華盛頓特區(qū)的大都會機(jī)場管理局(MWAA)基于自研人工智能模型打造實(shí)時智能平臺，為杜勒斯和里根機(jī)場的旅客從停車場到登機(jī)口的全程縮減等候時間。
圖片來源：Goutam Kundu / MWAA
凡是在機(jī)場安保處排過長隊(duì)的人，都能體會到華盛頓特區(qū)大都會機(jī)場管理局（MWAA）的IT部門在云端借助人工智能實(shí)現(xiàn)的成就之可貴。
MWAA的IT團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)監(jiān)管華盛頓特區(qū)兩座主要機(jī)場的人流、車流及登機(jī)口交通，他們開發(fā)出一個名為“Queue Hub（排隊(duì)中心）”的實(shí)時智能平臺，該平臺融合分析學(xué)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)，旨在提升航站樓運(yùn)營效率與盈利能力。
MWAA的執(zhí)行副總裁兼首席信息及數(shù)字官Goutam Kundu（庫特姆·昆杜）表示，該平臺為MWAA贏得了2025年首席信息官100強(qiáng)獎（CIO 100 Award）以表彰其在信息技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力與創(chuàng)新方面的卓越表現(xiàn)，而該平臺是為這座首都城市的兩座機(jī)場陸側(cè)運(yùn)營專門自主打造的。
自2023年7月全力推進(jìn)以來，“Queue Hub（排隊(duì)中心）”采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法、開源目標(biāo)檢測算法以及定制人工智能模型構(gòu)建而成。Kundu（昆杜）稱，這一自研平臺現(xiàn)已全面投入使用，在AWS云平臺上運(yùn)行，并且持續(xù)優(yōu)化升級。
“這是一個動態(tài)系統(tǒng)，極具靈活性。情況隨時在變，所以我們需要一個敏捷、智能、反應(yīng)迅速的平臺，這也是我們決定自主開發(fā)的原因，這是提升機(jī)場可預(yù)測性和運(yùn)營效率的關(guān)鍵戰(zhàn)略項(xiàng)目，也是我們在市場中的核心競爭力所在。”Kundu（昆杜）說道。
由于市面上并無現(xiàn)成的‘一站式’商業(yè)產(chǎn)品能夠滿足這兩座大型機(jī)場的多樣化需求，所以該組織并未采用現(xiàn)成工具或可編程的AWS模型，不過兩座機(jī)場可以通過“Queue Hub（排隊(duì)中心）”交換數(shù)據(jù)。
“我們致力于讓旅客擺脫排隊(duì)等候之苦，讓他們有更多時間在機(jī)場內(nèi)活動，這也有助于提升非航空業(yè)務(wù)收入，”Kundu（昆杜）表示，“這是我們的神經(jīng)中樞，用于獲取可執(zhí)行的洞察。它并不能取代人力，但它確實(shí)將我們跨職能協(xié)作系統(tǒng)實(shí)時整合在了一起?！?/span>
旅客面臨的兩大痛點(diǎn)——忍受安保和海關(guān)的漫長等待——由于“Queue Hub（排隊(duì)中心）”在兩座機(jī)場之間及Reagan National（里根國家機(jī)場）和Dulles International（杜勒斯國際機(jī)場）機(jī)場內(nèi)部的數(shù)據(jù)流通而得到直接緩解，這兩座機(jī)場每年接待超過5,000萬名旅客。
例如，“Queue Hub（排隊(duì)中心）”與運(yùn)輸安全管理局（TSA）和海關(guān)邊境巡邏系統(tǒng)集成，能夠依據(jù)需求調(diào)配資源，自動將資源部署到正確的通道，精準(zhǔn)把握時機(jī)，從而進(jìn)一步減少擁堵。
據(jù)MWAA報(bào)告，“Queue Hub（排隊(duì)中心）”已將等待時間預(yù)計(jì)減少了15%，杜勒斯機(jī)場如今擁有所有主要機(jī)場中最短的安保等待時間之一，平均僅10.5分鐘。自投入運(yùn)營以來，“Queue Hub（排隊(duì)中心）”已將海關(guān)等待時間平均縮短了20%。
一、破解機(jī)場擁堵難題：從停車場到停機(jī)坪的順暢體驗(yàn)
Goutam Kundu（庫特姆·昆杜）指出，“Queue Hub（排隊(duì)中心）”從機(jī)場入口到登機(jī)口的全流程數(shù)據(jù)引擎，不僅緩解了停車場擁堵，還極大優(yōu)化了旅客出行體驗(yàn)，使機(jī)場運(yùn)營更為順暢。該平臺實(shí)時監(jiān)控進(jìn)出機(jī)場的人流、車流，精準(zhǔn)預(yù)測并提前疏導(dǎo)站前及登機(jī)口擁堵。除優(yōu)化停車占用率和管控交通流外，它還助力Dulles International（杜勒斯國際機(jī)場）管理移動候機(jī)樓，確保旅客準(zhǔn)時趕上中轉(zhuǎn)航班，這一流程以往需要人工操作。
“該平臺讓我們實(shí)時掌握從站前到車庫、再到航站樓的全流程動態(tài)，精準(zhǔn)預(yù)測擁堵和旅客流量，高效管理站前檢查點(diǎn)和停車活動。它并非取代人工，而是助力我們革新應(yīng)對擁堵的方式。”Kundu（昆杜）補(bǔ)充道。
“Queue Hub（排隊(duì)中心）”還監(jiān)管并管控停機(jī)坪車輛流動，但據(jù)大都會機(jī)場管理局（MWAA）介紹，其尚未與美國聯(lián)邦航空管理局（FAA）系統(tǒng)或管理飛機(jī)交通的空中系統(tǒng)集成。
二、內(nèi)部優(yōu)勢
