根据中国民用航空局披露的数据，2016年全国境内民用航空（颁证）机场共有218个（不含香澳台地区）。全年旅客吞吐量首次突破10亿人次（航空公司运送的人次要除以2），同比增长11.1％；完成货邮吞吐量1510.4万吨，同比增长7.2%；完成飞机起降923.8万架次，同比增长7.9%。所有境内机场中，年旅客吞吐量1000万人次以上的机场高达28个。北京、上海和广州三大城市机场旅客吞吐量占全部国内机场旅客吞吐量的26.2%。

2017年该数据得到更快的增长。截至目前，全国境内机场的“千万级俱乐部”成员已增加到32个，相较去年增加了4个。中国的各大机场变的愈加繁忙与拥挤，如何通过新技术提高机场效率、提升用户体验成为了各大机场面临的首要问题。

作为连接世界的桥梁和纽带，中国机场将迎来全新的发展阶段。“十三五”期间，民航将建设京津冀、长三角和珠三角三大世界级机场群。而依托于大数据、云计算等前沿技术的人工智能成为了打造智慧机场的必然选择。

机场内AI应用的场景

机场区域可分为空侧和陆侧，其中“空侧”包括跑道，滑行道，停机坪，飞机维护区，空中交通管理设施与设备及其周边区域；“陆侧”包括旅客候机综合楼，货运航站楼及其他配套支持设施（如机场行政管理设施，公共设施，餐饮设施），地面通道设施（人行道，进出通道，汽车停车场/停车楼，铁路/公交车站等）和其他位于机场范围内的非航空设施（比如酒店，办公楼，生活区和购物区等）。

以下航旅IT圈给出机场AI应用的部分案例，当然目的只是抛砖引玉，欢迎广大读者留言补充。

跑道与空域使用优化

造成机场拥堵的主要瓶颈是跑道系统及空域的容量限制，国内空域使用尤其紧张。通常采用机场需求管理的方式限制航班起降数量。采用AI技术，能够在保证安全的前提下，提升跑道和空域的使用效率，进行噪音管理，能够非常有效的减少机场拥堵及航班延误问题。

机场内资源调度优化

机场需要管理大量旅客服务资源，例如地面服务人员、登机口、停机坪及设备车辆等，如何合理、高效的安排这些资源的使用，也是机器学习或人工智能发挥效用的绝佳场景。比如目前国外已经广泛使用的人员排班系统，车辆调度系统，登机口分配系统，以及候机楼内部布局优化，能够优化减少旅客步行距离，合理配置商业铺位。

引导服务机器人与各种自助设备

目前引导机器人多用在政府办事大厅、银行营业厅等处。而随着机场候机楼内多种自助设备，如自助值机、自助售票、自助行程单打印、自助行李托运甚至自助一体机的推广普及，对旅客的要求也越来越高。为帮助和培育旅客养成使用自助设备的习惯，很多机场在自助设备旁配备了服务人员，但这明显有悖于采用自助设备之初衷。使用引导机器人能够完美解决这些问题，除了引导，这类机器人还可改装为引导车、行李车，为各类旅客提供服务。

大面积延误后的航班恢复

出现航班大面积延误后，面临的首要问题是尽快恢复航班计划运行，合理安排滞留旅客。恢复航班的计划运行必须调整飞机位置、调整飞行机组和客舱机组、重新安排旅客；吞吐量千万级及以上的机场，每天运营成百上千航班、运送数万旅客，如发生大面积延误，想恢复航班计划运行就变得非常困难。此时也可采用AI技术，统筹规划解决不正常航班恢复优化问题。

行李自动分拣、安检与室内定位

目前的人工智能技术已能够完美支撑行李自动分拣，极大减小行李运输中出现错误或丢失的概率；采用机器学习，辅助安检人员判别扫描仪图像中的危险品；生物识别技术能帮助认明旅客身份、使其快速通过闸机；室内定位可帮助优化机场室内布局，提升旅客服务质量、降低旅客误机概率。

“BATH”纷纷布局智慧机场

早在2015年阿里和腾讯就曾宣布与上海机场合作打造“智慧机场”。今年4月，阿里又与杭州萧山国际机场签订战略合作协议共同打造“智慧机场”。然而这些合作还都停留在打通线上线下的层面。

随着近几年信息系统解决方案的日益成熟，人工智能逐渐扩展至智慧机场建设中。以BAT（百度、阿里、腾讯以及华为）为代表的企业纷纷入场，依托自身产品与解决方案优势，联合民航共同推进智慧机场的建设。2017年BATH的智慧机场布局呈现爆发式增长。

我国机场行业还存在很大的发展空间。根据民用航空“十三五”发展规划，未来我国大部分地区都将进行机场的建设，据规划显示未来将有包括新建、续建以及改扩建等共234个机场。随着我国机场数量的增加，以及千万级机场的增多，智慧机场行业将有着广阔的发展前景，有预测认为，届时我国智慧机场的行业规模极有可能攀升至千亿元。