人工智能将如何影响企业的未来发展
每个人都可以从人工智能驱动的自治网络中受益。例如，对于医疗机构而言，此类网络能够监控维持患者生命的静脉输液泵。对于学校来说，可以创建一个连接的教室，通过支持软件或监控出勤率来帮助学生克服学习挑战，从而主动让处于危险中的学生参与教育。”
个性化和定制
在客户方面，数字服务的用户一直受益于人工智能部署，事实证明，这可以提高参与效率。虽然人工智能仍处于相对早期的发展阶段，但随着时间的推移，人工智能似乎将支持增强的个性化和定制化。
Zowie公司首席执行官兼创始人MajaSchaefer说，“随着我们进入新的元宇宙时代，我们将只能访问越来越多的数据点，这意味着我们将能够更有效地使用人工智能为客户创造量身定制的体验。
而在未来，我们对品牌的体验将始终是定制的。例如，当进入虚拟世界中的一家超市时，货架会以不同的方式堆放。
人工智能已经在推动更好的在线推荐和有针对性的广告。未来，它将超越并影响交互。在过去的几年，我们看到了越来越多的人工智能技术的实际应用，并且在未来几年，它将变得越来越普遍。随着人工智能成为人们日常生活的一部分，记住和关心隐私很重要。正在处理的数据应始终匿名并仅用于特定目的。”
工业中的人工智能
随着人工智能在未来几年继续发展，它将颠覆企业的更多运营方式，从而提高效率，并减少员工的压力。人工智能的最大影响将来自那些能够最有效地将其模型投入生产，并找到将这些模型与其现有业务流程最佳集成的方法的企业。
Seldon公司首席执行官兼创始人AlexHousley评论说：“人工智能的最大变革潜力可能在于医疗保健行业；尽管目前采用率为36%，但改进诊断或蛋白质折叠等医疗保健应用可以带来非凡的社会和经济回报。
我们也开始看到建筑和物流等其他行业利用机器学习模型来优化他们的服务。例如，建筑行业在规划项目时使用机器学习来提高估算的准确性，并通过在现场检测潜在风险以预防事故来提高安全性。
由于开发人员创建模型的方式有所改进，以及我们能够压缩模型并在边缘硬件上运行它们——允许更多种类的应用程序，人们还看到人工智能表现得更好。由于人工智能市场、人工智能制造商/教师工具包和低代码/无代码人工智能平台等技术，人工智能也变得更容易获得。
总而言之，这些改进极大地改善了人工智能在工业中的使用，到2021年底，近三分之一的企业拥有模型生产。”
制造中的机器健康
通过称为机器健康的新兴框架，制造业将看到巨大的创新潜力。这一功能使用物联网和人工智能来预测和防止工业机器故障，并通过分析提高机器性能。
Augury公司首席执行官兼联合创始人SaarYoskovitz详细阐述了这将如何影响未来的制造业务。他说：“人工智能与自动化和物联网等技术一起引领第四次工业革命。制造业是已经看到巨大收益的行业之一，因为人工智能被用来为这些业务的流程、效率和能力提供更大的可见性。一个关键的例子是机器健康——一种由人工智能驱动的解决方案，用于对制造工厂内的关键和支持设备提供预测分析。
传感器从工业机器捕获振动、温度和数据，人工智能根据这些数据和人类可靠性专家的输入诊断机器问题，解释造成这些问题的原因并规定行动方案。
这个人工智能用例的影响是巨大的。当一台关键机器出现故障时，整条生产线就会停止运转，从而对整个供应链产生严重的上游和下游影响。因此，机器健康使制造商能够增强应对供应链问题或影响生产的全球事件的应变能力。”
更多内容来源于数字化企业网返回搜狐，查看更多
2023年人工智能在营销方面的发展前景
同时，实时营销将在2020年成为现实。收集和分析客户数据已经能够帮助营销人员准确地了解客户的行为，并在合适的时间向合适的客户传递经过完美定制的营销信息。并借助大数据实现精准营销、多元营销。
2、大数据分析铸就的精准营销正在推动企业智能化进度
迫于业绩和营收压力，中小企业营销变革的脚步在不断加快，人工智能对市场营销方面的颠覆是基于人工智能技术可以解决传统营销模式难以真正获得客户行为偏好信息的营销困境，并结合大数据分析铸就企业精准营销获客，快速挖掘潜在商机。
很显然，在大数据的助力下，企业数据维度的不断丰富，智能营销为企业带来了更快的创新发展，让处于智能化转型初期的企业们，从渐进式创新，真正意义上走向智能化的蜕变。
人工智能在营销方面的应用模式：以市场产品为例
企业寻找业务增长点：智能营销能力成为核心，当前言通智能营销系统应用需求广泛
人工智能在营销方面的应用优势在于，它具有从广泛的客户、行为、业务和渠道来源，在规模上和实时地、分析数据的内在能力。
核心要素：基于人工智能、大数据、云计算等核心技术贯穿整个客户生命周期，为企业提供多维获客线索、多种工具全方位触达客户、快速完成客户画像、筛客、成交、留存、促活到复购的全流程智慧销售服务，帮助企业提升营收效能，降低运营成本。
解决方案：言通智能营销系统产品已经成为中小企业寻求业务增长点的标配工具，同时越来越多的传统行业也开始使用它深化人工智能在企业营销领域的应用。
简单来说，言通智能营销系统的应用，一方面实现企业销售管理自动化，提高销售人工工作效率；另一方面则结合相应的大数据分析，进一步促进企业拓客，并发挥人工智能销售的优势，从而使企业实现更大的经济效益。
实际上，言通智能营销系统作为一站式智能营销解决方案服务平台，本质上就是为了最大化激发企业客户信息资源的商业价值，并帮助企业建立智能营销，在智能化转型的过程中抢得先机。
未来，人工智能在营销方面的发展趋势
人工智能时代，技术的发展赋能营销更多的想象力，自动化、精准化、智慧化，将成为未来人工智能在营销方面发展的三大关键词！基于此，未来智能营销或将走向千人千面的智慧营销体系，帮助企业洞察更为精准的用户需求，而传统行业必将把人工智能技术和业务流程产生实质性融合，让企业全面进入智能营销时代，推动业绩增长。
