为加快推动人工智能技术在电信行业的应用与融合发展,在AIIA产学研融合与应用工作组指导下,由电信项目组组织,中国信息通信研究院标准与技术研究所牵头,中国移动通信有限公司研究院、中国电信股份有限公司研究院、中国联合网络通信有限公司研究院、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、英特尔(中国)有限公司等单位共同编写了《电信行业人工智能应用白皮书》2021版。

电信网络作为信息通信的基础设施,具有应用人工智能技术的巨大空间和潜力。国内外运营商、设备商和服务商等在电信网络智能化方面纷纷布局,电信网络智能化在标准研究、技术验证与落地应用等方面均有重要推进。随着5G网络的大规模商用和网络人工智能平台的建设成熟,越来越多的网络智能化应用与业务已经开展落地并发挥良好效果。

本白皮书系统分析了目前电信网络智能化的总体发展态势与应用现状,集中展示AI技术在移动通信网、固定通信网和网络业务服务三大类应用场景的19个典型落地案例,包括故障根因分析、异常小区发现、基站节能、业务内容智能推荐、网络质量智能监控与业务智能识别调优等。

白皮书指出,构建智能化社会适应万物互联的新一代信息基础设施,保障信息基础设施的安全,对于促进信息技术与实体经济融合、拓展数字经济空间具有重要意义。

目前,全球已经掀起了人工智能应用的浪潮。将人工智能技术引入到新一代通信基础设施,可以为网络、计算、应用等信息基础设施提供基于数据的感知、预测和管控能力,促进网络、计算、应用等基础设施的融合与协同。人工智能在越来越多的复杂场景下可以做出比人类更优的决策,无疑让网络智能化建设开拓了新的视野,给网络的发展带来了前所未有的新机遇,也为电信网络重构转型过程中遇到的众多困难和挑战提供了高效的加速解决路径。

随着电信行业人工智能应用加速在现网落地部署并释放价值,网络智能化基础能力将持续增强,网络知识与人工智能技术融合适配网络智能化应用需求,新技术范式例如联邦学习、迁移学习等技术将得到更多应用与关注。人工智能技术将贯穿电信网络端到端全生命周期的运营与演进,实现网络的泛在智能能力,帮助运营商实现数字化转型,带动整个电信产业的智能升级。

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日前,紫光股份旗下新华三集团(以下简称:新华三)聚焦前沿技术发布了《新华三2021十大技术趋势观点白皮书》(以下简称:白皮书),新华三通过白皮书展现了其引领业界的前瞻洞察,并结合自身深厚的技术积累和丰富的一线实践经验,为中国数字经济的高质量发展提供强大赋能。

白皮书提到,今年正值“十四五”开局之际,数字经济成为拉动社会经济增长的重要引擎,数字中国建设的长远目标为人们的生产和生活构筑了美好的数字生活新图景。面向未来数字化发展大趋势,各行业有必要携手激活数据要素潜能,加快建设数字经济、数字社会,以数字化转型整体驱动社会生产方式、生活方式和治理方式变革。这其中,打造完善的新型数字基础设施成为推动数字经济发展的关键,以云计算、5G、AI等为代表的数字技术加速融入各行业,成为驱动产业转型升级的重要力量。

白皮书指出,“新基建”新技术的落地开花,可连接终端量迎来全新突破,数据量、网络流量呈爆炸式增长。2021年,全行业将逐步迈向高质量精品网络,深化行业虚拟专网在重点行业的部署,深入推进云网融合,加强关键信息基础设施安全保障等,全方位推动新型基础设施建设。未来,新技术还将助推各行业全面打造数字经济新优势,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态、新模式,壮大经济发展新引擎。

此外,基于深厚业务实践,新华三与来自产学研用各界的顶尖专家学者碰撞观点,结合第三方权威数据,提出十大热点技术趋势判断:

