人工智能在电信领域的应用及运营商布局建议
石立峰 2018-11-08 人民邮电报
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2016年谷歌的AlphaGo与李世石的围棋对决举世瞩目,将人工智能(AI)再次推到技术变革的最前沿。随着数据、算法、算力的升级,未来十年人工智能将成为最具破坏力的技术领域和基础设施。当前人工智能在电信行业的端、管、云侧已经形成了广泛的应用和部署,正在加速推动电信行业的新一轮变革。

人工智能将成为未来10年最具颠覆性的技术

从时间脉络看,截至目前人工智能发展可以大致划分为三个阶段。第一阶段从1950年开始,英国著名的“计算机之父”图灵,提出了一种用于判断机器是否具有智能的测试方法,即图灵试验,标志着人工智能的诞生。第二阶段是从1980年到1993年,采用XCON的“专家系统”出现(具有完整专业知识和经验的计算机智能系统),人工智能开始步入产业化阶段。第三阶段是二十世纪九十年代以来,随着互联网积累的大数据、计算机硬件性能的指数级增长,算法的升级使得人工智能迎来新一轮的爆发。根据Gartner发布的2018年度新技术成熟度曲线显示,人工智能已经无处不在,今后10年AI技术将为大众所用,即所谓的AI民主化。

随着算法、算力和数据的升级,人工智能正在取得突破性的进展。目前人工智能在机器视觉、指纹识别、人脸识别、专家系统、自动规划、智能搜索、智能控制、机器人学等领域已经得到了广泛的应用。人工智能与应用场景的结合将给智能制造、智慧城市、智能医疗、智慧家庭、智能金融等领域带来巨大的变革和颠覆,当然也包括电信运营业。

在终端侧,人工智能的终端产品已经成为新的业务入口

目前人工智能已经蔓延到手机端,最近面世的高端智能手机都开始配备人工智能芯片。苹果早已经在iPhone X上使用了自研的人工智能仿生芯片——A11 Bionic芯片,以提升AR功能和人脸识别技术。华为的最新两代麒麟芯片也将人工智能纳入其中。澳门凯时娱乐还在今年的5·17世界电信日上发布了《AI终端白皮书》,从算力、能力与应用方面规范定义了人工智能手机。另一重要的人工智能终端是目前市场上非常火爆的智能音箱。由于语音识别是人工智能最重要的技术能力,因此基于语音识别的智能音箱成为各硬件厂商布局的入口型终端。根据一项市场研究公司的调研数据显示,美国智能音箱的普及率已经达到16%,并继续快速增加。其中谷歌公司的google Home、亚马逊公司的Echo已经占据了市场的绝对主体。中国智能音箱市场也在快速增长,目前包括阿里巴巴的天猫精灵、小米的小爱音箱等也在热卖。

在管道侧,人工智能对未来电信网络的影响是泛在化的

电信网络作为信息通信的基础设施,通过人工智能技术和应用,能够提供强大的分析、判断、预测等能力,可以为网元、网络和业务赋能,将极大变革电信网络的设计、维护、运行和优化等工作。目前全球电信网络正在进入4G向5G的代际升级前期,5G网络将打破原有的封闭性,实现分层解耦。在网络基础设施层、网络及业务控制层、运营和编排层都将根据智能能力的细化要求逐步使用AI。在基础设施层AI将为有源硬件设施提供AI加速器,实现不同层级的训练和推理能力,比如在核心数据中心引入AI加速器可以满足全局性的策略或算法模型的集中训练以及推理需求,在基站内嵌入AI加速器可以支撑设备级的AI策略及应用。在网络和业务控制层,可以优先集成AI推理能力,对网络和业务实现智能控制,如网络智能运维及智能调优,通过机器学习快速拦截恶意行为、预防攻击,维护网络安全等。在运营及编排层,可以在大数据系统部署AI引擎,对数据做深度、智能化挖掘,从而指导运维和运营,实现运营智能化。

在应用侧,人工智能与场景结合将为各个垂直行业赋能

随着人工智能底层技术和能力不断升级,基于语音识别、语义理解和计算机视觉等基础应用开始广泛与生产生活各场景结合,为各垂直行业带来许多新的智能化可能。比如在智慧家庭方面,很多电子消费硬件厂商和家电厂商纷纷推出基于人工智能的助手和家电产品,实现家庭各类设备的智能化控制和运行。在客服领域,目前应用也十分广泛,具备语言识别处理功能的虚拟助手和客服机器人已经开始替代大部分的人工客服工作。在智慧交通和无人驾驶领域,人工智能更是不可或缺的技术。目前百度的人工智能系统apollo和应用场景就是无人驾驶,同时我们也看到阿里巴巴的ET大脑正在智慧城市、工业、汽车、金融、家居以及新零售等垂直场景布局应用落地。

运营商的人工智能应用既有内生需求也要加速外生落地

未来电信运营商的网络日趋复杂,2G/3G/4G/5G共生,多域并存,将使得网络的运营维护复杂度呈现几何级增长。在5G时代,AI也将成为原生能力,使得5G网络实现弹性、灵活和智能。同时运营商也需要打造基于内部数据、计算能力和业务场景的各类服务与应用,推动AI变现和提升业务竞争力。在此建议,电信运营商需要加速AI技术的引入和AI平台的打造,不断提升AI能力和产品覆盖水平。在用户端要积极布局AI入口,包括智能终端、智能网关等产品。在网络侧要致力于打造网络运维大脑,提升面向下一代网络的智能运维能力。在应用侧要注重场景驱动,探索能力开放运营和生态合作,积极切入智能家居、智慧城市等垂直领域,推动AI变现。

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