近日，華東空管局技術保障中心成功發布面向空管通導業務的智能體系統，標志著華東空管通導業務轉型升級邁出關鍵一步。該系統深度融合空管領域專業知識與業務流程，通過本地化部署和多模型協同，實現對業務數據的智能解析、故障推演和運維輔助決策。測試系統自4月下旬上線以來，相關驗證場景應用成功落地。

技術突破：

大模型深度融合空管復雜業務

空管通導業務是空中交通管理（ATM）中通信、導航、監視（CNS）等技術保障環節的核心組成部分，主要圍繞航空器與地面管制部門之間的實時通信、精準導航和飛行狀態監控展開，從而確保飛行安全、高效運行。整個保障過程涉及大量專業知識、數據、業務流程等，智能體系統的投用有效提高了空管通導業務的工作效率和安全裕度。

華東空管局技術保障中心工作人員介紹，該智能體系統是基于先進大語言模型和推理技術打造的專業化、定制化智能應用載體，能深度理解空管領域知識、流程與規范，精準對接復雜業務需求，挖掘分析數據，解答問題，提高業務處理效率。

“智能體如同多面專家，可有效打破信息壁壘，將復雜業務流程轉化為高效協同的數字化解決方案，為通導全業務鏈提供精準、高效、協同的智能決策支持”。華東空管局技術保障中心工作人員表示，該系統擁有多維度知識與專業模型庫，能夠覆蓋監視、通信、動力等專業領域，通過業務規則智能解析、日志故障關聯智能推演等，自動生成運維建議，減少人為操作風險。

精準賦能：

四大應用場景推動空管運維精準化

在繁忙的民航運輸體系背后，有一群鮮少出現在公眾視野中的“隱形守護者”，他們憑借專業的技術與設備，為千萬架次航班安全起降保駕護航，他們就是民航空管通信導航監視崗位的工作人員。這些崗位猶如隱形的空中航旅守護者，編織起保障航空安全的關鍵網絡。然而，這一保障并非易事，通導崗位工作人員需要24小時輪班值守，面對實時監測設備運行狀態、及時處置各類突發事件等多種復雜情況和保障場景。

智能體系統針對通導崗位工作人員經常遇到的場景進行了精準研發。在實際應用方面，技術保障中心基于空管通導業務實際需求，通過多模型對比、文檔切分策略優化及參數調優，為智能體系統定制了包含資質排查、崗位日志、手冊快速問答、應急排故四大智能化應用場景。

其中，資質排查類應用依托知識學習與問答平臺，顯著提高了員工自主學習效率。新員工知識學習與問答平臺的資料檢索平均耗時從10分鐘以上縮短至1分鐘左右，效率提高90%，大幅提高了員工自主學習和培訓效率，為空管安全運行注入了智慧動能。

此外，崗位日志類應用通過自動化解析與向量庫構建，實現歷史記錄的快速檢索與事件追溯；手冊快速問答功能不僅能即時調取技術文檔和操作指南，為業務熟練的員工提供備忘錄支持，還能輔助生成標準化報表；應急排故助手則通過關聯歷史故障案例與處置流程，為突發問題提供解決決策參考意見。這些場景化功能的協同應用，為空管運維的精準化、高效化奠定了堅實基礎。

技術底座：

低代碼開發平臺降低AI應用難度

為快速適應需求變化，加速應用落地進程，技術保障中心AI專項工作技術組（以下簡稱“技術組”）成員經多方考量，最終選用Dify平臺進行系統研發。Dify是一個專為大語言模型開發和運營設計的開源平臺，支持以自然語言指令定義智能體，集成多模型混合調度能力，允許靈活調用通義千問（Qwen）、深度求索（DeepSeek）等。其以低代碼開發模式為核心，極大簡化了人工智能（AI）應用的構建與迭代流程。通過可視化畫布與預置組件庫，用戶無須編寫代碼即可設計復雜工作流，如上傳值班記錄、日志自動歸檔等。此外，插件式功能擴展與知識庫靈活管理進一步降低了技術門檻。

考慮到空管業務對實時性和安全性的嚴苛要求，技術人員采用超大規模語言模型（vLLM）推理框架進行虛擬化部署，實現了高并發處理與低延遲響應目標。其多模型混合調度能力支持任務場景靈活切換，提高長文本生成效率，使問答與日志生成等關鍵環節的性能顯著提升。vLLM的獨立部署架構還能及時修復漏洞，防范外部風險，為空管系統穩定運行提供可靠保障。

作為空管深度融合AI技術的標桿實踐，智能體系統的上線驗證了大模型技術在高安全性行業的可行性。“Dify平臺的低代碼特性與vLLM的高性能優勢，為空管行業提供了‘輕量化、強能力’的AI解決方案。”技術組相關負責人表示，“未來，我們將持續深化技術應用，讓AI真正成為安全保障與效率提高的核心引擎。”面向未來，在“擁抱AI，智創未來”理念的指導下，華東空管局技術保障中心將以多模態能力提升為核心方向，集成語音、圖像與視頻識別功能，繼續強化智能體的多源感知能力，推動各類AI應用場景全面落地。（中國民航報 記者胡夕姮 通訊員俞成、汪欣榮、陳瑩玥）

（本文刊載于中國民航報2025年6月11日8版）

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編輯|李季威

校對|張 彤

審核|韓 磊