人工智能应用案例｜汉莎航空集团：如何利用 AI实现运营、服务与战略的三重革新

Part 01 案例企业介绍

汉莎航空集团（Lufthansa Group）是德国的主要航空公司，也是全球最大的航空集团之一，总部位于德国科隆，在全球范围内运营着广泛的客运和货运服务网络，旗下涵盖汉莎航空、瑞士国际航空、奥地利航空、布鲁塞尔航空等多个品牌，还拥有汉莎技术公司、汉莎系统公司等子公司及人工智能能力中心 Zero G 等创新机构。

作为航空业数字化转型的先行者，汉莎航空集团始终积极拥抱人工智能技术，将其作为提升运营效率、优化客户体验、推动可持续发展的核心驱动力。根据 SITA《2024 年航空运输 IT 洞察报告》，全球航空公司今年在 IT 领域的投资已达约 370 亿美元，机场投入 89 亿美元，重点聚焦人工智能与生物识别技术，而汉莎集团在这一浪潮中持续加大投入，通过技术创新应对燃油价格波动、运营复杂性增加、全球政治不确定性等行业挑战，同时致力于实现减排目标与长期财务增长。

Part 02 案例介绍

（一）运营维护领域：精准高效，降本增效

在飞机维护方面，汉莎集团旗下汉莎技术公司开发了名为 “Aviatar” 的数字平台，依托飞机飞行中数百个传感器生成的海量数据，几乎实时监控单个部件或系统的状态，支持主动干预与预测性维护，改变了传统依赖定期检查和事后维修的模式，大幅提高飞机可靠性与维护效率，减少非计划性维修延误。

其 Condition Analytics 解决方案运用机器学习算法分析飞机部件传感器数据，提前预测维护需求，让维护工作更精准高效。针对发动机叶片检测这一耗时且依赖人工的环节，集团推出基于 AI 的分析工具，通过自动筛查视频，将评估速度提升三倍，同时 AI 会筛选出重点关注叶片并生成摘要，再由工程师最终复核，显著提高可靠性。

在航油优化方面，汉莎集团通过 AI 技术解决了燃油浪费问题。由于起飞前最后一刻的变动常未纳入加油量计算，过去两年造成数百万公斤航油浪费，相当于额外排放 5000 吨二氧化碳。引入基于 AI 的精准加油系统后，结合大数据分析优化加油量，每年可节省 800 万公斤航油，既降低成本，又减少碳排放。

在飞机周转效率提升上，汉莎与法兰克福机场运营方 Fraport 合作，推出由 Zero G 开发的 “seer” AI 摄像头解决方案。该系统在法兰克福机场完成测试后逐步推广，通过实时跟踪登机桥对接、行李装载、加油等航班处理全流程，为每个环节打上时间戳，信息集中在共享平台，帮助地面团队精准协调、快速响应延误或变更，使复杂流程 “可见、可分析、可控制”，有效缩短飞机地面停留时间，提升航班准点率，所有航空公司和地面合作伙伴均可受益于这一共享数据平台。

此外，汉莎与法兰克福机场集团合资的 Fra-Alliance 公司还通过摄像头与计算机视觉技术，实时识别登机口行李类型与尺寸，发现超大行李立即提醒工作人员，防止因手提行李超标导致航班延误。

（二）服务优化领域：精准适配，提升体验

在机上餐食管理方面，为减少食物浪费，汉莎集团开发了 “餐盘追踪器（Tray Tracker）”AI 解决方案。通过安装在机舱洗碗区的摄像头，自动捕捉餐盘残余食物图像并进行 AI 分析，结合航线信息、舱位等级、餐食类型及乘客和机组人员反馈，构建清晰的浪费图谱，精准定位浪费环节及原因，据此调整餐食方案，实现配餐份量和菜单选择的优化，避免因餐食过量生产造成的浪费与成本增加。

在客户服务方面，汉莎创新中心推出商务旅行领域首款自主 AI 助手 Swifty，将传统繁琐的差旅预订流程革新为高效的一站式体验，通过原生聊天界面自主完成差旅规划、预订、支付到报销全链路管理。同时，AI 自助客服大幅提升服务承载力，过去一年处理约 1600 万次 AI 辅助对话，单日峰值达 37.5 万次交互，通过机器学习持续完善服务精准度。

在产品分销领域，集团重资投入新分销能力（NDC）标准，借助 AI 技术打造更个性化的数字渠道服务，让旅客能根据偏好选择契合的 “飞行体验或座位”，核心合作伙伴已实现相关功能对接，客户参与度与满意度表现亮眼，推动汉莎数字渠道销售占比从 2015 年的 25% 跃升至 2024 年的 75%。

