“电信+AI”可让网络实现“自动驾驶”
从2017年底推出九天人工智能平台，到今年8月客服系统中机器服务的比例达到20%，再到积极推动开放网络自动化平台(onap)工作，毫无疑问，在落地ai方面，中国移动走在了全球运营商前列。
步伐领先的中国移动对于ai的态度是积极而务实的。“运营商落地ai一定要在现网中找到可规模化应用、能够产生成效的领域，而不是盲目跟风广泛撒网。”在近日由通信世界全媒体举办的“电信行业如何引入ai技术”沙龙上，中国移动研究院人工智能和智慧运营研发中心副总经理邓超表示。
“电信+ai”实为“ct+it”后的自然进阶 继云计算、大数据之后，ai技术站在了风口，电信行业也对ai给予高度关注。因为电信行业越来越庞大复杂，业界普遍期待，ai技术能够破解电信网络“痛点”，让网络实现“自动驾驶”。
在邓超看来，“电信+ai”实质上是继“ct+it”逐步深入落地之后，不可阻挡的趋势。“ct正在步入一个全新时代，其特征就是it因素越来越多地融入。近年来，it技术与电信网络不断融合，助力传统网络实现软硬件解耦、资源池化和边缘云化，大幅提升了网络性能和效率，逐步实现向下一代网络的转型。”而作为it和数字化服务领域最前沿的技术之一，ai融入电信行业、助力新型网络建设运营更成为必然趋势。
为此，中国移动近年来积极推动ai落地，尊重并遵循ai技术的应用规律,将ai技术与电信行业的运营场景深度融合，对落地途径形成了深入思考。邓超表示，首先，参与者需要理解和掌握ai最先进的算法技术，通过代码加以实现，并根据具体业务需求进行相应的核心技术创新。在ai使用过程中则要将核心技术与工程及运营机制相结合，实现ai迭代优化与生产环节的浑然一体、紧密耦合。其次，可采取大中台模式，构建行业通用、可沉淀共享的ai能力平台。因为ai具有很多通用、共性的能力和可复用的模型，这些能力可支撑公司研发和业务部署，极大节省其他环节在基础技术和数据积累等方面的学习和研发投入成本，使ai应用更高效。
ai赋能电信需深度融合和迭代渐进发展 深思熟虑的中国移动，在ai方面已经积极行动起来。邓超表示，目前中国移动已经发布了九天人工智能平台，聚焦电信场景，从基础平台到核心能力开放ai服务，并面向垂直行业提供场景驱动的端到端ai应用解决方案及实施保障。在ai产业图谱中，九天平台在基础设施层提供算法、算力、数据；在核心能力层提供语音、语言、图像视频、数据分析等基础能力；在应用层聚焦智能服务、智慧市场、智慧网络等。
依托九天，中国移动已经开始面向客服、网络、市场、管理和衍生业务领域落地ai规模化应用。在客服方面，截至今年8月，中国移动客服系统中机器人服务的比例已经提升到20%；在现网运维方面，中国移动借助语音识别、自然语言处理和智能建模，打破了传统依靠经验的人工排查方式，探索网络运维智能机器人，还实现了基于ai的告警关联、基于ai的家宽装维质检等；在市场侧，中国移动搭建的ai营销工具缩短了建模周期；面向下一代智慧网络，中国移动正在通过引入可实现网络自动编排与管理的智能大脑onap，将智能调度、敏捷部署和网络自愈变为现实。
作为一项前沿技术，ai融入电信行业也存在一些问题。邓超表示，客观而言，作为it领域的前沿技术，ai与ct融合中还存在一定挑战。“电信行业的网络建设和运营工作量巨大，而广大的it和ai从业者并不熟悉ct领域，尤其对电信业务流程和运营场景理解仍不够深入，同时现有网络尚未围绕ai应用需求，建立起充分的网络感知体系和数据收集机制，因此真正在网络侧引入ai技术还有一定难度，还需要一定时间的再磨合。”邓超认为。
此外，ai发展离不开大数据的输入。在实际应用中，因缺乏足够被标注的数据，给ai应用带来不便。邓超表示，中国移动在实践ai时，通过在生产环节中融入数据标注工具，实现对数据日常标注和训练用数据的收集。邓超认为，标注类工具既可以帮助一线人员在开展业务时便捷地为ai应用收集数据，又可以给其日常工作提供极大的便捷。
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“电信+ai”实为“ct+it”后的自然进阶 继云计算、大数据之后，ai技术站在了风口，电信行业也对ai给予高度关注。因为电信行业越来越庞大复杂，业界普遍期待，ai技术能够破解电信网络“痛点”，让网络实现“自动驾驶”。
在邓超看来，“电信+ai”实质上是继“ct+it”逐步深入落地之后，不可阻挡的趋势。“ct正在步入一个全新时代，其特征就是it因素越来越多地融入。近年来，it技术与电信网络不断融合，助力传统网络实现软硬件解耦、资源池化和边缘云化，大幅提升了网络性能和效率，逐步实现向下一代网络的转型。”而作为it和数字化服务领域最前沿的技术之一，ai融入电信行业、助力新型网络建设运营更成为必然趋势。
为此，中国移动近年来积极推动ai落地，尊重并遵循ai技术的应用规律,将ai技术与电信行业的运营场景深度融合，对落地途径形成了深入思考。邓超表示，首先，参与者需要理解和掌握ai最先进的算法技术，通过代码加以实现，并根据具体业务需求进行相应的核心技术创新。在ai使用过程中则要将核心技术与工程及运营机制相结合，实现ai迭代优化与生产环节的浑然一体、紧密耦合。其次，可采取大中台模式，构建行业通用、可沉淀共享的ai能力平台。因为ai具有很多通用、共性的能力和可复用的模型，这些能力可支撑公司研发和业务部署，极大节省其他环节在基础技术和数据积累等方面的学习和研发投入成本，使ai应用更高效。
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