最近幾年,國際AI領(lǐng)域,越來越多地浮現(xiàn)出了各種中國企業(yè)和AI技術(shù),中國AI的崛起甚至引起了美國的警惕。專業(yè)人士發(fā)現(xiàn),中國的市場寬容和政府投資的持續(xù)推動,為AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用提供了一個合適的“溫室空間”。令美國尤其緊張的是,在中國政府“大眾創(chuàng)業(yè),萬眾創(chuàng)新”的政策推動和“AI比肩美國”的狂熱野心驅(qū)動下,中國正在崛起一大批AI獨(dú)角獸企業(yè),并且中國在AI前沿科技領(lǐng)域的人才儲備已經(jīng)達(dá)到一定量級,仿佛正處在 “AI爆發(fā)”的前夜。最近愈演愈烈的中美貿(mào)易大戰(zhàn)歸根到底背后是守成大國和新興大國的遏制與搏擊。
近日來自歐洲的一則官方消息引起了一場熱議。歐盟中心——盧森堡國家產(chǎn)業(yè)中心 LHOFT 理事會以中國速度,僅用了兩天時間就全票通過吸納中國AI獨(dú)角獸企業(yè)DeepBlue (深蘭科技)為繼微軟、亞馬遜、普華永道、德勤等國際巨頭之后的又一全球合作伙伴。
令大家感興趣的是,不僅LHOFT是一個國家的產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)機(jī)構(gòu),盧森堡也是歐盟的另外一個“名片”。眾所周知,歐盟的歐洲法院、歐洲議會秘書處、歐洲投資銀行和歐洲投資基金等歐盟重要機(jī)構(gòu)都設(shè)在盧森堡,盧森堡憑借全球第二大投資基金管理中心、歐元區(qū)最大私人銀行業(yè)務(wù)中心和世界第一大跨境基金分配中心,成為世界最重要的金融中心之一,盧森堡證券交易所因?yàn)槭菤W洲證券上市與交易的主要場所,一直以來也是歐洲債權(quán)的晴雨表。因?yàn)楸R森堡在很多地方都有歐盟的影子,盧森堡的所作所為,很多地方同樣體現(xiàn)了歐盟的態(tài)度。
LHOFT 選擇的唯一的人工智能企業(yè)是中國企業(yè),不得不讓人重視這家叫DeepBlue的企業(yè)及其背后的故事。
據(jù)悉,DeepBlue(深蘭科技)因?yàn)橐幌盗?ldquo;領(lǐng)先歐洲”的人工智能落地應(yīng)用產(chǎn)品獲得盧森堡副首相Etienne Schneider 、財長甚至王儲的贊賞。提案通過以后,DeepBlue得以登陸歐洲“大雅之堂”,盧森堡財政部長Pierre Gramegna還將于9月份率團(tuán)訪問DeepBlue (深蘭科技)位于中國上海的總部。據(jù)了解,雙方或?qū)@Smart City智慧城市、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等主題進(jìn)行深入探討,DeepBlue有望獲邀在歐盟構(gòu)建其 AI 產(chǎn)業(yè)生態(tài),與歐盟共建智慧城市、數(shù)字城市等項(xiàng)目,其帶入歐洲的還有“自動駕駛、AI零售、智能機(jī)器人、生物智能、智慧交通”等AI應(yīng)用產(chǎn)品。
此前有報道稱,擁有包括intel英特爾人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室在內(nèi)的多家世界級AI聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的DeepBlue,和盧森堡國家實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合成立的“深蘭歐洲人工智能科學(xué)研究中心”旗下的四個聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室也得到了盧森堡經(jīng)濟(jì)發(fā)展局的資助。
據(jù)消息靈通人士透露,DeepBlue的歐洲聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室布局了自動駕駛、機(jī)器人、區(qū)塊鏈和金融數(shù)據(jù)安全四個方面,在歐洲對數(shù)據(jù)安全越來越保守的趨勢下,足見DeepBlue對歐洲市場的深遠(yuǎn)布局。
其實(shí),在過去的五到十年里,世界舞臺上活躍的中國企業(yè)還主要是“后發(fā)制人”的阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。近幾年,一大批中國AI企業(yè)的崛起,意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于上一批依靠“人口紅利”的高消費(fèi)額撐起的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),因?yàn)锳I的核心優(yōu)勢是原創(chuàng)技術(shù),類似DeepBlue(深蘭科技)這樣的企業(yè)在國際上崛起,意味著中國的人工智能原創(chuàng)技術(shù)可能已經(jīng)和美國“并駕齊驅(qū)”。
令人擔(dān)憂的是,相對于中國,歐洲AI企業(yè)具備跨洲作戰(zhàn)實(shí)力的企業(yè)并不多,歐洲本土的AI企業(yè)的發(fā)展在中國的DeepBlue們強(qiáng)勁攻勢面前,是否還有“斯巴達(dá)300勇士”在溫泉關(guān)的表現(xiàn)。
過去十年,電信網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了All IP、ALL Cloud變革,用戶體驗(yàn)提升同時也帶來更多問題。OPEX是CAPEX的3倍以上,網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度使網(wǎng)絡(luò)管理難度超過人的能力,70%重大故障都是人為因素。運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)面臨結(jié)構(gòu)性問題,依靠壓縮費(fèi)用或提升人員技能已不能解決,需要“用構(gòu)架性創(chuàng)新解決結(jié)構(gòu)性問題”。
