航空业现状：2025航空运输IT洞察报告

内容 执行摘要 3 航空公司IT洞察 4 航空公司关键洞察 5 执行摘要 8 第一章：可靠性现已成为航空公司经济绩效的直接驱动因素9 第二章：人工智能正从孤立预测转向协同运营决策 11 第三章：网络安全需要从系统保护转向生态系统韧性 12 第四章：数字身份只有通过协同生态系统执行才能实现规模化 14 第五章：协调航班、天气和空域数据是提高燃油效率的关键 16 路线图17 机场IT洞察 18 机场关键洞察 19 执行摘要 23 第一章：机场不能再依赖空间来吸收中断 24 第二章：人工智能正被用于加强机场实时协调 27 第三章：随着机场系统日益互联互通，网络风险已超出单一平台的范围 29 第四章：商业绩效现在取决于乘客洞察，而非零售空间 31 第五章：当系统一致识别乘客时，数字身份可提升机场绩效 33 第六章：可持续性收益取决于运营控制，而非仅凭雄心 35 结论 37 方法论 39 更好的实时数据共享有助于做出更好的决策——而更好的决策能提升绩效。 大卫·拉沃雷尔，SITA首席执行官 我们2025年报告中的洞察显示，航空公司和机场的IT投资持续增长，分别达到360亿美元和148亿美元。这分别占航空公司收入的平均3.6%和机场收入的7.3%。 投资正越来越多地转向共享和部署运营数据，以驱动航空公司、机场、边境机构、地面处理公司和合作伙伴的整体绩效。例如，当被问及如何使用其数据时，83%的航空公司确认他们优先考虑数据驱动的决策。89%的机场也表示他们这样做。这加强了支持协同、实时运营所需的系统。 可持续性方面也呈现出同样的模式。超过75%的机场已实施了由其直接控制能源系统。相比之下，排放追踪——这依赖于多方协调——则落后于25%。 行业内的普遍情况是一致的。当运营数据在各个系统和利益相关者之间保持一致时，绩效会得到提升；而当其变得分散时，绩效则会减弱。 在此背景下，航空公司将人工智能应用于运营正成为关注焦点。已有63%的航空公司依赖这项技术进行核心决策。机场在将人工智能应用于核心运营决策方面也在迎头赶上，已有53%的机场使用人工智能进行飞机周转。 两家航空公司（49%）和机场（33%）都强调数据整合与一致性是阻碍在运营中扩展人工智能应用的主要障碍。这一点很明确——当运营数据分散在不同系统中时，人工智能就无法支持协调决策。 数字身份在旅行领域同样适用。57%的航空公司和44%的机场指出，利益相关者合作是扩展数字身份解决方案的主要挑战。能够在不同系统中持续识别同一乘客对于运营价值至关重要。缺乏这种一致性，身份计划就无法支持实时决策。 航空公司IT洞察 关键全球洞察：航空公司 航空公司整体IT预算的绝对值持续增长。 IT支出占收入的比重保持大体稳定，而航空业IT投资的整体价值则持续略有增长。 这反映了持续的投入，随着行业收入的增长，航空公司仍在绝对值上不断增加支出。 未来12个月IT投资的重点领域： 32% 机器学习（ML）用于运营和飞行优化 商业智能软件 执行摘要：航空公司 2025年，航空公司CIO们报告其IT支出为360亿美元。这约占其收入的3.6%，并延续了自2023年以来稳定的模式。 人工智能也是差距最明显的领域。 63%的航空公司已在运营控制中使用人工智能来管理航班中断、飞机分配和机组人员可用性，而37%的航空公司尚未在这些核心领域部署人工智能。49%的航空公司表示，数据集成和一致性是扩展人工智能应用的主要障碍。 航空公司总支出正在增长，但其支出占收入的比重总体保持不变。72%的航空公司表示2025年增加了IT支出，67%预计这一增长将在2026年继续。 数字身份展现了相同的发展与制约模式。 64%的航空公司计划使用航空公司发行的数字身份凭证，较2024年的32%有所上升。但依赖国家或地区性方案的比例已降至20%，较之前的38%有所下降。身份规模的扩大取决于协调。