通信世界网消息（CWW）当前，人工智能已成业界热议话题。人工智能与网络结合将会产生怎样的化学反应？在近日由通信世界全媒体举办的“电信行业如何引入AI技术”沙龙上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所专家赵强对这一话题进行了深入解读。
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所专家 赵强
感知和认知层面的人工智能发展相对完善
赵强表示，人工智能在各个行业的应用主要分两个层面：一个是算法层面，包括采用监督学习、非监督学习、强化学习等算法来解决实际应用中的问题；另一个是感知和认知层面，包括将视觉识别、语音识别、机器翻译、自动问答、情感分析、知识图谱等技术应用于视频监控、智能音箱、智能客服、实时翻译等场景。
目前人工智能感知智能和认知智能方面的产品以及整体解决方案相对比较成熟，例如人脸识别、语音识别、机器翻译等已有很多付费产品和服务可以直接使用，相对而言应用于行业的难度不是特别大。但是算法层面的应用需要设计算法模型，这个对技术的要求非常高，而且需要结合行业领域各自的特点进行设计，因此人工智能算法层面的应用落地难度相对比较大。
在赵强看来，人工智能最大的优势是挖掘海量数据的内在规律，挖掘人们难以发现的一些数据价值。目前很多公司非常希望能挖掘用户应用的数据，让海量的数据发挥价值，而不是沉睡在数据库里。而运营商的网络每天都在不断产生海量数据，因此人工智能在运营商大数据挖掘方面有很大潜力。
比如运营商通过网络每天产生的数据，对用户的行为进行分析，为用户提供更加个性化的服务，如根据用户的消费习惯为其推荐更合适的套餐等，避免用户在选择套餐时一脸茫然。如此一来，既提高了运营商用户个性化服务水平，也增加了用户黏性。在利用大数据解决问题时，也需要与行业问题及行业经验紧密地结合。
赵强提醒道：“当然，在行为数据挖掘方面，目前数据流通各方面的法律不太健全，没有办法开放。但是可以把一些经过初步分析和加工的数据，尤其是那些不敏感的数据，以服务的形式对内使用或者对外提供一些服务。例如，互联网公司阿里用户购买记录、百度用户搜索记录都利用得很好，运营商也可以像互联网公司一样深度挖掘其网络所产生的数据，这将是未来的发展方向，也是非常有价值的。”
数据共享面临多种难题，需业界携手突破
除了数据挖掘外，目前数据共享也是业界热议话题。数据共享既需要制定统一的标准数据格式，又需要完善的法律和政策支持，不仅是电信行业的痛点，也是其他行业共同的痛点和诉求。“目前数据共享的推进成果还不太理想，我们希望积极推动，把数据共享从政策、标准等方面快速地推进起来。信通院也设置了大数据部门，专门进行数据治理、数据标准化方面的研究。”赵强如是说。
当然在数据分享时也需要注意信息安全问题。在没有明确的政策或制度出台之前，数据所有方不敢轻易共享，因此数据共享现在是一个非常敏感的问题。对于运营商而言，其数据是非常宝贵的，在很多AI算法、模型都公开的情况下，训练的模型性能很大程度上与数据有非常大的关系，数据是运营商的核心竞争力，因此运营商都不愿意把他们的数据分享出来。所以现在整个数据共享面临着很大的问题。另外，即使数据所有方愿意和产业界共享数据，但不同地方的数据标准、格式都不统一，因此，数据共享从政策到各方面的标准都需要不断完善。
在赵强看来，建立一个公共数据集，并对数据进行脱敏处理，通过公开的方式集合产业界专家的力量共同研究各种模型和算法来解决电信行业特定的问题，是非常有价值的工作。此外，公开数据集的数据规模是有限的，通过公开数据集、组织竞赛的方式，能够吸引参赛者提出各种各样的算法模型，从而发现解决行业应用特定问题最有效的算法，运营商或者设备商可以基于自己私有的不公开数据继续对算法进行优化，最终达到商用的性能要求，这是一种可以考虑的方案。
