在人工智能技術深刻重塑社會生產與生活方式的大背景下，航空領域正面臨人機協同模式轉型的關鍵挑戰。游旭群教授最新出版的《航空心理學與人工智能》一書，以航空安全這一高技術風險領域為切入點，將人類智能與人工智能置于統一框架下進行系統研究，為破解現代航空安全難題提供了兼具理論深度與實踐價值的解決方案。

該書緊扣國家航空安全戰略需求，針對行業痛點提出創新思路。針對飛行員培養周期長、成本高的問題，書中構建的"三維勝任力模型"將核心技能、心理特質與職業作風有機結合，為優化培養體系提供科學依據；開發的航空事故人工智能分析平臺，通過多維度數據建模有效解決了傳統人因分析中因果鏈模糊、演化機制不清晰等難題。這些成果已在多家航空企業試點應用，顯著提升了安全管控效率。

研究內容凸顯中國特色自主知識體系構建。作者結合我國高原機場、復雜氣象等特殊運行環境，以及飛行員群體心理特征，首次提出"人類經驗直覺+AI計算分析"的雙驅動認知模型。該模型既保留了人類飛行員在非預期場景中的直覺判斷優勢，又發揮了人工智能在數據處理與趨勢預測方面的技術特長，形成優勢互補的協同機制。書中特別強調，這種融合模式不僅適用于國內航空場景，也為國際同行提供了具有借鑒意義的東方方案。

在方法論層面，該書突破傳統學科界限，創建了"人-機-環-社"系統研究范式。通過多源數據融合技術，實現對飛行環境、任務狀態的實時評估與趨勢預判，有效擴展了飛行員的感知邊界。同時，針對人工智能在意圖理解方面的局限性，提出人類經驗補全機制，形成"AI定量計算+人類定性判斷"的認知協同模式。這種創新方法已被納入民航局最新技術標準草案。

應用場景拓展方面，該書提出多項前瞻性方案。在人才選拔領域，構建的多模態智能評估體系整合生理數據、行為表現與神經網絡分析技術，可精準識別飛行員的認知特質與心理潛能；訓練體系創新方面，設計的AI動態假想敵系統能根據飛行員實時表現自動調整訓練難度，實現個性化訓練方案。這些技術已在模擬器訓練中取得突破性進展，訓練效率提升達40%。

這部著作通過跨學科視角的系統研究，不僅為航空領域人機協同提供了心理學理論支撐，更在方法創新與場景應用層面形成完整體系。其提出的雙驅動認知模型與系統研究范式，標志著我國航空心理學研究進入智能化發展新階段，對推動產業升級具有重要示范意義。