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埃航空难,自动化系统来“背锅”?
2019年03月14日  作者:凤凰网    编辑:chunchun   审核:刘纯  版面:B3

  3月10日,埃塞俄比亚航空公司1架波音737 MAX 8 客机在飞往肯尼亚途中坠毁。机上有149 名乘客和8 名机组成员,无人生还。

  据报导,此次失事的是1架全新的波音飞机,4个月前才交付给该航空公司。这是波音737 MAX 8 半年内出现的第2起严重事故(第1起为2018 年10 月29 日印尼狮航的坠落事件,189 人罹难)。目前中国大陆共有96 架该机型飞机运营,中国民航局随即表示,为确保中国民航飞行安全,囯内暂停该机型的商业运行。

  1年多前,波音公司还是传统企业数字化转型的杰出代表,其软件化发展得到工业互联网领域的1致认可。但短短半年时间,同1机型两次空难,其中1次的失事缘由已明确为软件设计缺点。这样惨痛的后果,软件化是否是要“背锅”?更有人无奈戏言:“波音真把自己当互联网企业了,让用户去试bug。”

空难缘由是否是与波音有关?

  伤痛之余,我们仍需复盘两次坠机的缘由。回顾第1起坠落事件,调查人员发现,失事飞机的迎角传感器“数据毛病”触发“防失速”自动操作,导致机头不断下压,飞行员屡次手动拉升未果,飞机终究坠海。

  这个自动控制下压机头的系统,名叫MCAS,意为自动纠正失速系统。波音737 MAX 在设计上配备了更粗大更省油的发动机,而这也使得飞机容易在大迎角飞行失速。为此,波音设计师就为737 MAX 开发了MCAS。这是波音737 MAX 的1种操纵辅助系统,其设计初衷是,如果机身上的传感器检测到高速失速的情况,即使在没有飞行员输入信号的情况下,该系统将强制将飞机的机头向下推。但在狮航空难事件中,该系统接收到了毛病数据,导致飞机在正常情况下开始不断下压机头,飞行员在11 分钟内连续手动拉升20 余次终告失败,坠海罹难。

  狮航空难产生后,国内资深机长陈建国表示:“狮航空难是飞机信号系统接收到1个假信号,信号显示飞机‘抬头’,所以控制系统延续给出了‘低头’的指令。机组与控制系统搏斗很长时间,终究还是产生事故。”

自动化系统是否是存在隐患

  根据波音公司对飞行员的培训,发现该系统程序有4 个特点:发现失速后,程序只相信主传感器,不与备份传感器核实(一样的情况空客的飞机则会交给飞行员处理);1旦相信,不通知飞行员,直接操纵机翼;飞行员手动操作后,仍旧会每5秒自动履行,让飞行员不能不与飞机较劲;程序开关非常隐蔽。

  业内人士指出:“由于MCAS 系统,737 MAX 飞机可能在计算机控制下履行长达10 秒的非指令性低头,单靠驾驶杆操作很难拉住。而如果飞行员其实不清楚这1切,那末便可能变成飞机俯冲—人工向上配平—飞机继续俯冲的搏斗,飞行员的胜算其实不大。”

  空难产生后,波音公司更新了737 MAX 飞行操作手册,指导飞行员如何应对“迎角传感器数据毛病”。据称波音考虑修改软件设置,如自动系统触发后,1旦机组人员对设置作“反向”操作,即可关闭MCAS 的“自动下压机头”功能。但这1“软件升级”并没有得到官方的确认。

  本次埃塞俄比亚航空空难的具体官方报告还未公布,从目前已有的消息来看,该机起飞后经历了反反复复的爬升降落进程,高度2100—2600米之间,最大地速到达383 海里每小时,超过了飞机正常的飞行速度。该数据与狮航的全球第1架737MAX 空难有些类似,都可以归结为LOC——空中失控。具体缘由还需要更多的数据来分析。

  两次惨痛空难过后,回过头来再看看波音的软件化道路——它曾满载荣光,如今备受质疑。

波音的软件化之路

  2012 年,由通用电气发起,思科、IBM、英特尔等80 多家公司成立了工业互联网同盟,试图重新定义制造业的未来,这其中的1员,就有波音公司。

  波音公司是全球最大的航天航空器造商。每天,数以千计的波音客机从全球各地机场起降,将旅客运送至目的地。举个例子,波音787 梦想客机飞行1次就会产生多达1TB 的数据,每年数百架787 梦想客机飞行数千次,产生的数据使得波音公司坐拥了1座数据金矿。