57%的航空公司表示机场合作是关键要求，较去年的40%有所增加。数据隐私担忧上升至49%，而遵守边境管理机构要求的比例为42%。 这种持续的投资表明了明确的运营优先级。随着航班接近满载状态且利润空间收窄，小的干扰会带来更严重的财务后果。可靠性正成为经济表现的一个直接驱动因素。 83%的航空公司优先采用数据驱动决策，46%正在升级航班运营系统。 可持续发展的优先事项也在不断演变。 83%的航空公司正在实施机队更新计划，用更节能的机型替换老旧飞机。与此同时，67%的航空公司正在选定地点采购可持续航空燃料（SAF），这一比例较2024年的62%有所上升。这是一种向能够带来近期影响的运营措施转变。 这些投资专注于确保飞行、机组人员、飞机和乘客系统中的运营信息保持一致且易于访问，以便在压力下能够更快地做出决策。 人工智能现在是这一转变的核心。采用速度加快，从2023年28%的航空公司使用其数据训练人工智能，到2024年42%的航空公司组织数据以供人工智能使用。如今，63%的企业利用人工智能支持关键运营决策。 所有领域都呈现出一致的规律。采用速度很快，但影响取决于协调。 第一章 可靠性现已成为航空公司经济表现的直接驱动力。 当航空公司运力紧张时，即使是轻微的干扰也可能迅速蔓延，影响可靠性和财务表现。飞机轮换、机组排班、登机口和旅客中转紧密相连。当其中一个环节出现延误时，影响会波及整个网络，增加成本并降低运营效率。 航空公司正更加重视数据驱动决策，并对其航班运营系统进行现代化改造。这是一个明确的转变，旨在加强支持实时运营控制的平台。其目标是确保在团队需要做决策时，航班、机组、飞机和旅客系统中的信息保持一致且可用。 已使用或拟使用的基建技术 目前，63%的航空公司已在运营控制中使用人工智能来管理运营中断、飞机分配和机组人员可用性。 这些是延迟造成最大财务和运营影响的领域。与此同时，37%的航空公司尚未在这些核心运营环境中部署人工智能，这凸显了早期采用者与仍依赖人工协调者之间的差距。 随着运营环境日益严峻，有效管控运营中断的能力，其重要性已超过从中断中恢复的能力。可靠性不再仅仅是运营成熟的副产品，而是衡量航空公司连接系统与合作伙伴间运营数据有效性的结果。 当操作数据分散在不同系统中时，团队必须在采取行动前协调冲突信息。这会延误响应时间，并允许干扰扩散。当数据协同一致时，可以更早做出决策，从而改善控制效果并减少下游影响。 使用人工智能进行客户服务，以实现大规模的持续互动与沟通 在航空公司的运营控制中使用人工智能，以支持在IROPS场景下的决策。 第二章 人工智能正从孤立的预测转向协调的运营决策。 协调越复杂，收养率越低。只有17%的航空公司使用人工智能来监控地面活动，如加油、配餐或行李装载，以在起飞前识别延误。相同比例的航空公司使用人工智能来根据需求变化、机场机位限制或边境政策变化调整运营。这些用例需要在航班运营、地面处理、机场和外部合作伙伴之间保持数据的一致性。 早期的部署主要集中在单个系统上。39%的航空公司使用人工智能进行预测性警报，38%用于模拟，40%用于飞行优化。这些应用可以提高特定功能的效率或预测其中断，但它们基本上是独立运行的。 当前，重点转向跨系统协调。63%的航空公司使用人工智能进行运营控制，以管理航班中断、飞机分配和机组人员可用性。在这些环境中，人工智能会同时评估多种恢复方案。在推荐行动之前，它会考虑飞机位置、机组人员限制、旅客中转以及运营限制。这使网络能够在中断期间更快地稳定下来。 这种在AI采用上的差异凸显了下一步的规模化障碍。AI采用率最高的情况是当数据已经在一个单一系统中结构化时。而它最低的情况则是当它依赖于跨多个系统和利益相关者的数据对齐时。 与此同时，乘客沟通方式也在发展。75%的航空公司使用人工智能来处理常规问询并提供实时更新。当这些系统直接连接到运营数据时，乘客信息能反映实际的恢复决策，而非笼统的延误通知。