泡枣儿我们正处于第四次工业的浪潮之中，如同第一次工业中机器为工厂带来巨变一样，爱立信看到了新兴技术对转变网络运营方式的巨大潜力。自2007年以来，爱立信的研究实验室一直在探索机器智能驱动的自动化技术，现已取得了数百项相关专利。爱立信积极布局，志在引领通信行业的自动化。
5G、物联网和云计算等新兴技术的不断发展使网络变得日趋复杂。适应这种复杂性并使网络满足不断演进的服务需求变得愈发具有挑战性。我们已被数据淹没，而这仅仅是个开始。
过去，世界各地的所有网络都由人类手动管理。网络运营中心的屏幕上每天出现成千上万个警报，工程师需要监测这些警报、创建故障单并解决这些问题。在如今的网络运营中心，只有5%的故障单是手动创建的，其余都是自动化创建的。此前，工程师必须浏览所有故障单后才能评估需要采取哪些矫正任务，并在工单中做出相应描述。2017年我们处理了5100万张故障单，可想而知，如果人工检查这些故障并分配工单对于工程师而言有多艰巨。此外，我们在网络中建立了自动化规则，系统会实时处理信息，并在触发特定活动时准确执行设计好的自动化任务序列。该自动化引擎每天向网络发送约一百万条指令，并自动处理70%的警报。
“智能网络运营”的概念也应运而生。利用网络中的可用数据以及如天气条件等各种其他形式的外部数据，加以机器智能技术，使网络运营更加智能，有助于企业更高效地应对复杂的通信系统。利用高级分析、深度学习、机器学习和人工智能等机器智能技术可以创造出人类无法创建的预报和模型，并将自动化提升至新的水平——智能自动化。智能自动化可以在事件发生前进行预测，采取预防或纠正措施避免事故发生。
第一，应用人工智能技术之后，爱立信可将各网络单元之间的切换速度减半，不仅降低了掉话率，同时还缩短了服务提供商的配置和时间。此外，机器学习算法还可以预测数据传输情况，并在不影响用户体验的情况下让网络单元进入“睡眠模式”，从而将能源效率提升10%；
第二，应用机器智能技术预防网络出现故障之后，爱立信可向网络运营中心的工作人员提供可付诸实施的，从而将技术人员派遣率降低了30%；
第三，在虚拟化移动核心网（vMME）中应用自学习模块之后，爱立信基于深度强化学习技术在全球首次实施了VNF自动扩展，使系统性能在预设阈值基础上提升了25%；
第四，在机器智能模式识别中应用“专家分析”之后，其具备的深度学习功能使系统能够进行检测和优化，使客服人员接到的网络质量问题咨询电线%。
爱立信首席技术官Erik Ekudden表示：“随着自动化的实现和人工智能技术在各域的应用，嵌入网络平台的智能技术不仅大大提升了网络性能，同时还优化了无线网络稀缺资源的使用。我们正尝试在自身产品组合和服务中引入机器智能解决方案，从而为广大客户提供性能最强、最直观、最易于使用的网络运营方式。”
爱立信将继续在机器学习和机器推理方面不断投入，充分利用新兴网络技术的内在机会。爱立信在全球影响力、行业洞察力、专业知识以及机器智能等方面拥有独一无二的优势，致力让智能网络运营成为现实，推动通信行业的自动化。
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