大家上午好，人工智能的会各种各样，90%站在讲台的都是男士，现在人工智能的技术更多的是让我们这个社会更快，更有效率，让我们更懒，我想更多女士的加入会更大程度上把AI引入更加理智的方向。

我讲一下人工智能在通信领域的深度应用和思考，我想从昨天到现在大家听了很多人工智能相关的基础知识，它基本的理念，大家我想很少有人跟你们讲怎么做，肯定讲了他是什么，因为我自己所在这样一个企业，我想可以称之为比较大型的企业，第一部分会讲一下在大型企业当中怎么样系统化的把AI的技术真正落地，在你主流业务当中去。

第二部分讲一下怎么样把AI产业化，让他回归商业的本质。

这是中国移动在AI方向上的一个布局，大家可以看到他分的层次，首先是端测，然后是我们的网，然后是管道，然后是平台，在两侧是管理和服务，是安全的智能化还有管理的智能化，是比较大型的AI和整个业务体系深入融合的布局，我补充一下我自己的背景，我从1995年开始做语音识别的，在国外工作15年，2013回来在中国移动工作，最近两年开始做跟网络转型相关的。

我讲一下AI的布局，大家知道每天有大量的数据在这个网络上传输，每一次的点击以大量的数据在这个里面，我们整个业务很多的决策对用户很多的分析是要基于这样一个大量的数据产生分析的，包括整个网络的优化，大概分为哪些方面呢？比如说网络的前期你要做网络的规划，网络的运行过程中你要对网络做优化的工作，做运维的工作，另外一个部分就是紧扣会议的主题就是未来的网络，我们现在网络的状态是无法承载我们对未来畅想的，还有我们的新能力怎么样提供。

我们这里面有大量的算法，包括大家每天都有跟AI相关的软文来介绍这些技术，比如说强化学习，强化学习是指你本来AI的事情其实抽象一下它解决的是一个非确定性的问题，就是你有一个X有一个Y，假如这个X是这个房间里所有的人脸，那你这个Y就是要识别这个房间里的人都是谁，强化学习是你依然有一个X和Y，但是你这个Y不是在同一时间可以获得的，他是一个延时的反馈。这种强化学习再回到我们的通信网络当中它怎么样来发挥作用？比如说在SDN就是我们的网友和路由器这样路径的一个选择上面，他天然是一个强化学习的过程。我们有很多相关的产业的人很多做过尝试，我们这样的做发再回到这个过程中会遇到很多的困难，我们用强化学习做围棋的时候，我们围棋本来是一个确定性的问题，不属于现代人工技术可以解决的，他要去优化的空间太大，用我们现在计算机的计算能力是无法找到自由路径的，就可以用非确定性的人工智能的基础解决这个基础，在网络领域，尽管这个问题是天然强化学习的问题，这样的问题它的边界是不清晰的，在真正的网络当中真正这种边界他不清晰，所以在做这样的强化信息，向我们网络优化方面学习是很困难的。

我们现在在打造的一个叫投诉的自服务机器人，就是大家每天因为大概有8亿多客户有很多，每天有大量的投诉客户服务，我要去查问题在什么地方，是一个很长的流程，这个自服务机器人需要解决的是什么，首先是对你投诉问题的，不管是语音还是文本要有一个理解，理解了以后就是你产生问题的数据表去查跟你相关的问题是什么？

