浅谈AI在航空领域的应用(2)

计算机科学视角下的AI，图片来自《人工智能简史》
目前分析型AI占据主流的原因，在于传感器和计算机技术的突破发展，使人类从数据获取、存储到计算能力都在以指数级增长。然而，其优缺点同样突出。
优点：可在未掌握在规律和机理的前提下，对事物的发展做出预测，其准确度与输入的数据量呈正相关关系。例如航空领域里的故障预测。
缺点：最大的缺点是“黑箱”。一切需要精确判断的场合都无法使用，因为它的预测精度未知且没有逻辑，中间过程处于“黑箱”中不可控，因此目前的AI技术在航空里的应用，特别是在与人命安全相关领域有着显而易见的局限性，与可验证可追溯的理念不符。同时，也依赖大量数据的输入、算法的优化以及初始参数的设置。它难以应用在完全未知的领域（如无法定义评价函数等难题）。
数据是AI的燃料，目前产业中的数据化程度已越来越高，例如RFID（射频识别 ）标签已开始应用在航空维修领域，我们在飞机的设备或零件上安装RFID标签就可以完整记录下维护记录，从而人们能够快速读取关键部件的检查和维修记录，经常被提及的是氧气瓶的检修记录，时间从几个小时缩减到几分钟。
除了简化检查和维护操作外，标签还提供了终身维护记录和飞行历史，因而零件能够定期更换，此举提高了安全性，并消除了手动追踪程序中的时间和差错。

日本富士通（Fujitsu）的RFID技术已被空客采用
数据分为结构化和非结构化数据，结构化数据只占企业数据的20%，其他80%的企业数据都是非结构化数据。先进传感器技术等物联网装备的逐渐普及也使非结构化数据的不断结构化，推进了AI的进一步应用。
下面结合几个应用领域的案例，粗浅谈谈AI在产业中的应用。
1.航空维修智能化