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達美公司宣稱，以上提到的原有創新舉措已經有效簡化了客戶在機場當中的行動距離，同時“大大提升了客戶滿意度”。然而，該航空公司在發布的新聞稿中并沒有提供任何與具體客戶反饋相關的數據。

西南航空公司

盡管與西南航空公司相關的AI采用證據較為有限，但仍有部分跡象表明該公司正在利用機器學習技術改善自身運營成效。西南航空公司航空運營保障部前任主管JeffHamlet指出，他和他的團隊曾利用時間序列分析與模式識別等機器學習技術提升數據挖掘能力。

所謂時間序列分析，是指一種根據時間順序對一系列數據點進行評估的方法。這類分析方法通常被用于發現數年中蘊含的趨勢或者模式。

Hamlet解釋稱，這些方案使他的團隊得以從飛行員的數據報告當中發現潛在飛行故障問題，并及時將這些調查結果轉發至航班目的地的空中交通管制人員手中。Hamlet認為，這種及時發布報告分析結果的能力將有助于避免安全事故的發生。

美國聯合航空公司

2017年9月，美國聯合航空公司宣布與Amazon Alexa建立聯合項目“聯合技術（Unitedskill）”。根據相關報道，該款應用將允許Alexa用戶直接使用自然語言提出與美聯航航班相關的常見問題，并快速獲得答案。

截圖內容來自美聯航公司公布其Alexa合作項目的官方博文

一旦用戶將“聯合技術”添加至其現有Alexa應用當中，其即可直接向Alexa詢問與航班狀況、航班時間與設施等相關的常見問題。通過聯合技術，Alexa將能夠處理（但不限于）以下常見語音指令：

－ “Alexa，問美聯航：959號航班的狀態如何？”

－“Alexa，問美聯航：869號航班提供Wi－Fi嗎？”

－“Alexa，讓美聯航為我登記。”

不過這款應用仍然存在一些局限。舉例來說，語音指令必須以非常具體的方式進行表達，且其中部分功能（例如航班登記）僅限于國內航班。

根據Amazon網站上發布的評估內容，截至目前聯合技術應用的市場反響可謂喜憂參半。部分客戶抱怨稱其會提供錯誤的起飛時間，且經常無法對“航班號”等重要元素作出正確理解。

作為整合Alexa功能的先驅航空企業，我們可以理解美聯航需要經歷必要的學習曲線才能走向成熟。我們也期待看到Amazon如何隨時間推移而逐步完善自身，并將持續關注這一歷史性合作最終能夠給兩家企業帶來怎樣的互惠成效。

商業航空領域的AI思維方式

在航空領域，各商業航空公司正在積極探索AI技術的潛力，并將其整合至自身客戶服務、機場以及航班運營等多個層面當中。根據國際航空運輸協會發布的年度報告，機場發展將成為其中一大極為重要的施展平臺。

該協會預計，未來十五年當中，機場發展成本——特別是改善其現代基建與實現運營現代化的相關投入——將超過1萬億美元。因此，創新工作將成為這部分努力當中極為關鍵的組成部分。具體來講，AI與自助服務機場信息亭乃至各類應用應該會成為航空行業未來發展中密不可分的重要支柱。

在航空領域，數據的傳輸與翻譯亦是實現市場競爭與安全飛行的基礎之一。美國航空航天局航空安全計劃項目經理AshokN． Srivastava與西南航空公司前飛行運營保障部門主管Jeff Hamlet表示，只有通過持續創建新型算法，方能夠成就具備實效的數據管理能力。

這些算法或者應用將通過調整以切實解決由飛行員、聯邦航空局（簡稱FAA）以及其它航空領域相關方的新問題。更具體地講，數據傳輸的具體策略與程序對于航空業機器學習技術的未來發展至關重要。

因此，可以肯定的是機器學習算法將在未來繼續發揮重要作用，并使得各領先航空公司將其數據解釋結果轉化為能夠提升自身市場競爭優勢的寶貴資源。

同樣重要的是，機器學習與人工智能技術的發展還將帶來可觀的就業機遇與積極的經濟影響。作為繁榮且價值數十億美元的新興行業，預計未來二十年內，其將給商業航空人才市場帶來廣泛而持久的需求增長。而全球范圍內的經濟擴張亦有助于各航空公司“進一步擴大機群規模與航班規劃水平”，從而滿足不斷增長的消費需求。2016年，航空業在整體供應鏈當中預計可提供6770萬個相關就業機會，并在全球范圍內產生了高達3萬億美元的經濟增值。

盡管目前各大主要商業客運航空公司已經相對較早地開始采用AI技術，但從整體行業來講，其在創新與自動化層面的探索仍然不夠充分。我們也將繼續關注AI技術如何進一步興起，亦堅信未來幾年內這一領域中將不斷出現更為廣泛的實施與嘗試舉措。