華為SoftCOM AI在全云化網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架上,引入以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的AI技術(shù)。整個構(gòu)架有兩個核心,一是AI訓(xùn)練平臺,訓(xùn)練數(shù)據(jù),輸出模型或算法;另一個是推理平臺,收集數(shù)據(jù),根據(jù)模型或算法推理網(wǎng)絡(luò)動作指令并執(zhí)行。網(wǎng)絡(luò)將從自動化業(yè)務(wù)部署和動作執(zhí)行,走向智能化的故障自愈,自我優(yōu)化,自我管理。最終實(shí)現(xiàn)“自動,自優(yōu),自愈,自治”永不故障的自動駕駛網(wǎng)絡(luò)。
自動:網(wǎng)絡(luò)自動發(fā)放運(yùn)行業(yè)務(wù),包括業(yè)務(wù)自動部署、彈性伸縮、流量調(diào)整等。自優(yōu):網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)自動優(yōu)化,如話務(wù)模型變化、流量不均衡的時自動調(diào)優(yōu)。自愈:故障自動隔離,自動修復(fù),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)永不故障。自治:系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動、自優(yōu)、自愈后,就達(dá)到了自治水平,是網(wǎng)絡(luò)的最終狀態(tài)。
提升用戶體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)三個倍增
SoftCOM AI解決方案對運(yùn)營商價值為“三個倍增”,即運(yùn)維效率、能源效率、資源效率倍增。
運(yùn)維效率倍增
人工智能用于設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)全生命周期,可消除無效故障,縮短故障處理時間,提升運(yùn)維效率。例如某移動運(yùn)營商將運(yùn)維承包給第三方,通過工單數(shù)量與合作方結(jié)算費(fèi)用。無線領(lǐng)域一個月工單6.3萬張,設(shè)備硬件類故障不到10%,超過70%故障源自無源設(shè)備,如光纖彎曲老化、接口松動。“設(shè)備收編站點(diǎn),有源管理無源”實(shí)現(xiàn)線纜、連接器、動力環(huán)境問題大幅下降,“智能故障預(yù)測,網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷分擔(dān)”變搶修為基于狀態(tài)計劃性維護(hù),“人工開環(huán)轉(zhuǎn)為設(shè)備閉環(huán)”實(shí)現(xiàn)非物理故障恢復(fù)自動化,工單數(shù)量降到原來的10%。
能源效率倍增
運(yùn)營商能耗分布:站點(diǎn)能耗占65%,數(shù)據(jù)中心占20%。網(wǎng)絡(luò)流量分布在時間和空間不均衡,10%的站點(diǎn)產(chǎn)生50%的流量,50%的站點(diǎn)產(chǎn)生5%的流量。機(jī)房/站點(diǎn),AI訓(xùn)練生成散熱與環(huán)境及業(yè)務(wù)負(fù)荷模型,使日照、溫度與油機(jī)、太陽能和電池等達(dá)到最佳能效;設(shè)備層,根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載進(jìn)行動態(tài)能量投放,無流量時隙關(guān)斷、RF深度休眠、載頻關(guān)斷等減少耗電量;網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),構(gòu)建準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)負(fù)荷預(yù)測模型,使整網(wǎng)流量最優(yōu)達(dá)到能效最佳。實(shí)現(xiàn)“比特決定瓦特”,即網(wǎng)絡(luò)流量大小決定能耗多少。
資源效率倍增
網(wǎng)絡(luò)資源包括骨干網(wǎng)、核心網(wǎng)、有線無線網(wǎng)絡(luò)資源等?,F(xiàn)在資源管理是網(wǎng)絡(luò)建設(shè)好,流量隨之流動,資源利用可能不合理。引入AI,基于流量走向調(diào)度網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)管線、機(jī)房等設(shè)施最佳利用;根據(jù)用戶、終端、業(yè)務(wù)分布,實(shí)現(xiàn)空口頻譜最大程度利用;對彈性流量削峰填谷,提升骨干網(wǎng)利用率。如骨干網(wǎng),熱點(diǎn)DC間的IP骨干網(wǎng)絡(luò)利用率接近70%,非熱點(diǎn)DC間的網(wǎng)絡(luò)利用率不到30%。傳統(tǒng)基于專家規(guī)則確定調(diào)優(yōu)策略,不能獲得持續(xù)負(fù)載均衡。通過AI,如流量趨勢預(yù)測、路徑性能預(yù)測,不犧牲 QoS 或 SLA,流量路徑幾乎實(shí)時變動, 達(dá)到最優(yōu)。測試證明,AI優(yōu)化的骨干網(wǎng)線路忙時利用率從平均30%提升50%以上。
華為先針對運(yùn)營商效率提升明顯的應(yīng)用入手,不斷擴(kuò)充應(yīng)用、改進(jìn)算法、探索部署模式,逐步將AI應(yīng)用到運(yùn)營商全網(wǎng),實(shí)現(xiàn)自動化網(wǎng)絡(luò)向自治網(wǎng)絡(luò)邁進(jìn)。