美国联邦航空管理局上周公布多项人工智能工具，试图解决长期困扰美国航空系统的安全隐忧与航班拥堵问题。据Politico报道，这是该机构推进空管系统现代化更广泛规划的一部分，距离交通运输部长肖恩·达菲在预算请求中向国会重点强调人工智能仅过去两个月。

其中一款AI模型名为Foundry，由国防承包商Palantir开发。它将整合“散落在联邦政府及其他来源”的飞行安全数据，从中识别可重复出现的模式——也就是那些比正常情况更容易引发问题的高风险操作或热点区域。FAA可以据此制定新的指引、进行针对性投资或推进设施升级。这些由AI产出的结论须经过人工复核，确保不会因模型“幻觉”而落地错误决策。该项目首年开发成本预估为400万美元。

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相关报道特别指出，Foundry的使命是发掘具有统计意义的重复性风险模式，绝非《少数派报告》式的单次事件预判。今年3月加拿大航空快运8646号航班与一辆消防车发生的地面碰撞，属于无法被此类AI模型预见的情形——最终仍需塔台与地面车辆的操作人员在当场做出正确判断。

另一套系统则直指航班延误的症结所在。波士顿防务企业空中空间情报公司赢得招标，负责打造能够预测瓶颈和延误的AI模型。FAA表示，“流量管理数据与服务”系统将成为FAA空管系统指挥中心的新技术骨干，该公司还将在其中构建“空域、航路与轨迹战略管理”子系统。当前核心问题在于，飞机起飞前缺乏对目的地机场同时段抵达航班密度的充分考量，这是形成空中等待与落地延误的直接原因；同时，气象信息、机场施工动态、跑道关闭等关键数据分散在不同系统中，难以实现实时协同。空域情报公司的AI模型正是要解决这一难题，据彭博社报道，该项目成本高达8.75亿美元。目前业界已有运营方对FAA的推进速度表达担忧，认为步伐可能过快。