相信在未来的营销领域，人工智能技术必将会发挥出更大的作用，对市场营销的赋能也更加直接。返回搜狐，查看更多
如何认识人工智能对未来经济社会的影响
原标题：如何认识人工智能对未来经济社会的影响人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。世界主要国家都高度重视人工智能发展，我国亦把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。在此背景下，我们有必要更好认识和把握人工智能的发展进程，研究其未来趋势和走向。
人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。首先，人工智能是目标导向，而非指代特定技术。人工智能的目标是在某方面使机器具备相当于人类的智能，达到此目标即可称之为人工智能，具体技术路线则可能多种多样，多种技术类型和路线均被纳入人工智能范畴。例如，根据图灵测试方法，人类通过文字交流无法分辨智能机器与人类的区别，那么该机器就可以被认为拥有人类智能。其次，人工智能是对人类智能及生理构造的模拟。再次，人工智能发展涉及数学与统计学、软件、数据、硬件乃至外部环境等诸多因素。一方面，人工智能本身的发展，需要算法研究、训练数据集、人工智能芯片等横跨整个创新链的多个学科领域同步推进。另一方面，人工智能与经济的融合要求外部环境进行适应性变化，所涉的外部环境十分广泛，例如法律法规、伦理规范、基础设施、社会舆论等。随着人工智能进一步发展并与经济深度融合，其所涉外部环境范围还将进一步扩大，彼此互动和影响亦将日趋复杂。
总的来看，人工智能将波浪式发展。当前，人工智能正处于本轮发展浪潮的高峰。本轮人工智能浪潮的兴起，主要归功于数据、算力和算法的飞跃。一是移动互联网普及带来的大数据爆发，二是云计算技术应用带来的计算能力飞跃和计算成本持续下降，三是机器学习在互联网领域的应用推广。但人工智能技术成熟和大规模商业化应用可能仍将经历波折。人工智能的发展史表明，每一轮人工智能发展浪潮都遭遇了技术瓶颈制约，导致商业化应用难以落地，最终重新陷入低潮。本轮人工智能浪潮的技术上限和商业化潜力都大大高于以往，部分专用人工智能可能获得长足进步，但许多业内专家认为目前的人工智能从机理上还不存在向通用人工智能转化的可能性，人工智能大规模商业化应用仍将是一个长期而曲折的过程。人工智能的发展尚处于早期阶段，在可预见的未来仍将主要起到辅助人类工作而非替代人类的作用，同时，严重依赖数据输入和计算能力的人工智能距离真正的人类智能还有很大的差距。
作为继互联网后新一代“通用目的技术”，人工智能的影响可能遍及整个经济社会，创造出众多新兴业态。国内外普遍认为，人工智能将对未来经济发展产生重要影响。
一方面，人工智能将是未来经济增长的关键推动力。人工智能技术的应用将提升生产率，进而促进经济增长。许多商业研究机构对人工智能对经济的影响进行了预测，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、行业增长率等。多数主要商业研究机构认为，总体上看，世界各国都将受益于人工智能，实现经济大幅增长。未来十年（至2030年），人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。人工智能对全球经济的推动和牵引，可能呈现出三种形态和方式。其一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”；其二，人工智能可以对现有劳动力和实物资产进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；其三，人工智能的普及将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。
另一方面，人工智能替代劳动的速度、广度和深度将前所未有。许多经济学家认为，人工智能使机器开始具备人类大脑的功能，将以全新的方式替代人类劳动，冲击许多从前受技术进步影响较小的职业，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超越从前的技术进步。但他们同时指出，技术应用存在社会、法律、经济等多方面障碍，进展较为缓慢，技术对劳动的替代难以很快实现；劳动者可以转换技术禀赋；新技术的需求还将创造新的工作岗位。
当前，在人工智能对经济的影响这个领域，相关研究已经取得了一些成果，然而目前仍处于研究的早期探索阶段，还未形成成熟的理论和实证分析框架。不过，学界的一些基本共识已经达成：短期来看，人工智能发展将对我国经济产生显著促进作用；长期来看，人工智能的发展路径和速度难以预测。因此，我们需对人工智能加速发展可能导致的世界经济发展模式变化保持关注。
（作者单位：国务院发展研究中心创新发展研究部）
通信人工智能：下一个十年的网络革命
原标题：通信人工智能：下一个十年的网络革命
