枢纽智脑：以AI轻量创新，破解中小民航流量管理难题——西安建筑科技大学航智新途队科创实践

在智慧民航建设全面推进的当下，面对国内超八成中小航空基地预算有限、硬件薄弱、预测不准、调度依赖经验的行业痛点，西安建筑科技大学航智新途队立足专业所长，深耕民航智能运行领域，自主研发 “枢纽智脑”—— 基于 CNN-LSTM 的流量预测与仿真系统 ，以技术创新填补中小型高精度流量管理方案空白，用务实成果书写青年学子的科创担当。

这支由王睿、孙佳昕、马宝仪、杨睿文、王静组成的科创团队，在陈博、高林淞两位老师的专业指导下，秉持 “数据驱动决策、智能赋能运行” 的理念，将人工智能、交通运输工程与民航业务深度融合，走出一条 “技术轻量化、应用场景化、商业可行化” 的科创之路。团队成员跨学科优势显著，兼具数据科学、大数据技术、管理学专业背景，既有深耕深度学习模型研发的技术骨干，也熟悉一线运行的实践人才，更具备市场分析、商业落地的运营能力，形成 “技术研发 — 产品设计 — 市场推广” 全链条协作体系，以扎实能力攻克行业难题。

不同于行业内 “大而全、高成本” 的数字孪生方案，航智新途队聚焦创新打造 “预测 — 仿真 — 决策” 一体化闭环系统。团队突破传统模型局限，融合CNN-LSTM 混合模型，用 CNN 精准提取气象空间关联特征，LSTM 深度捕捉流量时序规律，实现流量预测R² 高达 0.9836，精度远超传统统计模型；同时打造轻量化算法架构，仅需 8G 显存即可部署，完美适配硬件条件，破解 “高精度与低成本不可兼得” 的技术困境。

图 1 数据压力

在功能设计上，团队始终立足一线实操需求，打造可视化交互界面，通过甘特图、流量趋势图直观呈现结果，降低调度人员使用门槛；独创 “What-If” 情景仿真功能 ，可模拟恶劣天气、航班延误等突发场景，为应急管理提供数据支撑；针对不同规模定制功能模块，兼顾中小型轻量化需求与大型定制化调度需求，真正做到 “小而精、专而深、用得上、用得起”。

图2 CNN-LSTM流量预测模型设计思路总览

从技术研发到商业落地，航智新途队以严谨务实的态度打磨每一处细节。项目依托南航真实航班与气象数据完成模型训练，在广州白云完成多轮测试验证，各项指标均达行业领先水平；创新采用 “SaaS 订阅 + 定制开发 + 技术授权”盈利模式，先以中小型为试点突破，再联动民航设备厂商拓展大型枢纽市场，依托高校团队实现低成本研发，毛利率可达 60% 以上，兼具技术价值与商业可行性。

科创路上，航智新途队始终保持专注、创新、协作、担当的精神，不追噱头、不务虚功，扎根行业痛点做真科研、研真产品。团队成员分工明确、默契配合，从算法优化、界面设计到市场分析、商业规划，每一项成果都凝聚着集体的智慧与汗水；指导老师全程悉心指导，为技术攻坚、项目规划保驾护航，让青年科创力量精准对接行业需求。

“枢纽智脑” 不仅是一套智能系统，更是航智新途队以科技赋能民航、用创新解决难题的初心见证。未来，团队将继续深耕智慧民航领域，持续优化产品性能、拓展应用场景，让轻量化、高精度的智能流量管理方案惠及更多场景，以青年科创之力，助力中国民航迈向更智能、高效、安全的高质量发展新征程。