自动驾驶的演变及其对试点技能的影响

现代航空没有自动驾驶系统是难以想象的。 从1910年代的基本翼平机制到今天的精密飞行管理计算机,自动驾驶稳步地承担了日常任务,让机组人员专注于高层决策。 然而,这一技术胜利却带来微妙的代价:人工飞行熟练程度的削弱。 随着航空公司和监管者努力维护安全,自动化和飞行员技能之间的关系已经成为航空培训中争论最多的话题之一。

自动驾驶系统的历史发展

劳伦斯·斯佩里于1912年设计的第一部实用自动驾驶飞机使用陀螺仪来保持飞机的高度. 二战期间,自动驾驶飞机进化处理导航和保持高度,大大降低了长时期轰炸任务的飞行员疲劳,1960年代在霍克·西德利三叉戟等飞机上引入了自动着陆系统,到1980年代,玻璃驾驶舱将数字飞行仪器与能管理从起飞到着陆的整个飞行剖面的高度自动驾驶仪相结合.

如今的自动驾驶是飞行管理系统(FMS)的组成部分,这些系统可以计算出最佳航线、管理燃料燃烧和控制推力。 在宽体飞机上,自动驾驶可以执行仪器接近IIIC类可见度微型飞行,在接近零可见度时着陆。 这一自动化水平使得双引擎操作能够更长时间地在远洋航线(ETOPS)上运行,并增强排程可靠性。

自动驾驶员如何转换飞行员培训

自动驾驶技术并没有改变驾驶舱,而是改变了整个试训管道。 从“操控机”技能发展到系统管理已经发生了深刻的转变。

减少飞行时数的手

在广泛自动化之前,飞行员们花费了大部分飞行时间进行连续的控制投入. 然而,现代航空培训计划往往将人工飞行限制在初始认证,经常性检查,以及绕行或故障等特定情景上. 根据2019 FAA的一项研究,许多新聘的首任军官在进入航线前在复杂飞机上手动飞行时间不到200小时,这引起了人们对他们在无法使用自动驾驶时从异常态度中恢复或处理系统故障的能力的担忧.

注重系统管理

培训现在强调理解自动驾驶模式、飞行导演逻辑和FMS编程。 飞行员学会“管理”飞机而不是积极飞行。这包括知道何时接触或脱离自动驾驶,如何监测其性能,以及如果自动化行为出乎意料如何迅速干预。 许多培训手册都用整章来描述模式选择和发音,反映出模式意识的关键技能。

重度依赖模拟

完全飞行模拟器(FFS)是现代训练的支柱。 虽然它们能出色地练习系统故障和紧急情况,但它们往往能完美地复制自动驾驶行为。 因此,飞行员可能永远不会体验到只有真实的人工飞行才能提供的空气动力反馈、控制力或视觉提示的细微差别。 一些专家认为,模拟器训练虽然具有成本效益,但能够产生一种虚假的熟练掌握人工控制的感觉。

自动化依赖的潜在挑战

自动驾驶的好处——减少误差、精确度、安全性——是不可否认的,但航空业已经记录了几个意外后果。

技术退化

心理学家将飞行员技能退化描述为典型的“使用或失去”现象。 没有常规做法,人工飞行技能萎缩。 联邦航空局的“飞行员错误模式”分析显示,在飞行的人工阶段(如绕行和误用),大部分时间用于自动驾驶的飞行员更有可能发生控制错误。 澳大利亚运输安全局的一项研究发现,60%的飞行方式和着陆事故都涉及某种形式的自动化管理不善或人工飞行错误。

自动化的兼容性

过度依赖自动驾驶可以减少对飞行仪器和外提示的扫描。 在几个引人注目的事故中 — — 如2013年在旧金山发生的亚洲航空214号班机坠毁 — — 机组成员没有注意到自动驾驶没有保持飞行速度,因为他们认为它正在处理飞行方式。 2020年美国航天局的一项研究指出,在自动驾驶上花费80%或更多的飞行时间的飞行员显示出对意外事件的反应时间比那些至少20%的飞行人员要长得多。

培训差距

当前的培训计划,特别是在许多地区航空公司,往往侧重于自动化系统的“正常”运行。 较少强调自动驾驶故障或必须断开连接的情景。 结果,一些飞行员对自己的手动能力缺乏信心。 2018年对欧洲航空公司飞行员的调查发现,73%的人相信他们自启动自动化运行以来的手动飞行技能已经下降,41%的人报告说对在手动模式下非精密飞行感到不舒服。

平衡自动驾驶与手动能力

监管者和航空公司正在积极努力,在利用自动化和保持基本的粘着和操纵技能之间找到平衡。

监管任务

国际民用航空组织(民航组织)建议飞行员每年记录最少的人工飞行时数,美国联邦航空管理局要求所有航空公司飞行员在定期检查和面向线的飞行训练中表现出手动熟练,许多航空公司现在规定,飞行至少应进行某些阶段,如起飞和最后的飞行,在天气允许的情况下进行人工飞行。

创新培训方案

进步航空母舰正在将“人工飞行重装”纳入课程。 比如,在完成一系列自动飞行后,飞行员可能需要在模拟器或训练飞行中手动飞行一个完整的模式。 一些航空公司在训练飞行中引入了“无自动驾驶”区,学生必须通过动荡、横风和全仪器飞行。

高级模拟方案

模拟课程现在包括“自动惊喜”事件——意外自动驾驶断开、模式回归或系统故障——培训飞行员快速评估和过渡到人工控制,这些练习有助于保持认知灵活性和减少自满情绪。 虚拟现实和混合真实性训练员也在探索中,以便在全飞行模拟器之外提供更现实的人工飞行做法。

未来方向:AI、自动化和飞行员的作用

随着人工智能和机器学习逐渐嵌入未来驾驶舱,关于技能退化的辩论将会加剧。 波音和空中客车正在开发“适应”自动驾驶,可以承担更多的决策任务,比如围绕天气的航线重新规划,或者在多引擎损失中优先处理系统故障。 这就引起了问题:如果自动驾驶能够处理几乎所有情况,那么人类飞行员还能掌握什么?

许多行业领导人认为,飞行员必须保持熟练的核心气质 — — 不仅仅是作为对自动化本身的理解的基础,而是作为这种技术的倒置。 欧盟航空安全局(EASA)建议,未来的飞行员执照包括“人工飞行认可 ” , 并且必须定期更新,与自动化特定评级分开。

此外,单机货运业务(SPO)的兴起,以及可能客机的兴起,都需要更深入地了解手动和自动化技能。 飞行员不仅会飞行,而且还会担任远程飞机指挥官,同时监测多个自动化系统。 此类角色的培训需要系统工程、认知心理学和亲手飞行的融合。

结论:明天的平衡锁舱

自动驾驶并不是飞行员技能的敌人 — — 但这种技术可以很安静。 最成功的航空培训方案将自动化视为强大的助手,而不是人工能力的替代。 通过保持常规的人工操作、强化系统知识以及模拟来创造现实的压力情景,业界可以培养出同样舒适的“管理”全自动飞行或手飞在恶劣天气中具有挑战性的方法的飞行员。

目标不是在人与机器之间做出选择,而是将它们完美地融合起来。 正如一位老兵所言 : “ 最好的飞行员是那些可以驾驶飞机而不用自动驾驶的人,但也确切知道何时开机。 ”这一理念仍将是未来几十年飞行员培训的基石。

外部资源:[
-]FAA飞机飞行手册(第13章-自动化)
]-SKYbrary:航空自动化[
-EASA-机组和医疗(飞行手册要求)]]