日前，华为公司交通智慧化军团副总裁王国钰一行8人到中国民航大学调研交流。中国民航大学校长丁水汀、党委副书记王志强出席，党办校办、发展规划与学科建设处、科技处、计算机科学与技术学院相关负责人，以及民航智慧机场理论与系统重点实验室负责人、部分教师参加座谈交流。
双方约定，围绕AI赋能机场运行领域的科研攻关，优势互补，紧密合作，力争突破机场行业IT技术应用瓶颈，实现机场行业运行模式创新，助力机场行业自主可控智能升级发展，打造民航“产、学、研、用”最佳组合。在“机场群协同，打造一体化空地保障体系”“AI场景应用探索与示范，推动行业加速AI应用”“智慧机坪建设，探索‘机-车-场道-设施’全面智能协同”等科研方向展开深入合作。
其中，“机场群协同，打造一体化空地保障体系”方向基于学校承担的国家自然科学基金民航联合基金课题“中小机场群空地保障一体化关键技术研究与验证”，在机场群协同优化时刻配置、保障资源调度等方面展开算法模型联合攻关研究，并充分利用云南机场集团已有云平台及数据资产，协同实现场景落地，凸显应用价值。在此基础上，积极展开成果推广验证，形成行业最佳实践。
“AI场景应用探索与示范，推动行业加速AI应用”方向基于华为公司各行业各领域丰富实践、全栈AI能力、持续研发投入，以及学校教师深刻的行业认知、行业学术影响力，依托民航智慧机场理论与系统重点实验室，联合编写AI大模型民航应用白皮书，推动形成在智能客服、知识库问答、数字人员工、文件合规性审查等领域的试点项目。在此基础上，共同打造民航AI大模型，并推动相关AI应用场景的政策法规优化。
“智慧机坪建设，探索‘机-车-场道-设施’全面智能协同”方向结合学校正在承担的民航安全能力项目“智慧机坪新技术应用研究”、多类型决策调度算法研究，以及华为公司已有智慧机场实践案例，双方持续研发丰富算法模型，研发智慧机坪各类场景解决方案，合作形成一体化解决方案，共商落地。
中国民航大学与华为公司的科研合作始于2022年4月，中国民航大学、深圳机场、华为公司签署三方合作协议。2022年6月，丁水汀做客华为应用场景松鼠会以“民航空管和机场的关键业务场景的高价值难题和技术挑战”为题授课。2023年5月，华为机场与轨道军团团长带队来访中国民航大学。2023年5月至2024年5月，学校与华为2012实验室实质性展开智慧机场领域科研项目合作，目前已完成“机场一体化主动运控及态势推演技术合作研究”“智能机位分配算法合作研究”合作项目，其中，“智能机位分配算法合作研究”项目结题优秀。
“机场一体化主动运控及态势推演技术合作研究”项目以一体化运控为总目标，围绕机场运行的核心资源和规则，抽象出机场运行数学模型，并提出适用优化策略。2024年10月，该项目完成结题验收。华为公司表示“项目组积极推动科研合作，开展科学研究，为我司中央研究院相关研究工作提供了创新方案”，对项目组表示感谢。该项目共形成《机场运行业务规则说明书》《机场一体化运控顶层设计》《机场运行态势指标体系》《机场运行态势指标预测方法》《一体化运控评价指标体系设计文档》等多项成果，并衍生出《滑行数据增强算法》《TSAT优化算法》等算法成果。项目研究成果已成功运用于厦门机场主动运控项目。
“智能机位分配算法合作研究”项目侧重解决机位分配算法的场景泛化和性能泛化等两个关键问题。场景泛化要求算法能快速适用各机场差异化且动态变化的分配规则；性能泛化要求算法具有较短的运行时间，以及较高的航班近机位靠桥率与机位周转频次。针对上述两个问题，首先从业务视角和技术视角梳理出机位分配通用规则，再进一步构建规则与模型自适应的机位分配求解框架。所提的算法在深圳机场3021条分配规则和328天历史航班计划数据集上的平均运行时间为24.44秒，平均靠桥率为88.56%。相比于存在大量不满足分配约束的现有分配方案（分配算法+人工补录），提出的算法在（0,1000）、[1000,1200），[1200,+∞）等航班规模上的靠桥提升率依次为2.69%、1.54%、0.49%。
“智能机位分配算法合作研究”项目突破两项关键技术。一是动态可插拔架构的高效校验方法。采用YAML语法结构和Hydra配置管理架构，建立动态可插拔的规则解析架构，解耦业务规则和校验逻辑，实现规则灵活配置；校验逻辑采用规则字段的向量映射和矩阵哈希映射，显著降低校验的复杂度，形成高效校验机制。二是融合知识驱动和数据驱动的深度学习求解模型。采用同一滑行道相邻机位的分配冲突、同一航班的分配互斥等领域知识，建立数据驱动和知识引导计算的深度学习求解模型。为训练深度学习求解模型参数，构建模仿学习和强化学习的两阶段训练方法，首先利用历史分配结果或启发式算法生成的分配方案作为训练样本，通过最小化模型预测结果与真实分配方案之间的差异，监督学习分配模型，进一步采用REINFORCE强化学习方法，通过环境交互试错以再训练求解模型。
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