引言  

　　2025年12月，中国民航局出台《关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见》（下称《实施意见》），清晰规划了“人工智能+民航”的发展蓝图：至2027年，AI在关键领域的融合应用需取得实质性进展；到2030年，人工智能应成长为引领行业高质量发展的核心驱动力。这一顶层设计将AI提升至民航业“基础设施”的战略高度，其角色已从“可选的辅助技术”转变为“不可或缺的发展基石”。 

　　当前，航空市场不仅竞争白热化，更呈现出高度的波动性与不确定性。对于在资源、规模上与大型航司存在天然差距的中小航司而言，如何在这种复杂环境中生存并发展，是亟待解决的核心战略问题。深入分析可见，中小航司面临显著的“资源短板”：资金预算有限制约长期投入，数据积累规模与质量相对不足，尖端AI技术人才招聘困难，组织流程传统且变革阻力较大。然而，其亦具备潜在的“敏捷性优势”：组织层级扁平，决策链条短，内部沟通效率高，业务调整灵活，更易于开展小步快跑的敏捷试错。传统的竞争优势来源（如航线特许经营权、机队规模）正逐渐被敏捷性、自适应能力和创新速度所补充甚至替代。在此背景下，动态能力理论为我们提供了一个有力的分析框架。该理论指出，企业的长期优势并非源于其现有的资源禀赋，而是源于其整合、构建和重组内外部资源以适应快速变化环境的能力（Teece, Pisano, & Shuen, 1997）。 

　　对于中小航司，AI的核心价值在于，它能以可负担的方式，显著放大其“敏捷性优势”，并有效弥补其“资源短板”。例如，通过AI增强的市场感知能力，可以替代成本高昂的大规模市场调研；利用组织扁平的优势，可以快速推进AI项目的试点与迭代。AI系统，如需求预测模型、实时调度优化算法、舆情监控工具等，共同构成了一个强大的“数字神经中枢”，极大地增强了航司感知市场信号、做出精准决策并迅速执行响应的能力。因此，对于中小型航司而言，积极拥抱人工智能，远不止是技术升级，更是其构建面向未来的动态能力、实现差异化竞争的战略核心。 

　　一、核心驱动力：AI作为动态能力的赋能器  

　　中小航司应用AI的驱动力，可以从市场需求与理论内涵两个层面理解，二者共同指向对动态能力的迫切需求。 

　　1. 环境不确定性要求动态响应能力 

　　燃油价格波动、地缘政治事件、突发公共卫生事件、极端天气等因素持续考验航空业的韧性。中小航司抗风险能力较弱，更需提升应对市场波动的敏捷性与适应性。根据动态能力理论，这种应对不确定性的能力，正是企业能否存续的关键。AI在动态预测、资源优化配置方面的优势，能帮助公司在不确定性中保持稳定与发展，是动态能力在技术层面的直接体现。 

　　2. 市场竞争压力倒逼效率与创新 

　　大型航司依靠规模与资本实力，在收益管理、机队规划等核心环节已建立壁垒。中小航司必须寻求高效工具，在资源约束下实现差异化竞争。这要求它们能够快速重构运营流程和价值链。同时，低成本航空公司在运营效率上的优势，也迫使提供全服务的中小航司必须优化成本结构。AI驱动的智能排班、燃油优化等应用，正是对内部运营流程的深度重构，以创造新的效率优势。 

　　3. 技术普惠降低动态能力的构建门槛 

　　云计算、开源AI工具以及各类成熟的AI服务，使得中小航司能够以灵活的“按需付费”模式获取强大算力与算法。这意味着，构建动态能力所需的关键技术资源不再被大企业垄断，中小航司可以更低的成本和更快的速度整合外部先进技术，缩小与巨头的技术差距。 

　　4. 数据资产释放驱动科学决策 

　　航空公司日常运营积累的海量数据是潜在的战略资源。AI技术是将这些数据转化为感知市场趋势、决策支持的核心手段。通过挖掘数据价值，中小航司可以将其固有的经验型决策模式，转变为数据驱动的动态能力，从而更精准地洞察和响应客户需求与市场变化。 

