航空業在追求淨零排放的過程中，除了關注燃油轉換與碳捕捉技術，另一個被忽視但影響深遠的因素是航跡雲。根據 Google 研究團隊於其官方部落格發布的最新進展，他們正與國泰航空合作，在亞太地區測試一套由 AI 驅動的航跡雲規避技術，旨在透過微調飛行高度來降低飛機對全球暖化的貢獻。
背景與航跡雲的暖化效應
航跡雲，即 Condensation Trails（簡稱 Contrails），是指飛機在高空通過寒冷且潮濕的空氣時，引擎排放的水蒸氣凝結而形成的白色條狀雲帶。雖然大多數航跡雲會迅速消散，但部分航跡雲會持續存在並擴散，形成類似雲層的結構。這些雲層會像毯子一樣將地球表面的熱量截留在大氣層中，產生溫室效應。
研究指出，航跡雲對航空業總體氣候影響的貢獻約佔三分之一。這意味著即便解決了燃油排放問題，如果不能處理航跡雲，航空業仍將對全球暖化產生顯著影響。因此，尋找一種能立即實施且成本低廉的規避方案，成為氣候科學研究的重點。
核心技術：AI 預測與高度調整
規避航跡雲的核心邏輯在於避開大氣中容易形成持久航跡雲的冷濕區域。這在理論上與飛行員避開亂流的邏輯相似：只要在飛行計畫中將高度稍微調高或調低，就能繞過這些特定的大氣層。
為了將此理論轉化為實際操作，Google 開發了一套預測系統。該系統整合了 AI 預測模型、衛星影像以及先進的氣象情報，能夠在飛機起飛前精準定位潛在的航跡雲形成區域。這些數據會先提供給派遣員，隨後傳送到駕駛艙。
在實際操作流程中，國泰航空利用機上 Wi-Fi 將這些動態預測數據傳送到其專有的電子飛行資料夾（Electronic Flight Folder, EFF）中。飛行員可以在不干擾標準駕駛流程的前提下，將這些環境洞察與日常操作指標結合，進而決定是否進行微小的高度調整。由於這些調整均在既定的安全參數內進行，因此不會影響乘客的舒適度或飛行的安全性。
實測結果與亞太區的特殊性
Google 的這項計畫已從美國與北大西洋的初步研究，擴展到全球成長最快的航空市場——亞太地區。在與國泰航空合作的首階段測試中，團隊針對超過 100 趟航班進行了操作試驗，其中約 80 趟航班成功執行了規避航跡雲的航線。
根據衛星影像分析，這些執行規避航線的航班，其航跡雲造成的暖化影響估計降低了約 40%。值得關注的是，在測試的航線中，香港至新加坡的航段表現尤為顯著。由於該空域經常出現有利於持久航跡雲形成的氣象條件，單一航線的干預措施就貢獻了此次試驗總減排量的一半以上。
影響、實務意義與限制
這項技術最大的實務意義在於其可擴展性與即時性。與研發新型氫能飛機或合成燃料等需要數十年時間且成本極高的方案相比，AI 規避航跡雲不需要更換現有的飛機機隊或改變燃料種類，僅需透過數據驅動的航線優化即可達成。
然而，該方案仍面臨一些限制與挑戰。首先，規避航跡雲的高度調整可能會導致燃油消耗量微幅增加，因為飛機可能無法始終處於最省油的巡航高度。因此，在降低暖化效應與增加燃油成本之間尋找最佳平衡點，將是未來研究的關鍵。此外，大氣條件的複雜性意味著 AI 預測需要更高精度的即時數據支持，才能在不同地理環境（如跨太平洋航線）中保持同樣的效能。
目前，Google 已與非營利組織 Contrails.org 合作，將試驗擴大至第二階段，旨在建立更全面的全球航跡雲科學數據庫。透過將 AI 預測與實際飛行數據對接，航空業有望在不犧牲營運效率的前提下，迅速降低其對氣候的負面影響。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。