数字化|AI使能成运营商数字化转型出口：能做什么？不能做什么？
_原题为 AI使能成运营商数字化转型出口：能做什么？不能做什么？ 
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（采访人员 叶菁）今年的疫情 ， 让全世界各行业都意识到数字化转型的重要性 。 因为在这疫情中 ， 拥有强大数字化能力的企业表现出了良好的应变能力 。 同时 ， 通信运营商普遍意识到 ， 联接与AI等多种技术协同 ， 可构建更加智慧的网络 ， 支持千行百业数字化 。
近日 ， 国内三大运营商在AI上动作不断 。 中国电信正打造“5G﹢天翼云﹢AI”三生万物格局 ， 并对中国电信数据中心进行了重大调整 ， 名字更名为“大数据和AI中心”；中国联通则打造了运营商首款5G+AI新应用沃助理 ， 中国移动公布2020年至2021年人工智能服务器产品集中采购结果……
随着5G及AI时代的到来 ， 通信行业的竞争也越发激烈 ， 各大运营商都希望能在每个业务中通过AI+方式为客户提供更优质的服务 ， 提升用户满意度 ， 保留更多的用户 。 AI技术同5G技术一样刚刚登上历史舞台 ， 都处于“婴儿期” ， 那么在成就运营商数字化转型之前 ， AI能做的有什么？还有哪些进步空间？
AI赋能运营商数字化转型
【数字化|AI使能成运营商数字化转型出口：能做什么？不能做什么？】智能化的数字经济是全球经济增长的新引擎 ， 事关国家在未来世界版图中的地位 。 被高度重视的数字化转型成为数字经济浪潮中各国政府和产业团体的共同选择 ， 数字中国、智慧社会作为中国全域化、立体化和智能化的全场景数字化转型长期工程 ， 为ICT产业提供了有史以来最大的可持续发展空间 ， 作为网络强国建设主力军的电信运营商正将其视为自己的发展路径选择和动能转换秘诀 ， 全力把握这一难得的产业转型升级发展机遇 。
中国信息通信研究院政策与经济研究所副所长何伟表示 ， 在数字经济的增长过程中 ， 数字化转型是其中最重要的引擎 ， 未来5年 ， 数字化转型带来经济转型的影响会更加凸显 。 5G作为“新基建”数字底座 ， 能够为AI所需的数据传输、算力渗透提供网络基础 ， 同时AI技术也促进电信运营商智能运营和智能服务 ， 拓宽5G带来的社会经济生产力提升价值 。
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智能运营是强基之本 ， 三大运营商正不断提升AI能力 ， 推动运营智慧化 。
中国电信作为网络AI化的先行者 ， 一直致力于网络智能化、业务生态化、运营智慧化 。 去年年底 ， 中国电信进行了部门架构改革 ， 设立云网运营部（数据中心） ， 为强化AI和数据驱动 ， 中国电信将数据中心更名为“大数据和AI中心” ， 增设AI应用研发中心 ， 面向内部业务强化应用开发和AI赋能 。 据悉 ， 在人工智能技术创新方面 ， 中国电信已在融合数据分析、电信专用语料、业务趋势预测和场景智能识别方面开展积极探索与实践 。
中国移动从2013年起开始就进行AI相关技术研发和储备 ， 通过探索和实践 ， 去年推出“九天”人工智能平台 ， 平台聚焦电信场景 ， 汇聚了中国移动自研及合作伙伴优秀AI能力 ， 包括服务、市场、管理、网络和安全等 ， 提供从基础平台到AI核心能力的开放服务 ， 在赋能中国移动自身服务的同时 ， 通过算力、数据、环境和算法来赋能千行百业 。
中国联通去年6月也发布网络AI平台智立方CubeAI ， 聚焦5G+AI、智能运维及行业创新等场景 ， 推动5G与AI融合创新 ， 打造电信网络发展的智能引擎 。 据了解 ， 中国联通近日上线的“沃助理”产品 ， 提供话前名片、漏话提醒、语音留言、智能应答、话后挂短等通信增强服务 ， 可帮助用户自动识别并智能处理骚扰电话以及漏接电话等问题 。
运营商发展AI具备天然优势
提到人工智能（AI） ， 人们首先会想到将其应用于机器设备 ， 诸如智能音响、智能电视等 ， 实现减少过多的人工干预 ， 让冰冷的机器能够与人沟通、更灵活高效的完成工作 。 但实际上 ， AI不仅能用于机器设备 ， 也可以应用于网络 ， 成为解决运营商运营痛点的利器 。
以5G为代表的下一代网络和AI之间的关系可以说是相辅相成 。 从网络本身来讲 ，5G网络在设计之初 ， 就全面体现了灵活、定制、动态的自动化理念 ， 为AI能力全面引入网络提供了智能化基础 ， 利用AI赋能会给通信网络本身带来灵活、动态、智能新能力 ， 驱动5G网络的维护工作由当前以人驱动的被动管理模式逐步向“自动驾驶”的自治管理模式转变 。 AI正成为应对5G挑战的有力工具 ， 全面助力5G网络的部署、节能和运维 。
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AI发展需要数据、算法、算力、场景四个要素 ， 而运营商发展AI在场景、数据、算力方面具备三大潜在优势：首先是场景方面 ， 运营商拥有连接、客服、渠道等多重客户触点 ， 网络、客服、市场营销等多个应用领域的众多可规模化应用AI技术的场景 。 其次是数据方面 ， 运营商拥有人与人、人与物的海量、多样、高质数据 ， 这些海量的数据将持续为AI发展提供源源不断的动力 。 最后是算力方面 ， 大规模“云化”的基础设施为AI发展提供强大算力 ， 此外边缘计算为建设高性能人工智能平台提供契机 。
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