今天，依托于移动通信网络的承载，全世界已经有超过50亿人，每天使用手机工作和生活；方兴未艾的物联网，更将为我们的未来创造无限可能。在改变世界同时，移动通信技术本身，也以每十年一代的速度，不断发展演进。经过30多年发展，从模拟到数字，从语音到数据，从电路交换到IP化，从封闭通信生态系统到赋能垂直行业的技术与生态，今日的现代移动通信系统，效率和性能已经不断逼近香农极限，并开始向太赫兹、空海天一体化、感知通信计算一体化等更前沿的领域迈进。其中，一个最受关注的领域，是移动通信网络与人工智能的深入融合。随着通信网络的日益复杂化，通信业务生态的日益多样化，人工智能已经成为网络与业务运行不可或缺的基础要素，并将在未来发挥越来越重要的作用。就在本月，来自于亚信科技、中国移动、中国电信、清华大学以及其他中外运营商和高校的资深专家们，以一篇《通信人工智能的下一个十年》，就移动通信与人工智能的协同发展，对沿革进行了梳理，对未来进行了展望。以下，是该文章的观点摘要，以及科技杂谈专访部分文章联合作者（亚信科技CTO、高级副总裁欧阳晔博士，工信部通信科技委常务副主任、中国电信科委主任韦乐平，清华大学智能产业研究院院长张亚勤院士）的重点内容整理。【一】我们先来看一张全景图：移动通信技术与人工智能在各自的早期阶段，都有着鲜明的、各自独立的发展路线。一个图中未提及，需要补充的细节是：早在1968年，YoshihisaOkumura就曾提出Okumura模型，基于实测数据对真实的无线信道进行数据建模与仿真，可以看作数据科学算法应用于移动通信系统的雏形。但是，受算法、算力、需求等多方面影响，在3G以前，在早期的移动通信系统里，人工智能一直没有真正地投入应用。直到1999年，在无线射频系统场景的规范中，3GPP正式纳入了COSTWalfish-Ikegami等信道模型。这也是一个重要的里程碑：数学算法第一次进入到移动通信的国际标准之中。到了4G阶段，人工智能与移动通信行业的融合又进了一步。一方面，2006年提出的深度学习，带动了人工智能技术发展的第三次浪潮；另一方面，在实现网络系统全IP化，开始向垂直行业赋能之后，移动通信网络自身也对人工智能有了更多的需求。联合作者之一、亚信科技CTO、高级副总裁欧阳晔博士特别提及到，最具代表意义的一个转折点是，从2008年开始，3GPP在移动通信标准中定义了一个新的理念：自组织网络(Self-OrganizingNetworks，以下简称SON）。简单来说，就是通信网络可实现自组织、自配置、自优化、自治愈。而以机器学习为代表的人工智能技术，正是实现SON的关键手段之一。只不过，当时SON还并不是移动通信标准的必选项，不是核心基础网元。而在实际的产业化和商业化进程中，运营商希望SON能真正开放，做到厂商中立、技术中立；设备商却希望通过SON加强自家设备的紧耦合。这个分歧，导致了SON的推进一直步履缓慢。而且，在这个阶段，通信网络从接口、流程、信令到整个网络生态，也都还不是按照智能化的理念来搭建的，所以网络与人工智能的融合对接不够友好。所以，虽然整个移动通信行业，都已经逐渐认识到了人工智能对移动通信网络的价值，但4G的实际商用过程中，这一认识始终未能转化为产业落地，而以Verizon和AT&T为代表的SON试水，也都未能取得理想成果。直到5G阶段，拐点终于到来。2017年2月，3GPPSA2正式定义了网络人工智能网元NWDAF。欧阳晔博士提到，这是移动通信历史上，第一次在核心网络架构里定义、标准化、并要求部署网络人工智能网元。它标志着，移动通信网络从底层结构层面开始，就已经按照自动化、智能化的理念，面向人工智能进行了重新设计。而在移动通信网络的另一条新兴发展路线O-RAN上，也已经定义了一个通信人工智能的网元：RIC（RadioIntelligenceController），并与核心网管理与编排MANO(Management&Orchestration)功能紧耦合。除此之外：2019年6月，国际电信联盟电信标准分局研究13组启动了机器学习用例的研究。同月，全球移动通讯系统协会GSMA开始了智能自治网络案例的白皮书工作。2020年7月R16正式冻结之后，3GPP也针对新的R17版本，正在继续推进人工智能相关的NWDAF,MDAF,QoE(QualityofExperience)等标准化课题研究。这些动作都意味着，从5G开始，通信网络与人工智能的融合，已经真正成为滚滚大潮。【二】可以看到，从1G、2G、3G、4G，到今天的5G，移动通信与人工智能的融合，是越来越深入，越来越紧密。其原因在于，移动通信网络本身正日益复杂化，通信业务生态也日益多样化。如今，通信网络基础设施和业务系统中需要面对诸多复杂场景，比如：无法用仿真模型模拟极其复杂的无线环境，指数级的IP交换与路由控制选择，主动性的网络支撑与业务保障，一客一策与一刻一策的网络个性化服务，……这些场景，已经远远超出了传统的人工规则预定义与执行的处理与管理能力。通信系统必须有一套自动化、智能化的体系和手段来保障网络与业务的运行与发展。"我们（指中国电信，科技杂谈注）在5年前就启动了新一代云网运营系统，但到现在难度还是很大。因为网络巨大无比，种类也多得不得了，5G以后就更复杂，不可能用人为的方式来管理这么复杂的资源。"联合作者之一，工信部科技委副主任、中国电信集团科技委主任韦乐平说，"只有用人工智能，才能帮助我们能够在复杂的环境下，正确地判断该做什么，而且预先提出预警，大大地提高效率。"同时，在5G阶段，CT与IT两大产业体系日益合流，传统的烟囱式的、高度紧耦合的通信网络系统，不断虚拟化和云化，这也为人工智能在移动通信领域的深入应用创造了条件。"5G一个重要的特点，就是互联网和通信网在协议层实现真正的融合，所以很多过去计算机领域的算法、互联网里面的技术，都可以更容易地使用到通信网络之中。"联合作者之一，清华大学智能产业研究院院长张亚勤院士说。而放眼未来，这个趋势还在不断加速。尤其是5G未来为垂直行业赋能过程中，人工智能将扮演更加重要的角色。比如5G切片，运营商要面向不同的用户，创建不同的网络环境，编排不同的流程，供给不同的网络资源，提供不同的应用和服务，实行不同的计费规则，并根据网络负载和用户需求的调整，进行随时调整。