航空业将AI引入飞机设计流程，开发周期有望缩短但面临监管空白

在 GE Aerospace 位于纽约州 Niskayuna 的研究中心，一套生成式 AI 仪表盘在数秒内生成了一款高超音速冲压发动机的初步设计方案，而 GE Aerospace Research 总经理兼高级执行总监 Joe Vinciquerra 表示，这项工作传统上需要一个工程师团队耗费数月才能完成。GE 已于 5 月公布了这次演示。Vinciquerra 说，这项技术有望「大幅缩短」产品的设计周期，让工程师减少数字迭代次数、更快进入实物测试阶段，不过他也指出，GE 目前仅在早期设计阶段使用 AI——「这更像是让起跑线提前到来，」他说。

据咨询公司 Leeham 介绍，开发一款新发动机通常耗资 50 亿至 70 亿美元，全新设计的机体则耗资 100 亿至 200 亿美元，两者都需要数年才能完成。咨询公司 Roland Berger 的分析师兼 AI 专家 Jonas Zinn 说，大语言模型可以缩小零件规格的筛选范围、生成数百种候选设计方案，并加快仿真阶段的进度，把原本在实物测试周期之间长达三天的等待，缩短为对设计调整近乎即时的评估。Rolls-Royce、Airbus 以及 RTX 旗下的 Collins Aerospace 均向 Aerospace America 表示，它们正在将 AI 融入自身工作，但高管们也指出，正在考虑中的未来 AI 应用与当前法规所允许的范围之间仍存在差距，因为包括美国联邦航空局(FAA) 在内的监管机构通常要求工程师说明每个零件具体是如何设计的。

欧盟航空安全局(EASA) 依据其 AI 路线图和 2024 年生效的《欧盟 AI 法案》，要求对 AI 系统保持人工监督，并禁止在设计流程中采用完全由 AI 驱动的双重验证。EASA 的 AI 项目经理 Guillaume Soudain 说，该机构目前正处于「巩固阶段」，正从探索 AI 应用场景转向规则的正式化，并计划在 2028 年及以后进入「突破边界」阶段。美国联邦航空局(FAA) 的《人工智能安全保证路线图》则采取更灵活的方式，只要企业能证明安全等效性，便可自行提出合规方法；FAA 发言人 Crystal Essiaw 说，申请方可以援引 SAE International 现有的标准，也可以提出借鉴自其他行业、经 FAA 认可的改良方法，该机构还希望使共识标准与其他监管机构保持一致，以推动全球协调，这一努力也得到了国际民航组织(ICAO) 的支持。两家监管机构都主张先从对安全影响不大的地面应用入手采用 AI，例如维修、维护与大修（MRO）设施中的预测性维护分析，再逐步推进到攸关飞行安全的系统。Collins Aerospace Connected Aviation 业务部副总裁 Nicole White 说，该公司已在将 AI 用于预测性维护，持续分析运营数据与部件健康数据，以便在故障发生前及早发现系统退化的迹象。

这一案例反映了资本密集型工程项目资源前置方式的更大转变：生成式工具首先被用在周期中成本最低、最依赖迭代的环节——概念生成与仿真——而流程中成本高昂、涉及责任认定的部分则维持不变。这也解释了为何 GE 把自己的应用定位为让起跑线更快到来，而非取代工程师，也解释了为何 Collins Aerospace 实际落地的应用停留在预测性维护，而不是攸关飞行安全的设计环节。

这一领域的经济账解释了这种谨慎。耗资数十亿、历时数年的发动机与机体项目，都建立在监管机构能够逐个零件追溯的适航记录之上；一套无法解释自身设计逻辑的 AI 系统，无论生成候选方案的速度多快，眼下都还拿不出这样的记录。EASA 禁止完全由 AI 驱动的双重验证，美国联邦航空局(FAA) 则采用基于等效性的路径，二者是对同一约束给出的两种不同答案——一个先定规则，另一个让企业自行论证——而这种分歧本身，就给那些要同时面向两大市场生产同一款飞机的制造商带来了额外成本。

接下来会如何发展，取决于 EASA 自己的时间表：该机构已将 2028 年定为计划开始在地面应用之外「突破边界」的节点，而国际民航组织(ICAO) 推动统一共识标准的努力，将决定企业是需要为 FAA 和 EASA 的批准分别准备合规方案，还是可以依靠同一套方案。在某个监管机构正式认定某种 AI 改良设计方法等效于现行做法之前，业界对这些工具的使用都将集中在早期设计阶段，以及对安全影响不大的地面系统上。