AI赋能航空创新 打造民航维修智能助手

飞机突发故障时，技术支援工程师必须在高压下与时间赛跑——从海量的技术手册、密密麻麻的英文表述和分散的故障数据里，精准锁定排故方案。这种时间紧、要求高、资料散的工作特点，催生了构建“智能维修助手”的急迫需求。

2025年6月，北京飞机维修工程有限公司（Ameco）工程部顾祝平科研创新实验室旗下的IMM战队正式启动《A320、A330排故智能体研发》项目。这支平均年龄35岁的“技术后浪”带着“让手册自己说话”的脑洞，誓要给一线工程师们配一位24小时在线、随叫随到的“AI维修搭子”。

反复琢磨  确定技术路线

技术路线的抉择直接决定项目的成败。项目组紧扣“准、快、可追溯”3个硬指标，对比知识图谱和RAG技术，搭建技术框架。“我们发现，知识图谱是个‘吃人力怪兽’——构建周期长，还很难精准匹配飞机维修的故障定位需求，外部供应商的方案更是‘水土不服’。但RAG技术就像给工程师配了个‘超级检索大脑’，能直接调用现成工具快速定位技术文档，不用从头梳理零件关系！”工程师回忆道。经过综合评估，考虑到维修场景容不得半点AI“瞎说话”，项目组最终决定采用“RAG+标准化工作流”架构，保证每个排故方案都能追根溯源，不让安全隐患有可乘之机。

直面考验  攻克多项难题

研发之路并非一帆风顺。项目起步便直面多项考验，专业IT开发人员、服务器资源不足且开发周期紧张。在服务器未到位的情况下，项目组用个人电脑搭建临时测试环境，通过局域网共享资源推进调试；为打通多源数据壁垒，项目组搭建行业数据接口和ES数据库，仅用几天就解决了数据实时同步的难题。

研发过程中，项目组始终以业务为导向，整理3万余份空客A320、A330相关技术文档，涵盖工程通告、排故经验等多类内容，构建起贴合实际的专业化知识库。通过排故数据获取、多源知识导入、历史经验总结的方式，实现自动化制定排故方案，并先后破解大模型输出黑箱、可信度不足等痛点，让系统完全贴合一线维修的实际应用场景。

收获荣誉  实现核心突破

如今，IMM机器人已实现核心突破：几分钟内即可完成故障精准匹配，输出带手册编号、流程图和中文翻译的排故方案，并完成机队历史数据整合与部件更换统计。它既能帮助新手快速上手，降低民航维修的学习门槛，又为资深工程师节省决策时间，大幅提升排故效率；在紧急排故场景中能缩短反馈周期、降低航班延误率，在地面维修场景中亦可提供可靠方案、减少经济损失。该项目凭借全自主的研发成果与贴合实际的应用设计，在大赛中获得“创意畅想探索”赛道二等奖。

这场攻坚不仅验证了“懂业务才能做好AI”的核心逻辑，更证明在资源有限的情况下，只要聚焦需求、精准选型、协同发力，一线工程师也能凭借自主创新，让AI技术真正赋能航空运维一线。

　　（文：陈璐）