数据及算法驱动的飞行训练精准评估

　　一、实施背景

　　党的二十大报告指出，“加快建设交通强国、质量强国、数字中国”，是新时代推动高质量发展的战略任务。习近平总书记强调，要以信息化驱动现代化，加快发展数字经济，建设数字中国，推进国家治理体系和治理能力现代化。这一系列重要论述，为新时代数字交通发展指明了方向、提供了根本遵循。交通运输部发布的《数字交通“十四五”发展规划》进一步明确提出，到2025年基本建成与交通强国建设相适应的数字交通发展框架和技术体系。数字交通是推动智慧交通、绿色出行、智慧监管和高效运输的重要支撑，是建设交通强国的战略抓手。

　　习近平总书记在中央财经委员会会议上指出：“要把发展数字经济上升为国家战略。”这一战略意图在交通领域体现为数据要素的全域融合，构建交通运行监测、智能治理、应急响应、协同服务于一体的“数智系统”。当前，全球航空运输正加快从“安全依赖人”向“安全依赖系统”转型，传统培训评估机制面临“信息不全、反馈滞后、主观偏倚”等诸多挑战，无法满足新时代民航高质量发展和高安全保障的目标要求。

　　在国家高度重视和顶层设计的引领下，民航业作为国家战略性先导性产业，在数字化、智能化转型过程中发挥着至关重要的作用。飞行训练作为民航安全保障体系的核心环节，其科学性和实效性直接决定了飞行员的技术水平和安全能力。随着全球航空业的数字化转型加速推进，成为行业发展的关键趋势。国际航空运输协会(IATA)和国际民航组织(ICAO)均强调数字化技术在提升航空安全、效率和可持续性方面的重要性。例如，IATA在《航空业数字化转型指南》中提出，航空公司应通过大数据分析优化飞行路径，降低燃油消耗和碳排放。ICAO也发布了相关标准，推动航空公司采用电子飞行包(EFB)和先进的飞行数据监控系统。在飞行训练领域，数字化转型取得了显著进展。欧洲的汉莎航空培训学院通过引入虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术，为飞行员提供沉浸式训练体验，显著提高了训练效果和学员的参与度。美国联合航空公司则利用人工智能算法分析飞行员的飞行数据，实时提供反馈和改进建议。此外，新加坡航空通过建立数字化训练平台，实现了飞行训练的全流程数据化管理，提升了训练效率和质量。

　　此外，传统飞行训练评估机制主要依赖教员的主观判断，这种方式存在诸多问题。首先，信息不全是一个突出的挑战。例如，在一次飞行模拟训练中，教员只能根据有限的观察点对学员的操作进行评价，无法全面了解学员在复杂飞行环境下的表现。其次，反馈滞后严重影响了训练效果。传统评估方式通常需要在训练结束后数小时甚至数天才能给出反馈，学员难以及时纠正错误。主观偏倚也是传统评估机制的一大弊端。不同教员对同一学员的操作可能给出截然不同的评价。例如，一项研究显示，两名教员对同一学员的飞行操作评分差异可达20%以上，这种差异不仅影响学员对自身能力的正确认知，也降低了训练评估的可信度和有效性。这些问题导致传统评估机制难以满足新时代民航高质量发展和高安全保障的目标要求，迫切需要通过数字化手段进行优化和改进。

　　长期以来，飞行训练评估存在数据支撑不足、评判方式主观、效率低下等瓶颈，难以满足“智慧民航”建设的现实需求，也难以适应新时代飞行员快速成长和安全管控的高质量要求。珠海翔翼航空技术有限公司主动服务国家数字化发展大局，牢牢把握科技赋能交通的时代契机，充分发挥在飞行数据处理、人工智能技术和航空培训场景深耕的多重优势，率先启动“数据及算法驱动的飞行训练精准评估项目”。

　　项目面向民航飞行训练智能化评估核心技术难点，依托大数据、机器学习等关键技术，创新构建“数据驱动—算法赋能—智能评估—精准反馈”的闭环评估机制，实现了民航训练领域由“经验判断”向“数据决策”的深刻变革，是贯彻落实总书记“数字中国”战略思想在行业层面的重要实践成果。

