中國移動崔海東加速AI應用需從頂層設計入手

本刊記者|舒文瓊

“目前AI在電信行業的戰略地位還不明確，為了讓AI真正助力解決行業問題，業界需要首先解決AI的頂層設計，并就此形成共識。”

“AI+電信網絡是毋庸置疑的必然趨勢，但是目前AI在電信行業的戰略地位尚不明確，為了讓AI真正助力解決行業問題，需要首先確立AI的頂層設計，在業界形成共識。”在近日由通信世界全媒體舉辦的“電信行業如何引入AI技術？”主題沙龍上，中國移動設計院副院長崔海東表示。

AI助力運營商開源節流

近年來，在政府部門的推動下，三大運營商持續推動提速降費。客觀而言，提速、降費并存的條件下，運營商的收入增長存在極大壓力，那么運營商的出路究竟何在？運營商一方面需要降低資費，另一方面又需要擴大收入、降低成本，有沒有什么方式能夠實現上述矛盾的統一？崔海東認為，AI能夠賦能運營商網絡，很大程度上幫助運營商解決上述問題，因此AI+電信網絡是明確的發展方向。

談起AI對于電信行業的幫助，崔海東認為可以概括為開源和節流兩個方面。在節流方面，智能客服機器人就是很好的例證，因為通過將人的客戶服務知識嵌入到機器人中，智能客服機器人代替了人力，釋放了人工，實現了節流。

而在開源方面，AI對于運營商的幫助體現在釋放知識的力量、為傳統的運營商人財物賦能方面。例如，運營商擁有大量數據資源，其中蘊含了豐富的知識，如果通過AI技術將大數據所蘊含的知識資源釋放出來，并通過深度學習的方式固化并形成模型，就可以方便其他環節使用，產生新的收入來源。此外，在網絡基礎架構層面，智能化是未來大勢所趨，尤其是在即將到來的5G時代，智能化更將成為重要特征。而智能化的網絡就離不開AI技術，將AI嵌入網絡，可實現網絡的智能化，產生更多的收入來源。

頂層設計不可或缺

雖然AI前景光明，但是目前與電信行業仍在磨合階段，切不可操之過急。崔海東認為，正如機器學習本身需要一個學習的過程，現在電信網絡也在不斷學習過程中，其體系架構、部件和運作機制都在持續學習中，因此AI融入電信網絡需要一個漸進、迭代的過程。此外，崔海東認為，目前AI在電信行業的戰略地位還不明確，為了讓AI真正助力解決行業問題，業界需要首先解決AI的頂層設計，并就此形成共識。

在形成頂層設計之后，運營商的人才隊伍、運營機制、數據共享等方面也需要為AI做好準備。

在人才方面，運營商現有隊伍的技能相對比較傳統，而AI屬于IT領域，運營商的傳統隊伍并不擅長，為此無論是傳統的電信技術與IT技術融合，還是未來的智能化技術，都需要現有的人才隊伍在適應性方面做出變革。

在機制方面，崔海東認為，AI化之后運營商將會面臨一個負載連接的組織架構，運營商傳統的組織架構為等級分明的層次化結構，而未來的組織將會更加扁平和高效。“就像深度學習的網絡，中間有隱藏層，隱藏層還有無數個節點，與上下層之間也有連接模型。如此結構的智能化網絡可實現更高的效率，但是運營商的知識傳播、市場運作機制需要適應AI的變化。”崔海東表示，為了適應新的需求，三大運營商已經在運作機制方面進行了創新和變革，但是基本仍處于摸著石頭過河的階段。

在大數據方面，業界已經形成普遍共識：數據是AI必不可少的前提條件。但是大數據說易行難，運營商部署大數據已經多年，在數據智能化方面也積極努力，然而遠遠達不到釋放數據、支持智能化的程度。“AI會影響運營商的數據，怎樣把運營商的數據作為一種資產真正應用到網絡中，從架構層面解決問題，是電信行業引入AI的關鍵問題之一。”崔海東認為。