第六十九章：视野的重量
总局的“智慧空管”人技融合研讨会，设在北京。接到正式通知和日程安排时，刘糯宁正在技术保障室整理杨调研员来访时调取的那些低能见度运行数据，准备为后续的风险复盘报告补充材料。邮件里清晰地列出了她的名字，作为华东空管局代表团的随行成员，需要在“数据赋能管制决策”分论坛做十分钟的专题发言。
十分钟，面对的可能是在这个领域深耕多年的专家、学者、以及来自全国各地的同行精英。压力感瞬间袭来，但不同于以往面对突发特情或严厉调查时的紧张，这一次，压力中混杂着更多被认可的郑重和一种强烈的表达欲——她想把这一年多在后台的思考、在培训中的所学、对连接前后台的感悟，系统地梳理出来，说给更多人听。
她向谭工和李主任汇报了情况。谭工给了她最大的支持，允许她暂时放下手头其他工作，全力准备发言材料。李主任则叮嘱她：“重点不是展示你个人多厉害，而是要讲清楚，一个从一线来的管制员，如何利用数据和分析工具，发现了哪些以往容易被忽略的风险视角，这些视角又如何反过来帮助我们改进运行。要言之有物，有案例，有思考。”
刘糯宁把自己关在宿舍里两天。她将这一年多的经历在脑海中细细过了一遍：从最初的“程序生疏”数据挖掘，到交叉培训中接触的系统安全模型和人为因素框架，再到协助杨调研员时对低能见度运行决策的梳理……她试图从中提炼出一条主线：一个管制员，如何从单纯的指令执行者，逐渐成长为能够利用数据和分析工具，主动识别、理解和应对系统性风险的“风险感知者”与“决策支持者”。
她最终将发言主题定为《从“看见”冲突到“预见”风险：一线管制员的数据思维跃迁与实践初探》。发言稿结构清晰：先以一个真实的、未酿成事故但引人深思的“小间隔”案例引入，说明传统经验应对的局限；然后，以她自己对“程序生疏”风险的挖掘为例，展示如何利用历史数据、关联分析，将“人-程序-环境”交互中的隐性脆弱性显性化；接着，简要介绍在培训中学习的StAmp模型等系统视角如何帮助她理解风险的产生和传导机制；最后，落脚于低能见度运行决策等实例，探讨这种“数据思维”和“系统视角”如何在实际运行中，为更精细、更前瞻的决策提供支持，并展望未来人技融合的可能方向。
她精心准备了ppt，图表力求简洁明了，案例数据做了脱敏处理，结论措辞严谨。她反复练习，掐算时间，想象着台下可能提出的各种问题。
出发前夜，她接到苏雯琪的电话。
“宁宝，听说你要去总局开会发言了？厉害啊！”苏雯琪的声音透着兴奋。
“就是个小发言，心里挺没底的。”刘糯宁实话实说。
“怕什么！你就想想，咱们当初在学院，你用乐高都能把教官唬住。现在你可是真刀真枪在浦东干过，又在后台挖了那么久数据，还学了那么多新东西，谁能比你更懂‘一线怎么看数据’？你就当是给咱们这群天天在一线摸爬滚打的人，上去说说话。”苏雯琪给她打气。
好友的话让刘糯宁心定了不少。是啊，她的视角是独特的，是浸泡在一线风雨和后台数据中生长出来的。这就够了。
研讨会现场比想象中更宏大。来自管理局、空管局、科研院所、高校、技术公司的代表济济一堂，大屏幕上流动着关于人工智能、大数据、数字孪生等前沿概念的演示。刘糯宁坐在台下，听着那些高屋建瓴的报告，感到自己的发言是如此“微观”和“具体”。她不禁有些忐忑。
轮到“数据赋能管制决策”分论坛。前面几位发言者，有介绍大型风险预警系统架构的，有探讨机器学习算法在流量预测中应用的，都是偏技术和宏观的视角。主持人念到她的名字和题目时，刘糯宁深吸一口气，走上台去。
站定，目光扫过台下。灯光有些刺眼，看不清具体面孔，只能感受到一片专注的寂静。她点开ppt，第一页是那张经过处理的“程序生疏航班航迹偏差热力图”。
“各位领导，专家，同仁，大家好。我是一名来自浦东塔台，目前借调在技术保障室的管制员，刘糯宁。”她的声音透过话筒传出，起初有些紧，但很快平稳下来，“我的发言，可能没有宏大的系统架构，也没有尖端的算法模型。我想分享的，是一个普通一线管制员，在接触数据、学习分析工具的过程中，视野和思维发生的一些微小却真实的变化……”
她按照准备好的思路，娓娓道来。讲那个因为飞行员对程序不熟悉、在轻微颠簸中产生航迹偏差的案例；讲自己如何在数据堆里发现这个“异常值”，并通过更广泛的挖掘，看到了一种潜在的风险模式；讲学习系统安全模型后，如何尝试将“程序生疏”放入“人-机-环-管”的交互框架中去理解；最后，讲在低能见度运行中，如何尝试用数据分析的思维，去复盘和理解决策背后的支撑逻辑。
