“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
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。
Nelson 强调，这三大支柱并非理论设想，而是真正被应用于行业前线。许多领先航空公司已经部署这些能力，而 VietJet 也正积极推行相关系统。
AI 如何实现主动预判：以 Lufthansa Technik 为例
德国 Lufthansa Technik 的案例是 Nelson 提到的典型示范。该公司借助 Microsoft Azure AI 打造了预测性维护系统，能够实时处理传感器数据，并以超过 92% 的准确率预测潜在组件故障。
“这不只是将纸面工作数字化，而是从‘被动维修’转向‘主动干预’。”
“这一转变带来的是量化的成果：更少的非计划性停机、更低的成本，以及更安全的飞行环境。”
Nelson 指出，这种 AI 系统不仅限于航空业，还可以应用在物流、制造业与其他高度依赖供应链的行业。
实时优化航线的 AI 实践：United Airlines 的做法
对 VietJet 每天运营的 450 趟航班来说，航线效率对运营表现和成本影响巨大。Nelson 介绍了 United Airlines 的 AI 系统（MARS），它能基于天气、空中交通、空域数据等，实时动态优化飞行路径。
通过这种预测模型，United 不仅减少了延误和燃油成本，还提升了航班准点率，显著提升了客户满意度和公司盈利能力。
“这并不是要飞得更快，而是要飞得更聪明。”
从机组排班到旅客需求预测
AI 的影响不仅仅停留在引擎和飞行路径层面。
Nelson 分享了 Delta Airlines 的案例。他们通过机器学习重新设计了机组排班系统，使得人员利用率提高了 22%，每年节省成本高达 6500 万美元。AI 能够实时应对如天气等突发事件，快速重新分配机组人员与航班资源。
American Airlines 则采用深度学习模型对乘客需求进行预测，能够提前一年以 92.4% 的准确率预测旅客量。这一能力让他们能够动态安排机队并优化定价策略，从而提高利润并降低出错率。
Emirates 如何以组织规模推动 AI 创新
Nelson 分享的最具前瞻性的案例来自 Emirates Airlines。他们成立了全公司的 AI 决策实验室（AI Decision Lab），在短短两年内启动了 47 个 AI 项目，涵盖从货运到驾驶舱协作等多个部门，使整体决策效率提升了 22%。
“关键不在于技术本身，而是将 AI 作为企业的战略能力来打造，而不仅仅是数字工具。”
“要真正取得成效，就需要投入人才、建立合作伙伴关系，并勇于重塑老旧的流程。”
结语：决策系统也需要“智能进化”
演讲最后，Nelson Wu 向各行各业的管理者发出了一个挑战：
“AI 已经到来，真正的问题是：我们的决策文化，是否已经准备好随之进化？”
他呼吁企业不仅要构建数字化系统，更要培养真正理解 AI 的团队与数据驱动的领导力。未来十年中，真正能脱颖而出的组织，不是那些“自动化最多”的，而是那些“预测能力更强、适应更快、决策更智能”的组织。
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