阶段 机场智慧转型 4.0 阶段 下客、出关、行李提取、 换乘、酒店 人脸识别登 机 AI 赋 能 运 营 效 率 AI 赋 能 旅 客 服 业务流程全感知 人员定位 无人运输 无动力设备定位 环境监测 精准 BI 分 析 智慧停车 协同决策 调度指挥 常旅客服务 - 无人接 驳 停机坪无人除草 智能机位分配 关舱门 推出 辅助决策 无人巡逻 出行计划 航站区 飞行区 公共区 到达 开舱门 落地 入位 登机 起飞 滑行 滑出 02 平台总体架构设计 CHAPTER 整合航班动态、旅客行为、安检记录、设备状态等结构化与 非结构化数据，通过统一的数据湖技术实现标准化存储与高 效管理，消除信息孤岛。 多源数据融合 构建元数据管理体系与数据血缘追踪功能，实现数据生命周 期全流程监控，确保数据质量与合规性。 采用流计算框架（如 Flink ）与批处理结合的方式，支持毫 秒级数据响应，满足航班调度、异常预警等场景的实时决策 需求。 01 03 02 数据中台架构 通过 API 网关提供数据查询、分析模型调用等标准化服务， 支持业务系统快速获取旅客画像、航班预测等高价值数据产 品。 部署数据脱敏、访问控制及加密传输机制，符合 GDPR 等国 际数据安全标准，保障敏感信息不外泄。 04 05 智能数据服务 实时数据处理 安全与隐私保护 数据资产化管理 AI 大模型 数据层 算法层 训练层 推理层 应用层 AI 大模型是智慧机场数字化平台的核 心技术组件，通过深度学习框架实现 多模态数据融合与智能决策。 通过 API 网关对接机场各业务系统，提供智能排班、应急调度、旅客服务等 20+ 智能化应用模块。 部署轻量化推理引擎，实现毫秒级响应，支持安检智能识别、行李自动分拣等实时决策业务场景。 基于分布式计算框架进行模型微调，利用机场历史数据持续优化算法精度，形成领域专 用的大模型知识库。 采用 Transformer 架构构建预训练模型，支持航班调度预测、旅客流量分 析、异常行为检测等场景化 AI 能力。 整合机场运行数据（航班、旅客、行李等），通过物联设备与传 感器实现全域数据采集与标准化处理。 该架构支持联邦学习机制，未来可扩展接入空管、航司等外部系统形成协同智 能生态。 AI 大模型技术集成 飞机流 旅客流 行李流 货物流 资产流 员工流 鸟情智能防范 位置追踪 环境精准监测 智能安保 可疑行李追踪 电子围栏 货物防丢失 24 小时 无动力装置精准管理 安保执勤 / 保洁人员定位 停机坪除草 智能巡检 精准 BI 分析 智慧停车 全程图像采集 自动分拣 AGV/AMR 安全保障 合理调配 高效归拢 考勤区域设置 在岗管理 机位编排 / 靠桥优化 智能自助安检 VR/AR 行李丢失回溯 行李查询 无人化 +DRP 、 WMS 防止遗失 电子围栏 外部施工人员权限配置 5G+UWB 一体化室内基站 助航灯 车辆传感器 大数据 为机场定制‘联通数据’第一服务 大数据 物联网 业务流程全感知 智慧机场管理大脑 可视化 AI 分析 AI 决策 网 络 安 全 管 理 标 准 及 组 织 体 系 AI+ 智 慧 机 场 数 字 化 咨 询 规 划 线下服务终端 网页 /H5 应用 移动 APP 社交媒体 O2O 商城 B2B 接口 外部门户 内部门户 资产管理 IOC 大 屏 消费者（旅客 2C ） 智慧机场 +AI 大模型总体架构 机场全景监控 机场无人化运营系统 业 务 应 用 应 用 层 员工 / 管理者（ 2E ） 航司 / 驻场单位 （ 2B ） 监控设备（摄像头等） 航显屏 广告牌 综合态势感知系统 能 力 基 座 平 台 层 合作伙伴（ 2P ） 机场综合定位管理平台 旅客统计管理 大联接 为机场提供第一联接通道 大计算 为机场打造第一算力引擎 大模型 为机场提供第一数字化服务 大安全 为机场打造安全第一盾 环境传感器 移动终端 客流感知 动态感知 云网 - 地基增强站 网 道路感知 通信设备 鸟情感知 物联网关 事件感知 智能硬件 感 知层 北斗时空位置服务 机场能源与设备管理平台 云资源 - 联通云 7 终 端 层 4G/5G 联通云盾 AI MEC 云边端协同部署 混合云资源调度 边缘节点智能分发 终端设备适配 协同任务分配 容灾与高可用 核心算力部署于私有云保障数据主权， 弹性扩展时调用公有云资源应对客流 高峰，实现成本与性能平衡。 在登机口、行李转盘等区域部署边缘 服务器，运行人脸识别、异常行为检 测等轻量级模型，减少数据传输带宽 压力。 