航空市场需求瞬息万变，传统统计回归与单任务模型缺乏跨场景泛化能力，遇到网络重构或区域经济调整往往需要反复人工建模。项目以自监督预训练加有监督微调的算法范式构建客流预测大模型，将城市经济、人口、气象、高铁分流与竞争态势等上百维特征融为一体，并结合智能求解器实现航网规划自动寻优，百万级客流市场的预测准确率突破九成。
该航司选择与东方华展深度合作，将数十年积累的生产数据、专业经验及业务规则，与东方华展在人工智能、大数据等领域的先进技术深度融合，成功打造了客流预测大模型。
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，则航线越健康、票价越稳定；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，已成为衡量现代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。相较于结构相对稳定的欧美成熟市场，像中国这样的新兴市场具有鲜明的“高动态、高复杂”特征：经济活跃带来出行需求的快速演变，庞大的高铁网络持续重塑中短途交通格局，叠加复杂的竞争态势，使得市场需求瞬息万变。
长期以来，民航业普遍采用传统统计回归模型或单任务深度学习模型，并结合人工经验开展预测。这种模式虽然能刻画一定程度的非线性关系，但整体上缺乏跨场景泛化能力。一旦遇到交通网络重构或区域经济调整等结构性波动，往往需要投入大量时间与成本进行人工干预与重新建模，响应迟缓。面对中国航空市场对敏捷决策与精准投资的迫切需求，突破经验依赖与静态模型的局限，成为摆在中国航司面前的一道关键课题。
面对挑战，某某大型航空公司选择与东方华展深度合作，将数十年积累的生产数据、专业经验及业务规则，与东方华展在人工智能、大数据等领域的先进技术深度融合，成功打造了客流预测大模型。这标志着该航司在客流预测与航网优化这一最核心的运营领域，迈出了向“数据+AI”双轮驱动深层次转型的坚实一步。
在客流预测环节，传统的“单航线历史走势分析”被彻底颠覆。东方华展为客流预测大模型提供了“自监督预训练+有监督微调”的先进算法范式，赋予了模型在航空业“少样本、高波动”数据环境下的优异泛化能力。更为关键的是，东方华展的AI技术帮助模型构建起深度的时空语义表征——不仅分析单一航线随时间变化的走势，更深刻理解不同城市起讫点（OD）之间的空间联动关系，并将城市经济指标、人口数据、气象条件、高铁分流影响及竞争态势等上百维特征融于一体。这一技术突破为该航司带来了前所未有的商业价值：在高度复杂的市场环境下，年客流量百万级OD市场的预测准确率突破90%，年客流量十万级市场准确率突破80%，实现了对未来客流波动的精准勾勒，彻底改变了过去依赖专家经验的历史。
精准预测是第一步，将预测转化为最优商业决策则是关键的第二步。在航网规划与资源配置上，该航司基于智能求解器驱动的智能航网规划算法，以网络整体收益最大化为目标，将客流预测结果作为输入，对航线、航班与运力等关键约束条件进行全局统筹和自动化寻优计算。针对海量可能性带来的计算风暴，东方华展引入了高效的启发式运筹算法与分布式迭代优化策略，在极短时间内锁定全局最优解，将以往需要大量人工测算、反复权衡的复杂规划过程，升级为高效、科学的数学优化过程。这不仅将航线规划效率提升了数倍，更帮助该航司在平均票价保持稳定的前提下实现了收益最大化，奠定了精细化、科学化的顶层决策能力。
再先进的算法也离不开高质量数据的“喂养”。该航司联合东方华展梳理出四大类关键因子与数百个特征维度，将专家隐性经验转化为标准化数据，构建起全链路治理体系。通过“数据-模型-场景”的闭环联动，不仅为客流预测大模型注入高质“燃料”，更在内部沉淀出可持续进化的航空AI数据资产。
当前，历经百年发展的民航业正处于转型的关键节点。利用AI技术重塑企业核心运营，不仅是航司在激烈的市场竞争中杀出红海的战略机遇，也是面向未来确立领先优势的必由之路。通过与东方华展的联合创新，某某大型航空公司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、资源配置逻辑与商业竞争力的深刻变革。以客流预测与航网优化为起点，该航司已率先校准航向，在云上御数飞行，向着更加智能、高效的未来加速前行。
东方华展在该项目中承担整体规划、实施交付与后续运维支持工作，按以下阶段推进：
| 阶段 | 主要内容 |
| 需求调研与现状评估 | 现场勘查业务系统、机房与网络现状，梳理承载对象、性能基线、合规要求与业务窗口，形成现状评估与建设目标。 |
| 方案设计与选型验证 | 结合现状与目标输出整体架构设计，明确资源规划、网络规划、容灾规划与安全设计，并对关键环节做验证与试点。 |
| 部署实施与业务迁移 | 按业务优先级分批实施，制定迁移与回退方案，在业务窗口内完成割接，迁移过程全程可控、可回退。 |
| 安全加固与合规配合 | 按等级保护与行业合规要求完成安全策略配置与加固，配合用户完成测评与整改。 |
| 运维托管与持续优化 | 提供日常巡检、健康度评估与故障响应；上线后结合运行数据持续做容量与性能优化。 |
| 文档交付与知识转移 | 交付拓扑、配置、操作与应急预案等文档，并对用户运维人员开展培训与知识转移。 |
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