在工程领域，我们在大学阶段就被教导要思考最坏情况并为之做好预案，以确保系统具备韧性。本周，我在希思罗机场的停机坪上因英国国家空中交通服务局（NATS）飞行处理系统故障导致机场全面瘫痪，而在飞机上滞留了整整六小时。这让我自然开始思索：当时是否部署了有效的备用系统，以避免如此大规模的中断？
事情是这样的：我搭乘的航班原定于中午12:50起飞前往纽约肯尼迪机场。约11:45登机后，我坐在紧急出口排座位，正准备迎接六小时航程时，飞行员于12:48宣布因雷达控制系统问题，所有航班暂停起飞。
原因并非飞机本身故障，也不是天气、机组短缺或罢工；更不是像今年五月我曾遭遇的达拉斯航班那样，因客舱自动增压电机失灵而取消。根据NATS于9月8日（星期二）下午3:25发布的官方声明，问题出在其飞行处理系统。我通过机上高速Starlink Wi-Fi持续关注事态进展，当下午4:40看到声明称已找到修复方案时，一度满怀希望即将启程飞往纽约。
可惜事与愿违。到下午6:35，航空公司通知我们仍无法起飞，航班最终取消——本周无缘纽约了。
韧性不仅在于冗余设计
NATS声明指出，问题源于其内部系统，空域本身仍保持开放状态。关键软件组件的失效，实质上冻结了整套航空运行体系：飞机、机组与乘客均被“锁定”，并引发全网连锁反应。媒体报道称，航空公司仍在处理错位的飞机与人员调度，取消航班数量已超1750架次。我只是其中微不足道的一个数据点。
我查阅了NATS系统过往故障记录，发现2023年8月28日曾发生过一次英国空管事故。尽管本次事件性质未必相同，但就技术韧性这一主题而言，值得深入比照——该事故的详细调查报告中对此有大量论述。
2023年8月那次中断中，NATS的飞行计划接收套件自动化系统（FPRSA-R）收到一份跨大西洋飞行计划，其中包含一组极为罕见的六个属性组合。该组合触发了软件无法处理的异常情况。系统按设计逻辑响应：当无法确保信息完整性时，宁可停止自动处理，也不冒险向管制员发送错误指令。更糟的是，备用系统也遭遇了同样条件。
尽管NATS部署了冗余架构，但主备系统共享同一套底层软件逻辑，导致飞行计划被迫转为人工录入。人工处理速度缓慢，迫使NATS对英国空域实施严格限流。系统以保障安全为初衷而停摆，结果却是运力大幅丧失。
调查发现，系统本应包含应对该情形的完整逻辑，但制造商在开发FPRSA-R软件时，遗漏了其中一环：该六属性组合被认为过于罕见，未纳入正式测试范围。报告明确指出，不可能穷尽测试所有可能的交互属性组合。
英国民航局（CAA）独立审查提出了多项建议，NATS大多已落实。其中一项关键建议是重新评估其软件多样性政策，厘清哪些系统具备真正多样性，哪些仍存在单点依赖。
若从2023年事故中汲取教训，那就是：仅靠冗余并不等于韧性。主系统与备份系统若共用相同软件逻辑、数据源、假设前提或操作流程，便可能同步失效。2023年事故后的应对措施正是基于这一认知。
该事件表明，高度复杂、安全关键且中心化互联的软件系统，在遭遇未预设的数据组合时，可能产生灾难性后果——即便各组件及其常规备份均正常运行。
能否通过系统升级或AI避免类似故障？
在当前AI热潮背景下，我不禁思考：AI在此类场景中能发挥何种作用？航空基础设施能否变得更“聪明”？毕竟我们正身处技术乐观主义的非凡时代：AI可编写代码、生成设计、优化物流、预测故障，甚至逐步实现自主决策。但这些能力并不能自动提升支撑物理世界运行的基础设施韧性。
我们常谈论“更智能的系统”，但真正的难点往往不在于让系统变聪明，而在于确保那些已服役数十年的旧系统，在突发意外时仍能安全运转。
在安全关键型基础设施中，我们不能简单地“用新系统替换旧系统”。现代云原生架构或许更灵活，AI也可能助力异常检测、预测性维护、流量优化与灾后恢复。然而，航空系统拥有严格的安全认证框架，任何变更都必须证明新系统至少与旧系统同等安全。
这并非工程能力不足，而是旧系统作为“已知量”，历经海量运行场景验证，其失效模式已被充分理解；监管机构已批准其使用；管制员熟悉其操作；航空公司、机场及关联系统均已围绕其构建接口。
讽刺的是，正是这些赋予安全关键系统可信度的特性，使其现代化改造变得异常艰难。
而AI在此可发挥作用：不是取代遗留系统，而是协助理解、监控并逐步现代化系统，同时不损害经数十年积累的安全保障能力。
遗留系统或许尚不具备将AI嵌入控制回路的条件，但AI可在以下任务中提供有力支持：
• 识别尚未引发故障的异常数据模式；
• 分析海量系统日志；
• 发现人类未曾预料的组件间交互关系；
• 在仿真环境中测试数百万种罕见组合；
• 生成合成边缘案例；
• 预测老化基础设施的脆弱环节；
• 协助工程师解析无文档记录的遗留代码。
六小时滞留飞机上的经历让我领悟到：航空等行业的传统技术虽高度精密，却极难更新迭代。对新一代技术开发者而言，挑战不仅在于让系统更“聪明”，更在于使其具备预见意外、优雅恢复并在周边技术失灵时仍可持续运行的能力。
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