人工智能来了,通信人你会不会中年失业?

“网优雇佣军”(ID:hropt),36氪经受权宣布。

前两天听一位兄弟埋怨:

云盘算还没搞清楚,又来了雾计算

SQL还没纯熟,就有了hadpoop

spss还没玩溜,就有了大数据建模

4G还没搞明确,5G又来了

工资还在贬值,房价已经涨了

自己还没破足,父母已经老了

活着真累

不过,不要紧。人工智能来了,它或者是拯救苦海中通信人的一味良药。

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跟着网络越来越庞杂,运营成今日益攀升。5G时期,网络更像是一个大熔炉,各种技巧混淆于网络,不论是网络计划、保护,仍是优化,对运营而言,几乎是一场能够设想的恶梦。经营商收入下滑,运营本钱回升,召唤人工智能的声音越来越激越。

比方,华为在最近的分析师大会提出了人工智能的美好愿景,以赞助运营商更好的管理网络。

如果没记错,华为任总早在去年诺亚方舟试验室座谈会上就曾这样说道:

对于越来越宏大、越来越复杂的网络,人工智能是我们管理网络的最主要的工具之一。

我是一个做网络优化的,天然在谈到人工智能时,脑海里即刻跳出了SON这个概念,即SelfOrganizing Networks,自组织网络。

坦率的讲,SON很失败。

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NGMN在2008年就提出了SON需求,并敏捷被3GPP采用,开端尺度化过程。从R8开始,3GPP就定义了SON接口,后续的版本一直增强SON功能。但是,这一旨在下降运营商opex的选项,并未得到认可。

追其起因,无非重要三点:

1)运营商不信任SON

正确的说,运营商不信赖闭环模式下的SON。所谓闭环SON,就是网络管理全自动化,无需维护职员参与。这轻易懂得,我们把全体工作都交给电脑,当然不释怀,毕竟我们亲力亲为习惯了。

2)运营商还未预备好

SON功能特征良多,简略可分类为基础型功效跟增强型功能。对于根本型功能,运营商内部本人可以解决,并不需要设备商的SON解决计划。而对于需依附装备厂家的加强型功能,运营商的需要并不急切,究竟超复杂的异构网络时代还未真正到来。

3)设备商未能兑现许诺

一些运营商的实验成果发明,SON解决方案存在一些问题,尤其是多厂家支持方面,无法满意运营商的症结需求。

人工智能会补充SON的失败吗?

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我们无法预知未来的人工智能将如何推翻网络,但从SON的背地也许能看到它的掠影。

不外须要申明的是,人工智能并不是SON的替换品,它远远超出了SON,咱们可以把它看成是一种可辅助实现SON的技术。

SON主要包括三大功能:

1)自配置(Selfconfiguration)

●即插即用

从IP地址调配,到软件进级、灌数据等,均自动化完成。

●自动化无线参数配置

从Cell ID,切换、重选、功率等参数设置,均自动化完成。

●自动化传输参数配置

当新建基站时,传输配置自动化实现

●主动配置邻区

●自我测试

2)自优化(Selfoptimization)

包含邻区评估、增加、删除,烦扰治理,切换参数优化,QoS参数优化,负载平衡等均自动化完成。

3)自愈能力(Selfhealing)

具备基站或小区退服的自我检测和弥补才能。

显然,SON的美妙幻想是替代一些目前网规、网优和网维工程师的工作,而人工智能、云、大数据时代的到来,将为它插上高飞的翅膀。

然而,SON不过是从现网的角度看自动化,至于5G时代,或者说汹涌而来的物联网时代,人工智能更是不可或缺。

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假如说从传统的运营商贸易模式看5G,5G建设和网络收益是抵触的,5G建设要花巨资,网络收入在下滑。要解决这样的自圆其说,我们需要两剂猛药??人工智能和数据分析。

运营商坐拥大数据这座富矿,物联网时代海量的传感器更是海量数据的源泉,未来的运营商偏向于利用用户数据来改良服务,应用网络数据来改良运维,并利用数据来支撑翻新。简而言之,数据既为运营商供给了新业务的机遇,也支持网络建设和运维。

然而,数据越多,象征着网络自身越复杂。在将来的5G网络里,虚构和物理RAN共存,有解耦的,也有无奈解耦的,有各种散布式节点,密密麻麻的Small Cells,毫米波、非授权频谱、共享频谱汇聚于空口,加之各种3G、4G及其衍生技术,网络复杂到变本加厉。

如何管理这么复杂的网络?人工智能与数据剖析的联合,进而实现网络自动化管理,这是另一个要害。

孙正义说他相信未来30年内奇点必定会到来,我们也找不出理由不信任人工智能不会对网络带来一次前所未有的颠覆。

李开复说,10年内90%工作会被人工智能取代,比尔盖茨甚至提议要向机器人纳税,以减缓自动化对就业市场的冲击。

因为人工智能的发展,自动化正在代替越来越多的工作,除了那些低技巧、低工资、反复度高的工作,随着技术发展,沦陷的工作岗位将越来越多。

通讯人在这一波冲击中会有多少人会失业?没法估量。同时,也不要忘却,软件、云正在吞噬传统通信,程序猿也筹备着救命通信汪。

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