來自美國的風河公司（Wind River）與柯林斯航空航天公司（Collins Aerospace）的專家們都堅定地認為，人工智能（AI）和機器學習（ML）將會給飛機駕駛艙帶來重大的變化，將助力民用、軍用、通用與公務機在內機型從自動化系統朝著自治化系統發展。

Wind River最近發布了一段與CollinsAerospace合作拍攝的短片，其中Wind River的首席執行官兼總裁Jim Douglas和Collins Aerospace機載產品和系統總監Tim McCormick共同分享了對航空電子行業快速變化技術影響的一些見解。其中，包括了對“下一波大浪（The Next Big Wave）”的深刻討論——通過運用人工智能（AI）/機器學習（ML）從目前的自動化系統向未來的自治化系統發展。這一波浪將導致駕駛艙發生重大變化，比如航電系統 – 目前是將已經預先處理過的信息交給飛行員，使得他們能夠作出知情決策，而自治化航電系統能夠自行作出決策，在未來甚至可能不需要飛行員。

隨著我們天空中民用飛機的數量繼續急劇增加，飛機間的間隙也正在減少，這將會給飛行員帶來更大的工作負擔。目前美國防務部門，正在研發第六代具有自治化操控模式的軍用快速噴氣式飛機。這些發展趨勢都表明我們需要增加智能化的自動化系統，通過數據分析并由系統直接作出決策以此來減少飛行員的工作負擔（甚至取代飛行員），而不是將信息提交給飛行員由他們來作出決策，這一需求直接將驅動駕駛艙內的AI/ML的運用。

目前的飛機上安裝有許多航電系統，通過處理來自多個傳感器和各種來源的復雜信息，并以一種使飛行員能夠做出決定的方式將其給予呈現，有助于提高飛行員的態勢感知能力。這些系統可分為兩大類，即支持實時決策的系統，以及支持非時間關鍵決策的系統。

實時航電系統包括合成視覺系統（SVS），它提供直觀的地形圖三維視圖，以幫助飛行員著陸進近機場。這些系統利用飛機上的即有處理平臺來實現，以便為飛行員提供確定的低延遲響應。

目前，也正在對最先進的增強系統進行研究，比如Collins Aerospace和NASA正在研究音爆顯示器，以使超音速軍用飛機的飛行員，以及即將推出的X-59靜音超音速技術（QueSST）飛機在飛機上就能評估預計音爆，以及預測可能產生的影響，并決定是否改變路線。飛機上優化的觸摸屏飛行顯示解決方案，有包括來自Collins Aerospace，CoreAVI和Wind River的獲獎技術。將來，超音速飛機上的機載AI / ML系統甚至可以評估音爆預測并代替飛行員做出決策。

非時間關鍵系統可用作E化飛機的一部分，使得飛機在飛行途中能夠將數據通過衛星通信鏈路傳輸到航空公司云數據中心，或通過4G / 5G網絡在機場停機坪上傳輸。可以對該飛機傳感器數據進行基于云的遠程分析，以確定飛機是否有效運行，作為維護，修理和大修（MRO）的預測性維護策略的一部分。

將來，AI和ML也可能用于安全關鍵的航電系統。 AI / ML為安全認證提出了一些有趣的潛在挑戰，尤其是在決定論和可預測性方面。通過觀察汽車行業正在進行的AI/ML安全認證工作，發現這是由自動駕駛的需求下的市場來進行推動的。那么對安全關鍵系統進行AI / ML研究是否真的對航空航天行汽車行業有利呢？

Paul Parkinson目前是WindRiver公司歐洲，中東和非洲（EMEA）區域的航空航天和防務部門現場工程總監，管理一個現場應用工程師團隊（FAE），與EMEA的航空航天和防務客戶合作。