航空業(yè)仍然是經(jīng)濟世界中真正的龐然大物，因為它繼續(xù)以令人難以置信的年復(fù)一年速度增長。事實上，它在 2009 年至 2014 年間經(jīng)歷了一段黃金時期，當時該行業(yè)以 9.5% 左右的復(fù)合年增長率增長，然后累計價值達到 7510 億美元。

雖然該行業(yè)在 2015 年至 2016 年期間經(jīng)歷了短暫的下滑，但在 2017 年表現(xiàn)出色，預(yù)計到今年年底將達到創(chuàng)紀錄的 8240 億美元的商業(yè)收入峰值。

隨著全球消費者支出的持續(xù)增長，這種增長大部分是基于持續(xù)的需求。同樣，市場也在創(chuàng)新和新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)的支持下蓬勃發(fā)展，這些技術(shù)幫助品牌提升了客戶體驗、個性化折扣并為旅行創(chuàng)造了更安全的飛機。

大數(shù)據(jù)和人工智能已經(jīng)在推動航空業(yè)令人興奮的創(chuàng)新。在這篇文章中，我們將看看它們將如何在 2018 年在廣泛的行業(yè)中變得更具影響力。

是什么推動了大數(shù)據(jù)收集和分析熱潮？

眾所周知，大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢，但航空公司在接受這一趨勢方面的速度有點慢。當然，許多航空公司都專注于積累大型數(shù)據(jù)集以改善消費者體驗并提供有針對性的折扣，但大多數(shù)航空公司只是在涉及潛在應(yīng)用時才觸及服務(wù)。

許多現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施都受到硬件限制的限制。然而，由于為越來越復(fù)雜的硬件提供動力，這種情況正在發(fā)生變化。在數(shù)據(jù)技術(shù)如何使用電力方面取得了許多進步，使服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施更加節(jié)能。但正如硬件變得更加高效一樣，數(shù)據(jù)科學家對它的要求也越來越高。

值得慶幸的是，支撐電源市場的技術(shù)不斷進步。畢竟，航空公司需要大型服務(wù)器和硬件來整理、存儲和分析海量數(shù)據(jù)集，而公司開始投資于能夠滿足此類需求的解決方案。

隨著眾多行業(yè)的數(shù)據(jù)科學家繼續(xù)以菊花鏈方式連接為現(xiàn)代 AI 提供動力的 GPU 和 CPU，DC-DC 技術(shù)的進步在這一演變中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，XP Power 等公司目前提供最好和最先進的邊緣轉(zhuǎn)換器，以幫助提高服務(wù)器容量和性能。通過增加關(guān)鍵組件的可用電量，可以要求更多。

這將使航空公司能夠更有效地利用更大的大數(shù)據(jù)存儲，特別是在個性化通信和定制服務(wù)以滿足個人需求方面。更具體地說，我們將看到更多像英航的“了解我”計劃這樣的計劃出現(xiàn)，為優(yōu)質(zhì)服務(wù)奠定基礎(chǔ)，并通過提高客戶忠誠度獲得回報。最好的部分是這一切都可以通過更少的服務(wù)器來實現(xiàn)——進入市場的高性能技術(shù)正變得更加高效和強大。

同樣的原則也適用于人工智能，因為航空公司繼續(xù)大力投資研發(fā)，以實現(xiàn)這項技術(shù)的真正潛力。飛機已經(jīng)利用基本的人工智能功能來驅(qū)動其GPS 導(dǎo)航軟件。例如，計算機能夠感知位置并提供可操作的方向。隨著硬件的發(fā)展，我們將看到 GPS 系統(tǒng)不僅可以處理復(fù)雜的后勤挑戰(zhàn)，而且可以通過聯(lián)網(wǎng)提供更好的路線——類似于 Waze 的智能手機 GPS。

人工智能的另一個新興應(yīng)用圍繞乘客的舒適性和安全性展開，最近開發(fā)了許多系統(tǒng)來支持優(yōu)化的自動化機艙壓力。隨著航空公司希望保護客戶利益并增強他們的體驗，這項技術(shù)將在未來得到進一步發(fā)展。

大數(shù)據(jù)與人工智能的融合？

也許未來最大的趨勢集中在人工智能和大數(shù)據(jù)的融合上，前者可以通過應(yīng)用變革性算法來利用后者。這些是深度學習架構(gòu)，使計算機能夠識別數(shù)據(jù)中的積極模式并觸發(fā)直接行動，這種先進技術(shù)將構(gòu)成未來第二代人工智能的基礎(chǔ)。

無論您關(guān)注的是硬件、軟件還是使這一切成為可能的數(shù)據(jù)科學家，人工智能對復(fù)雜行業(yè)的未來影響都將是巨大的。擁有權(quán)利的同時也被賦予了重大的責任。我們將不得不拭目以待，看看不同的公司如何相互創(chuàng)新。希望有關(guān) AI 的警告不會成為現(xiàn)實——尤其是在與機器學習相結(jié)合的情況下。