当我们选择航班时，或许很少想到：这条航线为何存在？班次为何这样安排？其实背后是一系列始于客流预测的精密决策。预测越准确，则航线就更健康、票价稳定；如果预测偏差过大，则会导致资源错配、效益流失。能否“看准”客流趋势，已成为衡量航司核心竞争力的关键标尺。
然而在高速发展、快速变化的中国航空市场，传统的预测与规划方法正显得力不从心。如何突破经验依赖与静态模型的局限，实现科学、精准、敏捷的决策，成为摆在中国航司面前的一道关键课题。
近日，中国南方航空公司（以下简称“南航”）基于华为云Stack混合云，将通用大模型与民航专业知识与业务规则深度融合，打造南航天机预测大模型1.0。这标志着南航在核心运营领域向“数据+AI”双轮驱动的深度智能化迈出了坚实一步。
传统算法为何在中国市场“水土不服”？
客流预测是航空运营的基石，它直接决定了数亿乃至数十亿规模的航线投资、时刻资源争夺、收益管理策略。长期以来，行业普遍采用传统统计回归模型，并逐步引入深度学习模型及多模型融合的方式，结合人工经验开展客流预测。
然而，相较于发展成熟、结构稳定且缺乏高铁竞争的市场，中国航空市场具有鲜明的“高动态、高复杂”特征：经济活跃带来出行需求的快速演变，高铁网络重塑中短途交通格局，国人特有的消费习惯，再叠加国际环境变化……种种因素交织影响使得市场格局瞬息万变。现有预测模型体系虽已能够刻画一定程度的非线性关系，但整体仍以面向特定场景、特定时间窗口的单任务建模为主，一旦遇到交通网络变化、区域经济结构调整等结构性市场波动，往往需要投入大量时间与成本进行人工干预与重新建模，其响应速度与跨场景泛化能力有限，已难以满足中国航司对敏捷决策与精准投资的迫切需求。
专为民航定制的智能大脑
面对挑战，南航选择与华为云合作，将数十年积累的生产数据、专业经验及丰富场景，与华为在AI、大数据、云计算等领域的先进技术深度融合，构建一个真正“懂航空”的专属智能大脑。该项目旨在实现短、中、长期OD（Origin-Destination）客流量与票价的精准预测，并在此基础上支撑以网络收益最大化为目标的航网规划，同时同步建设南航高质量AI数据集。
精准洞察客流涌动规律
南航基于华为云Stack大模型混合云解决方案，打造了天机预测大模型1.0。
通过“自监督预训练+有监督微调”的组合范式，模型即使面对航空业少样本、高波动的数据特点，也展现出优异的学习与泛化能力。
同时，模型不仅能分析单一航线随时间的历史走势，更能深刻理解不同城市对OD之间的空间联动关系——例如，一个区域的经济发展如何辐射带动周边航空需求，高铁班次增加对平行航线的分流影响。它将城市经济指标、人口数据、气象条件、竞争态势等上百维特征融入学习过程，构建起深度的时空语义表征。
南航基于预测大模型，能够实现核心百万级市场预测准确率突破90%，十万级市场准确率突破80%，精准勾勒未来客流波动。
AI算出“黄金航线”
精准预测是第一步，将预测转化为最优决策是关键第二步。南航基于大模型驱动的智能航网规划技术，以航线网络整体收益最大化为目标，将预测结果作为输入，对航线、航班与运力等关键资源进行全局统筹和自动化寻优计算。通过高效的启发式算法与迭代优化策略，系统能在海量的可能性中快速锁定最优解，将以往需要大量人工测算、反复权衡的复杂规划问题，转化为高效、科学的数学优化过程。
目前，系统大大提升了航线的规划效率，并在平均票价不变的条件下实现收益最大化，为南航提供更高效、更精细化的决策能力。
锻造高质量航空AI数据资产
再先进的算法也离不开高质量数据的“喂养”，因此高质量AI数据集也是本次建设的重点。
在合作中，南航联合华为梳理并整合了时间、城市、气象、竞争四大类关键因子，形成数百个特征维度，同时建立了从数据采集、清洗、加工到标注的全链路数据治理能力，确保数据的完整性、一致性与时效性。针对大量存在于业务专家经验中的隐性知识，项目组通过多轮协同，将其转化为结构化的、算法可理解的标准数据。
这一过程不仅为模型提供了优质“燃料”，更推动了数据-模型-场景的闭环联动，形成了南航可持续进化的AI数据生态体系。
云上御数飞行，向智能加速前行
当前，历经百年发展的航空业正处于转型的关键节点。利用云和AI技术重塑企业运营，不仅是航司在激烈竞争中杀出红海的战略机遇，也是面向未来获得领先优势的关键路径。
通过与华为的联合创新，南方航空正将人工智能的普适能力，转化为民航垂直领域的深度智慧。这不仅是技术工具的升级，更是关于决策模式、运营理念与竞争力的深刻变革。南航已率先校准航向，在云上御数飞行，向着更加智能化的未来加速前行。
免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。
