Clip Air，一種嶄新的運輸概念

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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「好不容易綠燈了，怎麼又有路人擋在斑馬線上？現在汽機車要停讓行人，不是只會讓路口更塞嗎？」

「怎麼一綠燈，腳才剛踏出去，就差點被撞到，台灣真的是行人地獄啊！」

話說道路設計的最高原則，就跟ＸＸ製藥一樣，是先研究不傷身體，再講求效果。包括行人、駕駛者等用路人的安全要確保，再來才是讓所有用路人都能在安全的條件下，快速地到達目的地。

那麼駕駛轉彎時須等候行人的規定，你怎麼看呢？身為行人的我覺得，這只是遲來的行人正義，本該如此啊！以前每次過馬路都要急急忙忙，還擔心被司機怒瞪，感覺真的很差。不過握上方向盤的我卻又覺得，哇靠，現在每次汽車轉彎遇到行人就要停下來，結果根本如入行車地獄，一整排車子在路上塞爆，綠燈都結束了，車子還卡在路中間！

與其讓每個人都陷入行人與駕駛的無間道，也許我們該思考的是最根本的燈號設計問題，調整號誌設置加上增設行人專用時相（Pedestrian Scramble），被認為是擺脫行人地獄惡名的關鍵一招，但這招真的有用嗎？該怎麼用才真的好棒棒呢？

紅綠燈秒數該如何設計？

最近交通改革的呼聲很高，820「還路於民大遊行」也即將登場。台灣交通雖然不會因為一次的遊行，在一夕之間改變，但能讓更多人在乎交通的癥結，願意理性討論，我認為都是很好的發展。

因為多起令人傷心的事故，「道路設計」如今備受重視，然而設計道路不是看心情或靠直覺，不論是車道寬度、人行道寬度或是標線位置，都是集合交通學、數學和心理學分析的綜合結果。其中，紅綠燈的設計相對來說比較簡單，因為那就是解數學題嘛。

喔？這數學題該怎麼解呢？我們先以最簡單的雙時相號誌來舉例。這裡所謂的時相，就是指號誌的狀態。例如一個最一般的十字路口，會由一個南北向綠燈、東西向紅燈的時相，加東西向綠燈、南北向紅燈的另一個時相，組成雙時相系統。如果又加上禁止直行、僅允許轉彎的情況，那就是又多了一個時相。而由三個以上組成的系統，就是我們常聽到的「多時相交通號誌」。

現在我們眼前有一個雙時相號誌路口，我們的目標，是設計一個在固定時間內，能讓更多車通過，駕駛可以花更少時間抵達目的地的路口。唯一的條件，是它的紅燈與綠燈時間必須一樣長，那麼你會希望紅燈長一點還是短一點呢？蛤，短一點比較好？真的是這樣嗎？

當我們在設計號誌週期 (signal timing) 時，通常會將號誌畫成類似於 PM 常用的甘特圖，更加一目了然。現在我們有第一種設計：紅燈、綠燈各一分鐘，一個號誌週期是兩分鐘。以及第二種設計：紅燈、綠燈各 30 秒，一個週期是一分鐘。實際畫成甘特圖，雖然一次的紅燈等待時間變短了。但長時間來看，你遇到綠燈跟等紅燈的時間，是一樣多的，也就是在相同時間內，前進的距離是一樣的。

當然啦，相信你也看出來了，現實情況不是這樣，就算是藤原豆腐店的送貨員，從零加速到一百，喔不對，一般道路速限是 50 公里。從零加速到 50，也是需要起步時間的，如果遇到紅燈也需要煞車時間。再加上黃燈的轉換時間，這些時間加起來會產生不少的時間損耗。如果遇到一次紅燈，就會損失 5 秒。那麼在週期為兩分鐘的道路上行駛兩分鐘，實際上的有效時間，只有 60-5 秒，也就是 55 秒的時間。在週期為一分鐘的路口呢？雖然行駛兩分鐘的綠燈時間總計也是一分鐘，卻因為會多遇到一次紅綠燈。所以有效時間會損失 2 次 5 秒，也就是有效時間只剩下 50 秒，比週期是兩分鐘的道路還少了五秒。

結論就是，雖然綠燈長一點，紅燈也需要等久一點，但比起不斷地走走停停，能將速度維持在速限的時間更久，就能節省更多時間。

號誌連鎖，幹道更順暢

當然，以上假設是紅燈與綠燈一樣長的情形，大部分的道路規劃都存在幹道、支道的區分。幹道是交通的命脈，也是車流量最大的地方，因此綠燈時間就會設計的比紅燈還要長，在號誌設計上也會有其他的考量。

例如，大家在路上看到一整排綠燈，一路大順暢，心情一定也十分舒暢，這被稱為號誌同步 (Signal Synchronization)。剛才討論的是單一紅綠燈的時間長短，現在我們同時考慮整條路上的紅綠燈，依照經驗也知道，沒有號誌同步的幹道，遇到的紅燈次數自然也會比較多，那麼因為頻繁減速、加速而出現的時間損失又多起來了。