以前需要很多网维人去查，去决策，我们现在把这每一步的决策智能可以实现，你每一次来投诉，我定位投诉故障的时间就会大大缩减，这个给公司带来成本的节省是很大的，另外下一代网络的转型，我不知道大家有没有听几个院士讲的，讲的我还是觉得非常热血沸腾的，我们当前的网络是必须转型的，用转型的压力就是我们整张网是硬化的，这种硬件网为基础的网又是我们中国网络的基础，我们对智能驾驶很多未来的畅想是这张网帮我们传递的，它规模化达不到时延的要求，当然也需要降低成本了，未来网的转型主要是几个方向，比如说我们我们需要他首先是新节点，就是网分为几部分，首先是无线网，从这个到您天线这部分，分为几部分的网络，首先是新的节点，包括我们核心的云节点还有边缘的节点，这些节点可以在机房帮你打包啊，以前是有很多定制化的服务时间的，也就是大家常常听到的叫NFV。网络本身连接需要用软件定义，定义控制部分就可以智能化，还有一部分是芯控制，我的大脑来控制我的节点，控制我的网络，比如说刚才前面说过下一代网络转型里面有非常大的社区，有16家运营说，有100多个成员，国内外在通信这个大产业里边的，这样一个大型的项目主要做什么呢？主要来做下一代网络的编排器，当我实现这个新业务的时候，我这个新的业务要快速的拉起，你要花几个月的时候才可以拉起一个业务，每一项业务的拉起和配制就会变得很轻活，我们5G的上用时间表也是非常短的，上周也是在中央台再次明确了5G上用的时代网络的转型是必须的。

网络需要做的工作，非常感恩世界上有那么多聪明的人，没有几个月从芯片到基础算法到基础框架都有大的提升，AI会在这个基础下发挥大的作用，我原来在工作只负责AI部分应用的落地，现在也是调整到AI中心来，希望这样的结合可以更加的紧密，这就是为什么这个网络必须转型，比如说这个比较高效，整个网络的利润率还是比较低的，还有就是5G的压力。

还有家庭宽带，家庭是一个核心，每天你的时间花在哪里？家宽里面有很多天然形典型的AI技术可以应用的，比如说家庭的娱乐、家庭的安防、情感等方面。

家宽的设备，这个人员有没有安好，以前是很难控制的，现在有了AI的技术以后，我们会会要求他拍摄图片或者视频，后端会有这样的技术来检测我应该连接关键的点是否连接对了，如果这个线折了很多以后会影响他通信的连接的，在资源率增加了图象技术的使用会保证我这个安装是一个正确的安装。

大家知道我们有一个分公司是做米咕，大家现在提到人工智能一定会想他是图象、语音、围棋这些典型的领域，在文娱这个领域是天然来把这些技术的积累，包括底层算法的积累，在语音上面一些核心能力的积累能够在这个领域使用的。

我想讲一下客户服务，每次打10086，我是这么感受的，你付了钱给这家公司，你对他有很多期待的，我们现在国内运营商的体系是这么优良的，在美国打的时候要10到20分钟。我们的客服体系是很好的，有大量的投入，包括客服人员的培训。我们想那么多人在给你服务，你降低10%的成本都是一个大的价值。刚才大家讲昨天还有今天的老师都在讲很多智能机器人，我们也做了机器人，我们相信我们交互机器人是全球规模最大的机器人，我刚才看了一下小彬（音）的数字，我们把我们的机器人送到了9亿客户的手中，你们每一次的交互都有机器人在服务，所有的回复都是机器自动的回复的，包括你的实名认证，原来质检做是很难的，我只可以随机挑选几百个，但是很难发现有问题的，我要看我业务本身的流程是否设计的对，看我这些客服人员有没有用到不可以表达的方式，我可以通过你的声音来检测用户的情绪还有客服人员的情绪，现在的质检就在当下，他可以协助客服人员给我做服务。很多时候大部分时候客户本身他情绪管理的不好，这个我觉得跟原来的比一是效率的提升，二是他不是后项的服务是当下的服务。

大家如果看到客服人员工作他是非常忙的，他有很多的系统，他要做很多的点击，这些可以提升他对我们客户服务的效率。

我们刚才讲我们不怎么做宣传，以前我们的短信这些服务系统给不同的厂商来做，现在我们就自己来做，现在我们的准确率就是3月份的运营数据考核我们的准确率到486万，响应率是96.9%，准确率是90.6%，服务的占比是20.0%，我相信个在全球的范围都不会到这么大的规模，会带来什么好处呢？我们不再是一个AI的技术是一个AI的系统，形成了一个闭环的体系，我们每天有上线新的业务，我们有很多客服人员在管控数据库，也为我们标注数据，每天系统的迭代，我想后面会再讲一些。