定制化开发移动端 SDK 与嵌入式系 统接口，支持工作人员手持终端、自 助值机设备等各类硬件无缝接入平台。 通过分布式任务管理器动态分配云端 训练与边缘推理任务，例如云端处理 全机场流量预测，边缘端执行实时旅 客引导。 建立跨地域云备份与边缘节点冗余机 制，确保单点故障时系统自动切换， 关键业务中断时间不超过秒级。 n 面向民航企业打造“机 - 车 - 场道 - 设施”的 5G+AI 大 模型全连接产品能力，实现从设备上云、数据采集、数据传输和治理直至智能化场景应用的端到端服务能 力，通过人、机、物的全面互联，支撑机场数字化建设。 > 对人员进行实时定位 > 一卡通 ，上下班考勤记录 > 驻场人员管理 ，工作轨迹实时传输 > 网络自动识别、 追踪、 定位、 收集 ，无需人工干预 > 利用 5G 的技术特点 ，快速采集并上传业 务过程中的数据 > 对设备参数和环境数据进行集中采集 > 设备数据快速处理进行预判 ，代替人工 > 对存在隐患的设备、 异常环境进行预警 > 对车辆进行实时定位 > 位置监控： 实时监控、 轨迹分析、 电子围栏等； > 智能报警： 越界报警、 超速报警、 故障报警等； > 对特种车辆驾驶员进行驾驶行为分析 > 为机械臂拓展应用控制提供基础 > 可根据需求变更 , 调整机械臂工作制式 > 超低延时可实现远程操控 > 高速上下行传输形成控制反馈闭环 ， 为视觉与机械臂精细化控制提供基础 > 物联网平台 ，设备解析标准一致； > 可突破部分国外设备协议传输； > 设备与网一体化管控 ，精准排故； > 传输、 流程标准统一 ，长期可用不过时； > 数据采集全面 ，大量结构、 非结构数据； > 数据采集及时 ，为决策及时性提供支撑； > 工艺、 流程模拟效率、 准确度高； > 系统采用一张网承载 ，流转效率提升； 智慧机场能力基座： 5G+AI 大模型 AI+5G+ 定制模组 5G+ 数据中心 + 智慧大脑 5G+ 设备 + 环境数据采集 5G+ 物联网设备管理 5G+AI+ 机械臂 AI+5G+ 电子工牌 03 核心功能模块 CHAPTER 智能运行监控 实时数据分析 通过 AI 大模型对机场航班动态、行李流转、设备 状态等数据进行实时采集与分析，生成可视化报表， 辅助运营人员快速识别异常并优化调度策略。 预测性维护 基于历史设备运行数据构建故障预测模型，提前预 警潜在机械故障，减少停机时间并降低维护成本。 资源动态调配 结合航班流量预测和实时客流分布，智能分配值机 柜台、安检通道、登机口等资源，提升整体运行效 率。 环境监测联动 集成温湿度、空气质量等传感器数据，自动调节航 站楼内照明、空调系统，实现能源节约与舒适度平 衡。 航班延误智能决策 通过多维度因素（如天气、空域管制）分析，为航 班调整提供优先级建议，最小化连锁延误影响。 01 02 04 03 05 06 智能引导 精准推送 流程分析 通过旅客行为数据识别服务流程中 的关键阻塞点。 指标量化 动态调优 闭环迭代 任务分解 部署实施 方案生成 痛点挖掘 结合多维度数据交叉分析服务短板 形成原因。 根因溯源 基于 AI 模型生成个性化旅客服务优 化策略组合。 策略输出 通过数字孪生系统智能分配服务终 端与人力配置。 资源调度 依托物联网设备自动执行服务流程 优化指令。 智能执行 实时监测旅客满意度及服务节点效 率提升数据。 效果追踪 优化方向 效能监测 旅客服务优化 安防应急联动 异常行为识别 危险品智能检测 多系统协同处置 利用计算机视觉分析监控视频，实时检测可疑人员 徘徊、物品遗留等行为，触发分级告警机制。 整合消防、医疗、安保等子系统数据，突发事件时 自动生成应急预案并分配任务至对应部门。 通过 X 光图像深度学习模型，提升安检仪对爆炸物、 液体违禁品的识别准确率与检测速度。 舆情监控与疏导 应急疏散模拟 抓取社交媒体及机场广播数据，识别旅客群体情绪 波动，及时发布安抚信息或增派服务人员。 基于建筑三维模型与实时人流热力图，动态规划最 优疏散路径并通过电子标识系统引导撤离。 生物特征黑名单 结合人脸、步态识别技术，自动比对通缉人员数据 库并实时定位目标活动轨迹。 1. 机场机坪生产作业车辆种类多、业务关系复杂 ，缺乏动态监控； 2. 飞机和生产车辆冲突时有发生 ，后果严重； 3. 车辆行驶过程人为因素导致的差错时有发生。 解决方案： 1. 高清视频分析（交通视频智能分析平台） + 生产车辆定位（ 5G+ 北斗 时 空服务平台） + 防剐蹭预警； 2. 