2023年，俄罗斯国立研究中心茹科夫斯基研究院（NRC）和俄罗斯国家航空系统研究所（GosNIIAS）共同发布“民用飞机机载系统智能化战略”文章，提出通过分阶段演进重新分配驾驶舱的人机功能，从当前的双人机组过渡到完全自主飞行，以提升飞行安全与运营效率。

研究背景

民用飞机机载系统通过引入现代计算技术实现功能自动化，逐步减少了机组人员数量：60年代的领航员和无线电报员角色被飞行工程师部分取代，1970年后飞行工程师职位也被取消，其职责由机载自动化和两名飞行员分担，形成双人机组标准。未来，通过进一步提升自动化水平和引入人工智能，有望将第二名飞行员的职能转移至机载或地面自动化设备，最终过渡到无人机组驾驶。该演变过程以存在决策者（或远程决策者）为必要条件，涵盖从现代双人机组到无人机组的多种驾驶舱形态。

驾驶舱演进的八个阶段

阶段 1，现代双人机组：当前国际标准

阶段 2，配备智能辅助决策系统的双人机组：当前的科研重点，通过引入智能系统帮助机组决策，最小化人为失误，即使机组经验不足，也能达到“专家”级的操作水平，从而大幅提升飞行安全性。

阶段 3 和 4，减员机组：在副驾驶或机长临时或永久失能的情况下，由“虚拟副驾驶”接管其部分职能，与另一名机组成员协同工作。

阶段 5，单飞行员机组：副驾驶的职能完全由“虚拟副驾驶”系统和一位地面上的“外部飞行员”分担。舱内仅有一名机长作为决策者。

阶段 6，单飞行员失能的应急模式：当唯一的机长也失能时，可由一名仅接受过基础培训的人员在舱内操作，但其所有操作都受到“虚拟副驾驶”系统和外部飞行员的监控与控制。

阶段 7，远程驾驶飞机：机上完全没有机组人员，完全由地面控制中心进行远程操控。

阶段 8，自主驾驶飞机：飞机能够完全自主地执行所有飞行任务，无需人类干预。

功能分配应是动态的，根据具体情况选择最合适的驾驶舱形态，决策依据包括静态外部数据（在飞行期间不变的数据，如飞机型号、任务规划）以及动态外部数据（在飞行中可能随时变化的数据，如天气、空域交通、机组状态）。

文章借鉴了欧洲航空安全局（EASA）的人工智能路线图，将驾驶舱智能化划分为三个等级，并设定了明确的时间表：

第一级：AI辅助人类（2025年前），对应阶段2，主要是在常规操作中提供帮助，或在关键情况下提供保障。

第二级：人机协作（2030年前），对应演进路径的阶段3、4、5、6、7，包括单飞行员操作和远程驾驶，核心是人与机器共同决策和执行，一方操作，另一方监控。

第三级：更自主的机器（2035年前），对应演进路径的阶段8，实现完全自主的驾驶。

Skylens ClearVision™增强现实与虚拟现实双目头戴设备，支持视线追踪功能/图源：民机战略观察

自动化决策级别

文章将自动化决策分为10个级别，从计算机完全不介入到完全自主决策，为这种功能分配提供了理论依据。

• 计算机不提供支持，所有决策和操作均由人完成；

• 计算机提供了一整套替代方案/行动选项；

• 计算机提供了一整套替代方案/行动选项；

• 将选择范围缩小至几个选项；

• 提出一种替代方案；

• 当某人认可该提议时，便会执行该提议；

• 为用户提供自动执行前的否决时间；

• 自行行动后，务必通知相关人员；

• 仅在用户主动询问时才会显示信息；

• 只有当计算机决定执行时，才会通知用户；

• 计算机包办一切，自主运行，完全无视人类

关键技术支撑

1. 驾驶舱信息管理技术

① 封闭式驾驶舱虚拟显示

为飞行员提供与玻璃舱室等效的“封闭式”舱室环境信息显示。通过大尺寸显示屏配合增强现实眼镜，可实现对舱室环境的全方位观察。座舱环境信息应确保飞行员能够按照目视飞行规则安全操作，同时为飞行员提供及时发现空中飞行器及地面障碍物的能力。

② 前挡风玻璃彩色指示

③ 飞机增强现实系统

通过增强现实眼镜显示飞行导航信息、合成与增强视觉系统数据、机场航图、空中交通管制信息、飞行计划等。相较于传统前挡风玻璃指示器，增强现实眼镜具有多项优势：支持多色显示、实现“绝对”视野（可穿透飞机蒙皮观察）、设备成本低廉且安装便捷等。

④ 多模式人机交互

⑤ 飞行员心理与生理状态监控

通过一套硬件设备系统，可客观评估飞行员的心理生理状态，系统可实时记录眼动图、脑电图、脉搏、心电图及心率变异性等生理指标。若飞行员出现认知或情绪障碍，可及时将其从飞行任务中撤下，从而避免可能引发的灾难性后果。