1、智能网络成就一体化数字基础设施,未来通过融合先进的大数据、AI等技术,逐步构建“万亿级、人事物、全时空、安全、智能”的未来网络;

2、5G专网助推新行业应用落地,未来5年全球5G专网复合增长率将达到40%,并在能源、工业制造等领域实现突破;

3、硅光融合促进通信高速发展,未来5年硅光光模块将在光模块中占据35%以上份额,超大容量硅光交换机将有望商用;

4、芯片方案多样化应对多重挑战,高性能、低功耗、小尺寸、功能丰富的芯片加速落地,为用户带来更好的应用体验;

5、分布式全闪存突破存储瓶颈,将应用到更多场景中,未来5年采用该架构的存储系统比例将达到35%;

6、新应用加速组件推动计算架构演进,未来数据处理单元将融合网络、存储、AI、图形加速能力,实现微观层面的计算存储一体化;

7、云原生促进云计算架构统一,构建云原生的基础设施和应用成为必然趋势,未来5年超过80%的新应用为云原生应用;

8、人工智能面临的诸多问题将逐步得到解决,智能应用将会迎来规模化普及。未来5年,超过50%的大型企业在其关键业务中采用AI;

9、数字孪生激发虚实融合的无限潜能,未来5年数字孪生市场将达到300亿美元,并在智慧城市、智能制造等领域得到广泛应用;

10、新运维模式布局更广泛,未来5年,近69%的企业运维向以智能化为核心具备六大关键能力的新运维模式转型。

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垂直行业用户加速向数字化、智能化转型的基石是网络连接。行业用户对网络的需求主要在于网络性能、网络功能、网络建设和运营几方面。在网络性能方面,要求具备高于公共大网的覆盖质量、时延、上行容量、稳定性、网络自主控制能力等,同时要求网络本身能够根据业务及管理需求等方面进行灵活适配;在网络功能方面,要求能够融入到现有业务系统,既保证对现有业务流程的兼容,又能具备承载新兴业务的演进能力;在网络建设和运营方面,希望能够降低网络部署成本和运营支出,但同时获取“足够”的网络运营权。

5G网络具备高带宽、大连接、低时延和高安全性等诸多优势,且相比以往的无线技术在对应的能力指标上具备断代式的提升。相对于传统无线网络“统一接入、单一效能”的运营模式,5G依托其自身网元虚拟化、架构开放化和编排智能化的技术保障,能够通过资源和能力定制化,提供综合型、具备差异化能力和服务质量保障、灵活便捷的“专属”网络,满足垂直行业用户对智能网络连接的需求。我们将这类面向行业用户,提供差异化、可部分自主运营的5G网络服务的模式,称为5G垂直行业专网模式。

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近年来,为顺应新一轮科技革命和产业变革发展趋势,国家提出加快新型基础设施建设并做出一系列决策部署,同时首次将“新基建”写入2020 年政府工作报告。新型基础设施更侧重于以信息网络为基础,综合集成新一代信息技术,围绕数据的感知、传输、存储、计算、处理和安全等环节,所形成的基础设施体系对于经济社会数字化发展至关重要,亦有利于加快推动形成国内大循环为主体,国内国际双循环互相促进的新发展格局。

为响应国家加快新型基础设施建设的号召,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)聚焦新基建发展中的核心关键问题,迭代更新《新基建产品手册(第三版)》。

第三版新基建产品手册依托网络及信息安全、基础设施及产业数据两大优势,聚焦5G、工业互联网、数据中心、新技术基础设施四大核心领域,深耕交通、医疗、金融、能源等融合基础设施领域,同时优化了领域和案例信息,新增网路安全、IPV6、边缘计算、算网融合等领域介绍,以及工业互联网、网络及信息安全以及未来网络的精品案例,更加全面地展示了中国信通院的全产业链业务服务能力,助力地方贯彻落实国家关于“新基建”的决策部署,驱动我国经济新一轮的内生性增长和高质量发展。