我是觉得一个AI的系统称之为AI的系统比较是一个有生命力的系统，这个生命力是什么含义，一个系统如果不会自我提升，你可能遇到语音识别的技术，没有图象的技术你不升级一定会垮掉的，他有自我提升的能力，如果我有一个系统我每天提升0.01，那1.01的365次方就是37.8%，0.09的365次方就是0.025，大家真正在企业中实现AI系统的时候，除了基本本身你要有强有力的闭环的机制。

这是我们来做智能应答的系统，在这个过程中涉及到的各种模型将近上百个模型做，我讲一个简单的例子，我们上线后了不久就上了一个功能，就是个性化的功能，但是我不愿意生硬的跟你讲，我们想做一个个性化，你要做个性的管控，你才发现技术往往有很多漏洞的，我想跟大家说每一个这种功能需要大量的数据做训练，最终你还不能上线，这是客服功能的系统，他不可以像小彬一样调戏你或者胡说，我们有除了比较严肃的部分我们还有聊天的部分，也是动了很多的脑筋，我自己有一次在澳大利亚出差，走在海边跟很多做AI国际上的服务，他们问我是做什么的，我就拿出来给他看，这个系统讲了一个关于笑话，讲了一个大海的笑话，他跟你的真实情景相关，让你的感受会好很多。

第二个部分就是市场，我们现在市场是瞬息万变，压力很大，我们市场运销人员每天我们其实做了大量的系统给他，因为我们现在的人工智能技术是一个窄人工智能技术，他要对每一个场景做专门的训练，这样的模型常常在我们一线营销的时候很难使用，我现在怎么做一个通用的能力，推到应用人员的手边，可以使用，可以信任他，昨天也讲到了很多，怎么样把AI学习的模型可视化，微观方面主要是营销，宏观方面主要是决策和市场管理。

我们给我们的财务系统，刚才同样的财务系统给我们财务做一套这样的报销流程上的QA系统，每次的报销走的很费劲，就协助大家做这个报销的。我刚才因为这些部分就讲到了不再重复了，我讲一下我的观点。

我在公司做大型AI落地的时候的观点，我自己是比较反对做各种各样的尝试，尤其是大的企业，相对比较传统的企业任何一次尝试你都需要做出高成本了，我觉得AI要回到市场的本质，一定要经的起AI的测量，我们很多人在做研究，我认为在企业里面做一定要回归商业的本质，你做的这个技术一定要在商业上可被测量，在这种压力下一定要跟我们的行业深度的融合，也一定要有生命力，生命力是各种各样的，如果没有生命力这样的系统是很难在业务分析发挥作用的，所以AI技术冲击的不止是某一点，大企业要做大事情，因为你没做一项任务从沟通到数据的分析所有的投入都是非常巨大的，如果不能规模化的落地你常常的不到回报。

我觉得在这个行业里面大家非常的浮躁，对技术一定要有敬畏之心，你真的去一个业务中上线，不是说我简单的你拿一个开元的代码，你拿一个开元的数据，几天之内就拿到了，你要在这个过程中真正去提升他，真的回到这个技术根本的部分逐渐提升他，还有这个项目一定要定量评估，以前说项目是宽进严出，我觉得一定要量化进量化出，我的技术指标是怎么样的，一定要在微观领域可测量。

人才机制，我特别喜欢十九大里面人才机制这段话，我就不读了，我不知道谁写的，我觉得现在国家的人才机制非常的成功，希望企业可以培养人才、留住人才这样大的格局上，因为人才才是一些算法的核心。

这是我给公司提的战略，大家看到我的题目是AI360，我想讲的就是现在AI技术的普视性非常强。

这部分我就想因为我们也是非常加强跟技术很好公司还有高校的合作。

这个部分我确实觉得AI的系统应该新孩子一样，你要自己研制，如果你真的养不出来你领养一个回来你也要养他，否则就可以不是一个的系统。

这是给共投资布局的，我认为有很多方式可以跟一些公司合作，我就讲这么多谢谢。