但是，號誌同步真的是最優的作法嗎？其實不見得。當我們將號誌再次畫成圖，把號誌的時間和空間擺在一起，形成時空圖（Time-Space Diagram），並且加入行駛速限的考量。

我們會發現，放入合適的時差，能讓號誌如波浪般傳遞下去，每次你剛好到下一個路口，就會剛好遇到綠燈，達到真正的一路大順暢。這種安排方式被稱為號誌連鎖 (Signal Coordination)。而要讓雙向的道路都能受益於號誌連鎖的好處，就需要透過嚴密的車流量與數學計算。

在這些基礎之上，還需要加入時間、車流、轉彎道等資訊，才能做出最有效的號誌設計，實在不簡單。在這個基礎之上，若要解決行人屢屢遭遇事故的困境，該怎麼設計紅綠燈呢？

行人專用時相是什麼？

前陣子，關於駕駛轉彎時須等候行人的議題又再度浮上水面，有人提出既然每次汽車轉彎遇到行人就要停下來，不如增設「行人專用時相」（Pedestrian Scramble）來解決問題。在這個時相內，只有行人可以移動，反過來說，在汽車移動的時候，行人是不能移動的。

這有什麼好處呢？首先，因為行人穿越馬路時所有汽車都得靜止，因此行人可以穿越對角線，穿越馬路的次數從兩次變為一次。對於駕駛來說也有好處，因為駕駛行駛時已經沒有行人會穿越斑馬線，因此右轉車輛可以不受影響，降低等待時間。而最重要的是，行人移動時沒有任何交通工具正在移動，直接降低了車禍的風險。倫敦交通局在 2010 年的報告中，便說明行人專用時相可以降低 38% 的行人傷亡。

既然這麼立竿見影，那把所有路口都加設「行人專用時相」就解決問題了嗎？其實也不是。增加一個時相，就意味整個週期拉長了。因此不論是行人還是車輛，要等的紅燈時間也會拉長。在少部分城市，就觀察到駕駛更容易因為等得不耐煩而搶跑、闖紅燈，例如加拿大的多倫多，就因此在 2015 年取消了行人專用時相。

一般認為，適合設置行人專用時相的地方，僅在行人人流量高的路口，例如鬧區、車站前、幹道交叉口等等。在行人數量不多的路口，增加時相可能反而會使塞車問題更加嚴重。

還有什麼方法能讓行人更安全的過馬路？

事實上，台灣交通安全協會理事長陳宏益也表示，行人專用時相只是短期應急作法，更好的做法是搭配不同路口採用不同的措施。例如設置「行人早開時相」（Leading Pedestrian Interval），讓行人比車輛早 3~7 秒綠燈，增加行人被駕駛看到的機會、減少人車爭道。

或是呢，設置行人庇護島或將行穿線退縮，除了庇護島能多一分保障外，重要的是行穿線退縮能增加汽車的等候空間，並且因為車輛在轉入時已經轉直，比較不容易因為 A 柱死角而看不見行人。

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疫情解封半年了，你出過國了嗎？

當你開始自己安排行程，為了能留更多預算吃美食、買紀念品，我們往往會貨比三家，盡可能找到更加實惠的機票。但找著找著總是會發現，欸！奇怪，怎麼需要轉機的航程，總是比直達班機便宜上許多！？

明明航程更長，為什麼票價卻變便宜了呢？

機票價格是怎麼定的？

綜觀整個大眾運輸市場，陸上交通工具如高鐵、火車、客運的票價，不論是連假還是平日，其實都不會相差太多。然而飛機卻完全不一樣，即使是在旅遊淡季，價格仍然會以分鐘為單位上下波動，要搶到一張經濟實惠的機票，全憑本事了！

航空公司的訂價策略是票價快速浮動的主因之一，即使是同一班機，每個座位的定價會有所不同，距離起飛的剩餘時間、班機上的空位情況也都會影響價格。除了市場的供需外，國際油價、人力成本也都是影響成本的因素。

航空公司在計算完各項成本之後，首要任務就是決定要開哪些航線，以及在這些航線上配置多少班次的飛機，才能最大化運輸旅客並且避免浪費太多空位。

為什麼轉機比較便宜？

其實載人跟載貨的情形很像，如果你把自己想像成貨物，航空公司換成貨運公司，就很好理解了。當我們網購下單東西時，貨運公司並非從店家直接派一台貨運車送貨到府，而是先集中到物流中心，接著發到各縣市較小的營業所，最後才由司機個別配送。

從點對點運輸改為集中後再處理，雖然單一貨物需要移動的距離變長了，但物流路線的複雜度卻簡化了許多；以貨運公司的角度來看，在相同的人力下，每天能配送的貨物量也就增加了。

