今天，EmTech China 2019全球新兴科技峰会于北京举办，通用电气全球副总裁Colin Parris发表了主题演讲。

Colin Parris表示，人工智能对于航空领域来说有两个价值非常重要，1、航线本身的价值。2、乘客的价值。

他认为，对航空公司来说，降低燃油成本和维护成本是提升航线营收的关键，人工智能可以在飞机的维护方面大显身手，例如利用计算机视觉检测缺陷，在做大型检修的时候使效率达到最高，这样就可以降低大修的频率，也降低每次大修的时间，这样航空公司的利润就能得以提高。

与此同时，通用电气利用AI算法设计了最佳航线和机票降价方案，他表示，他们在五年之前就希望能够找出解决方案，如何利用现有的技术加上人工智能，改变整个消费领域。

以下为演讲实录：

大家早上好！今天我会跟大家介绍通用电气（GE）在整个人工智能以及航空领域的探索。首先介绍一下我们是怎么关注人工智能来为企业带来价值的。

大家可能知道“数字孪生”这个概念，数据技术怎么能够通过其他的复杂技术来为整个商业带来附加值。首先我们先回顾一下整个经济的发展，我们为什么要这样做，以及在航空领域的经济现状。

之后我会给大家介绍一些我们现在所用的技术，实现在消费领域的一些技术变革。然后我还会给大家介绍经济的整个发展周期。

其实有两个事情是非常重要的：

第一个，对于航空领域来说有两个价值非常重要：

1、航线本身的价值。2、乘客的价值。

如果有更多的人搭飞机，那么航空公司就可以有更多的营利。对于航空公司来说，希望做的是降低成本、提高营收。

成本的降低有两个方面：

1）燃油的消耗降低。比如说燃油的效率更高，整个成本会降低，或者把整体的引擎工作效率增高都可以降低总体成本。

2）降低维护的成本，如何实现呢？我们希望整体在做大型检修的时候，效率达到最高，这样可以降低大修的频率，降低每次大修的时间。

这样的话，能够帮助我们航空公司的所有者提高利润。当然，我想增加营收也有几个方面。

首先提高整个航班的可靠性，比如说分析登机口，最后由于一系列的问题不能起飞，这样的话会造成额外的成本，这样就是为整个航线带来了一些干扰。

另外，我们希望能够设计出最好的航线，包括直飞。对于这些航空的枢纽来说，可能通过一些大型的集成也会造成一些问题，比如说可能会造成过渡的拥挤。

除此以外，如何能够降低机票的价格，可能是乘客比较关注的。在这些情况都了解了之后，我们公司在五年之前就希望能够找出解决方案，如何能够利用现有的技术加上人工智能，改变整个消费领域。

当时我们学习了一些公司的案例，大家可能都非常熟悉这些公司，像Google、亚马逊、苹果，我们找了这些公司之间的共性，发现了其中一点，他们在做数字变革、数字转型的时候，其实都有非常相似的思维模式，非常关注数据。

亚马逊首先非常关注于人口这个普遍的数据，包括对于某一个年龄层的共性是什么，他们不再单单关注于群体数据，而关注于个体数据，包括人买了什么，他在父亲节、母亲节、新年这些不同的时期买了什么，他们也针对每一个个体搭建了一个模型，分析了你的消费模式、购买模式。这个模式可以进行进一步的分析，加上一些分析的技术。

另外一个分析模式，关注于某一个小模块的分析，进行具体的客户画像。比如说如果你非常关注于婴幼儿食品消费者的反馈或者评价，这种情况我就可以给你做相应的推荐，比如说婴儿食品、婴儿衣服，甚至是摄像机，因为你肯定要拍孩子具体的生活形式，通过推荐做相应的预测。

另外，平台的创新。在平台上，我们可以使用不同的人工智能相关的软件和硬件，包括书籍、网络服务，以及其他相关的平台服务，这几个其实都是苹果、亚马逊、Google所共有的特定。

那我们就在思考，通用电气可以做什么呢？其实我们整个航线、机队的数据是非常丰富的，我们就在想，我们能不能先总结出机队的总体群体数据，然后再关注于每一个飞机、航班的数据，等于在整体数据的收集和分解过程中总结出来每一个个体的数据，然后再去做具体的分析。

比如说，这个飞机在这个环境下飞行，我可能会有一定的假设，那么它的推进器每两年就会失效一次，就需要有一定的检修，然后我会通过它整个飞行环境的分析，来去看这个燃油的效率，或者是某一个环节它需要维修的周期和频率是什么。

那这样的话，这些数据都可以更好的提供给我的客户，让他去更好的分析整个飞行的环境和情况。

而且，这个不止是在航空领域可以去使用，还可以去做一些其他领域的模拟，这个技术我们就叫做数字孪生，它其实是一个学习的模型，包括我们物理实体的模型，我们去进行分析，包括设计具体的使用还有服务，我们会收集这个分析之后所获得的数据，然后包括操作还有维修的数据，都提取出来，然后放到我们的人工智能模型中，这个就是它的数字孪生，数字版的这个模型。

通过这个对比和分析，我们可以去了解到，比如说这个引擎它会在什么样的情况下消耗多少的燃油，同时我们还可以去分析它的利用效率，然后通过单一模型的总和去分析整个机队的效率和模型。

这样的话，如果有了相应的履行数据之后，我们就可以更好的分析某一个时间这个机队的效率，比如说农业信念这个机队的效率，通过这种分析我们可以很好的降低成本，可以告诉我们的员工，甚至是机器人，什么时候需要去维修，以及我们在什么样的服务类型中需要使用哪一种引擎。