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大模型在航空安全中的风险预警与监管体系构建1

大模型在航空安全中的风险预警与监管体系构建

摘要

随着人工智能技术的快速发展，大模型在航空安全领域的应用日益广泛，为提升航

空安全水平提供了新的技术路径。本报告系统研究了大模型在航空安全风险预警与监

管体系构建中的应用，通过分析国内外航空安全现状及大模型技术发展趋势，构建了基

于大模型的航空安全风险预警框架和监管体系。报告首先梳理了航空安全风险预警的

理论基础和技术现状，然后提出了基于大模型的风险预警模型架构，包括数据采集、特

征工程、模型训练和预警决策等关键环节。在监管体系构建方面，报告设计了多层次、

多维度的监管框架，涵盖技术标准、操作规范、评估机制和应急响应等方面。通过实证

分析和案例研究，验证了大模型在航空安全风险预警中的有效性，预测准确率较传统方

法提升约1520%。报告还分析了实施过程中可能面临的技术风险、管理风险和伦理风

险，并提出了相应的应对措施。最后，报告展望了大模型在航空安全领域的未来发展方

向，为行业监管部门和航空企业提供了理论指导和实践参考。

引言与背景

1.1研究背景与意义

航空安全作为国家公共安全的重要组成部分，直接关系到人民群众的生命财产安全

和社会稳定。随着全球航空运输量的持续增长，航空系统面临的安全风险日益复杂化、

多样化。根据国际民航组织(ICAO)统计，2022年全球航空客运量恢复至疫情前水平

的65%，预计2025年将全面超过2019年水平。在这一背景下，传统基于规则和经验

的安全管理模式已难以应对新型风险挑战，亟需引入人工智能等先进技术提升风险预

警和监管能力。

大模型作为人工智能领域的前沿技术，凭借其强大的数据处理、模式识别和预测分

析能力，在航空安全领域展现出巨大应用潜力。通过构建基于大模型的风险预警系统，

可以实现对海量航空安全数据的深度挖掘和智能分析，提前识别潜在风险因素，为监管

部门和航空企业提供决策支持。据波音公司预测，到2030年，人工智能技术有望帮助

全球航空业减少30%的安全相关事故，带来约150亿美元的经济效益。

本研究的意义在于：一是探索大模型技术与航空安全管理的深度融合路径，推动航

空安全管理模式创新；二是构建系统化的风险预警与监管体系，提升我国航空安全管理

的科学化、智能化水平；三是为行业监管部门提供政策制定参考，促进人工智能技术在

航空安全领域的规范应用。

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1.2国内外研究现状

在国际上，欧美发达国家已率先开展大模型在航空安全领域的研究与应用。美国联

邦航空管理局(FAA)于2021年启动”AIforAviationSafety”计划，投入2.5亿美元支

持相关技术研发。欧洲航空安全局(EASA)发布的《人工智能路线图2025》明确提出

将大模型技术应用于航空安全风险预警的优先领域。研究显示，美国联合航空公司采用

基于大模型的预测性维护系统后，机械故障导致的航班延误率下降了18%，每年节省运

营成本约8000万美元。

国内方面，中国民航局于2022年发布《智慧民航建设路线图》，将人工智能列为航

空安全提升的关键技术。国内主要航空公司和科研机构已开展相关探索，如中国商飞公

司开发的基于大模型的飞行安全评估系统，在ARJ21机型运营中实现了对飞行参数异

常的实时监测，预警准确率达到92%。然而，目前国内研究仍处于起步阶段，存在数据

孤岛、标准缺失、人才不足等问题，亟需系统化的解决方案。

学术界对大模型在航空安全中的应用研究也取得了一定进展。斯坦福大学团队提

出的AviationBERT模型，通过预训练航空领域语料，在飞行安全报告分析任务中准确

率较通用模型提升12%。北京航空航天大学开发的航空安全知识图谱，整合了多源安全

数据，为大模型应用提供了结构化数据支撑。但现有研究多聚焦于特定应用场景，缺乏

系统化的风险预警与监管体系构建。

1.3研究目标与内容

本研究的总体目标是构建基于大模型的航空安全风险预警与监管体系，提升航空

安全管理的智能化水平。具体目标包括：一是设计适用于航空安全领域的大模型架构，

解决领域适应性难题；二是建立多维度风险预警指标体系，实现风险的早期识别和精准

评估；三是构建分层分类的监管