比如放飞一架无人机，从无人机的控制器、基站、传输、核心网络，到无人机飞行路径的基站，每一个节点都要统一拉通，进行实时的动态管理，才能确保网络QOS满足无人机的时延、带宽、抖动等综合要求。而从5G开始，移动通信网络将从以前的连接人与人，进化到连接万物，无论是业务的复杂度还是数据量的规模，都有指数级的提升。这样复杂的、海量的工作，只有依托智能化的网络，才有可能实现。"现在，网络的每一个层面、每一个领域，都需要人工智能，它已经是一个通用的使能技术。"韦乐平表示。【三】需要明确的一个问题是，移动通信系统与人工智能的融合，现在才刚刚开始。比如，通信人工智能相关的网元NWDAF或RIC，现在都还处在测试阶段，还没有开始在5G网络中大规模商用。而不同的厂商、标准组织与技术路线之间，网络接口的难以统一，也将制约通信人工智能的能力边界与发展进程。而且，绝大多数的运营商并不会只运营一张5G网络，而是还有2G、3G、4G、专网等其他网络并存。如何在多个网络中实现业务的统一编排，乃至将存量业务重新规范梳理，实现智能化的演进，都是极具实际操作难度的，甚至是在较长一段时间内几乎无法完成的艰巨挑战。所以，面向未来10年，移动通信与人工智能的融合发展，一定是一个长期的、渐进的过程。目前，通信国际标准组织已经开始对通信人工智能的发展成熟度进行初步的分级：以及在整个通信系统当中，不同成熟度的通信人工智能的应用等级：根据以上的分级，《通信人工智能的下一个十年》一文，对未来10年的通信人工智能发展进度作出了以下的预测。这个预测是否能如期实现，目前仍然有待时间来证实。在韦乐平看来，影响发展的很多因素，其实来自于技术发展本身之外。"人工智能只是技术手段，最重要的是现在没有统一标准，标准组织都是缺失的。"韦乐平说，"而且标准组织只会规定框架性的东西，很多具体的问题还是要靠运营商自己想清楚，跟制造商、支撑商等合作伙伴一起，坐下来讨论，达成共识，一起推进。"在他看来，目前比较好的办法，是借助一些业务上的痛点，来做借势切入。比如，现在光纤切断每年很多次，都是几十上百次，甚至全阻断，经常为网络带来巨大危险，而如果用人工智能，就可以预先判断，及时处理。（科技杂谈注：一个最近的案例，是2020年6月15日，因为一条光纤传输链路发生故障后，未能及时找到故障源，最终导致T-Mobile美国全网的语音和短信服务中断长达12小时）另一个"运营商刚需"的机会场景，是通过人工智能来降低5G的功耗。亚信科技正在和运营商共同试验，通过网络和用户的数据变化，用人工智能判断某一个5G基站的功率，在某个时间段是应该放大，还是缩小，甚至暂时关停省电，从而根据用户和业务的流动，自动地、实时地、精准地进行网络质量优化。这样，网络繁忙的时候不再拥塞，用户体验更好；空闲的时候尽量节电，省钱又环保。【四】最后，感兴趣的朋友，可以看一下人工智能在移动通信生态系统中的详细应用，以及未来10年的发展展望。（友情提示：本部分相对枯燥，非专业读者可以直接PASS）整体来看，人工智能在移动通信生态系统中的发展，可以分成网络基础设施、网络管理、电信业务、专网、跨领域融合这几个领域。具体来说：一、在网络基础设施领域，主要分为无线接入网、核心网、传输网、终端这四个方面。（1）无线接入网在物理层与数据链路层，典型的AI应用，包括但不限于以下功能：利用深度学习或强化学习算法来评估与预测信道质量、OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)符号在接收端的检测、信道编解码、动态频谱随机接入等。面向无线接入网的应用层，3GPP定义的SON的标准体系，旨在实现无线网络的自配置，自优化，自治愈。3GPPRAN3目前正在研究，让SON独立成为一个RAN逻辑实体或功能的可行性。欧盟5G-MoNArch项目组也已建议，无线侧可考虑设置一个独立的人工智能分析网络功能RAN-DAF，对5GNR的CU面进行数据分析和决策。而O-RAN的RIC也将会持续演进与加强，尤其在面向不同App类型时的智能策略控制，用于帮助运营商在业务编排层实现基于App特征的业务编排。（2）核心网3GPP路线的人工智能网元NWDAF：可对5G核心网络的移动性管理，网络服务质量QoS，以及5G核心网其他网元（例如UPF）进行智能化的管理、优化与提升网络质量与体验。O-RAN的无线智能控制器RIC：可利用AI的能力进行无线资源，移动性，无线连接，切换，无线QoS等业务和资源的管理。NWDAF未来将具备增强的网络性能优化与用户体验优化能力。目前相关的研究项目包括UE驱动的分析共享、基于NWDAF协助的QoS保障，话务处理，个性化移动性管理，策略决定，QoS调整，5G边缘计算，NF的负载均衡，切片SLA保障，可预测的网络性能等。3GPPSA5也在研究NWDAF如何将分析功能赋能给OAM或RAN，并参与MEC融合，以支持垂直行业的应用，为更多的垂直行业应用赋能。（3）传输网软件定义光网络（SDON）在动态恢复业务中断，保障网络容量和业务可靠性同时，跟大数据、人工智能、云网融合等技术结合，实现光网络的智能化管理。认知光网络CON(CognitiveOpticalNetwork)将通过认知决策系统CDS(CognitionandDecisionSystem)来控制和传播相关指令，管理传输要求和网络事件。目前SDON/CON与人工智能的结合上已经有一些研究成果，例如预测故障、减少恢复时间、改进光的信噪比等。IPv6网络和人工智能的结合也已经进入探索阶段。业界希望可以利用人工智能技术，对网络进行感知和灵活的路由配置，并对全网运行状态进行监测，智能化地识别网络异常；针对发现问题进行故障的根因定位，并且产生相关的最优策略。