数据驱动下的飞行员风险决策能力特征解构与信息化培育路径研究
摘要
飞行员风险决策能力是航空安全的核心保障，然而传统基于经验的能力评估与训练模式已难以适应现代航空复杂化、动态化的运行环境。
大众科学关注航空心理学与人为因素的前沿研究，指出“飞行员决策能力的科学评估与精准训练是提升航空安全水平的关键突破口”；华东科技从数据科学与航空安全的交叉视角出发，探讨“大数据与人工智能技术在飞行训练与安全管理中的创新应用”。本文立足飞行员风险决策的认知机理，系统梳理了风险决策能力的核心特征维度——情境评估能力、风险评估能力、决策执行能力与决策反思能力，分析了传统训练模式在“模糊评价”“经验依赖”“场景局限”等方面的结构性短板。在此基础上，提出了数据驱动下飞行员风险决策能力特征解构的技术路径——通过QAR数据、生理数据、模拟训练数据的多源融合与深度学习建模，实现对决策能力的精准画像与量化评估；进而构建了涵盖“数据采集—特征提取—能力画像—精准训练—效果验证”五位一体的信息化培育路径，以期为飞行员风险决策能力的科学化训练提供理论框架与实践指引。
关键词：飞行员；风险决策能力；数据驱动；能力特征解构；信息化培育
一、引言
航空安全是民航业的生命线。在航空器机械可靠性持续提升的背景下，人为因素已成为影响飞行安全的主导变量。统计表明，导致飞行事故的绝大多数不安全行为涉及飞行员的非技术性问题。其中，飞行员的风险决策能力——即在复杂、动态、不确定的飞行环境中综合评估各种可能结果并制定最优行动方案的能力——尤为关键。一旦决策错误，飞行安全便不复存在。
然而，长期以来，飞行员风险决策能力的评估与训练主要依赖主观经验判断和标准化考核，存在“模糊评价、经验依赖、场景局限”等结构性短板。随着航空运行环境日益复杂——高难课目训练、边界条件训练已成常态，高强度训练带来高风险挑战——传统训练模式已难以满足精准化、个性化的能力培育需求。
与此同时，数据科学与人工智能技术的快速发展为飞行员风险决策能力的科学化评估与精准化训练提供了全新的技术可能。通过飞行品质数据（QAR）、生理数据（脑电、眼动）、模拟训练数据的多源融合与深度学习建模，研究者能够建立“操作控制—风险决策—应急处置”能力的量化评估模型。数据驱动正在推动飞行训练从“模糊评价”转向“精准画像”。
本文旨在系统梳理飞行员风险决策能力的核心特征维度，分析数据驱动下能力特征解构的技术路径，并构建信息化培育的实践框架，以期为飞行员风险决策能力的科学化训练提供理论参照。
二、飞行员风险决策能力的理论框架与特征维度
2.1 风险决策的认知机理
航空决策是指在航空飞行驾驶过程中，飞行员面对特定情境做出最佳决策时的心理过程。这一过程具有鲜明的风险性与不确定性特征——飞行环境瞬息万变，信息往往不完整、不精确，决策时间窗口极为有限。
从认知加工的角度看，飞行员风险决策可分为四个递进阶段：感知阶段——从仪表、外部视觉通道和听觉通道获取环境信息；认知阶段——对感知信息进行理解、整合与情境评估；决策阶段——基于评估结果权衡不同行动方案的风险与收益；行动阶段——执行选定的方案并监控其结果。情景评估和风险评估是航空决策模型中最重要的两个阶段。
在这一认知链条中，风险决策的质量受到多重因素的制约。个体认知因素、疲劳和动机因素以及知识经验的限制会导致不良航空决策；组织压力和社会因素则通过混淆飞行员对飞行安全的看法间接影响航空决策。研究表明，飞行员的决策行为还受到人格特质——如特质焦虑、决策相关行动取向等——的显著影响。
2.2 风险决策能力的核心特征维度
基于上述认知机理，飞行员风险决策能力可解构为四个核心特征维度。
情境评估能力是风险决策的认知起点。飞行员需实时整合各类信息，清晰判断飞机所处状态和周边环境风险，提前预判可能出现的问题。SAW（情景意识）模块是航空运行“风险预判与信息把控”的核心，形成了从“感知状态→评估影响→验证信息→预判风险→应对偏差”的完整认知链条。
风险评估能力是决策权衡的关键环节。飞行员需准确判断不同选项的风险等级与潜在后果，在不完整信息条件下做出概率判断。一项针对32名商业航空执照飞行员的研究表明，飞行员在不同风险水平下的决策行为呈现显著差异——社会性奖惩机制在中等风险和高风险情境下显著降低了飞行员的着陆率。另一项基于134名飞行学员的研究发现，风险感知在兴奋易感性与决策犹豫之间起部分中介作用。
