各行业都在数字化和智能化的道路上前行时，航空业仍卡在关键数据分散在不同系统和不同主体的瓶颈中，这使整个航空行业持续踯躅于“AI投资加速、数据底座补课”的过渡阶段。

《SITA 2025年航空运输业IT洞察》报道显示，2025年，全球航空运输业在IT上砸下了508亿美元——航空公司贡献360亿美元，机场掏出148亿美元。83%的航空公司和89%的机场都将“数据驱动决策”列为战略优先。与此同时，63%的航空公司已在运营控制中部署AI，79%将生成式AI和大语言模型列为未来12个月的首要投资方向。

但面对AI规模化，相当比例的航空公司机场都面临数据整合与一致性难题。“技术已经准备就绪，但连接技术的数据基础设施远未跟上。”SITA（国际航空电讯集团）亚太区总裁Sumesh Patel接受证券时报记者采访时表示。

数据孤岛“砌墙” 

一架航班因天气延误，理想状态下，AI系统可自动调整航班的登机口和起飞时间。但机组排班数据、行李转运信息和机场地面保障数据分属三个不同系统，彼此没有实时同步。AI生成的“最优方案”可能在实际上不可执行——旅客收到登机口变更通知时，地勤还在旧登机口等待。这是航空业AI部署中真实存在的风险。

Sumesh Patel对记者介绍，背后并非模型能力不足，而是在数据基础尚未成熟时，把AI过早推入关键运营决策。“当航班、机组、飞机、行李、地服和机场资源数据仍然割裂，AI可能放大错误判断——误判延误恢复时间、误配机位和登机口，或向旅客推送与实际运行不一致的信息。”

公开数据显示，仅航班延误一项，每年吞噬行业300亿美元营收。AI在单一系统内运行，航空公司信心尚足；一旦决策需要依赖多个合作伙伴的一致数据，AI应用程度便断崖式下跌。

数据孤岛问题当前，究竟谁在砌墙？数据集成被列为行业瓶颈已非一日，为何改善速度远不达预期？

对此，SITA方面认为，不能简单归因于“标准不统一”或“遗留系统落后”——而是技术、流程与治理三个维度的叠加。

一方面，航班运行、旅客服务、行李、机坪、边检等数据分布在不同系统和主体中，数据格式、接口标准、更新频率和质量控制并不一致。

另一方面的问题在治理。数据一旦跨越航空公司、机场、地服、边检、空管和商业伙伴，就涉及责任边界、合规风险、商业敏感信息、成本分摊与信任机制。

在Sumesh Patel看来，航空业数字化，不能靠单个先进系统完成。关键在于让航班、旅客、行李、地服、边检和机场资源等数据，在不同主体之间稳定流动。只有数据协同起来，系统性升级才会真正发生。数据对齐程度，也决定了AI的价值上限。

航空运行天然跨地域、跨机构。数据要实时，也要一致；要开放，也要安全。这也是SITA角色特殊的地方。它不仅连接数据，更重要的是让数据可信、可用。

作为承载全球约45%至50%航空运输数据交换的中立连接者，SITA的价值是把开放接口变成可治理、可审计、可扩展的数据协同。依托连接220多个国家和地区、600个机场通过AirportHub接入的网络能力，SITA试图用行业级共享平台降低多方接入成本，包括多方协作中的信任成本和运营摩擦。

开放与安全的钢丝绳

航空业数字化面临一个核心矛盾：运行效率越来越依赖开放共享，但连接越广，网络安全暴露面也越大。

《SITA 2025年航空运输业IT洞察》显示，网络安全已从保护单一系统，转向保护跨航空公司、机场、地服、政府和外部合作伙伴流动的共享运营数据。一旦数据延迟、被篡改或不可用，登机口变更、周转计划、旅客通知和中断恢复决策都会受到影响。71%的机场将网络安全列为首要IT关注领域。

SITA的平衡逻辑不是“少连接以换安全”，而是“用可治理的连接替代无序连接”。通过SD-WAN与SASE/云安全能力的结合，以及机场多租户环境的共享连接基础设施，SITA试图让数据开放不再是“无边界暴露”。

卡塔尔航空在350多个外站部署了SITA的下一代SD-WAN网络；国泰航空通过SITA Connect Go扩展了51个全球机场的网络连接，带宽提升至原有水平的最高五倍。

日前，SITA收购了Big Blue Analytics及其开发的OCCam平台。这是一个AI驱动的航班中断优化平台，已在真实运营场景下应用数年。当中断发生时，OCCam综合评估所有影响因素，在几分钟内生成统一、连贯的航班恢复计划。真实运营场景的数据显示，使用OCCam的航空公司可将中断成本降低30%。对于拥有100多架飞机的中型航司来说，中断成本降低30%，一年就可能省下2000多万美元。

OCCam背后的方法论是把传统的“逐项串行”升级为“一次性联合优化”，同时优化飞机、机组人员和旅客以及维护，按优先级呈现可行恢复方案，清晰展现成本、准点率、旅客影响和合规性。每一项决策都被追踪记录，使航空公司能够量化节省的成本和运营绩效。

有航司人士介绍，航空业的数字化，本质上是把分散在数万个节点上的数据，编织成一张可以实时协同的网。这张网织得越密、越牢，航班运行、地面保障、旅客服务和中断恢复的效率与准确性就越高。AI才能真正发挥作用——而不是在数据孤岛上自说自话。

“数据协同不是未来优先事项，而是当下的关键约束。”SITA方面强调，AI的价值上限，不取决于算法有多先进，而取决于数据能在多大范围内自由流动、被一致理解、被安全共享。