“航空业的 AI 并不是为了取代人类的专业知识，而是要在人类创造力与机器智能之间建立强大的共生关系。”——Nelson Wu Nelson Wu 仍然清晰地记得那个彻底改变他思维方式的时刻。在攻读 MBS-IMB 项目的过程中，一次与 AI 专家的炉边对话，彻底颠覆了他对“创新”在航空领域中真正含义的理解。 这次对话的重点不仅仅在于生成式 AI 的技术能力，而是它如何深度变革人类的决策过程、运营效率，甚至是像航空货运和航司运行这类高度复杂系统中的安全性。 这种新视角如今已成为他领导 VietJet Air Cargo 的核心理念。作为东南亚发展最快的航空货运网络之一的总经理，Nelson 在“2025 数字领导力网络研讨会”中表示，AI 不再是一个抽象概念或试点技术，它已经开始在航空业中影响着每一个高风险的决策。 亮点传统的决策方式已经不够用了AI 智能决策的三大支柱AI 如何实现主动预判：以 Lufthansa Technik 为例实时优化航线的 AI 实践：United Airlines 的做法从机组排班到旅客需求预测Emirates 如何以组织规模推动 AI 创新结语：决策系统也需要“智能进化” https://open.spotify.com/episode/06TMdR3g5KbGgrAocs2IUn?si=de2c3e1cabef4b52 传统的决策方式已经不够用了 Nelson 开场时直言不讳地指出：航空业长期依赖的传统决策模式，已经跟不上时代节奏。从乘客需求、天气变化到飞机传感器数据，各类信息以惊人的速度增长，但许多航空公司仍然使用老旧系统和手动模型来响应。 这种滞后不仅效率低下，更可能造成安全隐患。 “一次判断失误，就可能导致航班延误、成本上升，甚至带来安全风险。”他说，“如今的速度、复杂性和风险等级，要求我们拥有一个比任何人类团队都更快地处理、预测并做出反应的系统。” 在这种背景下，AI 不再是“是否需要”的问题，而是成为不可或缺的存在。它并不是替代人类，而是在关键时刻成为做出高压决策的智能伙伴。 AI 智能决策的三大支柱 Nelson 将他的演讲结构归纳为三个“AI 赋能决策”的核心支柱： 数据整合（Data Integration）：整合来自多个来源的数据——飞机传感器、天气系统、实时乘客需求等——构建出一个完整的运营视图。 预测智能（Predictive Intelligence）：在问题发生前预测潜在风险（如设备故障、航线中断等），使团队能够提前采取行动。 自适应学习（Adaptive Learning）：AI 系统能够通过历史决策与结果不断优化自身，形成反馈机制，从而提高每一次决策的精准度。…
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