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想象一下，当你在万米高空巡航时，有一位永不疲倦的"智能伙伴"帮你监控空域动态、分析气象数据、提醒ATC指令——你会放心把部分职责交给它吗？

德国航空航天中心（DLR）近日给出了答案。2025年9月29日至10月30日，DLR飞行导引研究所在iSIM驾驶舱模拟器中，对21名商业飞行员进行了系统性研究，测试由Collins Aerospace和Boeing联合开发的机载数字助手AIR-DA（Airborne Digital Assistant）。

图1：DLR iSIM驾驶舱模拟器中AIR-DA系统界面，可实时显示任务负荷和决策建议

一、科学严谨：21名飞行员、6种场景、双重验证

这项研究属于欧洲研究项目JARVIS（Just a rather very intelligent system），采用严格的双盲对照实验设计。

研究方法

21名商业飞行员面对三种不同飞行场景，分别在有/无AIR-DA辅助下各执行一次，形成完整的对照数据。研究团队采用多种手段综合评估：

• 眼动追踪
  ：精确记录飞行员在各阶段的注意力分配模式
• 决策记录
  ：系统捕捉飞行员的关键决策节点和依据
• 工作负荷评估
  ：量化分析AIR-DA对认知负荷的影响
• 态势感知测试
  ：评估飞行员对飞行环境全貌的把握程度

图2：眼动追踪设备实时记录飞行员视线轨迹，分析注意力分配模式

用户反馈

除了客观数据，研究还收集了飞行员对系统使用体验和信任度的第一手反馈。这些定性数据对于理解人机协作的障碍和机遇至关重要。

二、全阶段覆盖：AIR-DA的三大核心能力

AIR-DA并非通用型AI，而是专为飞行场景深度优化的专业系统。它使用各种AI算法支持不同飞行阶段：

1. 滑行与起飞阶段

这一阶段飞行员需要同时处理多项信息：塔台指令、跑道状况、其他航空器动态等。AIR-DA辅助飞行员准确跟踪空管指令和许可，减少信息遗漏和误解的风险。

2. 巡航阶段

巡航阶段是AIR-DA发挥最大价值的时段。系统通过整合气象数据、交通信息、航路限制等多源信息，增强态势感知，为飞行员提供决策支持。这对于长途飞行的机组来说尤为重要。

3. 进近着陆阶段

进近阶段是飞行中最复杂的环节之一。AIR-DA辅助飞行员完成着陆准备，包括进近程序核实、最佳着陆方式选择、备降方案预判等，帮助飞行员从容应对高工作负荷时段。

三、面向未来：eMCO与SPO运营的技术支撑

这项研究有着深远的战略意义。它面向扩展最低机组运营（eMCO）和单飞行员运营（SPO）两大前沿场景，旨在验证数字助手能在多大程度上为单人驾驶提供支持。

核心问题：如果未来航班只需要一名飞行员在座舱，AI助手能否承担起"第二双眼睛"的角色？DLR的研究正是为了回答这个问题。

研究结果表明，AIR-DA在降低工作负荷、增强态势感知方面展现出显著潜力。但与此同时，如何建立飞行员对AI系统的信任、如何处理AI建议与飞行员判断之间的冲突、如何确保系统在极端情况下的可靠性——这些挑战仍需深入研究。

项目背景：JARVIS是SESAR EU资助项目，汇聚欧洲顶尖航空科研力量，致力于开发三个基于AI的数字助手，分别支持飞行员、空管和机场运营。项目由SESAR 3联合执行体资助（拨款协议No 101114692）。AIR-DA测试是JARVIS项目中飞行员辅助系统的核心组成部分。

结语

航空业正站在人机协作的十字路口。AI不是来取代飞行员，而是成为他们的得力助手——这是包括DLR、Collins Aerospace、Boeing在内的行业共识。

AIR-DA的研究成果，为我们描绘了一幅人机和谐共处的航空未来图景。在那幅图景中，人类飞行员的判断力和创造力与AI系统的计算力和可靠性完美结合，共同守护每一次飞行安全。

这或许就是航空AI发展的最佳路径：不是替代，而是增强。

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原文链接：DLR官方报道