【艾为视角】保证大方向正确！利用人工智能解决一线实际问题

保证大方向正确，加快迭代，小步快跑。聚焦内部效率提升，利用人工智能改变作业模式、简化管理，结合业务场景解决一线实际问题。
——任总在GTS人工智能实践进展汇报会上的讲话

 

1

 

聚焦内部效率提升，利用人工智能改变作业模式

 

人工智能的核心在于应用，研究海量重复性活动的智能化自动化，提升人的效率和辅助人的工作。
在人工智能和自动化推动过程中，要关注交付服务流程以及人员思想、行为模式的改变，同时要看到人工智能是一个持续演进和迭代的过程，持续改进，关键要抓好数据治理和平台构架设计，在保证大方向正确上加快迭代。
第一，利用人工智能简化站点作业活动。
要通过构建站点信息库，开发站点3D扫描能力，把站点勘测简单化，上站录入表格的时间也就大大节省了。以后的数据录入还可以进一步简化，捆绑一个好的语音系统，现场作业完成了，自己说一遍，表格就自动生成，然后回家把这个表格稍微修改，就能完成交付作业。
第二，网规网优要敢于应用地理、测绘、数学等先进技术和新的业务模式。
网规网优基于数据、算法、成本的影响，选择人工智能突破口，通过“分析机器人”提升人员效率，在无线干扰分析、天馈系统方向角优化调整等方面加强人工智能技术的引入，提升无线网络优化规划效率，同时基于产品数据的虚拟路测是一个方向，不需要路测就可以清楚网络的信号状况，一个城市节省3000公里路测，十几个城市就相当于绕地球一圈。
第三，万亿存量是我们的优势，维护模式要从被动问题处理到主动预测预防，形成闭环改进。
面对海量的、确定性的重复工作，逐步将复杂的成千上万的场景收敛，通过表格、建模等方法不断的总结提炼经验。就像我年轻的时候，一个庞大的数字设备，出了问题就一次一次的闪灯，从闪灯中慢慢看集中在哪个区，再看电路，一判断，是电阻坏了，这就是小样本！再归纳、总结，上升到理论高度，就是故障模型。

 

 

2

 

持续加大GTS数据系统、AI算法和AI 使能平台的投资。

 

第一，行为即记录，记录即数据。
数据是一门科学，是人工智能的基础，要把业界做得好的方法借鉴过来。GTS沿着作业活动，把作业过程、对象、规则和经验数字化，持续完善GTS的数据系统。各产品线也要把自己的产品数字化，这是服务数字化的基础。
数据要以用促建，利用表格、建模等方法输出作业数据，将高质量的作业数据输出作为作业完成的衡量标准，要形成对工程师高质量作业数据输出的牵引，形成指导和模板。
第二，算法要服务于业务。
人工智能应用是实践科学，在实践和应用当中迭代式前进，效果不是一蹴而就的。实践初期，算法达不到高级工程师的水平也要坚持使用，以人为主，机器为辅，对算法进行持续的训练和提升。
第三，加快开发公司统一的人工智能平台。
人工智能平台在GTS的应用要急用先行、小步快跑，聚焦服务场景一个个解决，选择与场景匹配的、相对成熟的算法，快速构筑数据处理、模型训练等工程能力，边战斗边优化。

 

 

 

3

 

人工智能未来对内要横向扩张，与周边部门协同产生倍增效益

 

第一，自动化也是人工智能，改善一个点，可能就有几十万的倍增效益。
我们要矢志不渝地前进，让一些确定性工作自动化、智能化，减少重复劳动。不能总是强调人工智能对模糊问题的判断和处理，为什么对确定性问题就不行呢？自动化也是人工智能。改善一个点，乘以系数，就可能有几十万的倍增效益。
第二，在自身实践成功的基础上，利用数据和智能技术，解决客户挑战。
基于万亿存量数据的优势，通过改善自身管理的循环实践，构建全球智能网络大平台，平台的能力再以服务方式向客户开放，并将服务内容扩展到设备和网络的全生命周期，解决客户挑战的同时华为也获得收益。
我们抓住这些机会，升级服务内容，就可以利用在线服务等手段，在网络全生命周期持续为客户创造价值。

 

• 作者 | 华思华咨询
   
• 来源 | 华为心声社区

 

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