根据国际航空运输协会（IATA）的预测，到2023年，中国将超越美国成为全球最大的航空运输市场，预计未来中国的航空业务量仍将继续迅猛增长。

航空气象报文发布面临挑战

由于中国的空域资源比较有限，为了应对航空业务量的迅猛增长，原来相对粗放型的航空管制模式需向精细化、智能化转变，提升有限空域资源的利用率。在此背景下，航空气象数据体量也急剧扩张，据统计，2015年至2020年的5年间，中国航空气象数据总量从原来的6.5T增加到目前的63T，涨了近10倍。

然而，我国航空气象行业领域长期面临人才短缺的问题。气象人才的培养周期长，成本高，以一个成熟预报员的培养为例，完成从本科到研究生的学习需要7年时间，从上岗到能基本胜任工作一般需要1年时间，能够独当一面至少还需要三年时间。在航空气象数据体量急剧扩张的情况下，原来基于人工和专家经验的航空气象预报和监测体系显然无法适应新情况，海量数据无法用人工进行处理，也对输出准确、质量过硬的气象预报和监测报告构成了极大挑战。

眼控科技赋能航空气象报文高效发布

现有航空气象报文发布工作的作业模式主要依赖于预报员人工归结、处理和分析分散在各处的天气形势数据、遥感数据、模式数据等气象资料，经过对天气形势的判断后，在原有发报软件上手动编辑相应报文并发布。该作业模式无论是智能化程度还是自动化程度都较低，且高度依赖成熟预报员的专业能力和经验，业务工作效能的提高受到极大限制。针对这一行业难题，眼控科技人工智能研究院通过深入研究，反复测试，自主研发出智能集中预报指导系统。

据悉，智能集中预报指导系统利用大数据的快速存储、处理和解析技术，实现了从数据归结、处理、分析、报文生成、报文发布、报文入库及情报交换全流程的智能化和自动化，可以实现高效辅助航空气象服务部门的专业技术人员高效发布报文。在上线前，基于丰富的数据源，该系统完成了初期的算法模型训练，形成了具备航空气象知识库的专家系统。上线后的每一次使用和新数据的输入，都会对原有模型进行不间断地训练和完善，系统也因每一次的数据输入变得更加“聪明”。相比原来的人工系统，眼控科技的智能集中预报指导系统无论在效率还是功能性上都得到了极大的提升和扩展。经测算，从数据处理阶段到得出预报结论到最终生成报文，原来人工处理一套数据需要20-60分钟，而智能集中预报指导系统则可以以秒级的速度完成，极大提升了航空报文编发效率。

作为深度聚焦航空气象领域的科技企业，眼控科技始终认为随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术在气象领域的应用也将不断深入。机场气象报文是保障航班安全高效运行的重要气象资料，对空中交通安全有着重要作用，未来也应逐步实现智能化才能更好的提供服务保障作用。