人工智能技术雷达扫描说明【人工智能专题系列之一】

人工智能技术雷达扫描说明

【人工智能专题系列之一】

人工智能现在在业界炒得很火，但实际上能商用的场景不多。纵观全球，现在应用比较好的技术就是图像识别，应用于人脸识别、视频监控、安防领域、银行金融领域。我司GTS在人工智能领域做了大量的探索，主要是在站点数字化、网络设计调测自动化、网络维护智能化、网络优化自动化等领域引入了AI。在3月份本人做了2期关于《人工智能的大讲堂》，经常有人来咨询我关于AI具体到底如何落地？每天eSpace回答很多类似的问题。本人打算使用10期左右的篇幅，来做一个关于人工智能落地情况的介绍，为了能专业的介绍这些章节，一般性质的知识，就不在这里介绍，大家直接搜索，网络上有很多扫盲性质的文章。

一：人工智能的总体介绍

    关于人工智能的历史、定义等基础知识，都属于扫盲性质的知识，此处略过。

二：人工智能所处的阶段

人工智能分为三个阶段。分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。目前我们还处于第二阶段，距离第三阶段还很遥远。

第一阶段：计算智能。主要是利用计算机的算力，去做大量的计算。特点就是能存会算，这方面AI是远远超越了人类。2016年AlphaGo战胜李世石，属于计算智能阶段的里程碑事件，属于能存会算。AlphaGo其实就是在执行一些矩阵的运算，它根本不知道在下棋。所以，这个事件虽然很轰动，但属于人工智能第一阶段的产物。

第二阶段：感知智能。特点是能听会说，能看会认。这个阶段的关键技术就是语音识别、自然语言处理、图像识别、环境感知等等。里程碑事件是Google无人驾驶汽车已经测试了30万公里，波士顿动力公司的机器人可以跳过障碍物，可以开门。现在业界AI的水平处于第二阶段，但有很多技术需要突破。

第三阶段：认知智能。特点就是能理解，会思考和推理，能主动学习，自主规划。AI还距离这个阶段很遥远，AI和人还是不能比拟。

三：人工智能在电信领域的落地的趋势

从业界的研究来看，使用AI来改造电信领域，比较弱。从趋势图来看，电信领域仅仅排在第七位。人工智能在电信领域的应用的成熟度非常低。主要原因是电信领域的业务太复杂。

四：人工智能标杆公司雷达扫描说明

虽然AI在电信领域很难落地，但这也不能阻止我们前进的步伐，哪些技术在业界已经突破或正在突破，跟踪技术突破的情况，来为我们GTS的业务所用。

业界根据人工智能解决问题的目标大致可以分成：推理、自动规划、知识表示、机器人、机器学习、计算视觉、语音识别、自然语言处理八大领域。

其中“联想推理、自主学习、知识表示”的关键技术没有突破，这属于认知智能范畴研究的关键技术，不在这里讨论。带红色星号的是我们重点使用技术雷达扫描的对象。

考虑到在某一领域，有很多公司在研究，那么哪些公司的技术最牛？哪些公司的技术还处于不成熟阶段，为了在一张图上把关键的技术公司表达清楚，使用雷达图。在后面的章节，为了大家能明白雷达图的意思，特意在第一章里说明一下雷达图想表达的意思。

雷达图是由内向外辐射的半圆圈，最内圈Adopt表示该技术已被充分评估，智能化程度比较高，并且已经规模部署过，该技术属于“规模部署阶段”。Trial表示试验阶段，通过测试环境验证，但还没有部署，属于“试运行阶段”。Assess表示该技术仍处于测试阶段，存在功能缺陷与可靠性等方面的问题，属于“评估阶段”。Hold表示该技术的功能测试不通过，建议暂不考虑采用该公司的计算，属于“暂不采用阶段”。考虑到每个领域又有不同的分支领域，所以使用经线分割成不同的区域。

在后面的几个章节，结合GTS的业务，使用雷达扫描的方式，把业界的技术来洞察一遍，同时加入了许多个人的思考。