華東地區有著全民航客貨運量最大、最為繁忙的空域，在空域、航路、時刻等資源不可能大規模擴容的前提下，該如何提高空域資源的利用效率，使之能夠支撐更多航班的運行所需？在華東空管局氣象中心，有一支團隊將回答這個問題的解題路徑，投向了每天高達1TB的華東地區氣象大數據，決心通過自主科技創新，向“風云變幻”中要資源，這就是成立于2019年、近兩年已經取得諸多創新探索重要成果的華東空管局氣象創新實驗室。

每天的氣象記錄，形成了海量的歷史大數據

  深度學習軟件向大數據要規律，拒絕“一朵云干擾一小時”
  民航是一個“看天吃飯”的行業，為詳盡記錄華東地區涉及民航運行的各類天氣情況，華東空管局氣象中心每天產生的氣象數據達1T之巨。
  華東不僅空域繁忙，而且多發臺風、強對流、冬季沿海平流霧等極端天氣，容易給航班運行帶來影響，而安全又是民航不容有失的底線，避免極端天氣危及航班起落安妥的原則不容挑戰。如何既在確實有需要時果斷喊停，又避免誤判導致的過度安全冗余，實現精準天氣預報、精準找出一切滿足運行條件的運行資源，成為空管氣象團隊的孜孜以求。在華東空管氣象創新實驗室看來，如果能依托大數據發掘天氣規律，為一場霧、一陣雨、一片云準確把脈，就有機會將極端天氣的干擾程度大大壓縮，避免“一刀切”的喊停運行。
  “比如，上海的吳淞口附近空域，貼著浦東機場的五邊航路，有時常會突然出現云朵，有些會導致雷雨，有些則可能不產生什么影響。如果不能準確判斷這朵云的發展情況，為了保證航班安全，就只能一律按照最嚴重的情況來預判，讓航班繞飛、甚至盤旋等待，這樣以來，一朵云后續就得影響浦東機場一小時的運行，給全天的放行正常率帶來沖擊”。創新實驗室的技術帶頭人陳志豪告訴記者。
  為了避免這樣的問題，華東空管局氣象創新實驗室與國內的高校、人工智能企業積極合作，開發了專業的、具有深度學習功能的氣象大數據分析軟件，把多年來積累的海量數據，投入深度學習軟件中，有效支撐了天氣預報、趨勢發展的研判，在確保安全的前提下，持續支持管制部門，給航班運行擠出資源。

氣象創新實驗室團隊在軟件新賽道上持續發力

  鋪就智能觀測軟件新賽道，破題民航氣象硬件“卡脖子”
  華東空管氣象創新實驗室將深度學習軟件與氣象大數據的結合，并不止于發掘歷史數據背后的規律，更投向了廣闊的新賽道。
  傳統的民航天氣數據采集，無論是氣象雷達還是其他設備，大多從發達國家進口，在民航氣象硬件方面已經形成了從行業標準、技術、設施到硬件配套后臺系統的全面控制，也在客觀上給中國民航事業帶來了可能被“卡脖子”的隱患。在傳統硬件賽道上，要解除發達國家半個多世紀先行出發、長期領跑形成的優勢壟斷地位，難度不言而喻。為了破題，華東空管局氣象創新實驗室把目光投向了更換賽道。
  雖然硬件領域發達國家長期領先，但在新興的人工智能軟件、特別是AI圖像識別方面，我國則處于全球領先水平。依托AI圖像識別技術，一個商用級攝像頭拍攝到的圖像，記錄的是怎樣的天氣現象，已經能被準確判斷，大量攝像頭與高水平AI的組合，可以在相當程度上比肩氣象雷達等硬件的采集功能，還能大大緩解人工觀測壓力。
  因此，在涉及民航機場、航路的地區，大量布設攝像頭，傳輸到后臺后，依托全球領先的AI圖像識別技術讀出天氣現象，再與深度學習軟件對華東民航的海量氣象歷史大數據規律分析相結合，這樣的軟件新賽道，打造的智能觀測產品，正在華東空管氣象創新實驗室近兩年的探索中逐漸成形。
  “從商用攝像頭到移動通訊的無線數據傳輸，再到AI圖像識別和深度學習軟件，我國都擁有非常優秀的企業和全球領先的技術，攝像頭的采購成本大大低于進口的民航氣象雷達和配套硬件，布設也可以比雷達更大量、更便捷地布點，而且產品和服務上全部實現國產可控”。創新實驗室的科研人員如是說。
  目前，依據這一路徑，華東空管局氣象中心已經在華東多地完成布局，正逐步成長為與硬件設施相平行、有能力互相備份支撐的天氣預報體系，在2020年歲末冬季浦東機場平流霧等的預報中，這一體系甚至已經產生了比原有模式更出色的成效。據悉，華東空管局氣象中心開發的智能觀測產品，已經被業內外多家單位應用或借鑒，甚至走向了華東區域之外，還參加了今年在北京舉辦的民航技術與服務展，引起了民航局空管局領導與廣大專業觀眾的關注和好評。

正在采集氣象數據的華東空管局氣象中心工作人員（本文圖片均由華東空管局氣象中心提供）

  布局多維創新，紓解多領域資源瓶頸制約
  除了空域資源更有效利用和對傳統硬件設備路徑依賴的賽道遷移，隨著華東空管氣象創新團隊的努力，變化還在更大范圍出現。依托大數據、深度學習軟件、AI識圖等一系列探索所催生的創新矩陣，華東空管氣象創新實驗室的多維度成果，正為空管助力民航事業的高質量發展，在多個領域破解資源瓶頸限制--
  中國民航業務的迅速發展，與民航人才培養速度的落差，近年來頗為凸顯，在氣象專業也是如此。不斷增加的新機場，都需要配置氣象專業人員，在多跑道的大型樞紐機場，飛行區不斷延伸的新跑道也有賴于更多的氣象觀測點位支持管制工作，但人才的培養速度往往不足以跟上要求，即使人員配置到位，專業能力的積累也非朝夕之功，單純靠增加人員來保證氣象觀測能力、預報水平，變得越來越困難。而華東空管氣象創新實驗室近年來研發的創新矩陣，則可以支撐大量不需要人員的觀測點位，還能靠軟件深度學習而非預報人員增加，為越來越多的機場提供氣象數據服務。
  來自華東空管氣象中心的統計顯示，在華東多地的中小機場，其用計算機軟件為機場提供的氣象預報準確率，已達近九成，僅比業內技術最優秀的上海等地氣象業務骨干低2-3個百分點，大大高于中小機場自身的人工預報準確性，為中小機場提供了配合氣象工作人員的有力助手。
  除了人力資源瓶頸之外，華東空管氣象創新中心還正在與供應商合作，優化軟件算法，降低軟件對本地硬件設備的算力要求。這一新舉措，能夠在華東空管局氣象中心打造華東地區大數據氣象服務樞紐的同時，給各地空管站、中小機場研發推出不要求大型服務器、只要小型機即可運行的本地氣象預報AI識圖和深度學習軟件，讓各地既能建立本地更精準的預報能力、在華東空管局氣象中心遠程支持之外多一路備份，又不必對IT設備的采購、維護帶來特別的資源成本限制。(記者錢擘 通訊員徐顥瑋、孫嘉翔)