通信行业漫长而慌张的智能化之路

我讲一下通信行业的智能化之路，这两年AI很火， AI＋很热，比如AI加金融加医疗加司法，通信目前似乎不是其中一个热点，大家了解的也比较少，今天在这里讲我给大家讲讲通信到底做什么，为什么通信的智能化是非常重要的！

总体上AI和通信网络之间的关系的思考

各种各样的机器智能， 这些智能产生的背后有没有一个共性的产生的原则 ？ 如果没有，那么各种智能就成各种技巧（trick）的集合。 如果有， 那么它是什么？ 至少目前一些科学家认为是有的， 这个原则就是“连接”， 连接产生智能。 不但狭义范围的机器智能， 部分人工智能算法靠连接的神经元产生， 大多数人类发展的大的发明和创新也来自于连接，大城市内文明的连接，人与人的连接催生了伟大的发明和发现。

那么通信是做什么的？ 是连接人和物的。 在近30年中， 通信技术飞速发展，从固定电话机， 昂贵的电报， 到现在我们在第四代通信技术支撑下的丰富的移动生活， 我们的数字化经济也因此得到了迅猛的发展， 我们之间， 信息之间， 我们和物体之间的连接发生了根本性的变化， 可以说4G及其千变万化的应用延伸了人类对世界的感知，我们的生活也因此更加丰富多彩。 未来5G连接的规模， 密度， 速度，稳定性， 安全性会是当前的10倍， 百倍， 被连接的人和物将是被各种智能化技术赋能的智能体， 那么这样一个智能化的超大规模的连接， 会在未来催生出怎么样的变化？ 非常值得期待。

现来稍微打开一下5G的业务， 5G主要服务于哪些场景和应用呢？ 跟AI有什么关系？

5G它主要服务于三大场景，增强移动宽带， 海量机器连接， 超高可靠低时延， 这个不是我想出来的，是国际标准组织在很多的运营商， 厂商， 研究人员做了大量研究验证之后，讨论定出来的。 我们可以看到， 5G的三大场景中典型的应用包括，自动驾驶， 智慧城市， 智能家居， AR， VR等，这些众多的应用中大部分跟AI有着密切的关系， 换一个角度说AI技术催生的应用一定程度上是5G时代的Killer Apps。

从通信网络背后的技术讲， 5G和现在网络需要AI技术吗？

2G到4G的发展中， 每一代都是一个大的进化（Evolution），5G更是一次大的技术革新， 是一次更大的进化甚至可以说是一次通信技术的革命性更新， 通信的各个层面包括无线网， 传输网，核心网其核心的技术和运营方式都在向向软件化， 虚拟化， 智能化转型。现在的网对每一个人都是公平的， 将来网络可以按照各种个性化的业务需求来灵活配置调度， 按虚分配资源。现在的通信网需要大量的运营和运维人员， 依据他们多年的经验， 来监控来维护来解决各种出现的问题。 目前我们已经将多种AI技术用于了网络运营运维的智能化， 各个层面的智能化。 未来， 5G将是一张新的复杂的网，需要一个大脑， 我们正在研发这样的一个大脑， 无疑AI技术是其中的核心技术之一， 如何让AI技术以原生态的形式在5G的网络中发挥作用，如何去原生态感知， 如何快速作出分析， 预测和推理。大家可能觉得你的不就是感知，感知有很多种方式，怎么用最低成本来感知，怎么感知到网络的最新状态，我常常举例子说，大家都讲大数据，可以产生出来很多应用，可以做很多之前不能做的事情，所以很多人把大数据比作是金矿，但事实上我常常说，大数据的采集存储、传输、处理都是需要高额成本的，那我们一天的数据大概上百P的数据，大家知道处理一个T的数据成本怎么也要，至少不是免费的，我知道去年的数字是平均300美金一年，那如果这样一个数字乘以我刚才说的那个每天的数据量这样一个成本是非常高额的，那你用这样一个高额的成本来做的这件事情，你到底能不能产生出来巨大的价值，是一个非常大的挑战。 怎么样以最简单最有效的方式采集，举个例子假设地面平滑，我在这里放了一个小球拴在皮筋上面，如果拉动这个小球，小球会在皮筋上来回弹动，这是非常简单的物理现象，假设我们用了三个摄像机从不通的角度来拍摄小球的不同状态，之后处理数据我们需要考虑光，影，色彩等很多因素，才能分析出小球运动的本质是什么，事实上它不需要这么复杂。在现实业务中在很多数据采集阶段，面临同样的问题，怎么样在这张大网中，更有效地来感知， 通信行业成本控制是很多行业的基础。 如何把AI的原生能力，放进5G里面来是一个非常任务，相信5G将会以更低的成本更快更智能的方式为新型的数字经济打好基础。

