人工智能(AI)是一个包罗万象的技术术语，涵盖了使用数据系统模仿人类智能的许多方面。

希思罗机场已经开始探索如何利用这项技术来帮助改善我们容量有限的机场的乘客预测，目前该机场的容量为99%。2019年，我们开始与NATS合作，尝试人工智能是否可以用来减少低能见度造成的延迟。在低能见度程序中，空中交通管制员被迫依靠雷达来了解到达的飞机是否已经离开跑道，以便在着陆之间留出额外的时间来确保安全。这样一来，对机场的正点率就产生了连锁反应，可能会对乘客造成延误，甚至影响到更广泛的机场网络。通过使用超高清4K摄像头和最先进的机器学习技术，我们现在正在研究这是否有助于提高乘客的准点率，减少当地居民的迟到者。

还在进行实验，从摄像机输入和飞机机架上的传感器收集数据，并利用这些信息提高飞机周转过程的效率，从而减少乘客的延误。展望未来，我们还将使用这项技术来支持扩建的机场，并证明希思罗机场未来几年的发展。

2020年晚些时候，我们将看到如何结合使用人工智能来补充现有的安全技术，并增强我们已经强大的程序，以便在乘客通过安全检查时找到有趣的物品。

有没有其他现有的技术可以帮助你实现这个目标？如果是，为什么选择AI？

我们选择使用AI来实现这个目的，因为它可以让我们比传统技术更深入地了解我们的数据。这包括但不限于当前机场的旅客、行李、飞机的“流量”，也就是说我们优秀的团队能够为旅客提供最好的机场体验。也可以释放人的专业知识，使我们的同事能够为真正需要的乘客提供额外的客户服务。

部署AI时最大的挑战是什么？

人工智能的可靠性取决于它使用的数据，因此我们的第一个挑战是收集数据，以确保足够的数据和高质量。我们与400多家公司合作，因此可能很难访问孤立的数据集，访问相关的第三方信息，确保所有需要的数据集都是统一的或训练计算机学习尚未数字化的信息(如飞机周转率)。在克服了这些问题之后，我们需要确保对数据的正确解释。这里可以用到先进的机器学习和AI。

收集和分析AI数据有什么风险？

我们需要确保我们处理的所有数据都是安全、可靠且符合GDPR标准的。像我们所有的安全系统一样，这意味着投资最新和最先进的网络防御来保护这些数据。我们非常重视安全，绝不会妥协我们的防御。我们也非常熟悉围绕AI使用的道德规范，并且知道当我们在高度受控、复杂和容量有限的环境中使用AI来促进决策时，几乎没有出错的余地。我们还必须确保与公司的宗旨和价值观保持一致。这就是为什么我们绝对要确保技术经过测试、测量，适合其用途，并在投入运营前提供切实的结果。对于我们的乘客和同事来说，希思罗机场是一个非常多元化的企业。

员工和乘客对AI有警觉吗？

我们的乘客渴望做任何事情来尽可能顺利地通过机场，我们的团队将尽一切努力促进这一进程。这两个群体都欢迎有助于简化体验的技术。无论是塔中的AI技术提高了准时性(这可以帮助减少延误)，还是更准确的乘客预测(这可以帮助预测我们的安全车道何时最繁忙)，这项技术对乘客和同事都有利。

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