這種物流重新分配方式稱為軸輻網路或是樞紐網路（hub-and-spoke network），在剛才的例子中，整個網路如同車輪的輻條般輻射展開，而物流中心就是中心的樞紐 hub。

把相同的概念放到航運中，這些關鍵的樞紐就稱為樞紐機場，長途航線通常會經過樞紐機場並在此轉機，繼續前往目的地。至於要選擇哪個機場是樞紐機場，除了考量機場的吞吐量外，當然也考量到航空公司本身的所在位置。例如國內的華航、長榮、星宇航空等，樞紐機場就都在桃園國際機場，而大家飛歐洲線常搭的阿聯酋航空，樞紐機場就在杜拜國際機場，這也是為什麼我們通常都得在杜拜轉機。

在 hub-and-spoke 的架構下，航空公司可以放心把總部設在樞紐機場，不僅能高度掌握每條航線，人力成本分配也可以更簡化。

航線上的交通規則

此時此刻，全球正在飛行的飛機數量，大概有 8000～20000 架次，這數量可不少，必須有妥善的管制系統。天空其實和汽車的高速公路、火車的鐵軌一樣，飛機也需要照著明確規劃好的空中航線及高度飛行，並且遵循飛航管制。

撇開因為機械故障導致的空難，因人為失誤導致飛機在空中「相撞」，在歷史上確實發生過幾次。

例如 1986 年，墨西哥國際航空 498 號班機與私人小型飛機在洛杉磯國際機場上空發生擦撞，雙雙墜毀。事後調查，肇事的原因是由於實習航管員分心，忽略了雷達中出現的小型飛機訊號，未能提醒兩架班機迴避，因此發生憾事。在這之後，美國聯邦航空局強制所有境內的飛機，都要安裝空中防撞系統，避免憾事再次發生。

時至今日，除了在飛機上安裝防撞系統外，航空管制多次調整，訂出垂直隔離、前後隔離、左右隔離等規範。

以垂直隔離為例，依照高度將航道分為了好幾「層」；除非遇到亂流、機械故障等緊急狀況，否則飛機應保持在特定的飛航空層（Flight Level , FL）中飛行，如：FL290 就是該飛機在高度 2 萬 9 千英尺飛行。隨著大氣數據計算機、高度計以及自動駕駛系統的發展，現在兩個飛航空層的垂直間隔為 1000 英尺；因此在一般民航機巡航高度的 FL290 到 FL410 之間，共可以切割出 13 個空層供飛機飛行。

另外，萬一真的不幸發生意外，飛機要能找到地方緊急迫降，此時要考慮的便是延程飛行時間 （Extended Operation），也就是當意外發生時，迫降到最近機場的時間。通常航線規劃時會要求航線中的任一點，要能在 60～180 分鐘內飛到最近的機場，因此航線的規劃就不能偏離陸地太遠。

為了能橫跨大洋，選擇不同的機型、飛機本身噴射發動機數量的不同，延程飛行時間也可以跟著拉長。例如較新的波音 777 中許多型號，便通過了 ETOPS-330 的認證，代表延程飛行的容許時間長達 330 分鐘 。

飛機怎麼飛快又省油？

這一條條的空中公路，又該怎麼規劃，才能又快又省油呢？我們可以直接看看實際運行中的航線。然後就會發現：飛機竟然不飛直線，而是繞了個大弧線！你以為是繞了遠路嗎？恰恰相反，這是最短距離！

我們來思考一下，要如何在地球上劃出兩點間的最短距離？只要把地球像是西瓜一樣一刀切下，這一刀不僅要同時經過目標兩點，還要通過球心，剛好把地球切成對半。這條弧線就是兩點的最短距離，又稱為大圓弧線。使用此路線飛行的航線，則稱為大圓航線。

除了大圓航線外，風速當然也是需要考量的重要因素。在地球中緯度的高空上，有條長年從西吹向東的西風帶，如果乘上這些風帶由西向東飛，不僅比較快也較省油；反過來由東向西逆風飛行，所需時間就會較久。以及在各緯度都有可能出現、風速可達時速 200 到 300 公里的噴射氣流，飛行時，若利用這些風帶的效益比大圓航線還要高的話，既可以省油、省時又省錢。

如果還想要繼續深入機票的定價策略，就會發現裡面複雜的程度就像是氣象預報一樣。

例如為了讓每個座位不被浪費，航空公司出售機票的數量可能比實際的座位數量還要多，也就是所謂的機位超賣，至於要超賣多少張機票，則要綜合考量該班次遊客的性質通常是商業或是旅遊目的居多，並且計算旅客放棄的機率以及賠償成本等等。當旅遊旺季時，還要考量到機場航班過多，機場跑道的起降還要排隊造成的擁擠延誤成本等等。

如果可以簡單誰想要複雜呢？因此也有航空公司推出低成本航空，也就是我們常說的廉航。它們會選擇反其道而行，減少大型機場使用，並以短、中航程為主，策略又完全不一樣。

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