我们具体做了什么样的事情？

现在在通信行业的四个关键词——5G、AI、NFV、SDN。 5G我讲了，它是一个技术名词，也是商业名词；是第五代的通信，Nfv是网元的虚拟化，SDN是软件定义网络。中国移动是全球网络规模和用户规模最大的通信运营商，也是一家非常大的国有企业， 可能没有外面很多AI创业公司，很多互联网公司所有的灵活的管理机制和体制丹我们做的事情是非常至关重要的，对大家对国家对社会都是至关重要的，我们希望能够在现有的人力，在现有的人才可以支撑情况下，将AI的应用集中在5个业务领域，网络，市场， 安全，服务和管理。最重要的就是我们的网络，我刚才讲的下一代网络，还有现网，目前网络的支撑和运营，大家在很多场合抱怨说，你看运营商收我费用，我想借这个机会，稍微提一下，其实大家的资费从2014年大概平均单G的价格是134元，今年是4-6元，这样一个价格国际运营商相比， 除了中国外英国的通信费用平均是最便宜的， 大概是单G 9元人民币，我们的价格接近国际上通信价格的一半，在这种资费下降的过程中，我们必须在成本上压缩。 我们这几年已经落地了多项技术来提升网络智能化的效率，降低运营成本，目前正在由点扩展到更加系统化地结合网络和AI。其次是市场，大企业市场成本是非常高额的，我们正在以平台的方式将市场智能化能力沉淀下来， 以实现精准化营销， 辅助策略指定和市场研究。第三讲一下安全。5G连接了我们物理世界和信息世界，我们都是学计算机的，我个人的看法，我觉得5G就是下一代的操作系统，为什么这么讲？第一代操作系统就我们电脑，它屏蔽了你和外设之间的关系，第二代操作系统就是手机操作系统，它帮你连接很多基本的手机的功能， 应用以及网络。将来的5G连接了万世万物的网，从功能上规模上它真的是下一代超级系统，它需要有第一个非常重要的特性，它一定要安全，因为为什么？之前是信息安全，现在关系到物理世界的安全。 举个例子， 你现在智能家居的东西在你家里，家居的数据的收集和控制可能是被某个公司掌握，那你能否相信这家公司，能否保证你存储和传输安全，你家居的安全吗？ 通信网的安全对我们至关重要，不再是虚拟信息的安全，怎么样保证未来的网络真的是安全的，这是一个非常非常大的，我觉得通信面临的挑战，因为到现在大家知道通信的安全技术，也迭代了很多代，你上大网，你至少应该相信它是安全的，它所有的安全管控非常严格的。我们已经应用了大量的AI技术来辅助信息安全， 如何进一步让AI来提升通信网络的安全， 是一个严峻的挑战。 第四个业务放向是服务， 服务的智能化， 我们的客户服务机器人已经大规模地在我们所有服务渠道上上线， 每天服务几百万到千万次， 极大程度上提升了用户的体验和客户服务的效率， 也帮助我们节省了相当规模的客户服务成本。 语音识别， 语音合成， 人机对话， 自然语言处理， 知识库等典型的AI技术在我们的客户服务流程中发挥了重要的作用。最后是管理，我们在财务法律很多的部门上了一些智能化的技术，包括交互机器人， 文档自动审核等。

AI 转化为价值的效率，谈几点体会

我觉得如果把人工智能比作发动机，发动机向产业界落地时它重要特性是什么，是能量转换效率，AI到能真正产生出来这样一个价值，也是转化的效率。 很多伟大的研究人员，科学家在快速地提升AI核心算法的能力， 机制和效率， AI技术所基于的算力基础和数据也在迅猛前进。我们目前所做的，从另外一个角度来提高AI向规模化价值转化的效率。

