在航空旅行業，行李處理一直是影響旅客體驗和運營效率的關鍵環節。SITA發布的《2021年行李IT洞察報告》深刻揭示了行業趨勢，并明確指出，人工智能技術正以前所未有的力量，推動行李追蹤系統向“無標簽化”的智能未來演進，而構建基于人工智能的公共服務平臺并提供專業的技術咨詢服務，已成為實現這一愿景的核心路徑。
報告顯示，盡管全球航空業在行李處理上持續投入，但錯運、遲運行李事件仍時有發生，給旅客和航司帶來雙重困擾。傳統的行李標簽系統雖然成熟，但其在信息讀取效率、全程可視化以及應對復雜中轉場景方面存在局限。人工智能技術的融入，為解決這些痛點提供了革命性的思路。通過計算機視覺、機器學習和物聯網傳感器的融合，系統能夠在不依賴物理標簽的情況下，僅憑行李的外觀特征（如形狀、顏色、紋理等）進行快速、準確的識別與追蹤。這種“無標簽”追蹤不僅簡化了值機流程，減少了標簽打印的耗材與時間成本，更能實現行李在分揀、裝載、中轉、抵達各個環節的毫秒級定位與狀態監控，極大地提升了處理準確性與透明度，為“門到門”全程無憂行李服務奠定技術基礎。
勾勒這一未來圖景的核心，在于構建一個強大、開放且智能的人工智能公共服務平臺。這樣的平臺并非單一航司或機場的內部系統，而是一個行業級的數字化基礎設施。它能夠整合來自全球機場、航空公司、地面服務商等多源異構的行李相關數據（包括圖像、視頻流、傳感器數據、航班信息等），利用云端AI算力進行實時處理與分析。平臺的核心功能包括：
- 智能識別引擎：部署先進的卷積神經網絡模型，實現對海量行李圖像的實時特征提取與匹配，確保高精度識別。
- 全程追溯圖譜：基于圖譜數據庫，動態構建每一件行李從托運到提取的全生命周期數字孿生，實現軌跡可視化與異常預警。
- 預測性分析：利用機器學習算法分析歷史數據與實時運營狀況，預測行李流瓶頸、潛在錯運風險，并提前調度資源進行干預。
- 協同決策支持：為各參與方提供統一的態勢感知視圖和協同工具，優化行李處理流程，提升整體運營效率。
將前沿的AI技術成功落地并整合到復雜的航空運營環境中，面臨著技術選型、數據治理、系統集成、成本控制以及跨組織協作等諸多挑戰。這正是人工智能技術咨詢服務的價值所在。專業的咨詢服務能夠為行業參與者提供端到端的解決方案：
- 戰略與藍圖規劃：幫助客戶理解無標簽追蹤的行業趨勢，評估自身現狀，制定切合實際的數字化轉型路線圖。
- 技術架構設計：針對客戶的具體需求（如機場規模、航線網絡），設計高可用、可擴展、安全合規的平臺技術架構，包括邊緣計算與云端的協同部署。
- 數據策略與治理：指導客戶建立高效的數據采集、清洗、標注、質量管理與共享機制，確保AI模型燃料的“高質”與“合規”。
- 模型開發與優化：提供定制化的AI模型開發、訓練、測試與持續優化服務，確保其在實際場景中的魯棒性與準確性。
- 系統集成與實施：協助客戶將AI平臺與現有的行李處理系統、離港系統、航班信息系統等進行無縫集成，確保平穩過渡與運維。
- 變革管理與培訓：幫助組織適應新技術帶來的工作流程變化，對一線員工進行技能培訓，最大化技術投入的回報。
SITA的報告為我們清晰地描繪了人工智能驅動下行李追蹤的未來——一個無需物理標簽、全程透明智能的新時代。實現這一圖景，依賴于行業共建共享的AI公共服務平臺，以及貫穿始終的專業技術咨詢服務。這不僅是技術的升級，更是航空業服務理念與運營模式的深刻變革，最終將導向更高效、更可靠、更令旅客安心的飛行體驗。
