中國移動鄧超：運營融合和規模落地是運營商AI運用關鍵

本刊記者|舒文瓊

依托九天人工智能平臺，中國移動已經開始面向客服、網絡、市場、管理和衍生業務領域落地AI規模化應用。

從2017年底推出九天人工智能平臺，到今年8月客服系統中機器服務的比例達到20%，再到積極推動開放網絡自動化平臺(ONAP)工作，毫無疑問，在落地AI方面，中國移動走在了全球運營商的前列。

步伐領先的中國移動對于AI的態度是積極而務實的。“運營商落地AI一定要在現網中找到可規模化應用、能夠產生成效的領域，而不是盲目跟風、廣泛撒網。”中國移動研究院人工智能和智慧運營研發中心副總經理鄧超在“電信行業如何引入AI技術”沙龍上表示。

“電信+AI”實為“CT+IT”后的自然進階

繼云計算、大數據之后，AI技術站在了風口，電信行業也對AI給予高度關注。因為電信網絡越來越龐大復雜，業界普遍期待AI技術能夠破解電信網絡“痛點”，讓網絡實現“自動駕駛”。

在鄧超看來，“電信+AI”實質上是繼“CT+IT”逐步深入落地之后不可阻擋的趨勢。“CT正在步入一個全新時代，其特征就是IT因素越來越多地融入。近年來，IT技術與電信網絡不斷融合，助力傳統網絡實現軟硬件解耦、資源池化和邊緣云化，大幅提升了網絡性能和效率，逐步實現向下一代網絡轉型。”而作為IT和數字化服務領域最前沿的技術之一，AI融入電信行業、助力新型網絡建設運營更成為必然趨勢。

為此，中國移動近年來積極推動AI落地，尊重并遵循AI技術的應用規律,將AI技術與電信行業的運營場景深度融合，對落地途徑形成了深入思考。鄧超表示，一方面，參與者需要理解和掌握AI最先進的算法技術，通過代碼加以實現，并根據具體業務需求進行相應的核心技術創新。在AI使用過程中則要將核心技術與工程及運營機制相結合，實現AI迭代優化與生產環節的渾然一體、緊密耦合。另一方面，可采取“大中臺”模式，構建行業通用、可沉淀共享的AI能力平臺。因為AI具有很多通用、共性的能力和可復用的模型，這些能力可支撐公司研發和業務部署，極大節省其他環節在基礎技術和數據積累等方面的學習和研發投入成本，使AI應用更高效。

AI賦能電信需深度融合和迭代漸進發展

深思熟慮的中國移動在AI方面已經積極行動起來。鄧超表示，目前中國移動已經發布了九天人工智能平臺，聚焦電信場景，從基礎平臺到核心能力開放AI服務，并面向垂直行業提供場景驅動的端到端AI應用解決方案及實施保障。在AI產業圖譜中，九天人工智能平臺在基礎設施層提供算法、算力、數據；在核心能力層提供語音、語言、圖像視頻、數據分析等基礎能力；在應用層聚焦智能服務、智慧市場、智慧網絡等。

依托九天人工智能平臺，中國移動已經開始面向客服、網絡、市場、管理和衍生業務領域落地AI規模化應用。在客服方面，截至今年8月，中國移動客服系統中機器人服務的比例已經提升到20%；在現網運維方面，中國移動借助語音識別、自然語言處理和智能建模，打破了傳統依靠經驗的人工排查方式，探索網絡運維智能機器人，還實現了基于AI的告警關聯、基于AI的家寬裝維質檢等；在市場方面，中國移動搭建的AI營銷工具縮短了建模周期；在下一代智慧網絡方面，中國移動正在通過引入可實現網絡自動編排與管理的智能大腦ONAP，將智能調度、敏捷部署和網絡自愈變為現實。

作為一項前沿技術，AI融入電信行業也存在一些問題。鄧超表示，客觀而言，作為IT領域的前沿技術，AI與CT融合還存在一定挑戰。“電信行業的網絡建設和運營工作量巨大，而廣大IT和AI從業者并不熟悉CT領域，尤其對電信業務流程和運營場景理解仍不夠深入，同時現有網絡尚未圍繞AI應用需求建立起充分的網絡感知體系和數據收集機制，因此真正在網絡側引入AI技術還有一定難度，還需要一定時間的再磨合。”鄧超認為。

此外，AI發展離不開大數據的輸入。在實際應用中，缺乏足夠被標注的數據給AI應用帶來不便。鄧超表示，中國移動在實踐AI時，通過在生產環節中融入數據標注工具，實現對數據日常標注和訓練用數據的收集。鄧超認為，標注類工具既可以幫助一線人員在開展業務時便捷地為AI應用收集數據，又可以給其日常工作提供極大的便捷。