SITA：人工智能可提升行李追踪效率
据报道，国际航空运输协会（IATA）753号决议将于2018年6月生效。这一决议要求航空公司必须对乘客的每件行李进行全程跟踪，以大幅减少处理失误和运送目的地出错的行李数量。但追踪过程可能产生大量新数据，国际航空电讯集团（SITA）在一份新发布的报告中表示，机器学习、机器人技术和预测分析等人工智能工具可以更高效地处理这些数据。
SITA的报告称，在未来，互联的智能设备和应用程序能在很少的人为干预下互相报告行李的移动情况。
在过去的10年里，通过采用新技术和精简流程，航空运输业将行李处理失误的成本从42.2亿美元降至21亿美元。
IATA 753号决议的目标是将这一数字进一步降低，让乘客体验更好，同时让航司的负担更少。
行李追踪系统首先从无线射频识别（RFID）标签开始。由于RFID标签相对容易安装、成本相对较低，而且能抵抗磨损，因此被广泛认为是单件行李运输最可靠的独特标识符。
2008年，香港国际机场成为全球首个在行李处理系统中采用RFID技术的国际机场，同时也是首个将RFID阅读器植入自动化行李处理系统中的机场。
在报告中，香港机场管理局智能机场总经理Chris Au Young称RFID技术极大地提升了行李追踪的准确性，并解释了人工智能如何使追踪流程更高效。
“我们的行李标签（结合了RFID芯片的条码）的成功阅读率接近99%，在采用RFID技术前，传统条码标签的阅读成功率仅为80%左右。香港国际机场每天处理约8万件行李，在高峰季节每天处理的行李近11万件，因此差别是巨大的。”
“现在，我们在行李处理的所有流程中都采用了RFID技术，这提升了运营效率和安全性，给乘客提供了更好的体验。”
“我们还研发出一个推车管理系统，这一系统利用机器学习技术、基于图像的技术和现有的监控摄像头以监控某个点是否有可用的推车。我们机场每天有12000多个推车在候机楼、交通中心和100多个推车点流动，所以确保推车点一直有推车可用是个挑战。但我们的实时推车供应监控系统的精确性已达到92%，极大减少了人工检查的需要，同时也提升了推车服务水平。”
“有了人工智能，端到端的行李追踪可以更完整。由人工智能驱动的录像分析系统可以从飞机旁的行李装运箱追踪到行李处理大厅，让乘客知道更准确的行李传送信息。我们看到，目前有很多机会可以利用人工智能进一步优化行李追踪系统，并使其成为未来机场运营标准的一部分。”