车联网自动驾驶（ “ 5G+ 北斗”无人化业务运营平台） + 货运车辆编队 行驶 + 摆渡车 AR 引导（航空机坪 5G 特种车可视化调度系统） + 远程 驾驶； 3. 智能路线规划。 5G 特色： 机场交通态势感知 + 交通精准调度 + 防剐蹭 1. 5G 网络部署带动基础设施与车辆的互联； 2. 5G 视频分析 ，车辆端视频防碰撞预警； 3. 边缘云平台的计算性能实现智能路线规划 ，判断作业车辆交通态势。 机坪交通规划调度平台（ 1/3 ） 5G 传输 + 车联网 +AR+ 视频分析 业务痛点： 1. 全局感知：利用物联网 ，实现机场设备状态全部可视化 ，叠加数字孪生机场； 2. 精准定位：利用 5G+ 北斗时空服务平台 ，实现可视化圈选派单； 3. AR 叠加：航班信息叠加在视频中的飞机上 ，实现全局感知； 4. 智能预测：利用大数据和人工智能技术实现智能机位分配、智能设备运维、智 能 生产优化。 1. 5G 大带宽视频回传分析 ，航班信息叠加回传视频； 2. 5G mMTC 实现机坪万物互联 ( 现阶段可采用 NB-IoT 技术互联） ； 3. 5G NR 实现生产人员和设备定位（预计 2020 年以后支持定位能力 ，精度 为 亚米级） 。 1. 地面保障资源的空闲等待时间有待进一步压缩； 2. 航班延误率可以进一步控制； 3. 本地算力不足、 AI 计算应用不充分、缺乏信息库比对、传输延时高。 机坪交通规划调度平台（ 2/3 ） 数字孪生机场 + 生产人员定位 + 设备物联 网 全态势感知 - 航班信息数据与视频中的飞机叠加显 示 解决方案： 业务痛点： 5G 特色： 主动安全驾驶：车道偏离、车距过近、行人碰撞等危险事件实时监测预警； 驾驶员行为分析：疲劳驾驶 / 抽烟 / 打电话等危险行为实时监测预警； 机坪行为分析：机坪工作人员行为分析 ，如未穿反光背心视觉分析检测等； 机坪标识识别：可以识别机场机坪交通标识、安全注意事项标识等； 设备管理：可以对机坪车辆设备进行管理 ； 智能调度：可以对车辆进行智能调度。 独创：业界首创机场移动场景的工作人员合规性检测算法 ，能够在不同天气环 境下准备识别机场交通标识等 ，并进行检测告警； 先进： 自主 AI 盒子算力强大 ，采用 ARM 架构 ，稳定性高； 灵活： 自研算法框架和自研 AI 盒子 ，底层接口开放 ，可集成客户的多样化需求； 智能：集成调度功能 ，能够为中大型机场提高 5% 的运行效率。 产品定位： 实现机场特种车辆智能化调度 ，机坪智能 AI 监控、 车辆主动安全驾驶及驾驶员行为分析 ， 实现降本增效。 服务客户： 航空公司、 机场运营公司。 产品优势 产品功能 机坪交通规划调度平台（ 3/3 ） 广州白云机场 5G 机坪车载视频智能监控平 台 应用案例 产品定位： 通过联通自有信令数据 ， 为航空、 高铁客运枢纽及交通管理部门提供跨市、 省、 出入境等枢纽客运轨迹统计分析 ， 并 提供数据接口及可视化。 服务客户： 民航机场、 客运枢纽、 交通运输局。 机场市内到发客流分析：机场市内流入客流、市内出行人口占比、机场流入区 县数量、机场流向人口数量、入境客流区域流向等； 省内交通客运维度：本市与省内空铁客运、本市出发达到目的地城市枢纽排名、 省内城市枢纽到达本市枢纽排名； 车站到发客流分析：车站流出到达地市、车站流出市内各区、达到目的地车站 排名、车站到达人流来源城市、车站流出目的地城市、车站人口流动对比； 城市空铁联运分析：城市空铁联运机场流出人口、车站流入人口机场目的城市。 海量性：基于中国联通提供全量数据 ，覆盖全国 ，人群样本偏差极小； 真实性：实名登记 ，人群数据基础信息真实可靠； 连续性：时间上连续追踪 ，无盲点； 完整性：空间移动中准确捕捉 ，完整出行轨迹链路； 及时性：主动信令实时记录 ，被动信令最长不超 30 分钟； 无感知性：无感知采集 ，用户使用手机必然产生信令。 产品优势 产品功能 智行航铁枢纽客运大数据辅助决策系统 远程指导协同：实时音视频协同 ， AR/ 冻屏标注 ，专家远程桌面共享， 推送文字 ，图片资料 ，视频等手段提供检修技师远程指导、交流； 工作票： 自定义巡检工作流程及设计 ，辅助技师可视化智能巡检； 视频记录保存：实时音视频录制 ，对接工单存在云端 ，供回放审查； 3D 数字资产展示：支持 VR 眼镜 /Hololens2/AR 眼镜上展示飞行器 3D 数字资产 ，具