⑥ 飞行员操作评估

客观评估飞行员的工作效能，用于分析驾驶舱信息管理系统的风险、优化其运行机制以及开展飞行人员培训。通过记录飞行员操作行为的指标数据，还可用于评估飞行训练中获得的驾驶技能及相应操作能力。

⑦ 认知型人机界面

通过评估飞行员的认知状态并监测其关键心理生理指标，实现对驾驶舱信息管理系统的适配优化及机组资源管控。通过认知状态分析预测工作负荷，从而提升人机协同效能。

2. 计算机视觉和机器学习技术

① 飞机多光谱视觉系统

解决飞机监视、导航及操控领域的多项实际应用问题。其核心在于对无线电、红外和激光传感器采集的信息进行综合处理。

② 飞机组合视景系统

提升机组人员在复杂气象条件及夜间飞行关键阶段（如滑行、起飞和着陆）的情境感知能力。它能向机组人员实时呈现舱外环境，包括人工障碍物和机场基础设施。

③ 机载神经网络计算模块

将神经网络计算模块作为复杂系统（如决策支持专家系统）的组成部分，不仅能拓展其可处理任务范围，还能使决策过程更具灵活性和硬件实现的统一性，同时确保对输入信号（例如突发事件）的响应速度，从而最大限度缩短关键决策时间。

合成视景模式下飞行导航显示器的导航功能/图源：民机战略观察

3. 空中交通管理技术

① 空中交通管理自动化

保障飞行安全，并为空中交通管理决策提供支持。

② 改进的地面交通管理系统

保障空中安全飞行，并为地面交通管理决策提供支持。

③ 空中和地面交通仿真

模拟空中环境，用于训练下一代监视系统。

4. 智能飞行技术

① 未来通信基础设施

实现从起飞至到达的无缝通信，具体包括研发新型硬件设备：在机场区域部署AeroMACS系统，在航路区域部署LDACS系统，在海洋空域部署卫星通信系统（SATCOM）。

② 未来导航系统和方法

提升导航系统的可靠性与经济效益，涵盖多种导航系统类型，包括组合惯性导航系统、多频多星座卫星导航系统、基于低轨道卫星数据测量的导航系统、综合计算机视觉与惯性传感器测量数据的导航系统等。

③ 下一代监视系统

降低因与航空器及地球表面碰撞而引发灾难性事件的概率，基于全新的冲突预测与化解算法。

④ 信息互联飞机的未来导航方法

实现高空中交通繁忙环境下飞行器的时空飞行轨迹规划。通过自动化信息交换，建立飞行器自主控制功能与空中交通管制部门之间的主动信息交互机制。

⑤ 远程驾驶

实现对终端区域及航线中飞行器的远程控制。其核心内容包括：完善外部飞行员的信息管理界面、制定飞行器控制方案，以及与空中交通管制部门建立信息交互机制。

⑥ 飞行管理自动化

提升飞行管理的自动化水平，部分实现了自动驾驶、起飞和着陆功能的开发。可实现端到端的飞行管理概念。

⑦ 虚拟操作助手

减轻飞行员的心理生理负荷，降低其在执行重要任务时出现操作失误的概率。其核心在于开发一套智能系统，通过综合评估飞行员的心理生理状态、飞行器的技术状态以及外部环境因素，通过智能处理，环境系统可预测特殊情境的发展趋势，向飞行员提供建议；若飞行员无法操作，则自动接管飞行控制。

⑧ 未来飞机的信息保障

开发用于飞行任务所需数据的生成、处理、机载传输、存储及呈现的工具、方法和手段。数据内容包括地形与航空导航信息、机场及地面地形信息、空间气象预报数据、人工障碍物数据等。

⑨ 未来信息计算平台软硬件设备

开发基于分布式模块化航空电子技术的硬件设备，通过实现自动化控制功能，完成定位系统设备故障状态的任务，从而确保未来系统达到预定安全标准。该技术采用先进的光网络技术实现用户间的大数据传输，是自动化控制体系的核心组成部分。

⑩ 信息与网络安全

5. 飞机状态监测与预测技术

① 机载系统和设备技术状态监测

② 使用无人机进行飞机目视检查

采用无人机进行航空器视觉智能诊断的技术，将大幅缩短飞机在检查外部技术部件状态及机身完整性时的总停留时间，尤其适用于机身顶部、尾翼等难以触及的复杂部位。

③ 机载系统与设备技术状态的预测性诊断

④ 机载系统与设备技术状态管理

该系统可为航空器的起落架系统及设备制定预防性维护任务，确保其正常运行，避免因设备故障或处于故障前状态而影响飞行。该任务的制定基于当前及预测的诊断参数，这些参数反映了设备的技术状态。降低维护成本并提升飞行安全性。

本文转载自《民机战略观察》，原标题《刘禹彤 等 | 俄罗斯推进民用飞机机载系统智能化发展》，作者：中国航空工业发展研究中心 刘禹彤、王元元；航空研究院 贾晨雨