保證大方向正確，加快迭代，小步快跑。聚焦內部效率提升，利用人工智能改變作業模式、簡化管理，結合業務場景解決一線實際問題。
——任總在GTS人工智能實踐進展匯報會上的講話

1

聚焦內部效率提升，利用人工智能改變作業模式

人工智能的核心在于應用，研究海量重復性活動的智能化自動化，提升人的效率和輔助人的工作。
在人工智能和自動化推動過程中，要關注交付服務流程以及人員思想、行為模式的改變，同時要看到人工智能是一個持續演進和迭代的過程，持續改進，關鍵要抓好數據治理和平臺構架設計，在保證大方向正確上加快迭代。
第一，利用人工智能簡化站點作業活動。
要通過構建站點信息庫，開發站點3D掃描能力，把站點勘測簡單化，上站錄入表格的時間也就大大節省了。以后的數據錄入還可以進一步簡化，捆綁一個好的語音系統，現場作業完成了，自己說一遍，表格就自動生成，然后回家把這個表格稍微修改，就能完成交付作業。
第二，網規網優要敢于應用地理、測繪、數學等先進技術和新的業務模式。
網規網優基于數據、算法、成本的影響，選擇人工智能突破口，通過“分析機器人”提升人員效率，在無線干擾分析、天饋系統方向角優化調整等方面加強人工智能技術的引入，提升無線網絡優化規劃效率，同時基于產品數據的虛擬路測是一個方向，不需要路測就可以清楚網絡的信號狀況，一個城市節省3000公里路測，十幾個城市就相當于繞地球一圈。
第三，萬億存量是我們的優勢，維護模式要從被動問題處理到主動預測預防，形成閉環改進。
面對海量的、確定性的重復工作，逐步將復雜的成千上萬的場景收斂，通過表格、建模等方法不斷的總結提煉經驗。就像我年輕的時候，一個龐大的數字設備，出了問題就一次一次的閃燈，從閃燈中慢慢看集中在哪個區，再看電路，一判斷，是電阻壞了，這就是小樣本！再歸納、總結，上升到理論高度，就是故障模型。

2

持續加大GTS數據系統、AI算法和AI 使能平臺的投資。

第一，行為即記錄，記錄即數據。
數據是一門科學，是人工智能的基礎，要把業界做得好的方法借鑒過來。GTS沿著作業活動，把作業過程、對象、規則和經驗數字化，持續完善GTS的數據系統。各產品線也要把自己的產品數字化，這是服務數字化的基礎。
數據要以用促建，利用表格、建模等方法輸出作業數據，將高質量的作業數據輸出作為作業完成的衡量標準，要形成對工程師高質量作業數據輸出的牽引，形成指導和模板。
第二，算法要服務于業務。
人工智能應用是實踐科學，在實踐和應用當中迭代式前進，效果不是一蹴而就的。實踐初期，算法達不到高級工程師的水平也要堅持使用，以人為主，機器為輔，對算法進行持續的訓練和提升。
第三，加快開發公司統一的人工智能平臺。
人工智能平臺在GTS的應用要急用先行、小步快跑，聚焦服務場景一個個解決，選擇與場景匹配的、相對成熟的算法，快速構筑數據處理、模型訓練等工程能力，邊戰斗邊優化。

3

人工智能未來對內要橫向擴張，與周邊部門協同產生倍增效益

第一，自動化也是人工智能，改善一個點，可能就有幾十萬的倍增效益。
我們要矢志不渝地前進，讓一些確定性工作自動化、智能化，減少重復勞動。不能總是強調人工智能對模糊問題的判斷和處理，為什么對確定性問題就不行呢？自動化也是人工智能。改善一個點，乘以系數，就可能有幾十萬的倍增效益。
第二，在自身實踐成功的基礎上，利用數據和智能技術，解決客戶挑戰。
基于萬億存量數據的優勢，通過改善自身管理的循環實踐，構建全球智能網絡大平臺，平臺的能力再以服務方式向客戶開放，并將服務內容擴展到設備和網絡的全生命周期，解決客戶挑戰的同時華為也獲得收益。
我們抓住這些機會，升級服務內容，就可以利用在線服務等手段，在網絡全生命周期持續為客戶創造價值。

• 作者| 華思華咨詢
  
• 來源| 華為心聲社區

*本文版權歸原作者所有，如涉及版權問題，請聯系“艾為之家”微信后臺交涉相關問題。