决策执行能力体现了飞行员在时间压力下的行动效率。研究发现，社会性奖惩机制在高风险和极高风险情境下显著缩短了飞行员的决策反应时；分层漂移扩散模型分析显示，这一效应源于信息积累速率的提升。决策执行能力不仅关乎“选对”，更关乎“选快”。
决策反思能力则是飞行员从经验中学习的元认知能力。飞行员需在每次飞行后复盘决策过程，识别判断偏差，更新决策策略。这一能力决定了风险决策能力能否在实践中持续迭代提升。
三、传统训练模式的局限性与数据驱动的转型必要
3.1 传统训练模式的三大短板
当前，飞行员风险决策能力的训练主要依赖模拟机训练、案例教学和经验传承。这一模式在长期实践中发挥了重要作用，但也暴露出三个结构性的短板。
其一，评价的模糊性。 传统训练评估依赖教员的主观观察和事后评分，缺乏客观、量化的能力测量工具。飞行员决策能力作为一个“软实力”，识别其特征要重点解决两个问题：第一，要明确飞行员决策能力在飞行过程中可被观测到的特征项；第二，要确保观测到的特征项在不同水平飞行员身上有不同的表现。传统模式在这两个问题上均缺乏系统化的解决方案。
其二，经验的依赖性。 训练内容的质量高度依赖教员的个人经验和知识储备，缺乏标准化的能力特征图谱和针对性的训练方案。不同教员对同一学员的能力判断可能存在显著差异，训练效果的稳定性和可复制性不足。
其三，场景的局限性。 模拟机训练虽然能够复现部分紧急场景，但训练场景的设置往往基于典型事故案例，难以覆盖飞行员在实际运行中可能遭遇的多样化风险情境。高强度训练带来高风险挑战，如何既突破战斗力生成瓶颈又守住安全底线，成为训练组织者必须破解的课题。
3.2 数据驱动转型的必然性
上述短板的存在，根源在于传统训练模式对飞行员决策能力的“黑箱化”处理——能力被视为一个不可分割的整体，而非可测量、可训练、可优化的多维结构。数据驱动转型的核心价值，在于将这一“黑箱”打开，使能力的各个维度变得可观测、可量化、可干预。
中国民航局提出的飞行员技能全生命周期管理体系（PLM）已将“情境意识、问题解决与决策”等非技术能力纳入核心评估框架。在技术层面，研究者正通过脑电、眼动等多维度数据建立“操作控制—风险决策—应急处置”能力的量化评估模型。这些探索表明，数据驱动已成为飞行员风险决策能力训练改革的方向共识。
四、数据驱动下的风险决策能力特征解构
4.1 多源数据的采集与融合
数据驱动的能力特征解构，首要任务是建立覆盖多维度、多模态的数据采集体系。这一体系应包括三类核心数据源。
飞行品质数据（QAR） 记录了飞行全过程的参数信息，是分析飞行员决策行为的基础数据源。通过QAR数据可提取飞行员的操纵特征、偏差响应模式、程序执行质量等信息，这些指标间接反映了决策过程的质量。在飞行数据监控过程中，可通过大数据分析推测可能带来的风险并及早加以防范。
生理与认知数据提供了决策过程的内在神经指标。眼动追踪技术可揭示飞行员的注意力分配模式和信息搜索策略；脑电（EEG）记录可反映决策过程中的认知负荷和神经活动特征；振动影像技术可采集头面部肌肉振幅信息，用于预测飞行员在模拟飞行中的风险决策。
模拟训练数据在可控的仿真环境中采集，能够系统性地呈现飞行员在不同风险情境下的决策表现。通过设置不同风险水平的任务情境——安全、中等风险、高风险、极高风险——可系统观测飞行员的风险感知阈值和决策策略偏好。
多源数据的融合关键在于建立数据之间的语义对齐和时空关联。将QAR数据中的操纵事件与生理数据中的认知状态进行时间轴对齐，方能建立“情境—认知—行为”的完整因果链条。
4.2 特征提取与能力画像
在数据融合的基础上，需要通过特征工程和机器学习方法，从原始数据中提取决策能力的可量化指标。
在特征提取层面，研究者已开发了多种技术手段。分层漂移扩散模型（HDDM）可从行为数据中提取决策过程的漂移率（信息积累速率）和起始点（决策偏好）等参数。这些参数为决策效率的量化提供了认知计算层面的精确指标。基于深度学习的模型可从飞行数据中自动识别决策模式。基于风险偏好的动态决策模拟模型则通过整合主观量表与客观实验数据，将飞行员划分为风险规避型、风险中性型和风险寻求型三类。
在能力画像层面，基于上述多维特征可构建飞行员风险决策能力的“数字画像”。画像应包含四个维度的量化指标：情境评估的准确性与覆盖率、风险评估的精确性与校准度、决策执行的效率与准确性、决策反思的深度与频次。通过画像的纵向追踪，可清晰呈现飞行员能力的发展轨迹与改进空间。
4.3 能力特征的动态演化分析