　　二、中小航司的特性分析：资源短板与敏捷优势 

　　与大型航司相比，中小航司在AI应用之路上呈现鲜明的两面性。只有清晰认知自身特性，才是制定有效AI战略的前提。 

　　1. 资源短板：制约AI深度应用的客观约束 

　　资金约束：年度信息化建设预算有限，难以承担过高的前期硬件投入或大型定制化AI项目开发费用。对投资回报率（ROI）敏感，要求项目见效快、周期短。 

　　数据基础薄弱：​航线网络和航班量相对较少，导致可用于模型训练的数据样本规模有限。历史数据治理水平可能不高，存在数据孤岛和质量问题。 

　　技术人才匮乏：​很难与互联网巨头或大型航司竞争顶尖AI算法工程师和数据专家，内部缺乏AI系统的自主研发和持续运维能力。 

　　组织弹性不足：部门壁垒较厚，跨职能协作流程复杂。员工对新技术可能存在抵触心理，变革管理挑战大。 

　　2. 敏捷优势：实现AI快速落地的潜在杠杆 

　　决策机制灵活：管理层级少，对于有价值的AI试点项目，决策速度快，能够快速批准资源投入，抓住市场机会。 

　　组织沟通高效：​业务团队与技术团队（或外部供应商）距离更近，需求反馈和问题解决路径短，有利于项目的快速迭代和优化。 

　　试错成本较低：​可在单一航线、部分机队或特定客户群上进行小范围AI试点，即使失败影响面也有限，有利于通过“快速试错、敏捷迭代”的模式探索AI价值。 

　　业务聚焦：​业务相对单一，可以集中资源聚焦于核心痛点（如收益管理、成本控制）的AI应用，避免力量分散。 

　　因此，中小航司的AI战略不应是对大型航司的简单模仿，而应立足于“扬长避短”，即利用敏捷优势来破解资源约束，走出一条轻量、快速、高效的发展路径。 

　　三、AI赋能下的动态能力构建：对中小型航司的战略价值  

　　对中小型航司来说，人工智能是关键的“效能放大器”与“智能决策中心”，其价值体现在通过提升动态能力的各个维度来构建竞争优势。 

　　1. 运营韧性：从被动响应到主动预测的重构能力 

　　预测性维修：通过分析飞机实时传感器数据，AI可提前预警潜在故障，将非计划性维修转化为计划内维护。这不仅提升飞机可用率，更是将机务维修能力从“事后补救”重构为“事前预防”，显著增强了运行体系的韧性，这是一种关键的内部流程重构能力。 

　　不正常航班处置：当遇到恶劣天气等突发情况时，AI能快速生成最优调整方案。这极大地增强了航司在混乱中快速整合信息、决策并响应的动态能力，最大限度减少损失。 

　　2. 商业敏捷：感知市场与精准响应的能力 

　　动态定价与收益管理：AI模型能精准感知市场需求波动，并实时调整策略。这使得中小航司具备了与大型航司抗衡的市场感知与响应能力，能够在动态竞争中捕捉收入机会。 

　　航线网络规划：AI通过分析宏观数据，辅助决策新航线的开辟。这本质上是提升了航司感知外部市场机会、并构建新航线资源的能力，是战略层面的动态能力体现。 

　　3. 客户关系：持续优化体验的互动能力 

　　全流程个性化服务与舆情洞察：从出行前到出行后，AI能提供全程主动服务，并实时感知旅客情绪。这帮助航司持续整合客户反馈，重构服务流程，动态地维护和提升客户关系，培养忠诚度。 

　　4. 组织进化：赋能团队与优化决策的文化能力 

　　AI能够将资深专家的经验模型化，辅助员工做出高质量判断，并推动企业从“经验主导”转向“数据驱动”。这是在构建组织的学习机制和重构决策文化，是支撑所有动态能力的基础性组织能力。 

　　四、中小航司AI场景选择的优先级框架 

　　鉴于资源有限，中小航司不可能在所有场景同步推进AI应用。因此，建立科学的优先级评估框架，确保将资源投入到“刀刃”上至关重要。建议从三个维度进行评估： 

　　价值维度：​评估场景对提升动态能力（感知、决策、响应）的贡献度，以及对核心业务指标（收入、成本、客户满意度）的提升潜力。 

　　实施难度：​评估数据可获得性与质量、技术复杂度、所需投资规模及集成难度。 

　　见效速度：​​评估项目从启动到产生可衡量价值的时间周期，快速的胜利有助于增强内部信心。 

　　基于此框架，可构建优先级矩阵，将AI场景分类施策： 

　　表1：中小航司AI应用场景优先级评估矩阵 

　　五、适合中小航司的AI技术路线与实施策略 

　　面对资源约束，中小航司应采取务实、渐进的技术路线，核心是“小步快跑，积小胜为大胜”。 

　　1. “轻量级”技术路径：降低初始门槛 

　　优先采用SaaS模式AI服务：直接订阅成熟的AI应用（如云端的收益管理、智能客服系统），避免沉重的硬件投入和运维成本，按需付费，快速上线。 

　　聚焦行业通用模型微调：​而非从零开始训练模型。利用航空业已有的预训练模型，使用自身少量业务数据进行微调，以较低成本获得贴合业务的AI能力。 

　　倡导与科技公司合作共建：​采用“业务主导、技术外包”模式，与专注航空领域的科技公司成立联合项目组，弥补自身技术人才短板，共同开发适合的解决方案。 

　　2. “分阶段”推进策略：能力循序渐进 

　　第一阶段（起步期，1-2年）：外购成熟解决方案。​主攻“高优先级”场景，引入经过市场验证的SaaS工具或标准化产品，核心目标是快速验证AI价值，积累数据和经验，培养内部认知。 