这提高了全程的可见性，并减少了中断期间的不确定性。 人工智能并非取代运营决策，而是增强了团队快速评估权衡并高压下行动的能力。其当前影响已较少取决于个体应用场景，而更多地取决于运营数据能否有效连接航空公司及更广泛的航空生态系统。 28% 61% 将人工智能（例如：实施、测试）作为其首要任务 将人工智能（例如：实施、测试）列为他们前三优先事项之一 第三章 网络安全需要从系统保护转向生态系统韧性。 62%的航空公司表示，过时的工作流程和有限的数字技能使得连接系统并快速基于数据采取行动变得更加困难。 网络安全风险现已超越了单个系统，扩展到了整个运营环境。 航空公司连接飞行运营、机组系统、旅客平台、机场接口和外部合作伙伴，一个系统的弱点可能影响运营的多个部分。 只有49%的航空公司使用人工智能，而其中仅将人工智能应用于网络安全领域。人工智能能够强化监控和检测，但这前提是它所依赖的运营数据必须安全、一致，并在各系统间保持一致。 大多数航空公司依赖来自不同供应商的多个核心系统，而每个系统都使用不同的数据格式和标准。 随着系统在航空公司、机场和空中导航合作伙伴之间变得更加互联互通，网络安全已无法在各个独立的平台上进行管理。 网络安全、数据集成与治理现已成为一项单一的运营挑战。各航空公司若能整合系统及合作伙伴间的运营数据，则能增强其韧性，并提升网络整体绩效。 49%的航空公司表示，跨系统连接数据是一个主要障碍。相同比例的航空公司表示，数据不一致限制了他们实时使用数据的信心。数据碎片化削弱了运营决策能力，也降低了检测和应对网络威胁的能力。 55% 网络安全既是首要的投资优先事项，也是一个尚未解决的运营约束。 将网络风险列为基础设施升级的主要驱动因素 46% 指出运营中断的风险 30% 仍然将网络安全视为持续的IT和数据挑战 目前最大的挑战是，从不同的供应商系统中创建包含通用数据元素的标题A数据仓库。 49% 62% 49% 航空公司普遍将流程与文化转型视为其最大的IT挑战。 航空公司常将数据整合视为首要障碍。 航空公司指出数据质量问题 第四章 数字身份的唯一规模化途径在于协同生态系统的执行。 数字身份只有在航空公司、机场及相关当局在整个旅程中始终如一地认可和处理相同的旅客信息时，才能实现规模化应用。 49%的航空公司将数据隐私视为一个关键问题。42%表示需要遵守边境管理机构的要求，这一比例从去年的29%有所上升。数字身份的扩展取决于清晰的同意模式、一致的法律框架以及跨司法管辖区的共同治理。缺乏这种协调一致，部署进程就会放缓。 57%的航空公司将机场合作为扩展数字身份所需的主要改进，并将协调视为首要制约因素。 83%的航空公司优先考虑数据驱动决策。59%优先考虑云就绪能力。46%优先考虑飞行运营系统。数字身份必须在这些实时环境中可靠运行。 目前，64%的航空公司计划使用其发行的数字身份凭证。这一比例较2024年的32%有所上升。与此同时，对国家或地区身份计划的使用依赖度已降至20%。这一比例较38%有所下降。航空公司正在优先考虑他们能够控制的身份模式，但这些模式仍需整个生态系统内的接受才能实现规模化运作。 身份信息必须在诸如登机、登船和航班延误处理等操作系统中进行处理。它必须在云平台和合作伙伴接口之间持续流转，以支持实时决策。 以下流程领域中使用或计划采用的关键技术 第五章 校准航班、天气和空域数据对于提高燃油效率至关重要。 航空公司正越来越多地将飞机性能数据与实时天气和空域限制相结合，以在运行过程中调整飞行剖面。这有助于减少每趟航班的燃油消耗。 如今，燃油效率取决于飞行、天气、飞机和空域数据能否实时协同。 航空公司持续投资于长期效率。83%已实施机队更新计划，用更节能的机型替换老旧飞机，63%正在投资于（飞机）改装。 在飞行计划中，当天气、飞机性能和空域数据分散在不同的系统或合作伙伴之间时，调整会变慢，航线决策也不够精确。而一旦这些数据能在航空公司运营、机场和空中导