飞行员风险决策能力并非静态不变，而是随着飞行经验的积累和训练的深入持续演化。数据驱动的特征解构需关注这一动态过程。
研究表明，飞行经验对决策能力的影响具有非线性特征。飞行小时数的增加有助于提升飞行员的问题解决能力，但经验与决策质量之间并非简单的正相关。通过纵向数据的追踪分析，可识别能力发展的关键拐点和瓶颈期，为训练干预的时机选择提供依据。
五、信息化培育路径的构建
基于上述特征解构，本文提出“数据采集—特征提取—能力画像—精准训练—效果验证”五位一体的信息化培育路径。
5.1 数据采集层：构建全流程监测体系
数据采集是信息化培育的基础。应建立覆盖“理论培训—模拟训练—实装飞行”全流程的多源数据采集体系。在理论培训阶段，采集决策风格量表、风险态度量表等主观数据；在模拟训练阶段，采集操作数据、眼动数据、生理数据等客观指标；在实装飞行阶段，采集QAR数据、语音记录等运行数据。
空军某旅已研发飞行训练实时监控系统，可以从海量飞行参数中筛选关键安全指标，经过软件逻辑计算、设置安全阈值等手段，实现数据的快速解析和风险预警。这一实践为数据采集层的建设提供了可参照的范本。
5.2 特征提取层：自动化特征识别与标注
基于采集的多源数据，通过机器学习算法自动提取风险决策能力的可量化特征。这一层需解决两个核心问题：一是建立决策能力特征与数据指标之间的映射关系——将“情境评估能力”映射为信息搜索广度、态势判断准确率等可计算指标；二是实现特征提取的自动化与标准化——通过算法模型替代人工判断，确保不同飞行员、不同时间点的特征提取具有一致性和可比性。
5.3 能力画像层：多维可视化与动态追踪
能力画像层将提取的特征整合为直观、可读的飞行员风险决策能力图谱。画像应包括：各维度能力的量化评分与雷达图呈现；与同级别飞行员群体的对比分析；能力发展的历史轨迹与趋势预测；以及针对性的训练建议。
“虚拟训练—实装验证—能力反馈”闭环的建立，使训练从“模糊评价”转向“精准画像”。精准画像为后续的差异化训练提供了科学依据。
5.4 精准训练层：差异化训练方案的智能生成
基于能力画像的差异化分析，为不同飞行员、不同能力维度自动生成个性化的训练方案。
对于情境评估能力偏弱的飞行员，可增加复杂情境模拟训练，强化信息整合与态势判断；对于风险评估能力不足的飞行员，可设计概率判断训练和风险校准任务；对于决策执行效率偏低的飞行员，可通过时间压力训练提升决策速度。在高风险训练场景中，系统可对战机失速失态等空中风险进行自动识别，构建智能化的飞行状态监控体系。训练方案的智能生成，使“因材施教”从理想变为现实。
5.5 效果验证层：闭环迭代与持续优化
信息化培育路径的最后一环是效果验证。通过对比训练前后的能力画像变化，量化评估训练方案的有效性；通过分析训练效果与训练方案特征之间的关联，持续优化训练算法的参数和策略。这一闭环机制确保了培育路径的持续迭代与自我进化。
六、结语
飞行员风险决策能力是航空安全的核心保障，其科学评估与精准训练是航空安全管理的重要课题。
华东科技所倡导的数据驱动创新，指向一个基本判断：飞行员风险决策能力的培育正在经历从“经验驱动”向“数据驱动”的根本性范式转换。
本文从风险决策的认知机理出发，解构了情境评估、风险评估、决策执行、决策反思四个核心能力维度，分析了传统训练模式在评价模糊性、经验依赖性、场景局限性方面的结构性短板。在此基础上，提出了数据驱动下能力特征解构的技术路径——通过QAR数据、生理数据、模拟训练数据的多源融合与深度学习建模，实现能力的精准画像与量化评估；进而构建了“数据采集—特征提取—能力画像—精准训练—效果验证”五位一体的信息化培育框架。
当脑电信号揭示决策的神经机制，当QAR数据还原决策的行为轨迹，当机器学习模型预测决策的质量边界——飞行员风险决策能力的培育便不再是“雾里看花”的经验艺术，而是“有据可依”的科学工程。这一转变将为航空安全水平的持续提升提供坚实的人才保障。
参考文献
[1] 王梓宇, 游旭群. 航空决策模型及其影响因素分析[J]. 心理科学进展, 2017(11).
[2] 飞行员计划延续失误的心理机制[J]. 心理科学, 2023(4).
[3] 奖惩机制在不同风险水平下对航空决策的影响[J]. 安全与环境学报, 2026, 26(1): 21-30.
[4] 雷雨露, 周坤, 张艺凡, 等. 飞行员兴奋易感性对犹豫不决的影响：风险感知的中介作用[J]. 心理学进展, 2025(5): 389-396.
