6月29日，世界首届人工智能大会在天津梅江会展中心召开。本届智能大会以"迈向大智能时代"为主题，这标志着智能化浪潮正在加速向我们涌来，也标志着对我国人工智能2.0时代的规划与展望：一是基于重大变化的信息新环境，去实现新目标的新一代人工智能；二是在信息环境方面，随着互联网的普及，传感网的渗透，大数据的涌现，群智社区的崛起；三是对于人工智能新目标的确立，比如智能城市、只能经济、只能制造、智能医疗、智能家居、智能驾驶等。下图显示了自上世纪中叶到现在半个多世界的人工智能变革过程。

可见，随着新科技革命和产业变革时代的到来，新的智能科技产业布局正在悄然改变着世界范围的资源配置，信息与资源的高速流动性对于民航业则意味着传统的生产模式已经难以满足现今瞬息万变的航空客运市场需求。实践证明，航空公司使用收益管理和优化可以提高纯利润100%-150%，收益管理是通过数据挖掘和对象分析，根据市场供需关系，消费者行为规律和市场竞争环境的变化而等采取的一种定价和销售策略，它的核心是进行定价和优化，是现代企业管理最重要的研究领域之一，其根本目的就是实现利润最大化。

互联网的发展催生了交易平台化的商业模式，随着自动交易的快速发展，参与议价的中间环节越来越多，导致交易双方之间的信息不对称。因此，互联网经济的初始阶段解决的就是信息不对称问题，使交易简洁化。当随着物联网技术的发展，人工智能解决交易定价的收益问题，在大数据技术驱动下随着智能时代到来，在世界内都充斥着盈利的机会。基于此，先前的小数据+传统方法的收益系统算法已经不能满足当今市场的预测，大数据+机器学习新型收益系统将替代传统的收益系统成为航空市场的有力工具。与传统收益相比新型收益在数学算法上增加了博弈论和混沌理论，在数据处理上传统收益只是对订单、库存等交易结果数据的处理，新型收益在此基础上增加了searching/ comparing。

据艾瑞咨询预测，我国的人工智能市场估计将从2015 年的12 亿人民币增长到2020 年的91 亿人民币。2015 年，中国的人工智能（AI）大约流入了14 亿元人民币（同比增长76％）。在政府政策方面，国家发展和改革委员会2016 年5 月18 日发布了"互联网+人工智能"三年实施方案，该计划的目标是到2018 年在中国建立基础设施和创新平台，行业系统，创新服务体系和人工智能的基本行业标准化。发改委预计，中国人工智能行业将与国际发展同步，引领全球市场人工智能技术的应用。

在过去十年的缓慢增长和上世纪90 年代中后期显著增长后，一些发达国家的劳动生产率增长近年来几乎停滞。机器学习和人工智能的发展已经戏剧性地改变了全球产业的潜在生产力，在某种程度上类似于上世纪90 年代的互联网技术大范围运用的影响，我们可以预测人工智能与机器学习将推动未来的生产力发展。

那么人工智能是什么呢？人工智能就是描述计算机模拟智能行为的科学，它需要使计算机表现出人的行为特征，包括知识，推理，常识，学习和决策。目前，在中国人工智能领域主要包涵以下几方面的内容：1.基本服务，如数据资源和计算平台；2.硬件产品，如工业机器人和服务机器人；3.智能服务，如智能客户服务和商业智能；4.技术能力，如视觉识别和机器学习。人工智能和机器学习将具有对各个行业竞争秩序重构与洗牌的潜力。在商业部门里，人工智能对成本结构有深远基础的影响，人工智能的速度和机器学习的价值可以扭转构建数据中心和互联网电商更便宜的商品硬件的趋势。机器学习作为人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习而不需要显式编程。机器学习有分类、聚类和预测等功能，可以用来比如使用机器学习算法来生成个性化的建议，为用户提供基于其海量用户行为数据，还使用客户交互数据来预测客户可能满意的倾向。

航空市场上所销售产品的本质也是面对客户输出其服务的过程，研究所处市场中客户的特征与行为对于其发展有着重要的意义。那么人工智能与机器学习将如何助力航空业的市场发展呢？笔者从以下几个方面进行了思考与展望。

1.市场的助推引擎。人工智能和机器学习可以通过利用销售，客户和内容方面的巨大数据集来深化推荐引擎功能。早期对于信息的助推主要是基于产品属性，忽略了对客户偏好的考虑。通过过滤技术利用客户偏好和品味中的已知相似性来提供对未知偏好的预测。客户关系对于市场销售起着推动的作用，通过机器学习将销售和内容数据与消费者偏好相结合，将有利于航空市场的精准营销。

2.获取客户支持。除了航司日常经营数据以及票务系统可以提供的结构数据意外，自然语言处理和图像识别等非结构数据也可以成为获取优势的机会，以改善客户支持度并扩展传统搜索的参数。使用人工智能的图像识别和自然语言处理可以提供更大范围的搜索性能，寻找提高乘客搜索结果相关性的方式，通过语音和消息传递来获取客户支持，并加以利用可以为航司提供对话用户体验和商业的机会。

自然语言和图像识别技术通过模拟人类的理解和利用历史上无法获得的产品属性（例如，视觉、嗅觉、味觉等）来提供更相关的结果和服务。我们可以展望，航空公司可以利用这项智能技术为客舱的旅客提供更加优质的定制化服务。

3.需求预测和价格优化。机器学习和人工智能技术有潜力整合客户接触点的数据和内容，从而更准确地预测新项目和需求。一般来讲销售预测具有非常规则性驱动，通过对机器学习方法的研究来引入到预测过程中可以获得更加准确的通知模型。众所周知，航空市场受季节性影响波动较大，通过利用人工智能/机器学习，零售商可以识别模式，更好地了解促销和价格弹性的影响，机器学习可以通过深度学习实现考虑季节性需求，气象条件以及人口统计学特征等诸多因素影响下的淡旺季市场差异。（中国民航网智库专家 严子淳 任教于中国民航大学经济与管理学院）