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当前人工智能已经成为全球最为活跃的创新领域,对经济社会的发展影响深远。白皮书提出,在过去一年中,人工智能的新算法不断涌现,深度学习仍是这一时期发展主线,尝试解决更为复杂的应用任务。人工智能的产业格局与生态体系更为明晰,开源开发框架格局逐步确立,以科技巨头引领的生态系统垂直整合速度不断加快;同时,产业发展重心开始转变,企业比拼重点从单项技术的“理论”准确率转向应用场景白热化的“跑马圈地”;人工智能的技术应用开始全面覆盖日常生活、科学研究、社会治理、商业创新和国家安全等经济社会的关键领域,以空前的广度和深度推动社会发展。基于以上人工智能技术产业发展态势判断,白皮书建议“十四五”期间,我国应通过加快AI基础原创技术创新突破、构建协同发展AI基础核心生态、实现区域差异化发展布局、加快垂直行业深度融合、主动融入全球治理框架等措施,实现我国人工智能产业突破发展。

http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P020210420614092578238.pdf

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人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在释放历次科技革命和产业变革的巨大能量。持续探索新一代人工智能应用场景,将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生 新技术、新产品、新产业。作为数字经济转型升级的推动力和新一轮科技竞赛的制高点之一,近年来人工智能被提升到国家战略高度。

2017至2019年,连续三年的政府工作报告中均提及加快人工智能产业发展;2020年,人工智能更是与SG基站、大数据中心、工业互联网等一起被列入新基建范围。在 “新基建“ 背景下,人工智能将为智能经济的发展和产业数字化转型提供底层支撑, 推动人工智能与SG、云计算、大数据、物联网等领域深度融合。

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日前,中兴通讯和德勤中国联合发布《2021年ICT趋势白皮书:不确定性中的确定》。该白皮书简要评估了2020年大国政治经济摩擦和新冠疫情给ICT行业带来的不确定性,展望了全球科技竞争和社会运行向线上聚集等事件为行业带来中长期利好,并指出随着ICT需求提升,5G和其他技术的交叉将促进技术和应用创新,数字技术领先型企业涌入市场,ICT从业者面临机遇与挑战并存的情况。

在这样的背景下,白皮书分个人、家庭、行业三个领域探讨了业务的确定性、不确定性及其根因和应对之道。白皮书认为,C端、H端、B端需求仍在不断增强,5G时代应用和业务爆发,网络带宽功能需求持续升级是确定趋势;但各领域的技术、市场、产品、运营和云边服务等方面仍存在大量不确定性,这需要运营商回归通信本质,建设一张好网,然后依托网络优势,把握边缘出口,以标准化实现规模合作,以定制化实现应用突破,构建智能中台,复用核心能力和知识,拓展经营。

白皮书指出,大势的确定性和纷繁的不确定性,都呼唤技术的不断进步。

爆炸式发展的业务,分散化、时变化的客户需求,促生了开放、智能、弹性、灵活的云网融合系统;个人、家庭、行业客户的数字化服务方案,都在从分离的网、云服务模式,过渡到“云+网+业务”融合的立体化解决模式。

回归通信本质,建设拉通云、网、边、端、承载的精品网,则是部署上述系统的基础工作。

无线、有线、边缘、承载等各方面技术都必须持续快速迭代进化,以满足业务应用,网络带宽、功能要求持续升级的要求。

摩尔定律下,二、三代半导体技术不断发展,芯片的不断进步将为“5G+云+AI”提供持续驱动力,全面推动各节点快速进步。

此外,白皮书还介绍了云与核心网、边缘、无线接入、终端、承载、芯片等各技术领域的发展趋势。

http://www.cbdio.com/BigData/2021-03/05/content_6163271.htm

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新一代人工智能(Artificial Intelligence,缩写为Al)是引领未来的战略性技术,正在与5G、大数据、物联网等领域深度融合,加速推动智能经济发展和产业数字化转型。我国高度重视人工智能发展,习近平总书记在十九大报告中指 岀,要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等多个国家政策陆续岀台,我国逐渐形成了涵盖人工智能计算芯片、人工智能计算服务器、人工智能基础应用、人工智能行业应用及产品等较完善的人工智能产业链。