Kundu（昆杜）表示，“Queue Hub（排隊(duì)中心）”基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法構(gòu)建，采用云端訓(xùn)練的自定義人工智能（AI）模型，融合物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)、邊緣AI、計(jì)算機(jī)視覺，以及成千上萬的傳感器和攝像頭，生成“態(tài)勢感知”數(shù)據(jù)。地鐵站攝像頭數(shù)據(jù)和航站樓傳感器數(shù)據(jù)不斷擴(kuò)充，使站前檢查點(diǎn)運(yùn)營更為高效，同時縮短運(yùn)輸安全管理局（TSA）安檢等待時間，提前預(yù)測并解決設(shè)備故障，助力旅客應(yīng)對航班延誤。
“構(gòu)建排隊(duì)中心的AI和ML模型時，我們運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺建模與預(yù)測，并將其與IT生態(tài)系統(tǒng)其余部分相連。”Kundu（昆杜）稱，航班時刻表、航空公司人員配置、行李處理系統(tǒng)、生物識別數(shù)據(jù)均無縫接入該生態(tài)系統(tǒng)。
Kundu（昆杜）指出，其用例不斷拓展：“我們正針對季節(jié)性、小時級及活動相關(guān)模式、假日高峰和天氣干擾等因素訓(xùn)練模型。它基于情境從這些數(shù)據(jù)源收集原始數(shù)據(jù)，實(shí)時利用數(shù)據(jù)，我們在此基礎(chǔ)上構(gòu)建模型，為合作伙伴提供更智能、更快速、更無縫的體驗(yàn)。”
除數(shù)據(jù)收集管道和推薦模型外，“Queue Hub（排隊(duì)中心）”還連接眾多其他平臺，為華盛頓特區(qū)兩座主要機(jī)場的旅客帶來積極影響。
“我們擁有生物識別系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)、登機(jī)口管理系統(tǒng)、地面管理系統(tǒng)，這些生態(tài)系統(tǒng)必須協(xié)同運(yùn)行?！盞undu（昆杜）強(qiáng)調(diào)。
盡管“Queue Hub（排隊(duì)中心）”未來有望提升跑道使用率、加快飛機(jī)周轉(zhuǎn)以增加航空業(yè)務(wù)收入，但目前其功能完全基于陸側(cè)。
分析師指出，機(jī)場對更先進(jìn)的云計(jì)算、人工智能、邊緣計(jì)算和傳感器技術(shù)的部署呈上升趨勢。
“機(jī)場運(yùn)營者正堅(jiān)定轉(zhuǎn)向利用AI和預(yù)測分析來破解歷史上極具挑戰(zhàn)性的陸側(cè)難題——從混亂的站前區(qū)域到不可預(yù)測的航站樓排隊(duì)。”國際數(shù)據(jù)公司（IDC）研究副總裁Dave McCarthy（戴夫·麥卡錫）表示，他負(fù)責(zé)研究云計(jì)算和邊緣服務(wù)。
“機(jī)場迅速意識到，投資這些智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)不再是奢侈品，而是提升旅客吞吐量、優(yōu)化資源配置、提供更無縫、更輕松旅程的必要之舉?！彼a(bǔ)充道。
亞特蘭大哈茨菲爾德-杰克遜國際機(jī)場在信息技術(shù)總監(jiān)Jon Pruitt（喬恩·普魯特）的領(lǐng)導(dǎo)下，也在利用機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式人工智能，基于機(jī)場全方位數(shù)據(jù)輸入，數(shù)字化增強(qiáng)運(yùn)營。
作者：Paula Rooney（寶拉·魯尼）
Paula Rooney?是?CIO.com?的高級撰稿人，專注于報(bào)道首席信息官如何部署人工智能、云計(jì)算和數(shù)字技術(shù)來變革組織。作為一名資深的?IT?記者，她曾為?PC Week、CRN Linux.com、The Register、TechTarget?以及?ZDnet?和?UBM?等多家媒體撰寫過報(bào)道。她擁有哥倫比亞大學(xué)新聞學(xué)碩士學(xué)位，最近因其專題新聞報(bào)道《人工智能將走向核能化？數(shù)據(jù)中心交易表明這不可避免》和案例研究《洛杉磯公益律師首席信息官數(shù)字化轉(zhuǎn)型：引導(dǎo)人們進(jìn)入項(xiàng)目而非監(jiān)獄》分別獲得?ASBPE?區(qū)域銀獎和區(qū)域銅獎。
譯者：小知
睿觀：
為解決旅客排隊(duì)時間長、運(yùn)營效率低等痛點(diǎn)，華盛頓都會機(jī)場管理局（MWAA）自主開發(fā)了名為“Queue Hub”的實(shí)時AI智能平臺（核心方案）。該平臺整合AI、物聯(lián)網(wǎng)與云技術(shù)，利用定制模型監(jiān)控并預(yù)測從路邊到登機(jī)口的客流與車流，并與TSA等機(jī)構(gòu)系統(tǒng)集成，動態(tài)調(diào)配資源（運(yùn)作方式）。此舉成功將安檢、海關(guān)等待時間縮短了15-20%，不僅提升了旅客體驗(yàn)，還通過引導(dǎo)旅客消費(fèi)促進(jìn)了非航空業(yè)務(wù)收入，彰顯了定制化AI解決方案在復(fù)雜運(yùn)營環(huán)境中的巨大價(jià)值（成果與意義）。
金句：
從路邊到登機(jī)口，MWAA用定制AI編織了一張無形的效率之網(wǎng)，將旅客的“等待時間”轉(zhuǎn)化為機(jī)場的“消費(fèi)時間”。