　　第二阶段（发展期，2-3年）：合作开发与定制。​在已验证价值的领域，与合作伙伴就“中优先级”场景进行定制化开发，逐步构建自身的数据治理能力和业务理解深度。 

　　第三阶段（成熟期，3-5年）：核心模块自研/深度定制。​在对业务有战略意义且形成核心竞争力的环节，考虑组建小型内部团队，对关键AI模块进行自研或深度定制，形成差异化优势。 

　　3. “开放性”与“兼容性”考量：规避未来风险 

　　在选择技术平台和供应商时，必须优先考虑开放API和标准数据接口，确保不同系统间能够顺畅集成。 

　　避免被单一供应商“锁定”，保持未来切换或引入更优技术方案的可能性，为系统的长期迭代和集成预留空间。 

　　六、应对现实挑战：资金与人才困境的破局之道 

　　中小航司在AI实践中必须直面“资金约束下的ROI管理”和“技术人才招聘难”两大现实挑战。 

　　1.资金约束下的ROI管理 

　　建立分阶段、可衡量的ROI评估体系：不追求大而全的一次性ROI测算，而是为每个试点项目设定明确的、阶段性的关键绩效指标（KPI），如“试点航线收入提升X%”、“客服人力成本降低Y%”。 

　　采用敏捷投资策略：​ 实行“小额度、快验证、再追加”的投资原则。为一个项目设定多期预算，只有前一阶段达到预期目标后，才批准下一阶段预算，严格控制投资风险。 

　　关注隐性收益：除了直接的经济回报，也需关注AI带来的流程优化、决策质量提升、客户体验改善等长期隐性价值。 

　　2.技术人才困境的应对 

　　“内部培养”与“外部引进”结合：重点培养现有业务骨干（如收益管理员、机务工程师）的数据分析和AI应用能力，使其成为“业务+AI”的复合型人才。同时，尝试引入具备行业背景的实用性技术人才，而非一味追求顶尖算法专家。 

　　构建“内部+外部”的混合团队模式：核心业务人员（内部）负责定义问题、提供数据、验证结果；技术实现则主要依靠合作伙伴或外部专家（外部）。通过明确的接口人和项目管理机制，确保内外协同高效。 

　　打造吸引人才的柔性文化：​强调项目的挑战性和成长空间，提供灵活的工作方式，营造鼓励创新、容忍试错的技术氛围，以文化优势弥补薪酬上的劣势。 

　　七、行业内外AI应用实例：动态能力的实践印证  

　　人工智能在民航领域的应用案例，清晰地展示了其如何具体化为企业的动态能力。 

　　在维修领域，预测性维护（如国泰航空、春秋航空）体现了将维护资源从“静态计划”向“动态预测”的重构。在客户服务层面，AI数字人与聊天机器人（如东航、荷兰航空）实现了服务资源的弹性整合与快速响应。在商业运营中，精准需求预测（如北欧航空）和燃油优化（如法航、国泰）则是对市场环境和成本结构的深度感知与精准决策。 

　　表2 AI应用案例及其动态能力体现 

　　AI技术正从后台运维向前端服务全面渗透，其价值体现在提升效率、降低成本、优化体验三大维度。AI已不再是辅助工具，而是驱动民航业向智能化、精细化演进的核心力量，是构建未来竞争力的关键要素。 

　　八、基于动态能力视角的AI实施路径  

　　AI在航司的成功应用，本质上是动态能力的制度化与流程化过程。其核心是建立一套能够持续产生和优化AI应用的机制。 

　　1. 实施前的关键准备：夯实动态能力的基础 

　　精准识别业务痛点：优先选择那些能显著提升敏捷性、适应性或创新性的“高价值”场景，这与动态能力的目标直接对齐。 

　　数据基础评估与治理：高质量、可访问的数据是感知环境的“感官系统”，是动态能力的基石。 

　　技术平台选型与建设：灵活、可扩展的MLOps平台是整合技术资源、支持快速迭代的“作战平台”。 

　　表3：国内代表性算力平台特点 

　　表4国内主要MLOps平台和特征 

　　2. 模型选型与投产：构建闭环学习能力 

　　模型选择应服务于提升特定动态能力（如预测、优化、交互）。严谨的投产流程（如影子模式、有限度试点）则是一个“干中学”的过程，通过小步快跑、持续反馈，不断重组和优化AI应用，本身就是一个组织学习循环，是动态能力的演练。 