数据、算法、算力是新一代人工智能发展的三要素。以人工智能新型计算能力为代表的人工智能计算中心是新型基础设施建设的重要组成部分。随着人工智能的深入应用,算力建设分散,中小企业或科研机构难以开展复杂模型、海量数据研究的问题日益凸显,建设大规模人工智能计算中心正在成为推动人工智能产业进一步发展的关键要素。

人工智能计算中心发展呈现三大趋势,一是全栈一体趋势,即专用人工智能芯片与软硬件协同优化提升计算效率;二是技术融合趋势,即超级计算与人工智能融合,云与人工智能融合;三是平台赋能趋势,即人工智能计算中心赋能企业,形成算力生态。

人工智能计算中心是人工智能算力建设的重要发展方向,是涵盖了基建基础设施、硬件基础设施和软件基础设施的大规模系统工程。依托人工智能计算中心,可以打造公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台、科研 创新和人才培养平台,形成“1个人工智能计算中心+ 4个平台”的人工智能产业布局,赋能区域产业集群。

当前,人工智能计算中心仍然面临着能耗密度高、企业应用水平较低等问题,对于我国来说还面临着人工智能芯片及框架等核心技术受制于人的挑战。因此,在人工智能计算中心建设中,需要做好顶层设计、强化统筹推进,有效选择 自主可控的技术路线,建立完善的运营机制,积极打造服务平台,形成以人工智能计算中心为核心支撑的人工智能产业生态,加速人工智能新兴产业创新发展,促进人工智能与传统产业深度融合,拉动区域经济转型与高质量发展。

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日前,在“2020 AIoT产业年终盛典”上,物联网智库正式发布全新升级版的《2021中国AIoT产业全景图谱报告》(以下简称“报告”)。据悉,这是物联网智库连续第五年推出“中国AIoT产业全景图谱”,继续通过近距离观察AIoT产业及主要参与者,梳理产业现状,并分析、预测市场发展趋势,帮助读者把握产业发展脉络。

报告指出,AIoT产业是多种技术融合,赋能各行业的产业,整体市场潜在空间超十万亿元。艾瑞咨询数据显示,2019年中国AIoT产业总产值为3808亿元,预计2020年达5815亿元,同比增长52.7%,高增长主要得益于5G等新技术规划化商用和AIoT应用在消费和公共事业等领域大规模落地。未来三年,在消费端和政策驱动端应用市场的继续推动下,AIoT产业仍将保持高速增长。长期来看,产业驱动应用市场潜力巨大,将成为远期增长点。

本报告依旧分为端、边、管、云、用、产业服务六大板块。整体来看,边板块下沉,更加贴近端侧。同时,因为IoT和AI的进一步融合,AI相关内容在整个图谱中将被更充分地体现。报告将从产业全貌和上述六大板块来介绍产业现状及趋势,勾勒产业全景,并将通过优秀的案例,来展示AIoT产业发展成果及应用落地情况。

“端”指的是终端,主要包括底层的芯片、模组、传感器、屏幕、AI底层算法、操作系统等。 “边”是相对于“中心”的概念,泛指中心节点之外的位置。边缘计算则指的是将计算及相关能力从中心处理节点下放至边缘节点后形成的,贴近终端的计算能力。 “管”主要指的是连接通道,及相关产品和服务。大物联时代带来的大连接数和复杂设备现场环境,使得有线连接网络捉襟见肘,因此在AIoT应用场景中,网络以无线连接为主。 “云”主要指PaaS平台,包括物联网平台、AI平台和其他能力平台。 “用”指的是AIoT产业应用行业。从核心驱动要素来看,可分为消费驱动型、政府驱动型和产业驱动型行业。 “产业服务”板块主要包括AIoT产业相关的各类联盟、协会、机构、媒体、投资基金等,这些组织为产业提供包括检测、标准制定、媒体、咨询、投融资等服务,是推动产业发展的重要力量。

