日本航空（JAL）攜手微軟，率先將AI應用引入客艙管理。通過基于微軟Phi-4小型語言模型（SLM）開發的JAL-AI報告系統，空乘人員報告航班事件的效率提升高達2/3，即使離線也能流暢運行。不僅大幅節省時間，更讓空乘能專注于服務旅客。在MicrosoftAzureAIFoundry（國際版）與SLM的賦能下，日航正迎來業務流程智能化轉型的新篇章。

東京，日本——在極少數航班上，即使運營再嚴謹，突發狀況仍難以避免。例如，乘客突發不適，或者航班出現長時間延誤。

每當遇到類似情況，客艙乘務員妥善處理后，資深乘務員會及時撰寫報告，以便地勤服務團隊跟進處理，比如安排輪椅接機或調整旅客后續行程。

傳統報告流程耗時超過一小時，嚴重占用空乘服務時間。如今，日本航空（JAL）正在開發一款創新型 AI 應用，乘務員只需輸入關鍵詞并勾選相關選項，即可高效生成這類事件報告。即使在機上網絡不穩定時，該 AI 應用也能流暢運行。

JAL-AI 報告系統將顯著提升我們空乘人員的工作效率。他們可以將更多時間投入到服務旅客，而非處理繁瑣的行政工作。

日本航空數字技術部高級副總裁鈴木圭介：”JAL-AI 報告系統是基于微軟的 Phi-4 小型語言模型（SLM）開發的。與大多數生成式 AI 工具所依賴的大型語言模型（LLM）相比，SLM 所需的計算能力更低，因此可以在設備上離線運行，專門處理特定任務。 “

試用的空乘人員反饋，它能將操作報告的撰寫時間縮短多達三分之二。例如一般情況下，報告時間可以從1小時縮短至20分鐘；對于更簡單的案例，甚至可以從30分鐘縮短至10分鐘。

此外，該應用還支持一鍵將報告從日語翻譯成英語，這對于國際航班來說是一項不可或缺的功能。

01打造離線可用的智能應用

作為日本的國家航空公司，日本航空擁有 227 架飛機的機隊，航線遍及全球 66 個國家和地區（包括代碼共享）。去年，根據 Skytrax 評選，日本航空在客戶滿意度方面位列全球最佳航空公司第六名。

JAL-AI 報告系統的開發得到了 Microsoft Azure AI Foundry（國際版）的協助，并采用了微軟 Phi-4 SLM（小型語言模型）。

相比需要更復雜推理和分析的任務，LLM（大型語言模型）更合適。而 SLM（小型語言模型）則能夠勝任更簡單的任務，并且可以在設備本地運行，無需依賴云端。

此外，這類模型只需較少的數據就能完成微調。據項目的系統集成商 Headwaters 的 AI技術工程師池內龍斗（Ryuto Ikeuchi）透露，JAL-AI 報告正是基于100份過往報告進行了微調，富士通也參與了該項目。

該系統專為弱 Wi-Fi 環境設計，確保在停機坪或飛行途中依然高效運行。

日本航空選擇與微軟 Phi-4 小型語言模型合作，正是出于對實際應用場景的考量。“雖然機上配備了 Wi-Fi，但部分區域的網絡連接仍不穩定”，日本航空系統管理部安全規劃經理山脅學（Manabu Yamawaki）表示。他目前正帶領團隊積極推進生成式 AI 在公司的落地應用。

02飛行中的科技革新

高橋郁子（Takako Ukai）在35年前加入日本航空成為一名空乘，她擁有豐富的國際航班服務經驗。

這些年來，航空業發生了很大變化。隨著低成本航空公司的出現，乘客對日本航空這類全服務航空公司有了更高的期待。她補充道：“我們的挑戰是如何超越乘客的期望，提供更好的服務。”

日本航空員工體驗團隊成員高橋郁子：“過去遇到情況時，我們會口頭將銜接旅客的信息傳達給下一班機的乘務組成員。現在則需要在平板電腦上填寫正式報告，讓下一班機的乘務員和地面人員都能知曉。”

高橋郁子目前是日本航空員工體驗團隊的成員，從乘務員的角度為日本航空的數字化轉型團隊提供建議。

現在，每當發生突發事件時，資深乘務員會在平板上填寫模板。其中包括一個自由文本部分，需按時間順序輸入發生的經過。為此，資深乘務員可能需要與相關乘務員甚至旅客進行溝通了解情況。

高橋郁子表示：“因為時常要為乘客服務，撰寫時經常會被打斷，無法一次性完成報告。有時甚至需要多次修改。”

JAL-AI 報告應用通過引導乘務員勾選一系列選項，大大提升了填寫效率——比如事件是醫療問題、航班延誤等，還能具體標明情況，比如肚子痛、發燒、維護等。然后，乘務員會用簡潔的關鍵詞或短語以要點形式記錄事件經過，例如：“發燒”，“3H座位”，“更換座位并躺下休息”，“申請前往診所”。

AI 工具還可能會進一步提問，比如是否叫了醫生，是否通知了機長或地面人員，以防報告內容遺漏。 完成這些后，乘務員只需點擊按鈕即可生成完整報告。如有需要，還可一鍵將內容從日語翻譯為英文。 高橋郁子表示，這款應用能將填寫一份報告的時間從一小時縮短到大約20分鐘。

03讓報告更規范、更高效

山脅學表示，日本航空每天執飛約1000個航班，只有少部分航班在發生需匯報的異常情況，才需要填寫此類報告。這些報告會被發送到相關部門，包括安保、客戶服務以及各類地面工作人員。

隨著機上電子設備的使用日益增多，山脅學的職責范圍也逐年擴大，從軟件安全到機上娛樂、再到Wi-Fi，如今又發展到生成式 AI。

他認為，除了節省時間，JAL-AI 報告系統還有助于提高報告質量，因為目前有些空乘人員撰寫的報告過于詳細，影響后續處理效率。

山脅學表示，在概念驗證期于三月底結束后，接下來的挑戰是確保系統能在離線環境下良好運行。

展望未來，他希望 JAL-AI 報告系統能夠接收相關人員（包括乘務員或旅客）的口述內容，并能自動轉錄并總結信息，最終生成報告。“提升語音處理能力是首要任務，”他補充道。

JAL-AI 報告應用是日本航空自2023年中期開始全面推廣生成式 AI 的一部分。目前，集團的36,500名員工都可以通過微軟 JAL-AI Home 在 Microsoft Azure OpenAI （國際版）平臺上使用 AI 工具，處理如撰寫郵件、文檔摘要和翻譯等行政任務。

日本航空數字技術部高級副總裁鈴木圭介：“日本航空看到了‘將生成式 AI 置于業務核心，推動運營和客戶服務的變革’的機會。我們很高興能讓AI 技術與人協同工作。“