　　二、主要做法

　　(一)构建全过程数据平台，实现评估基础数据全面汇聚

　　项目围绕飞行训练的全流程数据采集需求，建设高并发、强兼容的大数据平台，系统打通飞行模拟器数据、实飞航迹数据、人工打分数据、教学日志等多个异构来源，实现训练过程数据的高频采集、同步集成和结构化管理。平台已累计汇聚数十万小时的飞行训练数据，覆盖单发、多发、仪表、夜航等核心训练科目。

　　在数据治理方面，团队制定标准化数据标注规则和质量审核流程，建立训练样本动态标签库，推动原始飞行参数向可计算、可挖掘、可分析的数据资产转化，为后续训练模型构建和算法迭代提供坚实基础。

　　(二)开发多维度智能算法，实现高精度训练评价与风险预警

　　在模型设计方面，团队围绕操作稳定性、飞行轨迹偏差、操作合规性、任务完成效率等多个维度设计评估标签体系，结合教员专业经验对历史样本进行分级建模。算法模块采用随机森林、深度神经网络、支持向量机等多种模型融合策略，针对不同类型训练任务匹配最优算法结构。

　　为提升模型的可解释性与训练效果，项目深入开展特征工程分析，结合飞行控制理论提取速度、姿态、航向、俯仰、滚转等参数构建多维特征空间，同时引入滑动窗口技术与动态时间规整机制，对训练时间序列进行建模。模型训练过程中引入交叉验证与超参数调优，确保算法具备高鲁棒性和广泛适应性。

　　此外，系统集成实时评分功能与风险识别机制，对飞行训练中出现的非规范操作(如大角度俯冲、姿态失控、超速超高等)进行即时识别与干预预警，有效降低训练过程风险。

　　(三)搭建可交互可视化平台，构建智能评估应用闭环

　　在系统功能方面，飞行训练智能评估平台集数据调用、模型运算、结果展示于一体，具备强大的交互性与可视化能力。教员可实时查看学员每一课目训练后的结构化评分报告，包含行为指标分析、操作关键点回放、趋势对比图表、技能短板定位等内容，提升教学效率与针对性。

　　系统支持多终端适配，兼容PC、平板与手机应用场景，实现“课后即评、即看即改”，并可将评估结果自动推送至培训管理系统作为教学质量考核依据，实现评估成果闭环使用。

　　(四)建立持续优化机制，推动模型与标准双迭代

　　平台内嵌持续学习机制，系统在接收新训练数据后可自动更新模型权重，在人工审核标注基础上进行标签扩展与特征重构，实现评估准确率的稳步提升。通过“教员—专家—算法”三层评审机制，不断校准评估误差并优化算法策略。

　　同时，系统构建动态知识库，沉淀典型飞行训练案例、常见错误模式、改进建议库等资源，辅助教员形成个性化教学策略与教学反思支持，实现“教学-评估-复训”多维协同提升。

　　三、取得成效与推广前景

　　(一)有效提升飞行训练质量与安全水平

　　项目应用后，训练评估周期缩短约70%，评估数据完整率提升至98%以上，平均训练合格率提高约12%。通过数据驱动的精准识别，教员能更早发现学员训练瓶颈，进行靶向教学干预。同时，风险预警功能累计识别高风险操作事件百余起，极大提升训练安全保障能力。

　　(二)推动数字技术与飞行培训深度融合

　　项目通过技术赋能培训，实现从“人工记忆”向“系统判断”转变，改变以往训练质量难以量化的问题，使培训过程从“黑箱”转向“透明”。评估数据还可为飞行员晋升、复训安排、教员考核等提供客观依据，助力培训体系精细化运作，推动民航培训管理智能化转型。

　　(三)强化经济效益与管理效率

　　数据显示，该项目实施以来，单学员评估成本下降40%，教员工作负荷下降35%，平均培训周期缩短10%-15%。评估系统还推动数据资产在管理决策中的再利用，有效提升培训资源配置效率。项目经济与管理双重效益显著，具备较高投资回报率。