AI 应该谦逊， 避免做人工智障产品

大智者必谦。 AI确实是一个普适的技术（Ubiquitous），但如何让这样一个技术真正提升我们的生产力， 改善背后的生产关系， 不是件容易的事情。 目前各种宣传各种新闻里讲，AI要大张旗鼓地去改变某某行业，要去加持那个行业，其实我们真实地面临产业需求时，去解决行业痛点的时候并没有那么容易， 效果常常不是立竿见影的。 我希望我们这样一个技术和做技术的人能够谦虚下来，中国古话叫大智者必谦，我们真的在改变产业时，即使未来真的用了AI技术会非常非常不同，但它改变路径一定是渐进式的， 需要一步步来，不可能今天有了你它就发生非常大的变化，企业有企业的痛点，每一次改变都要冲击到很多人和管理模式，充分尊重该行业已有的积累和智慧。在这个过程中，带着一种谦逊的态度来甄别什么是真正的需求，什么是伪需求，避免做很多人工智障的产品，避免只是追逐热点。今天正好是， 女性AI科研工作者的论坛， 我多说两句。 希望更多女性加入进来，我觉得女性的思维更缜密，更多会为别人考虑，如果未来是由AI来部分决定的， 那么更多女性加入进来， 增加多样性， 非常重要。 也许有一天键盘是适合爱好长指甲的女孩子的， 那就更加进步了。

以平台为促研规模化效应

我们公司战略上首先提的避免做百花齐放，在有限资源的前提下很多企业支撑不起百花齐放的方式，现在AI热，很多人去做很多小的点，但我们知道每一个技术的成熟和应用，它都是需要很长时间坚持不懈的努力的，如果你开了很多很多这样的可能，真的就是当季的鲜花，可能明年都死掉了，还是希望能先成就一棵树， 这个树能够深扎下去，在业务的泥土里生长，枝繁叶茂之后自然可以在阳光中飞扬，我希望我们以业务为核心，深入分析公司的业务生产部门的痛点和诉求，以一种谦逊的心态来帮公司做这样一个转型，包括服务很多公司，我在各种场合呼吁大家沉下心去真正理解，业务中你到底可以贡献什么。怎么样做到这个，首先我们建了一个统一的平台，为什么建这个平台？因为刚才我讲在这个研发过程中，你可以去买机器你可以学这些算法，你可以做很多这样的事情，其实每个都需要大的团队，现在研发开发的技术涉及到方方面面，平台提供给大家一个共同地方，你来到这里，基本上大部分的数据，大部分的工作代码已经写好了，你可以复制就可以去做，我们建这样一个平台，希望我们能够降低研发成本，能够提升AI到产能的转换效率。基于这样一个平台， 我们可以将各个份机构， 各个分领域的研发工作统一起来， 节省了大量的之前需要重复去做的工作， 业务接入的模式也变得简单。

聚焦业务， 聚焦人才，砥砺前行

我们讲一个例子， 刚才讲了服务，外面有很多各种各样的机器人，这是我们服务机器人，如果你用过10086，你一定会接触到这样一个机器人，尽管他从来没说他是机器人，大概现在承载了公司21%左右的的服务量，大家可以算一下它带来的价值。 这个一个AI应用的真正效果不只需要AI的核心算法和算力，它更需要公司的运营体系能够快速地跟技术合出来节奏，每天的测试每天的标注，每天的上线，业务部门对我们的各种各样的考核，都是确保这个事情成功的关键。如果你的AI产品今天和明天一样，明天和后天一样，我觉得它就是不是本质上的AI应用，一个好的AI产品必须是“活的”，活的意味着明天和今天不同，要有一个提升，我常常用一个数字说明，假设我可以让我的东西每天在迭代中提升一个百分点，一个百分点的365次方是多少？38.7 如果每天不升反降，，就是0.99的365次方，结果是0.025。 这是一个特别特别大的区别。随着业务在运营在提升，它才是一个由生命里的AI的应用。AI的应用，不只是研发出来的，更是需要长期聚焦运营出来的。业务的聚焦必然要求人才的聚焦，克服人才吸引，培养， 管理等方面的挑战，以解决业务问题，以能够带来规模化价值为导向。