而在云网边端的资源分配和存储算力资源使用方面，业界也正在探索算力网络与IP网络的融合、云网融合等全新架构，通过人工智能来实现最优路由、最优算力分布，并保障算力的服务质量。未来10年，SDON/CON与人工智能有望结合更加紧密，逐渐实现"零接触"的认知光网络，实现光网络的完全自动化管理和控制。基于光网络的运维知识图谱将逐渐成熟，可以通过它快速定位传输问题，预测传输性能，进行传输参数的优化。对于传输的具体指标，例如调制阶数、误差修正、波长容量等，可以利用人工智能技术进行最优配置，保障传输的性能。基于IPv6的应用也将逐渐走向成熟，人工智能在网络路由、承载网的SLA保障、确定性网络方面发挥关键作用，实现IPv6乃至IPv6+的智能IP网络，满足B5G/6G业务场景的个性化需求。在云网融合方面，云网边端的算力资源将实现完全分布式的架构，按照业务需要提供无缝、高质量的算力资源，为终端、边缘的高阶人工智能应用提供资源保障。弹性算力网络/动态的云网融合，侧重出新的提供云计算服务的商业模式，可以利用区块链的智能合约等进行安全保障，解决用户的隐私问题，实现网络和计算资源的可变现能力。（4）终端基于终端的人工智能，主要包括终端和芯片的智能化。终端操作系统本身和应用层的App方面，已有一些智能化应用发展，但基于终端的人工智能对于网络基础设施的赋能，目前还在早期发展。这方面，一个比较典型应用是，通过终端芯片采集性能数据，汇报给SON系统或者网络管理系统OSS(OperationSupportingSystem)，利用这两个部件的网络人工智能分析引擎，进行无线网络智能优化。未来，基于终端和芯片的人工智能技术，将通过对无线环境和内容的感知，来优化无线接入的接入和调度、系统速率、频谱效率、网络负载优化、无线安全性等环节，提升5G系统的性能，优化终端的使用体验，乃至催生新的场景案例。（5）未来10年展望在未来3-5年内，NWDAF将在5G核心网络中逐渐成熟商用；无线与核心网络优化也将借助SON实现以人工智能为驱动的智能网络优化目标。SON的商用部署方式将有可能以独立SON系统部署或融合进入5GOSS系统实现，RAN-DAF是否以独立网元形式定义还未有定论。未来5-10年，随着O-RAN的逐渐商用，RIC作为开放无线网络的智能控制器也将实现商用部署。二，在网络管理领域，主要有智能化网管,ENI引擎和网络运维支撑系统（OSS）三个方面。（1）智能化网管3GPPSA5在R16中开始定义的管理数据分析功能（MDAF），通过进行数据分析，帮助管理系统设置合理的网络拓扑参数进行网络配置，保障服务质量。同时，MADF在管理面也可以为SON赋能。下一步，MDAF将在覆盖增强、资源优化、故障检测、移动性管理、能量节省、寻呼性能管理、SON协作等多个场景方面的应用逐渐成熟；MDAF和网络设备(例如NWDAF)的交互也将得到完善。（2）ENI引擎ETSI于2017年定义了ENI系统，做为一个独立的人工智能引擎，为网络运维、网络保障、设备管理、业务编排与管理等应用提供智能化的服务，未来还将定义更多高级的应用，例如基于意图网络的节能、数据机制、ENI与运营商系统的匹配等等。（3）网络运维支撑系统（OSS）2019年，TMF在FutureOSS的研究报告中定义了未来OSS由"数据驱动"，必须依赖人工智能，机器学习，自动化，微服务，业务优化紧耦合，必须具备敏捷，自动化，主动性，预测性，可编程性的特征。在定义未来OSS最重要的10个因素中，有4个因素和人工智能紧密相关：自动化闭环业务流程执行与保障，自动化闭环网络优化，AI驱动的客户互动，AI驱动的网络优化。目前，主流通信运营商已经在面向5G演进的OSS系统中，逐渐嵌入了AI平台或者功能模块。比如亚信科技为三大运营商搭建的5GOSS网络中台体系中，就包括了网络人工智能中台：它以数据中台的网络大数据为主要燃料，围绕网络生命周期中的规、建、优、维等场景，不断构建、推理、发布、沉淀出网络AI算法模型，为4/5G网络提供包括异常检测、容量预测、网络优化、根因分析、告警预测、故障自愈、业务编排、感知优化等网络AI功能。（4）此外，网络AI信令体系、网络数字孪生、编排系统也值得关注：网络AI信令体系：网络AI平台和各数据采集网元或模块；以及5GOSS的各个业务系统（例如网络编排，网络性能，网络资源，网络故障）进行互联互通的标准命令体系网络编排：网络的软件定义与云化趋势下，网络功能NFs管理将由软件定义的管理程序接管，并从面向专有硬件，向共享的计算与通信资源池的虚拟化管理转型。在5GOSS中，网络业务编排甚至可独立成一个子系统，负责5G各个虚拟网络功能VNFs(VirtualizedNetworkFunctions)构成的网络切片业务的编排与管理。目前，全球运营商的网络自动化与智能化编排能力还处于初级阶段，在技术和标准层面都需进一步完善。业务智能化编排的新型网络如何共存与协同工作，也是业界需思考的一个问题并需尽快形成一致行动目标。可以预计，随着通信人工智能和网络编排系统深度融合，网络(拓扑)编排、网络资源编排、网络业务编排三大能力将得到持续改进。（5）未来10年展望：在未来3-4年中，MDAF实现网管层面的部分数据分析功能。随着网络中台体系的建设，面向网络人工智能的网络AI中台将会在部分运营商的5GOSS系统中实现商用部署。网络AI信令体系作为人工智能与网络交互的语言，将AI能力注入到网络生态系统中。未来5-10年，随愿网络和ETSIENI网络体验与感知体系将逐渐成熟，会在5G中后期的网络基础设施架构中得到应用。