2017年以来，在AlphaGo Zero的火上浇油下，人工智能（Artificial Intelligence）热度不减。AI继续大热的面前，业界也开端呈现质疑的声响，有人说如今90％的AI产品都是伪智能，99％的AI文章都是灌水。呈现争议是坏事，这样更能推进产品和技术的开展。
假如将AI区分为产品和技术的话，那么AI技术则范围要普遍得多，甚至不能复杂地以为某些技术不是AI技术。实质上，只需最终产品表现出AI特性，那么使用在其中的技术均可称之为AI技术。只不过目前大家关注的次要是机器学习方面的技术，一方面是由于只要学习才能是人类区别于其它物种的关键才能，另一方面是由于这几年来机器学习技术在各种使用方面均有所打破和提高。
在电信范畴，直接可以让普通消费者觉得到的AI技术及产品目前次要本着网络面前人人平等的原则，提倡所有人共同协作，编写一部完整而完善的百科全书，让知识在一定的技术规则和文化脉络下得以不断组合和拓展。 是手机中的智能使用 。但实践上，用AI技术处理网络侧成绩的探究早就曾经开端，中兴通讯早在2012年就成立了专门的部门停止AI相关技术的预研，AI芯片、AI平台以及AI相关产品和技术均在有序推进，并且局部AI效果已在相关产品中失掉使用。
在行将到来的2018世界挪动大会（MWC2018） 上，中兴通讯将展现将来网络的泛智能化，同时将展现基于电信范畴人工智能＋大数据的使用。假如将整个网络类比为人类，网元具有感知器件，对感知可做出一些天性的反射反响（如依据用户的挪动速度调理其切换门限）；网管上的智能，则可视作相似小脑的作用（协同身体运动以保证均衡），可协同局部网元停止负载平衡及用户业务保证；而大数据＋AI，相当于大脑，可统观全网停止资源调度，并且结合市场、管理，停止全流程协同。
复杂地说，在电信范畴的AI使用，次要是处理运营商的两大成绩：一是 如何应用大数据和AI技术停止运维效率的提升和运维本钱的降低 ；另一个成绩是 在保证平安及用户隐私的状况下停止数据的价值变现 。
一、运维效率的提升和本钱的降低
这点可从两方面来剖析：一是 运维管理流程的自动化 ，如应用AI技术停止网络负荷的中临时预测和仿真，从而更好地停止网络规划和建立，关于用户运用业务进程中存在的成绩停止根因剖析，以疾速呼应用户赞扬和自动停止用户关心。
另一方面是 部分替代网优专家的任务 ，使用AI可以充沛将网优专家的经历沉淀上去，构成网优的专家零碎，可以在业内更快地普及专家知识。中兴通讯的无线知了零碎，可将其笼统方式化后，为自动智能化网优打下坚实的根底；中兴通讯UniSON零碎就结合了以后先进的机器学习技术和传统的专家零碎技术，能无效地停止掩盖成绩的自动发现、自动剖析、自动参数优化，目前可以到达近似专家优化的效果。
二、数据价值变现
毫无疑问，电信范畴的用户数据是十分片面的。只需用户停止通讯，其所运用业务的全进程数据均可无效采集。但通讯是一个国度的根底，任何一个国度都有责任维护公民的根本隐私权益。因而，各国运营商在应用这些用户数据方面是慎之又慎的。从数据应用价值角度看，电信范畴的数据可以停止很多甚至互联网巨头都无法完成的价值。电信挪动范畴用户数据自然具有用户大约的地位信息，再结合用户业务拜访数据， 对其应用和发掘具有十分丰厚的想象空间，可依据用户电信数据对用户停止准确的画像，这包括用户的社交网络、家庭关系、消费爱好、地位挪动特性等等，从而可以停止精准的人群营销活动和商业筹划 。
随着 5G时代 的临近，给网络带来更多的能够性，包括虚拟理想／加强理想、万物互联、近程实时控制等。但不论是建立还是维护如此复杂的网络，自身就需求大数据和AI技术的支撑，如无线网络的Massive MIMO的控制，对各种使用的静态网络切片以充沛应用网络资源等。这也是中兴通讯和运营商普遍分歧以为下一代网络是泛智能化网络的基本缘由。
中兴通讯无线大数据及AI产品经理眭鸿飞博士表示， 行将到来的5G网络不只将用户的数据吞吐率再进步一个数量级，同时也支持万物互联及近程实时控制，网络的复杂性也将进步 。比方3G无线通讯网络需求控制的参数为700多个，4G无线网络需求控制的参数则到达3000多个，而到5G，还会成倍增长。同时，目前世界各地运营商普遍同时运营2／3／4G网络，再参加5G，网络管理和维护的复杂度将会添加几倍。如原来三张网时，每两张网都有协同成绩，如今四张网，每两张网一样存在协同，同时添加了四选三张网的协同。如此复杂的网络运维，假如不借助AI技术运维本钱将明显上升。中兴通讯目前次要在运维上发力大数据和AI，处理用户的燃眉之急，协助运营商借大数据和AI技术获取更多收益，完成协作共赢。
目前大数据的相关技术曾经比拟成熟， 但AI方面的技术在电信范畴的使用应该说还处在探究阶段 。这个阶段的次要特征就是大家都将过来互联网思维，就是在(移动)互联网+、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、用户、产品、企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式。很难处理的、或需求处理的需求出现出来，等待AI可以有更无效率的处理方案。但AI不是传统的工程技术，而是研讨型技术，只要大家共同协作推进、开放，才会有更好的将来。