她没有使用太多晦涩的专业术语，而是用平实的语言，描述着从“经验直觉”到“数据验证”，再到“系统思考”的过程。她的ppt上，多是经过处理的图表、简单的逻辑框架图和源自实际运行（脱敏后）的截图。她的语气诚恳，不时流露出对一线同仁辛勤工作的敬意，也坦率承认自己分析的局限和探索的性质。
十分钟很快过去。当她说完最后一句：“……我相信，当更多的一线工作者，能够掌握数据工具，建立起系统思维的视角，我们不仅能够更好地‘看见’眼前的冲突，更能逐步学会‘预见’那些潜藏在系统交互深处的风险，从而织就更主动、更坚韧的安全防护网。这或许，就是‘智慧空管’中人技融合最基础、也最生动的一环。我的发言完了，谢谢大家。”
短暂的寂静后，台下响起了掌声，不算最热烈，但持续而真诚。
提问环节，一位来自某空管学院的老教授率先举手：“刘糯宁同志，你提到‘程序生疏’这个风险点很有意思。但在实际中，飞行员训练和资质管理有其固有周期和成本，你如何看待这种‘理想分析’与‘现实约束’之间的矛盾？你的分析，对一线运行的直接指导意义在哪里？”
问题很犀利，直指理论落地最难的环节。刘糯宁早有准备：“教授您说得对，现实约束永远存在。我的分析目的，并不是要立刻改变训练体系或增加巨大成本。它的直接意义或许在于‘风险提示’和‘重点监控’。比如，我们可以将分析出的高风险程序或时段，作为管制员情景意识培训的重点案例；在运行中，当系统提示某航班可能是首次或低频率执行某个复杂程序时，管制员可以给予稍多一点的关注和更清晰的指令确认；甚至在程序设计阶段，也可以参考这些分析，优化某些过于复杂或容易引起误解的航径点。这是一种成本相对较低、但可能收效显着的‘精准防控’思路。”
她的回答务实而具体，老教授听后点了点头，在本子上记录着什么。
另一位来自技术公司的代表提问：“你强调了‘人’的视角和数据分析的结合。但在我们看来，未来趋势是自动化、智能化，用算法替代部分人力判断。你担心这种趋势会削弱一线人员的‘风险感知’能力吗？”
这个问题触及了当下热议的人机关系。刘糯宁思考了几秒，回答：“我认为，自动化智能化不是为了替代人，而是为了增强人。算法可以处理海量数据，发现人眼难以察觉的微弱模式，但它无法理解上下文，无法体会驾驶舱或塔台里的微妙情绪和压力，也无法做出超越程序的伦理抉择。我的经历让我相信，最好的状态是‘人机协同’——让机器做它擅长的模式识别和计算，让人来做最终的决策、沟通和承担无法量化的责任。在这个过程中，一线人员的‘风险感知’不仅不应削弱，反而应该在数据和分析工具的辅助下，变得更加敏锐和系统。因为工具帮我们看到了更多，但理解和应对，始终需要人的智慧和经验。”
她的回答，既肯定了技术的作用，又坚定地扞卫了人在安全链条中不可替代的核心价值，引发了不少与会者的共鸣。
分论坛结束后，几位来自其他地区的年轻管制员围上来，与她交换联系方式，讨论着类似的数据分析尝试在工作中遇到的困难。刘糯宁发现自己并不孤单，有一群同样在探索这条道路的同行者。
返程的飞机上，李主任坐在她旁边，翻看着会议资料，忽然说：“今天讲得不错。有内容，有思考，不浮夸。杨调研员后来私下跟我说，你这套从实践中来、又回到实践中去的思路，很扎实，值得推广。”
刘糯宁心里一暖：“谢谢主任，还有很多要学习的。”
“嗯，学习是永无止境的。”李主任合上资料，看向舷窗外翻涌的云海，“回去之后，心理评估的最终复核会尽快安排。通过之后，就是重返一线的见习期。带教人选和观察方案，部里正在拟定。可能会比普通见习更……关注细节。”
“我明白。”刘糯宁应道。她知道，那将是另一场严峻的考验，但也是她期盼已久的归途。
飞机穿透云层，下方城市的灯火如同倒悬的星河。刘糯宁望着这片熟悉的、由无数光线和指令编织成的秩序之网，心中充满了平静的力量。
研讨会上的发言，像是一次阶段性的总结与汇报。她将自己的思考公之于众，接受了检验，也收获了回响。
而现在，她要将这些思考，重新带回那片她最熟悉、也最牵挂的“战场”，用实践去检验，用行动去完善。
视野的重量，不仅在于看得多远，更在于看清之后，是否有勇气和智慧，回到那片纷繁复杂的具体世界中，去守护，去改进。
飞机开始下降，耳膜感受到熟悉的压力变化。
上海，我回来了。
天空，我即将归来。
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