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中国电信杨鑫:AI助力运营商实现网络智能化和运营智慧化_通信世界网

来源:首页 | 时间:2018-10-23

  (CWW)8月28日,由通信世界全媒体主办的“蓝戈沙龙第十六期——电信行业如何引入AI技术?”在邮电出版大厦召开。在会上,中国电信北京研究院网络技术与规划部总工杨鑫讲解了中国电信对电信网络引入AI技术的观点与具体推进工作。

  关于目前AI的使用,杨鑫表示,AI作为使能技术,更易于解决符合以下特点商业问题:行业存在痛点;商业流程本身具备数字化的信息输入,问题可以细分并且清晰界定;商业流程存在重复,较少受外部商业环境的复杂影响。

  在企业客服方面,目前存在的痛点有效率低、人工成本高等,客服业务本身基于电话语音或IM文本交互,语音识别和文本处理技术已成熟,可数字化,且80%客服属于简单、重复问题,并有知识库参考,受整体商业环境影响相对较弱。因此在客服的人工智能化方面业界成功案例较多,运营商客服系统已纷纷采用。

  在安防监控方面,目前存在的痛点有视频监控数据量大、人工视频搜索难等。不过视频监控系统大量部署,计算机视觉AI技术迎来突破。目前看来,大部分监控重点关注人和车的识别分析,受外部商业环境相对较小。在视频监控引入AI方面,业界成功案例较多,运营商主要是与AI算法/技术提供商合作提供。

  在金融股票方面,目前存在的痛点有股票走势人工分析难等,随着金融股票交易已信息化,存在各种交易等数据,受外部商业环境影响大。在这些方面,业界研究较多,但是只能辅助参考。

  不过网络是否成为一个适合AI解决的商业问题还有待细分场景探索。杨鑫表示,人工智能能够帮助运营商更好地开源节流,当前网络AI重点还是在效率和成本上,如客服机器人以及数据中心节能等方面。AI做了很多模型和分析工作,而不是用传统已知的领域知识,引入新的技术手段以后,会带来新的知识,能够更好地认知网络,运营商和设备商合作可以把新的认知注入到未来的网元设备,AI能力逐渐内置固化成为网络的一部分,从而网络更加智能。

  在网络运营智慧化方面,数据也将发挥重大作用。因为深度学习需要大量的数据,因此运营商要创造良好的数据环境,让AI发挥作用。AI算法只是构成环节的一部分,AI的能力如果要提升,还要不断学习更多优质的数据,需要进行大量的数据采集、清洗、数据规范化、数据存储等工作。对于大家普遍认为当前网络AI缺少有效数据的问题,杨鑫建议对网络AI数据分类,对于部分针对运营商自身网络优化相关的数据,不涉及用户隐私等情况下,运营商可以考虑联合建立类似ImageNet这样的公共网络AI训练集对外开放。

  具体到运营商的人工智能布局,有两种组织方式,分别是垂直和水平架构。所谓垂直架构是把AI嵌入到已有的部门里,比如运营商的云/物联网/支付等专业公司以及集团和省公司的IT、市场、网络运维等部门工作中。所谓水平架构,可能要建一个平台,AI比较成熟的就是语音、视频、文本以及相关的客服等应用,目前人工智能在网络侧尚没有达到可以用平台运营实现的阶段。

  中国电信未来还将在网络重构和5G发展中积极推进网络人工智能。在基于SDN/NFV的网络重构推进中引入AI机器学习等技术方面,可以在基础设施层增加网络数据采集和AI异构计算设施;在网络管控和实时分析层增加智能调度、智能路由优化等服务;在全局业务编排和运营支撑系统中提供智能编排,并逐步引入意图网络技术IBM。

  对于即将到来的5G,杨鑫表示,5G是有史以来最复杂、最高标准的新一代移动通信系统,复杂性体现在可实现一张网络多种场景,如eMBB、mMTC、URLLC;要满足多个维度关键技术高指标需求,如峰值速率、频谱效率、时间延迟、网络可靠性、连接密度及用户体验速率等;要引入大量无线、网络及云化新技术,如大规模天线阵列、切片技术、NFV/SBA等。AI为5G网络复杂的设计和优化提供了一种新的解决可能性。中国电信也在开展5G无线AI等研发工作,涉及Massive MIMO优化配置等应用场景。

  中国电信在电信网络引入AI的标准方面,做了很多努力。中国电信联合华为等厂家推动成立了全球第一个网络AI国际标准组织ETSI ISG ENI,力求实现网络对需求和物理条件变化的自适应性——网络智能化,目标是使用人工智能技术,基于“观察-定位-决策-行动”控制模型,解决未来网络部署和运营中的问题,使得网络能够根据用户需求、环境条件、商业目标的变化提供服务。

  同时,中国电信在国内SDN/NFV产业联盟推动成立网络人工智能应用工作组AIAN,试图提升运营效率和服务质量——运营智慧化,目标是将人工智能技术应用在网络中,使用机器替代、辅助或优化目前依靠人工进行的工作,使运营商能够更加便捷的提供更加优质的网络服务。

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