  面对如此海量的数据,这家有100 多年历史的公司意想到,需要重新思考软件方法,才能充分利用所有这些数据来改进各种职能。波音公司的核心竞争力并非工厂和生产线,而是其7000 多种软件。波音研发设计触及8000 多款软件,其中1000 多款为通用软件,可以通过市场购买取得,剩余的7000 多种软件为波音自行开发,代表着其核心竞争力。

  波音与卡耐基梅隆大学合作建立了1个“航空数据分析实验室”,期望利用AI 和大数据技术对波音飞机进行全面升级。这次合作的初衷是,让人类更好地理解和利用航空工业中每天产生的巨量数据,用机器学习的方法来优化波音飞机的运行,用大数据来指导设计、建造和运营。

  1架飞机上常常有数千个传感器,每条航线每次飞行产生的海量数据,通过AI、大数据技术快速锁定有效数据,让飞机在起飞前有能力预判潜伏风险,从而得以进行定点检查和零部件替换,着落风险。

数字化转型的3E 法则

  2017 年12 月,在Pivotal 举行的的SpringOne Platform大会上,波音公司CIO 办公室履行主任妮基·艾伦分享了她负责主导的波音公司软件开发方法转型的演讲,其中提到了波音数字化转型的3E法则,即参与(Engagement)、出色(Excellence)和支持(Enablement)。

  参与:是让开发人员、IT 人员、业务领导人和高级管理人员,对转型进程和带来的成效感兴趣并激动不已。如果没有积极参与,转型的效果便可能会大打折扣,这需要IT 采取新的思惟模式。除内部新鲜血液,波音公司还与Pivotal 等外部组织建立强大的合作关系,共同推动。

  出色:指的是强有力的履行。实现出色的目标要求团队的每一个成员都致力于自己的工作,并与同事合作。鼓励团队成员聆听并相互学习,并与同事分享他们的知识。

  支持:前两个E 的履行会引出第3个E,即支持(Enablement)。但要支持企业发展,还需要企业本身投入到转型工作中。否则,这些工作将没法产生预期的效果。

建立数字化转型环境

  波音公司将其数字工厂称为DTE(数字转型环境)。DTE 包括利用程序开发和运行平台Pivotal Cloud Foundry 和平台运行的底层硬件,还包括开发团队的新工作流程,以充分利用平台的云原生能力,支持延续的集成和开发。这使得波音的利用团队能够快速测试和部署新软件到生产环境,取得用户的反馈意见,并反复延续改进软件。

  通过数字软件化转型,波音公司极大地提升了数据的利用率与生产效率。但这样的数字化转型带来的也不全是好消息,不断进化的智能化、自动化技术,也带来了1些思考和问题:当软件系统出现故障或对飞行状态判断失误时,应如何规避风险?人工甚么时候参与?

技术发展的自动化悖论

  虽然现代汽车的自动驾驶系统依然处在很低级的阶段,但在航空领域,自动驾驶系统早已大行其道。飞机的自动驾驶系统会根据预先设定好的航路全程驾驶飞机,乃至完成降落,飞行员反而成了辅助存在。在这类情况下,就很容易会造成1种“自动化悖论”:自动化不但操作简单,而且可以自动纠错,哪怕操作者的专业程度不如以往,也能够正常工作很长时间,飞行员的不足会被自动化完善掩盖,很可能1辈子都不会被同行发现。即使是老手,由于系统不需要他们手工作业,原本的操作技能也会由于疏于练习而退化。

  但自动化系统常常会在异常情况下失效,或以产生异常的情势失效,如果操作者技能不够熟练是没法应付这些突发状态的。

  这类悖论不但产生在飞机自动驾驶系统里,也出现在如运维自动化、自动化港口、自动驾驶汽车等领域里。我们过去讨论的大多是如何提升自动化水平,乃至做到无人值守,但同时,我们也有必要讨论1下如何避免自动化悖论的产生。

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