第一，任何機器電腦都是靠不住的！第二，機組人員的工資在航空公司的成本中佔比不大，這成為不了追求無人駕駛的主要原因！

雖然大部分的巡航時間民航客機都在“無人駕駛”中，但是起飛和降落必須有人操控。全程無人駕駛飛機理論上是可以的，III級盲降已經完全不需要人了。但是機器就是機器，終究還是要人負責緊急情況的！

因為民航客機上載的是人,是生命,不是軍事類的無人偵察機.它必須要首先確保每位乘客的安全,在現在的科技水平下,還不能實現無人駕駛。將來有一天或許真的在某些客機上可以實現全無人駕駛！

即便我們未來乘坐的飛機比想象中還要先進，我還是更相信人。除了相信人的操作、判斷能力，我還相信人恐懼的力量。 所以，如果擺在我面前的有兩個航班，一個是最先進的無人駕駛，一個是現在的正常航班，我會選最後一個。

人工加智慧不是更完美更保險嗎？！何樂而不為！真心疼工資問題，取消一個副駕駛吧，就如下圖所示。

這是大勢所趨，未來人工智慧必然會應用到飛機駕駛上，而且是貨機先行，載人商用後行。目前載人商用還不具備條件。

現在自動駕駛技術很成熟了，塔康、慣導、GPS（北斗）等導航技術保證飛機沿著預定軌跡飛行。這些技術的應用，極大地減輕了飛行員的負擔。

但是這些技術有可能是靠不住的。比如慣導系統的誤差會隨著航時累積，現在使用GPS修正，但是GPS也存在抗干擾能力差的問題。一個100毫瓦煙盒大小的干擾機，足以干擾半徑16公里範圍內的GPS接收機。這種情況下，誰能保證自動駕駛的絕對安全。

人工智慧需要大量的感測器，如果應用到航空載人商用領域，要保證一定的安全裕度才能。

在可以預見的未來，無人機絕對不會也不能取代飛行員駕駛的民航客機。

主要理由有兩點：

第一，無人機，或者說飛控系統的侷限性。

飛控系統最大的優勢在於計算，也就是按照指定的程式程式碼進行高頻率的計算。任何一種飛控程式碼都是基於工程師對於飛行環境的理解，或者更準確的說，都是對當前飛行整個過程的一種“數學建模”。透過建立數學模型的方式，來模擬整個飛行環境的各個變數之間的相互干擾性。

不妨回憶一下中學階段所學的各種函式模型，直線、多線段、二次函式、三角函式等等，都是一種非常標準的函式模型，但是所描述的曲線都是簡單且標準的型別，一旦遇到複雜曲線，比如四維空間下的複雜曲線，這些函式進行描述時就必須要事先對其進行簡化處理。

在航空飛行控制領域亦是如此，飛機在空中飛行，背後的變數異常繁多，彼此之間又在相互影響和制約，其中一部分變化關係已經為航空工程界所掌握，還有一些航空工程界對其瞭解的還不夠深刻，更有少數的一部分關係至今還未研究。因此，依據這種簡化的飛行控制模型所編寫的飛控程式碼，自身適應性方面存在著侷限性。只能使用在常規飛行環境中，也就是四平八穩的飛行任務中，比如巡航，這也是為什麼目前的無人機，尤其是軍用無人機都是執行的常規飛行任務，而沒有一個是進行空戰格鬥任務的原因之一。

第二，面對突發事故的應急能力。通俗的說，飛控計算機並不能“辨別”什麼是危險，只能按照設定的條件進行預訂設計的指令動作，如果遇到沒有事先設定的情況，那麼飛控系統就“懵”了，甚至還會做出錯誤的動作，這對於飛行安全是極其不利的。相比之下，飛行員的人工介入，能夠更好的應對這種情況，畢竟飛行員的飛行經驗在其身上是具有“積累”效應，而目前的飛控計算機的飛行積累，對其成長毫無意義。

第三，說一句和本題關係不太大的認識，其實無人機，尤其是高階無人機的應用成本並不“便宜”，這一點和當初大力發展無人機時說提出的理由形成了很有“諷刺”意味的效果。目前的APM、pixhawk等這樣的飛控產品，在航空工程領域都是一種玩具級別的，和真正的民航飛機上的飛控系統相比，完全是兩個概念。

所以，無人機雖然是一個好東西，但是和有人機相比，還是有很大的技術差別，要想完全取代有人機，還有相當長的路要走。

OK，關於問題就回答到這裡吧。

就未來而言，萬事都皆有可能。

其實，就現在而言，民航客機有很多型號都可以做到無人駕駛。

駕駛室可以沒有人，靠自動駕駛就能完成飛行任務了。

但計算機終究不能代替人的大腦，畢竟安全至上，

而且各國法律也都不允許民航客機無人駕駛，風險太大。

除非在未來能做到萬無一失。