　　(四)具备广阔的行业应用与复制价值

　　目前，该项目已完成在珠三角多家飞行培训机构的部署测试，并在部分民航高校与通航公司试点推广。依托其模块化设计、算法可移植结构、系统平台兼容性，具备向通航飞行员、无人机驾驶员、机务维修模拟训练等多场景拓展的条件。

　　未来，项目团队计划联合行业主管部门，推动形成统一评估标准体系与数据交换接口规范，建设行业级飞行训练智能评估平台，打造贯穿初训—复训—执照全生命周期的数字训练体系，为我国智慧民航、智慧交通发展构建坚实基石。

　　(五)推动建设飞行训练“数据要素×”行业平台生态

　　项目的持续迭代带动形成以“飞行数据治理—算法开发—智能评价—场景落地”为主线的全链条创新体系，培育出评估模型库、案例知识库、标签与指标集、算法融合框架等多个可商品化模块。项目积极响应“数据要素市场化配置改革”方向，探索将训练评估数据资产纳入行业数据交易生态，助推形成飞行数据产业链、人才链、技术链的高效融合。

　　(六)推动项目应用落地生效

　　对于通航飞行员，项目可以通过对低空飞行数据的精准采集和分析，优化飞行操作，提升安全性和效率。例如，在通用航空的农林作业、空中游览等场景中，通过智能评估系统，能够及时发现飞行员在复杂地形和气象条件下的操作偏差，提供针对性的改进建议。对于无人机驾驶员，项目同样具有重要的应用价值。无人机飞行训练涉及多种复杂场景，如城市环境下的低空飞行、山区的长距离巡检等。通过大数据和智能算法，系统能够实时监测无人机的飞行姿态、速度、避障能力等关键指标，并对操作风险进行预警和评估。这不仅有助于提高无人机驾驶员的技能水平，还能有效降低因操作不当引发的安全事故。

　　项目的成功实施为飞行训练领域的数字化转型提供了宝贵的实践经验，也为行业标准的制定奠定了坚实基础。目前，项目团队正与行业主管部门合作，推动形成统一的评估标准体系和数据交换接口规范。通过整合不同飞行训练场景下的数据和评估指标，项目能够为行业提供一套标准化的评估框架，确保飞行训练的质量和安全性。例如，在飞行训练数据的采集和标注方面，项目已经建立了一套标准化的流程，能够有效提升数据的准确性和一致性。这些标准化流程可以作为行业规范的基础，推广到更多的飞行训练机构和场景中。此外，项目还通过“教员—专家—算法”三层评审机制，不断校准评估误差并优化算法策略，为行业标准的动态调整提供了科学依据。

　　项目的推广不仅有助于提升飞行训练的质量和效率，还能推动整个行业的数字化转型。通过模块化设计和算法的可移植性，项目能够快速适应不同类型的飞行训练需求，降低开发和应用成本。同时，项目团队计划联合行业主管部门，建设行业级飞行训练智能评估平台，打造贯穿初训—复训—执照全生命周期的数字训练体系，为我国智慧民航、智慧交通发展构建坚实基石。

　　结语

　　“数据及算法驱动的飞行训练精准评估项目”是数字交通理念与航空培训场景深度融合的创新实践。它不仅是企业科技创新的前沿探索，更是对习近平总书记关于加快推动高质量发展、打造现代化产业体系、加快建设交通强国和数字中国的重要指示精神的积极回应。项目以技术突破服务国家战略，以数据治理引领行业变革，是贯彻党的二十大精神的实际行动，是交通运输部关于打造“全国交通运输数字化转型先行区”政策的基层样本。

　　该项目通过理念创新、技术创新、模式创新的“三轮驱动”，推动形成了“数据要素×飞行安全”的民航新业态，不仅提升了飞行训练的效率与安全，也为全国民航领域树立了“系统化、平台化、智能化”的典型样板。它将有望在国家民航高质量发展、“智慧交通”战略和“数字中国”建设中发挥更大引领示范作用，助力我国从民航大国迈向民航强国的跨越。