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      一家國內前四的航司,告訴我他們完全沒在用AI

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      我認識一個朋友,他屬于那種要實力有實力,要顏值有實力的那種。他在國內某頭部航司做中層。

      前段時間和他喝酒。我問他:你們現在有沒有在用AI工具做管理?

      他說沒有。

      我不信,追問:是自上而下沒有推動,還是連基層管理自己都沒在用?

      他說:都沒有。

      我沉默了一下。

      這個答案和我預期的偏差,讓我當晚沒睡好。我們活在一個"AI賦能萬物"的敘事里太久了,久到我以為連最保守的傳統行業也早已悄悄開始擁抱AI。但現實是,如此體量的一家航空公司,在AI這件事上幾乎是靜止的。

      他后來跟我聊了很多。我越聽越覺得,這不是保守,某種程度上來說這是清醒。

      AI能給航司省錢嗎?

      很多人對"AI改造傳統行業"的期待,本質上是對"降本增效"的期待。邏輯聽起來無懈可擊:AI替代人工→人力成本下降→利潤提升。

      但這個邏輯有一個隱藏的前提:人力成本得是大頭并且真能有效降下來。

      但這事對于航空公司來說,并沒那么顯然的成立。

      根據國際航空運輸協會(IATA)的數據,航司成本構成中,燃油成本通常占到20%-30%,飛機租賃與折舊、航材采購、航路費用加在一起另占一大塊,人力成本實際上并不是最顯眼的那一項——大約在10%-20%之間,且各家差異顯著。

      好,就算是這15%-20%,AI能動多少?

      能動的,說實話,相當有限。飛行員、乘務員、安全員、簽派員、機務維修——這些崗位的背后是民航局的適航法規和運行規范,是強制性資質要求,是不可替代的法律義務。

      你不能因為"AI更高效"就少配一個機長,這不是技術問題,是合規紅線。

      真正可以用AI提效的,往往是行政、后臺、部分客服崗位。但這些崗位在總成本里占比相當有限。

      換句話說,AI在航司成本端能撬動的杠桿,遠比想象中短。

      至于燃油成本、飛機零部件采購、匯率波動帶來的財務敞口——這些占據成本大頭的變量,和你有沒有上AI,幾乎沒有直接關系。

      還有一個物理硬約束

      民航有一個其他行業沒有的約束,是物理層面的,無法用算法繞過去。

      飛機每天最多飛24小時。這是硬約束,不是管理問題。

      實際上,任何一家航司的機隊利用率都遠低于這個理論上限——因為即使飛機能飛,不代表每個航班都有足夠的旅客,而航班的時刻資源、機場容量、空域管制,每一個都是獨立的瓶頸。

      AI可以優化排班、預測需求、減少地面等待時間,這些都是真實的價值。但它的上限清晰可見。

      對比一下知識服務類產業:一個AI生成的內容產品,邊際復制成本趨近于零,理論上規模可以無限擴張。AI在這類行業產生的價值,天花板極高,甚至模糊。

      但航空運輸不是這樣。你多賣一張票,就得多飛一個座位,就得多消耗一份燃油,多承擔一份運營成本。這是實物服務業的宿命,AI無法改變它的底層物理邏輯。

      在民航AI的最大敵人不是技術

      這是我朋友說得最讓我有共鳴的一點。

      很多航司的"AI探索",本質上只做了一件事:在現有工作流程里開發幾個AI工具。

      你告訴我這就叫擁抱AI了?這不夠。遠遠不夠。

      原因在于,AI的價值釋放,需要與之匹配的組織架構。如果一個業務流程,在現行組織結構下需要跨越四個部門、經歷七道審批,那么你開發出再好的AI工具,也只能把"AI處理"這一環節壓縮到幾分鐘——但繞不過那漫長的部門間流轉等待。

      這不是技術問題,是權力結構問題。

      每一道審批背后,都站著一個部門,一個崗位,一套既得利益。AI如果真的高效,意味著某些審批崗位會顯得多余,意味著某些中間層的存在價值將受到質疑。這觸動的不是技術,是人。

      經濟史上把這種現象叫做"盧德主義"——19世紀英國紡織工人砸毀機器的故事。

      兩百年過去了,我們現在“砸機器”的方式換了,但人對技術威脅的本能防御沒有變。在大型組織內部,這種防御往往更隱蔽:不是公開反對,而是拖延、觀望、找理由。

      所以,你想讓一家航司真正擁抱AI?光靠開發工具沒用。不動組織架構,不動權力配置,再好的技術也只是在一堵墻上貼了張好看的壁紙。

      在民航AI能做什么,不能做什么

      說了這么多"為什么難",不等于AI在民航沒有價值。

      有,而且有一些方向是真實有效的:

      收益管理:動態定價、艙位配置優化,這是航司最早引入算法和機器學習的領域,效果有據可查。美國航空在上世紀80年代靠早期收益管理系統對抗廉價競爭對手,被后來的管理學教材反復引用。AI在這個方向上的進化空間仍然存在。

      預測性維修:通過傳感器數據預測發動機或部件的潛在故障,減少非計劃停場,這對高運營成本的航司有實質價值。

      不正常航班處置:延誤、取消、備降帶來的旅客重新安排、機組重新調配,這類復雜的多約束優化問題,AI有明顯優勢,人工處置往往慢且次優。

      這些是真實可落地的場景。但它們改變不了燃油成本,撬不動飛機的物理約束,也繞不開組織架構的摩擦。

      結語

      我那天喝酒,原本想嘲笑朋友所在的公司"不思進取"。

      酒喝完,我反而覺得他們的靜止里,有一種我沒想到的冷靜。

      AI是真實的技術革命,這一點不需要爭論。

      但"AI賦能萬物"更接近一種敘事,而不是一條已被驗證的定律。對于航空這種受到物理約束、強監管約束、高資本密度約束的行業,AI的價值上限,比人們想象中清晰得多,也低得多。

      我們不是不應該擁抱AI,而是要想清楚:你能抱住什么,抱不住什么。

      盲目擁抱,往往只是在花真實的成本,追逐想象中的收益。

      全文完,如果覺得不錯請關注與三連。

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