　　九、AI赋能下的营销动态能力新图景 

　　在航空营销领域，AI的赋能将推动其核心职能发生根本性转变，从传统的、相对静态的“资源投放与渠道管理”角色，演进为具备高度敏捷性的“市场感知-策略生成-价值创造”动态中枢。这一转变的核心在于，AI技术将深度融入营销的价值链，构建起一种能够实时感知、智能决策与自动优化的动态能力。 

　　首先，营销的“感知”维度将从抽样洞察升级为全景实时感知。​传统市场调研的滞后性将被AI驱动的多源数据融合分析所替代。通过整合搜索指数、社交媒体舆情、竞争动态、宏观经济指标乃至天气数据，AI能够构建一个动态的“市场态势图谱”，不仅能够捕捉显性的需求趋势，更能预测潜在的需求波动和新兴的旅客偏好。这使得中小航司能够像大型航司一样，甚至更敏捷地“听见”市场微弱的信号，为精准决策奠定基础。 

　　其次，营销的“决策”与“响应”将从预设流程升级为个性化、自适应闭环。​基于深度感知，AI将实现营销策略的自动化生成与动态优化。展望未来，生成式AI（AIGC）可以根据实时市场情境、特定旅客的画像及历史行为，自动生成高度个性化的营销内容（如文案、图片、视频），并通过最优渠道（如APP推送、社交媒体广告、邮件）进行触达。动态定价与收益管理将不再局限于历史数据模型，而是能够结合实时竞争航班价格、剩余座位、未来需求预测，进行秒级调整，最大化每一时刻的收益机会。这本质上是将营销资源的配置能力从“人工经验驱动”重构为“AI洞察驱动”，实现了响应速度与精准度的指数级提升。 

　　最终，营销的组织形态将与服务、运营深度协同，成为价值创造的引擎。​AI驱动的营销动态能力，将打破部门壁垒，实现真正的“一体化旅客价值管理”。例如，当AI预测到某条航线因商务活动将有需求高峰时，可自动触发针对商旅客户的个性化产品打包（机票+酒店+机场贵宾厅），并同步通知服务部门做好准备。营销不再仅仅是获客工具，而是成为驱动产品创新、优化服务流程、提升客户终身价值的战略核心。 

　　对于中小型航司而言，投资于AI赋能的营销动态能力，意味着在资源有限的约束下，构建起一种“以小博大”的核心竞争优势。未来的航空营销竞争，将是基于AI的生态系统之间，在感知敏锐度、决策智能化与响应敏捷性上的直接较量。中小航司尤其需要发挥其决策链短、试错灵活的优势，在大型航司因流程复杂而行动迟缓的领域，通过AI工具实现快速洞察、快速决策、快速执行，从而捕捉市场机会。成功转型的航司，其营销体系将成为一个能够自我学习、自我优化的“智慧生命体”，持续在动态市场中创造并捕获价值。 

　　十、组织保障机制：将动态能力嵌入架构  

　　为确保动态能力的持续运转，需建立专门的跨职能团队与协同机制。 

　　AI治理委员会（高层牵头）：负责动态能力构建的战略方向与资源协调。 

　　AI平台团队与业务领域AI团队：前者负责技术资源的整合与平台化；后者作为嵌入业务的“敏捷单元”，负责在具体场景中构建和重构解决方案。这种“平台+敏捷团队”的组织模式，是现代企业构建动态能力的典型架构。 

　　十一、总结与展望

　　从动态能力理论的视角看，AI在中小型航司的成功应用，远不止是技术工具的叠加，而是其整合外部技术、构建新型解决方案、重构内部流程与价值链，从而适应动态环境的战略历程。其成功的关键在于，能否正视自身的资源短板，并充分利用敏捷性优势，选择一条务实、渐进的技术路线。它要求航司进行一场深刻的变革，最终构建数据驱动、人机协同的智能化运营新模式。

　　展望未来，AI将成为中小航司动态能力的核心引擎。竞争将不再是静态的资源规模比拼，而是基于AI的生态系统协同效率之争，即看谁能更快、更准地感知、决策与响应。中小航司有望通过AI实现“非对称竞争”，即通过更低的成本、更快的速度，获得堪比甚至超越大型航司的局部市场洞察和运营效率，从而在特定航线和细分市场中建立优势。运营将趋向“精准预测与主动干预”，客户服务将呈现“高度个性化与无缝体验”，商业决策将依托“数据洞察与敏捷响应”。 

　　最终，AI将赋能中小航司在资源有限条件下，构建起以高度的环境适应性为特征的差异化优势。这将推动行业竞争范式从静态的规模经济，转向以动态能力为基础的效率、敏捷与创新之争，开创高质量发展的新格局。（作者：成都航空有限公司 张建恩、彭强 ）