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第355章 协同决策系统的建设要点（第1页）

此前，秦奕向吴松英详细描述过信息化系统的分类，共分为核心运营类、旅客服务类、安全保障类、商业管理类、基础设施类、数据分析与智能类，以及外部协同类。

在这些系统中，旅客服务类鸿蒙培训班成员早先就已为羊城机场研发过值机信息同步系统，鹏城机场的相关系统可以基于他们的系统做进一步优化，而其余六类系统，目前国内均没有相关的先例，需从零开始建设。

虽说要开展机场的信息化建设，但也不可能一蹴而就地把所有系统都在同一时间建设完，这没必要也不现实，国内机场目前已形成一套人工处理流程，尽管效率欠佳，却仍能维持机场运营，一下子改动幅度太大反而可能会降低机场的运营效率。

吴松英之前在看到秦奕的这一系列系统雏形设计时，便跟他商量过先从需求最为迫切的环节入手，后续再逐步用信息化系统替代现有的人工处理流程。

在七类系统中，核心运营类系统需求最为紧迫，而协同决策系统作为核心运营类系统的关键组成部分，秦奕觉得可以将这个系统作为第一个需要突破的信息化系统。

相比羊城机场的值机系统，协同决策系统的研发难度要高不少。

值机系统处理的数据十分单一，只涉及旅客姓名、航班、座位号这类旅客信息，以及行李重量等结构化数据，数据都来自航司订座信息，来源固定。

它的规则也很明确，依据航司预设策略执行，像行李超重收费、座位分配优先级等，基本不会受到实时变量的干扰，技术实现也相对简单，用大梦数据库数据库搭配鸿蒙的网络开发框架，本质上就是个‘数据库表单处理器’。

但协同决策系统截然不同，虽然这个系统说起来核心功能只有一个，就是航班计划的调配，但就为了这一个功能，它要整合多源异构数据，飞行轨迹、台风路径、跑道占用情况、航司运行控制指令等动态流数据都得实时收集。

在飞行轨迹数据收集中，一次雷达和二次雷达相互配合，发挥着关键作用。

一次雷达基本原理是发射无线电波，接收目标反射的回波，以此探测位置、速度和方向。它不依赖目标设备，被动接收反射信号。凭借这个特性，它能检测飞机、船舶、车辆等物体的存在和位置，通过计算回波时间差确定目标的距离和方位，还能识别天气现象、地形障碍物。

其工作频率通常为L波段1到2GHz，或者S波段2到4GHz，覆盖范围受发射功率和天线高度限制，典型值在200到400公里。但它无法获取目标身份、高度等详细信息，还易受飞鸟、建筑物反射等杂波干扰。

民用航空里，一次雷达可辅助监控未装备应答机的小型飞机。

气象监测中，它能追踪周围小范围环境的降雨、台风等天气系统。

在军事领域，一次雷达也能在探测未安装应答机目标上发挥一定作用，不过像隐身飞机这种专门针对雷达波段的飞机一次雷达对其探测能力极低，实际军事中更多依赖像是米波雷达这样的低波段雷达来追踪相关目标。

二次雷达的工作原理则是发射编码的询问信号，一般是1030MHz，触发目标应答机回复包含数据的响应信号，频率为1090MHz，它依赖目标合作，需应答机主动响应。

这类雷达目前主要使用通过应答机代码，像Mode3A的4位八进制代码，来区分不同目标，ModeC的代码则可让机场了解目标的气压高度，ModeS还处于试验阶段，尚未普及，TCASII之类基于二次雷达的防撞系统目前有初步应用，但覆盖率低。

鹏城机场因为成本和技术限制，没有使用一级雷达，而是使用羊城白云机场的远程雷达信号，而二次雷达机场则采购了漂亮国的RaytheonASR-8SS型雷达，并将其部署于机场西侧独立雷达站。

台风路径数据目前主要依靠国家气象部门发布的信息，气象部门通过卫星云图、气象雷达等设备监测天气变化，将台风的位置、移动方向、强度等数据整理成规范格式，定期向民航部门传输，为机场应对极端天气提供决策依据，机场则需要从民航部门那边获取相关信息。

跑道占用情况数据，由机场塔台负责收集。塔台工作人员借助地面雷达、监控摄像头，实时掌握跑道上飞机的起降、滑行状态，再将数据录入专门的跑道管理系统，供协同决策系统调用。

航司运行控制指令，则是从航空公司的运行控制中心发出，运行控制中心依据航班计划、飞机状态、机组人员安排等信息，对航班运行进行全程监控与指挥，再通过专线网络将指令传输至协同决策系统。

除了数据收集的复杂性之外，在数据实时性、稳定性和可靠性要求方面，协同决策系统也比值机系统要高得多。

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值机系统只需要帮助客户在值机截止前完成操作就行，系统响应时间5-10秒都能接受，断网时还能切换本地缓存，人工补录数据，可协同决策系统是生死时速，各类预警必须在毫秒级内完成计算，一旦出现系统宕机就可能导致区域空域瘫痪。

前世就有不少CDM系统故障造成巨大影响的事故。

2004年5月23日，法兰国巴黎戴高乐机场2E候机厅发生屋顶坍塌事故，造成4人死亡、3人受伤，尽管事故由建筑结构问题引发，但这也暴露出机场应急响应系统的严重缺陷，尤其是协同决策系统在紧急事件中的低效表现。

事故发生后，CDM系统因数据处理能力不足，无法快速调整航班优先级，救援航班起飞许可延迟长达45分钟，远超正常情况下5分钟的阈值，而且消防、医疗、空管等多部门只能依赖人工电话沟通，导致救援航班和疏散航班的协调都不及时，造成救援延误。

此外，戴高乐机场作为欧洲航空网络的核心枢纽，此次调度混乱致使周边德意志、不列颠等国家空域出现连锁延误，当日欧罗巴范围内有1200架次航班受到影响。

再看2008年8月10日，京城首都国际机场的协同决策系统因软件逻辑错误导致崩溃，无法生成航班放行队列的事件，当时部门被迫切换至人工排班模式，然而人工处理效率仅为系统的20%。故障持续6小时，直接引发华北地区北京、天津、石家庄等地航班大面积延误。

当日487架次航班延误，占计划量的62%，最长延误时间达8小时，航司、机场及旅客直接损失估算超2亿元人民币，而且当时正值奥运期间，这一事件还引发外媒对华国空管系统可靠性的质疑。

此外还有2015年漂亮国洛杉矶国际机场事故、2017年漂亮国亚特兰大国际机场事件等，这些事件都凸显出协同决策系统的实时性、稳定性和可靠性至关重要。

基于这些考虑，秦奕为协同决策系统制定了四步走的研发计划。

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