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德勤发布中国人工智能产业白皮书,内容关于人工智能行业综述,人工智能商业化应用,以及中国主要人工智能产业发展区域及定位。

主要发现

  1. 中国人工智能产业发展迅速, 但整体实力仍落后于美国。中国人工智能产业发展迅速, 2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿元人民币。人工智能企业数量超过1000家,位列全球第二。本次人工智能浪潮以从实验室走向商业化为特征, 其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、 大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同时,中国处于人工智能发展初期, 基础研究、 芯片、 人才方面的多项关键指标与美国差距较大。

  2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层, 对需要长周期的基础层关注度较小。人工智能产业链分为基础层(芯片、 算法框架)、 技术层(计算机视觉、自然语义理解、 语音识别、 机器学习) 和应用层(垂直行业/精确场景)。中国企业布局比较偏好技术相对成熟、 应用场景清晰的领域, 对基础层关注度较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。

3.科技巨头生态链博弈正在展开,创业企业则积极发力垂直行业解决方案,深耕巨头的数据洼地, 打造护城河。科技巨头构建生态链, 已经占据基础设施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡, 更多的创业企业将发力深耕巨头的数据洼地(金融、 政府事务、 医疗、 交通、 制造业等),切入行业痛点, 提供解决方案, 探索商业模式。

  1. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道,早期进入的企业逐步建立行业壁垒, 未来需要解决数据割裂问题以获得长足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异, 因而企业提供的解决方案并非是完全标准化的,需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于合作企业要求较高,行业进入门槛提高, 强者恒强趋势明显。

  2. 人工智能在金融领域的应用最为深入, 应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工智能在金融行业的应用, 改变了金融服务行业的规则, 提升金融机构商业效能,在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。

  3. 医疗行业人工智能应用发展快速,但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康, 医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用, 还将取决于产品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。

  4. 以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。传统车企的生产、 渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业规范和标准的制定, 将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。

  5. 人工智能在制造业领域的应用潜力被低估,优质数据资源未被充分利用。制造业专业性强, 解决方案的复杂性和定制化要求高, 所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然而, 生产设备产生的大量可靠、 稳定、 持续更新的数据尚未被充分利用, 这些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本, 解决制造过程中的实际问题。

  6. 人工智能加速新零售全渠道的融合,传统零售企业与创业企业结成伙伴关系, 围绕人、 货、 场、 链搭建应用场景。人工智能在各个零售环节多点开花, 应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智能, 将与科技巨头在应用大数据和人工智能领域同台竞技, 意味零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。

  7. 政策与资本双重驱动推动人工智能产业区域间竞赛, 京沪深领跑全国, 杭州发展逐步加速。京津冀、 珠三角、长三角以及西部川渝地区成为人工智能企业聚集地区。北京、 上海、 深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯队的位置, 广州的大型企业与初创企业数量较少, 杭州主要依靠阿里巴巴,因而属于第二梯队, 重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。

  8. 各地政府以建设产业园的方式发挥人工智能产业在推动新旧动能转换中的作用。人工智能产业园呈现多点开花、 依托原有高科技产业园以及与原有园区企业产生联动效应的特点。但由于建设速度过快, 园区也出现了空心化与人才缺口的问题。

12.杭州未来科技城抓住人工智能产业快速发展的机会并取得显著成绩,未来可以从人才、 技术、 创新三要素入手进一步打造产业竞争力。推出培养、 吸引、 保留人才的具体措施, 建立具有成长性的人才库;通过完善产业链布局, 发现高价值技术企业并了解企业诉求。提高对技术型企业的招商效率;从创新主体、创新资源和创新环境三个层次聚集创新要素, 打造利于企业创新创业的有利条件。

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