（三）收益与战略领域：智能决策，驱动增长

在动态定价与收益管理方面，汉莎集团与 PROS 公司深入合作，全面推广 Request-Specific Pricing 技术，通过分析客户兴趣、偏好、购物背景、搜索行为、历史购买记录、旅行日期等信息，实时调整机票价格，提供更具竞争力和相关性的个性化报价，将 “浏览者” 转化为 “预订者”。同时引入 Dynamic Ancillary Pricing 技术，利用 AI 算法根据旅行维度、市场条件和乘客偏好，动态调整行李托运、座位选择、机上餐饮等辅助产品价格，显著提升辅助产品收入与客户满意度。

在战略转型与成本控制方面，汉莎集团将 AI 纳入重组战略，计划到 2030 年在全球范围内裁撤总计 4000 个全职等效岗位，主要针对行政岗位，尤其是德国总部的冗余岗位。集团表示，数字化转型和人工智能的广泛应用将提升多个领域和流程的效率，淘汰因工作重复等导致的不必要岗位。

此外，汉莎与印度 IT 巨头印孚瑟斯建立战略合作关系，在印度班加罗尔设立全球能力中心，借助印孚瑟斯基于生成式 AI 技术的 Topaz 平台，支持财务、飞行导航、网络与航班设计以及飞机与机组人员运营等关键领域的数字化转型；与 SAP 合作，引入麦肯锡的 Spendscape SaaS 解决方案，整合全球业务网络中多个来源的数据，将 20 多个独立数据系统精简为一个视图，提供采购支出的 360 度全方位视图，实现近乎实时的现金头寸管理数据，可搜索直至发票级别的二氧化碳排放数据，为供应商谈判、风险分析、物料成本监控等提供支持，同时助力范围 3 排放透明度提升，优化碳减排决策。

Part 03 案例点评

汉莎航空集团的人工智能应用案例，展现了 AI 技术在航空业全产业链的深度渗透与巨大价值，为行业数字化转型与可持续发展提供了宝贵范本。

从应用特点来看，汉莎的 AI 实践呈现出 “全场景覆盖、人机协同、数据驱动” 的鲜明特征。在应用范围上，实现了从飞机维护、航油管理、行李识别、航班周转等运营环节，到餐食优化、客户服务、产品分销等服务环节，再到动态定价、收益管理、战略重组等决策环节的全面覆盖，形成了端到端的智能运营体系。在人机关系上，始终坚持 “AI 提供数据和现象，人类做出决策” 的核心逻辑，如发动机叶片检测中 AI 筛选重点、工程师最终复核，既发挥了 AI 在数据处理速度和准确性上的优势，又保留了人类在复杂决策中的关键作用，构建了高效的人机协作模式。在技术支撑上，注重数据整合与治理，通过打破数据孤岛、建立统一数据平台，为 AI 应用提供了坚实基础，如 Spendscape 解决方案整合十多个 ERP 系统的采购数据，Aviatar 平台依托传感器实时数据，充分释放了数据作为核心资产的价值。

从实践成效来看，汉莎的 AI 应用取得了经济价值与社会价值的双重丰收。经济层面，通过预测性维护降低约 30% 的维护成本，每年节省 800 万公斤航油，动态定价与辅助产品定价优化显著提升收入，数字渠道销售占比大幅提高，同时通过裁员优化岗位结构，助力集团设定 2028 年至 2030 年间 8% 至 10% 的调整后息税前利润率、每年超过 25 亿欧元自由现金流的中期财务目标。社会与环境层面，减少了 5000 吨二氧化碳额外排放，Green Fares 计划推出后近 200 万旅客选择碳中和航班，通过 SAF 使用与认证气候项目组合抵消约 19 万吨二氧化碳当量，航班准点率提升、客户服务响应效率提高，大幅改善了旅客出行体验，同时为行业减排知识库建设提供支持。

从行业启示来看，汉莎的案例证明，人工智能并非抽象概念，而是能够切实解决航空业成本高、流程复杂、减排压力大等痛点的关键工具。其成功经验在于将 AI 战略与业务需求深度绑定，通过跨界合作（如与印孚瑟斯、SAP、PROS、麦肯锡等合作）整合技术资源，以开放平台思维推动跨部门、跨合作伙伴的数据共享与协同（如 “seer” 系统的共享数据平台、Fra-Alliance 的统一数据平台），同时注重数据治理与隐私保护的平衡，构建了严谨的数据治理架构。对于其他航空企业而言，汉莎的实践提供了清晰的路径参考：需加强数据整合与分析能力，提升技术基础设施，优化组织架构与数据驱动文化，将 AI 应用融入核心业务流程，才能在提升运营效率、改善客户体验、实现可持续发展的道路上稳步前行。

由CXOUNION-CXO联盟（cxounion.cn）编译而成，来源于：数智化转型网；编辑/翻译：CXOUNIONCXO联盟小C。

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