科技行業時下最熱的話題莫過于AI（人工智能）。AI不僅是中國制造2025規劃的重要內容，更是第四次工業革命的突破點，而且2017年國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》將其列入國家級戰略。AI的基礎主要是大量的計算能力和數據資源。通過數據資源和物聯網，運營商和AI更加緊密地聯系在一起。在AI時代和IoT時代，互聯網巨頭已經占據了AI的前沿。運營商如何發揮專業優勢，加快跨業融合，提升行業價值，需要運營商深入思考。

 東莞博寧SPSI高速點膠機在家電、芯片，手機/電腦、汽車電子、凈水設備制造領域，及電磁屏蔽、防水密封、LED灌封和太陽能等新能源領域為客戶實現了高速度、高精度的智能制造方案，為企業大大提高了生產效率和自動化生產制造水平。因其產品功能不斷完善和品質的持續提升，所有企業對SPSI點膠機的先進性、可靠性和靈活性贊不絕口 .

AI帶來的爆發性變革 

 人工智能不是一個新概念。實際上，這個詞本身可以追溯到上世紀50年代。然而到了20世紀末，許多因素大力推動了人工智能的進步，尤其是在一些關鍵技術瓶頸方面：前所未有的計算機功率、數據量和種類的爆發與訪問速度的提升以及先進算法的出現等。 人工智能沒有單一的定義，但廣義上說，人工智能是能夠執行通常需要人類智能的任務的計算機系統的理論和發展。計算機視覺、機器學習、自然語言處理、語音識別是被廣泛采用、取得快速進展或獲得巨額投資的認知技術。 

 人工智能成為經濟發展的新引擎。人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，并創造新的強大引擎，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。我們認為，人工智能與認知計算可以在以下三大領域創造顯著的業務優勢。 

 ——轉變工作方式 ·人工智能型自動化將人類從煩瑣重復的工作中解脫出來，提高生產效率，確保終端產品零誤差。 ·人工智能可以使計算機處理非結構化數據，例如處理應收賬款時收到的各類發票。 ·機器人流程自動化系統可以加強報告部門的管控并在更短的時間內以更低的成本完成賬目結算。 ——轉變決策方式 ·認知洞察技術不僅能幫助企業管理每天從實際工作、業務報告工具、供應鏈、社交媒體、物聯網傳感器收集到的大量信息，還能利用這些信息生成能夠創造商業價值的實時洞察。

  ·認知洞察可用于挖掘數據，并發現相關趨勢和規律，因此認知洞察非常適合解決離散問題，比如預測某特定客戶的行為和反應。 ·應用機器學習技術準確地追蹤訂單過程，以在不需要的時候節約提升計算能力的費用，或避免需求飆升時出現人手不足的情況。 ——轉變互動方式 ·借助認知參與技術，電腦能夠勝任發送至客戶服務中心的客戶支持功能，但通常并非總是以文本交流方式處理。因此，企業可以大規模提供統一的優質客戶支持服務。 

 ·在用戶看來，聊天機器人代表一系列日益先進的人工智能型工具，擁有各式各樣的外形。聊天機器人能夠提供自助服務功能，協助處理客戶的請求和問詢，交互性的動畫幫助窗口靈活應對客戶，利用自然語言處理技術及其他技術回答問題并提供自動回復。 運營商的AI機遇 運營商具有AI商業化所必需的資源。簡單概括為，在技術層面，提供海量運算和存儲的平臺“云”服務；提供高帶寬、低時延、大規模的連接“管”服務；提供能夠承載各種場景應用的“端”產品。在大數據應用方面，B域有用戶數據和業務數據，比如用戶的消費習慣、終端信息、ARPU的分組、業務內容、業務受眾人群等；O域有網絡數據，比如信令、告警、故障、網絡資源等；M域有位置信息，比如人群流動軌跡、地圖信息等。當然，這些資源并不必然轉化為AI應用，以谷歌和阿里等為代表的互聯網企業也在迅速積累這些基礎能力。 

 基于“云、管、端”和大數據應用等方面的優勢，運營商處于信息網絡和泛連接的最前沿。借助在信息化應用和大數據方面的能力與經驗，運營商可以運用技術和資源優勢參與到AI的研發領域。在此之外，運營商還可以利用巨大的現金流加大對AI行業的投資力度，比如參股、控股或者是戰投。實際上，更多地關注AI，應該是運營商投資公司的主要任務。不管是運營商 AI，還是互聯網企業 AI，都是看重了AI的巨大前景。

 正如百度參與中國聯通混改時所稱，百度參與中國聯通混改，不僅是看好聯通長遠的發展，更是看到未來在人工智能技術的推動下，越來越多的終端和設備將接入網絡，實現人與機器的自然對話和智能交互，這些都將為電信運營商的發展帶來新的驅動力。 AI與電信運營商：邁向新藍海 運營商AI業務主要由傳統ICT業務發展而來，ICT業務已從信息化、自動化向智能化轉變，從數據傳遞向發現數據內在機理轉變，從單一連接價值向用數據創造價值轉變。基于運營商“云、管、端”和大數據應用等方面的優勢，運營商將成為人工智能商業化產業鏈中重要的一環，主要承擔以下三個角色。

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