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AI驱动的机场模拟推演辅助决策技术，在航班地面多维度场景运行环境下，通过大数据、集成物联网、人工智能等技术融合应用，显著提升机场运行保障能力。该系统不仅能够实时汇聚航班起降、机位停靠、地勤车辆、安检放行、能源供应、设施设备等机场运行系统数据，识别运营瓶颈并自动提出优化建议，还能够通过模拟不同运行情景下的资源配置，提前制定应对策略，有效减少航班延误，提升周转效率。同时，预防性、系统性地降低了后期运营风险，优化了机场的整体运行效率与服务水平，为智慧机场的建设与发展提供了强大的技术支持。具体实施效果概述如下： 一是运营效率显著提升：通过实时数据分析与智能决策支持，航班准点率明显提高，平均地面操作时间缩短，有效缓解了拥堵现象，提升机场保障服务水平。一是运营效率显著提升：通过实时数据分析与智能决策支持，航班准点率明显提高，平均地面操作时间缩短，有效缓解了拥堵现象，提升机场保障服务水平。 二是资源利用率最大化：数字孪生模型精确模拟与优化策略相结合，使得停机位分配、登机桥使用、地勤人员调度等达到前所未有的高效协调，减少了资源闲置，提升了整体资源利用效率。

近年来，民航系统在不断地优化航班运营和服务质量方面做努力，据统计，我国民航平均准点率为81．65%，全国41个千万级机场的航班近机位平均靠桥率为***%，相比往年有所提升。然而，这与国际优秀机场还存在一定差距。未来中国民航枢纽机场的运行效率瓶颈问题依然突出，亟待更有效的技术予以解决。本项目团队通过分析西安机场的运营现状和“机场扩建工程”的建设过程，发现上述问题的技术难点主要存在于以下几个方面： 一是开放系统的精准模拟与预测难度大：由于机场环境复杂多变，涉及飞行区、航站楼、地面交通等多个系统，精准模拟各类复杂因素对机场运行的综合影响具有挑战性，需要高度精确的模型来预测运营期间的流量变化、延误概率等，以实现精细化管理。 二是空间与时间上的均衡分配能力不足：机场资源涵盖停机位、登机口、安检通道、地勤人员、车辆等，如何合理分配有限资源，避免局部资源紧张，同时确保整体运行流畅，是一个复杂的优化问题。

李强 西部机场集团机场建设指挥部 数字化转型办公室主任 张剑辉 西部机场集团机场建设指挥部 业务经理 高鑫 西部机场集团机场建设指挥部 业务经理