为什么说AI是应对5G挑战的必由之路？

目前5G商业运营已箭在弦上，韩国、美国等领先市场的运营商在2019年就将提供5G商用服务，我国三大运营商也将在2019年开展试商用服务，并在2020年正式商用5G。在憧憬5G带来崭新体验和丰富应用的同时，我们也必须看到5G对电信运营商的网络运营和业务发展所带来的严峻挑战。

5G运营面临严峻挑战

根据设计目标，5G将支持多样化的应用场景，将是首个原生支持IoT业务和低时延、高可靠业务的移动通信系统，同时5G的性能指标较4G也有大幅提升。为了支持多样化的应用场景和超高的性能指标，5G系统引入了以大规模天线、毫米波通信等为代表的多种先进技术，技术复杂度显著上升，且参数配置非常灵活。这些都对运营商的网络规划、优化以及日常的运行维护提出了极高要求。

例如，在引入大规模天线之后，小区广播波束的规划复杂度将大幅上升，根据华为公司的数据，5G广播波束的pattern option可能会多达上万种。高频段5G基站的部署将使未来的网络呈现多种技术（4G、5G）和多种站型（宏站、小站）长期共存的复杂异构形态。这些都将极大地增加网络规划优化工作的复杂度，人工为主的传统工作方式已无法适应5G网络的规划优化需求。

一方面，运营商的市场经营工作在5G时代也将面临沉重压力。这一方面表现在成本不断攀升，由于5G初期主要部署于高频段，站址数量将不可避免地大幅增加，而且单站功耗也会由于诸多新技术的引入而有较大增加，这些都将显著加重运营商的成本负担。

另一方面，在当前业务模式下，运营商的业务收入很难在短期内实现较大幅度的增加，运营商迫切需要探索新型业务模式，创造新的收入来源，并不断提升客户服务水平，增强客户黏性。电信运营商开源节流的工作必然会对网络的灵活性与敏捷性提出更高的要求。

AI是应对5G挑战的必由之路

为了应对这些挑战，电信运营商唯有不断提升网络的自动化水平，人工智能技术将在其中扮演重要角色，而电信运营商在网络运营和市场经营过程中积累的海量数据将为网络的自动化运行提供重要支撑。

 

根据无线传播环境、用户移动性特征和用户业务使用行为等数据，利用深度学习等人工智能技术，运营商可对未来的网络覆盖和容量需求进行精准预测，提高网络规划与优化的工作效率，降低运营成本。华为与日本软银在东京都昭岛市联合进行的实验表明，基于人工智能技术的智能规划优化方案能在7天内完成传统方法需20天的网络部署工作，显著提升了网络部署效率，有利于运营商加快新技术上市步伐，提高市场竞争力。

基于对用户使用行为和网络负载情况的精准预测，人工智能技术还能帮助运营商实现真正端到端的联合网络规划，打通无线接入网、传输网、核心网、业务平台、云计算资源等整个网络服务链条，从而保证用户获得优质的端到端体验。尤其是5G网络切片引入之后，更需要网络自动化技术才能在多个不同切片间灵活智能的调配网络资源，既能快速响应市场需求，又能保障不同切片对网络服务质量的不同要求，从而为运营商开辟新的市场空间创造了条件。

基于对用户移动性和使用行为的精准预测，运营商还可以灵活管理网络设备的能耗，在网络负载较低的时段或区域可以灵活关闭部分网络设备，从而有效降低网络能耗，管控网络运行成本。人工智能技术带来的自然语言识别、智能人机交互等能力，与对用户行为特征的精准预测相结合，还可以有效提高客户服务工作的工作效率，降低客户服务工作成本。

可以预见，基于人工智能技术的网络自动化将成为未来运营商网络运营和市场经营的重要基础，能否充分理解和掌握人工智能技术、发挥网络自动化的巨大潜力，将成为决定运营商5G商业成功与否的重要条件。

在AI时代重新思考人的价值

人工智能技术的引入，在显著提高网络运营效率的同时，也必然将对运营商的组织文化、运行流程以及员工的知识结构提出新的要求，需要运营商尽早进行相应准备，尤其是需要关注和思考运营商员工在智能化时代的价值与定位。

网络自动化必然会削减传统运维、客服等工作岗位，但这并不意味着人的价值的削弱。相反，人工智能技术的普及应用可能意味着人的价值的彰显与提升。网络的规划优化将从对设备参数的配置与调整转变为对数据特征的提取、网络策略的设置以及算法模型与参数的优化。

客户服务工作也将从被动应对用户投诉转变为在智能算法支持下的主动沟通与服务。这些既对运营商员工的知识结构和工作能力提出了新的要求，又为彰显专家型员工的重要价值创造了机会。运营商员工需要尽快为智能化时代的到来做好准备，主动学习和适应智能化技术的应用，实现人与技术的充分结合，提升自身的长期价值。

客户服务工作既是人工智能技术将得到较早应用的领域，又是能体现技术价值与人的价值完美结合的领域。例如，美国T-Mobile最近就推出了名为“Team of Experts”的客户服务计划，承诺每一位后付费用户都将得到专职客户代表的服务，而无需再等待自动电话答录机的应答。Strategy Analytics此前的消费者调研显示，用户服务体验是影响消费者选择运营商的重要因素。提升的用户服务体验可以帮助T-Mobile有效降低用户离网率，根据Strategy Analytics预测，客户服务计划可为T-Mobile带来约8000万美元的税前利润增长。而这一服务计划背后正是人与智能技术的结合，智能技术对客户行为和需求的预测分析构成了支持前台客户服务员工的重要基础。

可见，智能化时代中，人仍将是运营商最重要的财富，只有充分发挥人的价值，才能实现智能技术价值的最大化。如何帮助员工转换知识结构，如何构建专家型的员工队伍，如何充分发挥员工的价值，将是电信运营商在新时代面临的重要课题，需要运营商以及行业合作伙伴的共同努力，为迎接智能化时代的到来做好人力资源的准备。