数字孪生技术将与网络仿真和人工智能相结合，将网络全生命周期的规、建、优、维实现孪生化与智能化管理。三，在电信业务领域：目前，中国运营商正在BSS领域正引领基于智慧中台的技术演进：通过能力运营协同业务中台、数据中台、技术中台、AI中台等中台系统，完成面向最终用户与合作伙伴的IT服务与交互。其中，AI中台以人工智能算法为基础，通过场景化服务能力封装，为业务过程注智赋能。截至目前，人工智能技术通过AI中台体系，已经在BSS域的营销、销售、客户体验、客户服务、计费等多个业务领域及相应场景得到较好应用。而在10年，AI将在客户管理、套餐推荐、财务智能管理领域全面赋能，并且实现从初级到高级的过渡。从面向客户建立以人为本的全面客户体验，到面向电信运营企业建立更加运转高效的业务运营过程，直至新业务、新模式、新技术的快速创新兑付，都将起到关键作用。未来10年展望：部分通信运营商构建的技术中台体系将在未来3-5年内全面商用与成熟。其中的人工智能平台板块，将作为AI面向BSS领域注智与赋能的载体，全面推动客户运营与业务运营的智能化。电信业务涉及的某些细分领域例如智能客服、智能营销、智能推荐等，因为垂直行业中类似通用的应用经验，在未来的5-10年内会加速发展，可能提早实现到达L4或L5的高度智能化阶段。四，在专网领域：5G面向垂直行业除了提供公网服务，也可提供专网服务。而在5G专网中,通信人工智能也可提供一系列的智能化专有服务与安全保障。例如：可以用于虚拟专网中的网络切片SLA保障，进行通信传输性能、质量和资源的优化。对独立专网，人工智能体验感知算法可以对用户的感知体验进行实时或准实时评估，提供精准的QoS组合保障服务质量，实现差异化的智能运维服务。在专网中，也可以利用联邦学习、迁移学习等人工智能技术，完成5G切片异常诊断模型的云化管理和持续学习优化。另外，人工智能技术也可以对专网中的无线网络性能进行实时评估，通过与垂直行业应用平台的交互，自适应调整应用层的参数设置，用于提升视应用层的视频质量或者进行游戏加速。预计未来10年，通信人工智能通过与MEC以及与业务的结合以及算法的成熟，可以完全满足垂直行业对于高质量通信和网络安全的要求，将专网真正地变成高性能、安全可靠的专网。在垂直领域例如车联网、智能制造、高清视频/VR/AR、远程医疗、智慧城市，通信人工智能将帮助企业实现高级智能、乃至完全智能化的专网功能。未来10年展望：垂直行业专网在未来3-4年内属于商用建设初期，主要部署模式以虚拟专网形式实现。在此期间，人工智能面向虚拟专网的应用，将聚焦在5G专网切片的SLA保障、切片资源智能调度与优化、以及无线专网覆盖与性能优化等。在未来5-10年，混合专网和独立专网会逐渐部署并成熟，人工智能对独立或混合专网的应用将会聚焦在ToB业务精准QoS保障、ToC业务感知体验实时评估优化、智能网络智能运维AIOPS等。另外，人工智能技术通过与垂直行业的专网应用平台MEP(Multi-AccessEdgePlatform)的交互，自适应调整应用层的参数设置，保障边缘应用的服务质量。人工智能在行业专网的初级智能化阶段主要面向性能、质量与运维保障的智能化，在中高级智能化阶段更加面向高可靠、低延时、多并发连接的智能化控制与管理。通信人工智能系统的应用在安全性、鲁棒性、可解释性等方面在未来将进一步加强。尤其是人工智能中的联邦学习、区块链、隐私计算的技术组合，预计在通信生态各系统中会得以发展，用于解决通信生态系统与垂直行业之间的数据孤岛和安全隐私问题。五，在跨领域融合领域：一体化贯穿的电信业务流程，演进中的技术中台体系架构特征，以及业务与网络数据的融合分析运营，是驱动BSS与OSS系统进行深度融合的三大因素。通信人工智能在跨领域的融合智能化发展方面，也催生了多种应用场景：（1）客户体验管理（CEM）CEM是网络与业务跨领域融合的一个新领域，用人工智能结合心理学，建立一套能准确反应客户对通信网络与业务使用感知体验的算法模型体系，或者说"电信心理学算法"。借助CEM，运营商可以将网络体系的QoS体系与用户体验的QoE体系进行量化映射，从而弥合网络质量与用户真实体验之间的鸿沟实现从网络KPI指标为中心。到以客户体验为中心的网络业务服务转型。比如，亚信科技提出的CEM指数集，可结合通信领域用户级主观数据(例如NPS调研、客户投诉、主动拨测等)和客观数据(例如语音通话、上网、高清视频业务业务等质量指标)，以及用户级通信、消费、服务等360度行为的画像分析，生成ECS电信心理学模型，用于即时性评价客户过程中任何一刻、任何一地、任何一种业务的瞬时体验质量。（2）PCF+(PolicyControlFunction+)3GPP从R7开始引入了PCRF网元，面向网络侧，对用户和业务QoS服务质量进行控制，为用户提供差异化的服务，并且能基于业务和用户分类，提供更精细化的业务控制和计费方式，以合理利用网络资源。目前，PCRF的策略规则还基于规则配置，没有人工智能应用。但随着5G业务的丰富，用户对于5G服务差异化需求的增加，PCF需要演进到PCF+，以提供全新的服务模式、业务场景或者商业模式。在这个过程中，人工智能/大数据能力在5GC(5GCore)的引入，将使PCF+的策略管控变得更加智能化。（3）未来10年展望：CEM和PCF+的架构与功能会持续发展，客户体验感知体系会从SLAELA体系不断演进。随着CEM的QoE的算法体系在未来逐渐成熟与完善，通信运营商将可以利用QoE算法体系来预测性评估和主动性管理用户的体验预期。而PCF+也将通过与OSS域和BSS域的交互，向用户提供更精准、更实时、差异化的策略控制。人工智能面向跨BSS与OSS领域的融合智能化，CEM与PCF会沿着BSS与OSS域融合的演进路线发展。其中，CEM将结合网络与业务的数据，在客户全生命周期旅程中实现对客户的网络与业务体验感知的闭环管理。客户体验与感知管理体系会从SLA往ELA体系演进。PCF通过与OSS域和BSS域的交互，可以面向网络、业务、客户提供精准、实时、个性化的策略与服务。人工智能影响供应链的8种方式
