1、 电信网络人工智能应用电信网络人工智能应用 白皮书白皮书 （2018 年）年） 中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟 2018年年9月月AIIA 电信网络人工智能应用白皮书(2018 年) 引 言 1956 年， 在达特茅斯学院举行的一次会议上， 人工智能这个研究领域被正式确立，距今 60 多年里，人工智能先后经历了上世纪六十年代和八十年代两次繁荣。进入 21 世纪后，借助互联网、云计算等信息基础设施的广泛应用以及 CPU/GPU 等计算硬件能力的大幅提升，深度学习算法带动了本轮人工智能大发展，并给出了亮眼的成绩。例如：在围棋方面，AlphaGo 力胜世界冠军；语音识别方面，目前所

2、有的商用语音识别算法都基于深度学习算法， 并带动了一大批智能音箱、智能手机语音应用的繁荣；在图像分类领域，目前针对某些具体任务的图像算法分类正确率可以达到或超过人的水平， 但软件系统处理速度和效率可以远超人类。除此之外，深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割、自然语言理解等领域的应用也取得了突破性的进展并不乏成功商用的案例。 人工智能被认为第四次工业革命的主要使能技术和通用技术之一，获得了各个行业的极大关注。目前，从企业数量来看，人工智能渗透较多的垂直行业主要包括医疗健康、 金融、 商业、 教育和安防等。 电信网络作为信息通信的基础设施， 具有应用人工智能技术的巨大空间和潜力。如何利用

3、人工智能算法提供的强大分析、判断、预测等能力，赋能网元、网络和业务系统，并将其与电信网络的设计、建设、维护、运行和优化等工作内容结合起来，成为电信业关注的重要课题。 AIIA 电信网络人工智能应用白皮书(2018 年) 目前， 学术界和工业界相继对人工智能在电信网络的更深入的应用方案进行研究，推动人工智能与电信网络技术的深度结合。国内外电信运营商也已纷纷开始对人工智能技术的应用探索， 并在部分领域取得了良好的效果。 本白皮书试图从人工智能技术与电信网络结合的角度， 展示人工智能在电信网络应用的研究现状， 发掘人工智能在电信网络的应用场景，对处于萌芽期的电信网络人工智能应用领域进行梳理。 AII

4、A 电信网络人工智能应用白皮书(2018 年) 目 录 1. 电信网络发展面临的挑战与机遇 . 1 2. 人工智能在电信网络应用概述 . 3 2.1. 电信网络应用人工智能技术的优势 . 3 2.2. 人工智能在电信网络应用范围 . 4 2.3. 人工智能技术的应用方式 . 5 2.3.1. 离线应用. 6 2.3.2. 在线应用. 7 2.4. 目前标准化进展 . 8 2.4.1. ETSI. 8 2.4.2. ITU-T. 9 2.4.3. 3GPP. 9 2.4.4. CCSA. 11 2.5. 电信网络的智能化分级 . 12 3. 人工智能在网络运维支撑中的应用 . 13 3.1. 概

5、述 . 13 3.2. 应用示例 . 14 3.2.1. 故障处理辅助. 14 3.2.2. 日常维护. 15 3.2.3. 智能规划. 15 3.2.4. 智能预测. 16 3.2.5. 智能优化. 17 3.2.6. 智能客服. 18 4. 人工智能在网络业务拓展中的应用 . 19 4.1. 概述 . 19 4.2. 应用示例 . 20 4.2.1. 业务应用. 20 4.2.2. 行业应用. 21 5. 人工智能在网络通信和管控技术中的应用 . 22 5.1. 概述 . 22 5.2. 应用示例 . 23 6. 总结 . 24 缩略语. 26 鸣谢. 28 AIIA 电信网络人工智能应用

6、白皮书(2018 年) 1 1. 电信网络发展电信网络发展面临的面临的挑战挑战与与机遇机遇 随着网络规模的扩大和业务种类的发展， 电信网络自身也不断面临新的挑战和问题， 从而驱动网络自身不断进行技术演进和革新从 IP 化到云化、软件化等以期获得更加灵活和高效提供服务的能力。 物联网、软件定义/虚拟化和 5G 是当前电信网络发展的重要路标，每一项技术的实现都将对目前网络架构和技术带来重大改变，同时对网络的设计、运行和维护都将产生巨大的挑战，包括： 网络设备和流量不断增长： 物联网中 M2M 联网设备数量和数据将迅速增长， 视频/VR/AR 等大流量业务不断涌现， 大数据和大连接成为网络面临主要问