西洋航线为测试场景，将航班随机分为实验组与对照组，并通过卫星影像与自动化算法对凝结尾迹生成情况进行验证。结果显示，在所有参与试验的航班中，凝结尾迹生成率平均降低 11.6%；而在实际采纳并执行 AI 建议航线的航班中，降幅高达 62%。同时，研究还指出，此类替代航线并不会导致航班增加燃料消耗。 不过，
;在技术层面，谷歌构建了机器学习模型，结合卫星观测数据以及科学部门气象预测，对飞行过程中形成凝结尾迹的概率进行实时估算，并将其转化为以二氧化碳当量（CO₂e）表示的气候影响指标后纳入航班规划系统，当系统判断某航班既定航线容易出现凝结尾迹时，系统会自动为飞行员生成替代航线。 研究团队以美国至欧洲的跨大西
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