人们需要了解人工智能影响供应链的8种方式。
了解供应链
简单地说，供应链包括一系列向客户提供产品或服务的步骤。企业与其供应商之间总是有一个网络来生产特定产品，并将其交付给最终用户。这个网络包括不同的活动、人员、实体、信息和资源。
供应链还表明将产品或服务从原始状态提供给客户所采取的步骤。这些步骤通常包括将原材料转移和转化为产品，并运输这些产品，最后将它们交付给最终用户。供应链中涉及的实体包括生产商、供应商、仓库、运输公司、配送中心和零售商。
供应链管理对于企业来说是至关重要的过程，因为优化的供应链可以帮助企业降低成本，并在商业环境中保持竞争力。
[[324310]]
了解人工智能及其对供应链的影响
当大多数人听到人工智能这一术语时，他们通常想到的第一件事就是机器人。但这并非完全正确。人工智能(AI)是机器智能的同义词，它是由机器表现出来的智能，而不是由人类表现出来的自然智能。
“人工智能”这一术语通常用于描述模仿人类与人类思维相关的“认知”功能的机器(或计算机)，例如“学习”和“解决问题”。
企业可以使用这些方法，然后对其进行分析，以获得可以启动流程和复杂功能的结果。
在CrispResearchAG公司于2016年对IT决策者进行的一项研究中，发现物流行业是其中已经积极使用机器学习流程的企业数量最多的行业之一。
现在，许多企业已从人工智能投资中受益。根据Adobe公司的调查，目前有15%的企业已经开始使用人工智能，而其他31%的企业计划在2019年采用人工智能。可以产生收益的领域包括研发、产品创新、供应链运营和客户服务。
调研机构麦肯锡公司预计，通过在供应链中使用人工智能，企业每年获得经济价值为1.3万亿美元到2万亿美元。据普华永道公司预计，到2030年，人工智能可以为全球经济贡献近15.7万亿美元的价值。
以下是人工智能影响供应链的8种方式：
1.人工智能能够分析大量数据，从而增强需求预测
企业通过处理大量的数据(例如由传感器产生的数据)以描绘现实世界，然后做出正确的决定。例如当库存落后于需求时，企业可能会遭受损失。
人工智能的预测能力有助于网络规划和预测需求。这使销售商变得更加积极主动。物流公司通过了解期望值，可以调整车辆数量并将其引导到预计最大需求的位置。这会降低运营成本。
大数据的力量使物流公司能够比以往更好地预测高度准确的前景，并优化未来绩效。大数据技术可以进行预测和复杂的情景分析，并可以进行精确的容量规划以及供应链和库存的优化。
2.人工智能提供了提高生产力的见解
通过自动计算更好的解决方案，人工智能极大地提高了仓库的生产率，特别是对于在线零售商。
将人工智能应用于供应链管理，可以对其进行绩效分析，找出影响同一领域的新因素。为了找出影响供应链绩效的因素和问题，人工智能结合了强化学习、无监督学习和监督学习等不同技术的能力。
3.聊天机器人正在重新定义客户支持
根据埃森哲公司的调查，80%的客户服务都可以由机器人来处理。人工智能可以使客户和物流供应商之间的关系个性化。
Pega公司表示，38%的消费者认为人工智能可以增强客户服务。
还有一个个性化客户体验示例是DHL公司与亚马逊公司的合作。通过使用Alexa应用程序跟踪DHL包裹行程，DHL客户可以要求Alexa与AmazonEcho或EchoDot智能音箱连接，并确认包裹的状态。如果在交互过程中出现任何问题，Echo用户可以直接与DHL公司联系，以寻求其客户支持团队的帮助。
4.智能仓库管理
在未来几年内，大面积的仓库管理将会完全实现自动化。人工智能技术越来越成为不可或缺的组成部分，尤其是在短期和中期预测方面。
智能仓库是一个完全自动化的设施，其中大部分工作是通过自动化或软件来完成的。在此过程中，繁琐的任务得以简化，其操作变得更具成本效益。
阿里巴巴集团和亚马逊公司已经通过使用自动化改造了他们的仓库。亚马逊公司最近推出了根据客户订单自动装箱的机器人。在亚马逊公司的仓库中，机器人和人类一起工作以提高生产力和效率。
5.自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能提供供应链的下一个重要产品。拥有无人驾驶卡车可能需要一段时间，但是物流行业现在正在利用高科技驾驶来提高效率和安全性。在辅助制动、车道辅助和高速公路自动驾驶方面，预计该行业将发生重大变化。
为了达到更低的油耗，更好的驾驶系统正在推出，它的作用是将多辆卡车聚集在一起形成编队。物流公司通过计算机控制这样的编队，它们也彼此相连。
6.遗传算法正在缩短交货时间并降低成本
在供应链中，每一英里和每一分钟都很重要。企业可以使用基于遗传算法的路线规划器来规划交付的最佳路线。
全球快递服务商UPS公司使用GPS工具Orion帮助司机及时、经济、高效地送货。可以根据交通状况和其他因素来规划和优化路线。Orion可以帮助UPS公司每年节省近5000万美元。
7.机器人技术
任何关于人工智能的讨论都离不开机器人领域。虽然它们听起来像一个未来主义的概念，但它们已经嵌入到供应链中。根据调研机构TracticaResearch公司估计，到2021年底，全球仓储和物流机器人的销售额将达到224亿美元。
如今，有些仓库的操作原理已不再为人类观察者所理解，因为它们是由人工智能管理的。它们的共同特征通常是采用机器人处理，尤其是自动导引车(AGV)。
