作者简介
应江勇
北京华为数字技术有限公司2012实验室AI数据首席专家,5级技术专家,主要研究方向包括人工智能框架、算法及专利、平台等,落地行业包括终端、电商、通信、媒体、公安、金融、自动驾驶等。
论文引用格式
应江勇. 运营商基于大数据与AI推动数字化转型策略研究[J]. 信息通信技术与政策, 2021,47(2):63-67.
运营商基于大数据与AI推动数字化转型策略研究
应江勇
(北京华为数字技术有限公司,北京 100085)
摘要:流量大红利正在逐步消失,运营商亟待借助大数据与AI技术推动数字化转型,抓住国家新基建战略和5G应用泛需求突破新增长点。首先对近年来AI与5G、通信领域的研究成果进行综述,提出运营商大数据与AI推动数字化转型关键事项,然后给出AI能力与应用建设举措。
关键词:AI;大数据;数字化转型
中图分类号:TP18;TP311;F626.5 文献标识码:A
引用格式:应江勇. 运营商基于大数据与AI推动数字化转型策略研究[J]. 信息通信技术与政策, 2021,47(2):63-67.
doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2021.02.011
0 引言
2020年4月,国家发展和改革委员会提出新型基础设施主要有3类:一是信息基础设施,指以5G、物联网等为代表的通信网络基础设施,包括以人工智能(Artificial Intelligence,AI)等为代表的新技术基础设施、以智能计算中心为代表的算力基础设施等;二是融合基础设施,指深度应用互联网、大数据、AI等支撑传统基础设施升级进而形成的融合基础设施,如智能交通基础设施等;三是创新基础设施,指支撑科学研究等公益属性的基础设施,如科教基础设施等。当前在大数据与AI背景下,前两类基础设施无疑与电信运营商息息相关。在新基建战略和5G融入百业需求的推动下,中国已经成为全球最大的5G应用市场。2020年,中国累计开通5G基站超过70 万座,5G终端连接数接近2 亿。相比4G初期超高流量单价红利,运营商在5G时代面临更大盈利压力,纵观互联网头部企业,流量红利同样在消失,从社交、私域等新电商渠道,再到抖音、B站等新内容平台,每个领域的价值洼地都在被快速填平,但大红利的消失并不意味着没有发展机会。大数据与AI的快速发展为各行各业带来前所未有的变革,运营商如何借助大数据与AI推动企业数字化转型值得深入研究。
1 研究评述
从2019年以来,在AI、5G及通信等相关领域的研究情况看,AI与产业、AI与无线通信、AI与5G、AI与应用、AI与安全等领域有部分代表性成果,具体如下。
1.1 AI与产业
胡俊[1]认为AI具有广泛渗透性、数据驱动性、系统智能化等特征,有效拓展我国自主技术创新空间,应加强AI对传统产业改造升级,同时注重培育发展基于AI的新产业、新业态、新模式。
1.2 AI与无线通信
胡圣波[2]通过物理层调制解调、信道端到端无线通信等案例分析数据驱动对无线通信的影响,基于智能反射表面和人工智能赋能软解调案例提出AI赋能无线通信的思路。
1.3 AI与5G
潘思宇[3]提出了AI与运营商业务深度结合的3个领域,即智能网络(包括网络规划和网络维护)、智能营销(包括智慧洞察、定制化服务和智能客服)、产业互联网(包括车联网和工业互联网)。梁力维[4]对5G基站能耗与节能技术进行分析并提出业务负荷预测、智能场景识别、多网协同配合等AI智能节能技术方案来降低电信OPEX费用。文华炯[5]分析了5G环境下人工智能的应用优势、融合发展路径及趋势。欧大春[6]探讨了中国联通在网络AI中台、网络智慧运营、网络服务智能化等方面的人工智能应用,认为未来需将网络AI应用在价值闭环、网络演进、组织变革等方面进行深度融合。尹俊等[7]分析了AI在运营商网络、规划、运营、优化、维护等方面的意义,同时介绍了中国联通面向网络的AI平台建设目标、举措及演进计划。黄新波[8]认为AI在增强和决策自动化、重复性和预测性维护以及支持系统交互等方面有优势,将使AI与5G运营深度结合。张炎[9]剖析家居智能化需求和新兴技术趋势,提出5G及人工智能在泛家庭领域的七大应用场景,包括无线宽带、智能组网、视频通信、高清视频、智能安防、全屋智能、智慧社区。付道明[10]认为5G+人工智能技术使得教育更加“以人为本”和“立体化”,大量的深度学习、跨界深度融合、多主体交互与协同以及智能主体的自主操作等智能教育生态需要在新的通信技术环境中实现。
1.4 AI与应用
李新[11]建立了无线移动通信系统风险评价指标体系,收集样本后优化神经网络构建评价模型并进行仿真测试。谭俊杰等[12]分析了深度强化学习在资源管理、接入控制以及网络维护等无线通信上的应用,认为其是实现智能通信的有效途径。李坤等[13]对比分析了利用卷积神经网络、循环神经网络、超分辨技术、压缩感知技术在信道估计方法上的优劣势及未来研究方向。陶晓明等[14]分析了“无线多媒体通信”课程现状,提出了人工智能技术对该课程的教学改革建议。
1.5 AI与安全
杨婕[15]认为AI发展的同时在公共安全风险、算法偏见、责任伦理、人权等方面存在挑战,建议制定AI伦理规则体系,加强国际合作,推动AI健康发展。综上来看,运营商基于大数据与AI推动数字化转型的具体举措有哪些,现有成果涉猎较少,本文将在此领域进行探讨(论文属于非工作产出)。
2 运营商数字化转型中的关键任务剖析
学术及工业界对数字化转型的定义各有侧重点,笔者认为数字化转型指利用现代技术和通信手段,改变企业为客户创造价值的方式。数字化转型过程中离不开客户的参与,也涉及企业的核心业务流程及支撑技术。2021年作为“十四五”开局之年,有机构预测也将是5G应用爆发元年,大数据、AI技术无疑是当下最热门、最有价值的现代技术,运营商如何借助大数据与AI抓住5G发展机遇,结合数字化转型定义看,运营商需要从用户、资源、服务、网络等领域思考并落地执行关键任务实现数字化转型(见表1)。
表1 运营商大数据与AI推动数字化转型中的关键任务剖析
主办:中国信息通信研究院
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