4 月 9 日消息，谷歌宣布联合美国航空（American Airlines）及航班规划公司 Flightkeys 开展一项利用 AI 预测并调整航班飞行路径的研究，旨在降低飞机凝结尾迹出现概率，目前这项研究已发布在 arXiv 上。
注：公开信息显示，凝结尾迹（Contrails）即飞机在高空飞行时排放的水汽与微粒形成的云状轨迹。
在技术层面，谷歌构建了机器学习模型，结合卫星观测数据以及科学部门气象预测，对飞行过程中形成凝结尾迹的概率进行实时估算，并将其转化为以二氧化碳当量（CO₂e）表示的气候影响指标后纳入航班规划系统，当系统判断某航班既定航线容易出现凝结尾迹时，系统会自动为飞行员生成替代航线。
研究团队以美国至欧洲的跨大西洋航线为测试场景，将航班随机分为实验组与对照组，并通过卫星影像与自动化算法对凝结尾迹生成情况进行验证。结果显示，在所有参与试验的航班中，凝结尾迹生成率平均降低 11.6%；而在实际采纳并执行 AI 建议航线的航班中，降幅高达 62%。同时，研究还指出，此类替代航线并不会导致航班增加燃料消耗。
不过，研究也强调，实际落地仍受到运营流程与人为决策的影响。在试验期间，仅约 15.4% 的航班调度员选择采用替代航线，而最终完全按计划执行的航班比例仅为 7.8%。这一差异主要与调度员工作负荷、飞行安全要求以及既有航路限制等因素有关。