在仓库中，产品以混乱的方式存放在各种架子和过道中。对于自动拣选机而言，这意味着不必要的旅程和搜索时间，这对于自动驾驶机器人来说是没有问题的：当收到订单时，第一个可用的自动拣选机将拾取最接近其位置存储的物品，并将其传送到仓库末端的人工打包机。
8.财务异常检测
供应链供应商通常依赖大量的第三方运营其业务的核心功能，这些第三方包括公共航空公司、分包人员、特许航空公司和其他第三方供应商。这给物流会计团队带来了更大的负担，他们每年要处理来自数千家供应商、合作伙伴或供应商的数百万张发票。
在这里，诸如自然语言处理之类的人工智能技术可以从企业收到的非结构化发票形式中提取关键信息，例如账单金额、帐户信息、日期、地址和相关方。
咨询机构安永(EY)公司正在采用类似的方法来检测欺诈性发票。使用机器学习技术对国际方的发票进行彻底分类，并识别异常以供专家审核，这有助于安永公司遵守制裁、反贿赂法规以及《美国反海外腐败法》的其他规定。安永公司的欺诈检测系统达到了97%的准确性，并已推广到50多家公司。
类似的逻辑可以应用于具有高频重复任务的任何业务流程。
结论
在不久的将来，人工智能将为整个供应链和物流流程建立新的效率标准。游戏规则瞬息万变，并通过自动化、智能化和更高效的方式，为全球物流公司管理数据、运营和服务客户创造了“新常态”。
以往被视为人类专属领域的任务现在可以执行，这要归功于当前算法开发的进展，以及加上更强大的处理能力和可用数据量的指数增长。
大数据对电子商务行业的影响，主要体现在哪几方面
如今的人们被数据包围。人们在线和离线所做的一切都会生成数据。原始数据面临的问题在于其庞大的数量，企业很难使用它作出明智的决定。数据通常从许多来源收集：网站分析，销售指标，客户潜在客户，电子邮件用户号码等。这些信息提供了零售商和电子商务企业可以利用的有用见解。
电子商务企业现在可以使用从大数据收集的信息来增加收入，获得新客户，并简化运营。大数据在过去几年中已经改变了电子商务的面貌。
(1)购物行为
大数据在开发消费者的个人资料是必不可少的。电子商务企业可以根据客户的网上购买的行为数据，查看哪些产品最受欢迎，当电子商务企业经历需求高峰时，可以利用这些数据来制定营销策略。例如，网站分析数据可能会显示客户正在访问其网站，寻找客户尚未购买的特定产品。
大数据如何有时揭示意想不到的买家模式，一个著名的例子就是当沃尔玛超市发现顾客经常买啤酒时，同时也会顺便购买尿布。如果网上商店销售宠物产品，就可能会看到顾客在买猫食时经常浏览猫砂，所以从一个页面添加一个链接到另一个页面是有意义的。
分析购物者行为的另一个例子是支付红利，如果电子商务企业发现晚上是客户购物高峰期，可以利用高峰需求时段通过以销售价格分配过剩股票的有用方式。电子商务企业可以改变定价以反映需求的飙升，并在晚上运行其社交媒体营销广告。
电子商务企业做的任何事情都是使购物体验更直观，可能会促进客户参与和销售。在竞争激烈的市场中，这是一件好事。
(2)客户服务
提供良好的客户服务是电子商务企业的关键。电子商务企业需要尽可能容易地让客户与其联系以解决问题或提出问题。电子商务客户由于客户服务差而放弃了品牌或网站，所以68%的客户都可以通过提高用户体验来促进销售。
使用大数据分析重要指标，例如客户需要多长时间才能访问客户服务部门或接收电子邮件查询的答案。监控客户满意度并跟踪交付时间。如果电子商务企业发现任何问题或确定其客户服务方面可以进行改进，请分配更多的资源到这一领域，并密切监控。
(3)动态定价和特价优惠
电子商务零售商应该使大数据成为其客户保留策略的关键部分。可以使用数据构建客户资料，并找出他们喜欢花费多少费用以及什么产品。通过跟踪客户的行为，与电子商务企业的在线商店互动。使用分析来帮助其开发灵活的定价和折扣。例如，如果分析显示特定类别商品的兴趣飙升，电子商务企业可以提供打折或买一送一优惠。
(4)定制优惠
同样的原则适用于定制优惠。使用数据来确定客户的购买习惯，并根据以前的购买方式向他们发送有针对性的特价优惠和折扣代码。数据也可以用于在客户中止购买或只看不买时重新吸引客户。电子商务企业可以发送电子邮件提醒客户他们查看的产品或邀请他们完成购买。亚马逊和eBay都将这种技术归功于艺术。
(5)供应链管理
使用大数据更有效地管理供应链。数据分析可以揭示供应链中的任何延迟或潜在的库存问题。如果某个项目存在问题，可以立即将其从销售中删除，以免破坏客户服务问题。
(6)预测分析
分析电子商务业务的各种渠道，帮助电子商务企业制定未来运营的业务计划。电子商务企业的数据可能会显示其在线商店部门的新购买趋势或减缓销售。使用这些信息来规划下一个阶段的库存，并制定新的市场目标。
随时了解电子商务的最新趋势绝不是件容易的事，但利用大数据可以大大提高企业的利润，并帮助其建立一个成功的前瞻性思维业务。如果还没有挖掘大数据的力量，那么可能会错过市场成功的机遇。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：大数据工程师就业培训哪个好?http://www.duozhishidai.com/article-15082-1.html大数据工程师培训，需要学习的有哪些课程?http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html学习大数据去培训机构，国内哪个数据培训机构会好一些？http://www.duozhishidai.com/article-15057-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站