未來不管是飛行模擬訓練，或是實地道路駕車看著導航分心導致意外發生，不一定要實地冒著可能的風險與損失操練，也能獲得訓練與安全提示成效？未來AI學習加上AR眼鏡的輔助會是駕駛訓練的必須配備...

飛行輔助的安全考量

以往的飛行事故除了飛機機型考量外，不可控的天候因素為事故發生的最大癥結，直升機作為救援行動最常出動的機型，須更常應對不同惡劣氣候或障礙物等影響下出動執行任務，最大的作業挑戰為視線不良情況下執行低空飛行任務，如何排除視線不佳因素成了直昇機能順利達成任務的關鍵。

美國國防科技公司Elbit Systems為直升機設計了視覺套件，整合人工智慧(AI)與擴增實境(AR)，提供機器學習技術外，感測器系統涵蓋空中成像雷達，協助駕駛員隨時獲得清楚的飛行資訊。感測器安裝至機鼻，以產生當地地形的虛擬地圖，標示天線等障礙物，虛擬地圖輸入任務電腦並整合預先安裝的地圖與任務資料，飛行與障礙物相關資訊會以AR疊加在虛擬地圖上即時呈現，讓駕駛員在白天黑夜、惡劣天候、能見度差的情況下，能獲得即時清晰且有彩色標示的地圖，更有效的執行任務。

模擬訓練器的進化更新

以往在飛行訓練時除了駕駛模擬倉需積累相當的飛行時數外，都需藉由實體飛行讓駕駛適應不同天候並增加實際飛行掌握能力，飛機本身也有自動駕駛系統，如何與自駕系統共同實際操作執行起飛、巡航、降落等基礎動作執行並適應，是一般民航機師訓練時的重要任務。

微軟(Microsoft)在Farnborough國際航空展推出打造、訓練、測試自駕飛行載具人工智慧(AI)模型的高傳真模擬平台Project AirSim，雖提供業界有限預覽，但逼真的環境讓AI模型在數秒內完成數百萬次模擬飛行，學習因應真實世界不同變數，包括溫度與氣流等天候因素對電池壽命可能影響等，對訓練機師養成具有一定助益。

為縮短AI模型的自主能力訓練時間，Project AirSim包含提供各種模擬3D環境的資料庫，以及包括偵測與避開障礙物、進行精準降落等作業的預先訓練過、可客製化的先進AI模型組件，開發商無需具備深度學習專業，即可開始透過Project AirSim訓練自駕空中載具。透過精確模擬真實世界、收集與處理大量資料、編碼自主(Encode autonomy)，實現規模化的AI模擬平台以協助加速飛機自駕。


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