AI+电信网络 运营商的人工智能之路

本书从人工智能和电信网络结合的角度出发，对运营商网络中的人工智能技术进行了介绍，重点对智能5G网络进行了描述。此外，本书还梳理了人工智能在全球运营商电信网络“规划—建设—维护—优化”中的应用方案，以及在部分领域取得的成果，同时介绍了人工智能技术对运营商的业务创新的推动，总结了人工智能促进业务创新的重点领域，如智能制造、智慧医疗、智慧城市等，重点介绍了中国联通的创新业务案例。 本书适合人工智能和电信领域相关的企业管理者、专家、创业者及高等院校相关专业的师生阅读。

唐雄燕 工学博士，教授级高级工程师，中国联通研究院首席科学家，中国联通科技委主任委员，“新世纪百千万人才工程”国家级人选，工业和信息化部通信科技委委员，中国通信学会信息通信网络技术委员会副主任，中国光学工程学会光通信与信息网络专家委员会主任，国际开放网络基金会（ONF）董事。主要研究领域为宽带通信、互联网、物联网、新一代网络等，拥有20多年的电信新技术新业务研发与技术管理经验，曽担任多个国家级科研课题的负责人。 廖军 北京邮电大学通信与信息系统博士后，教授级高级工程师，中国联通研究院数字技术研究中心人工智能总监，中国人工智能产业发展联盟标准组副组长，拥有近20年的计算机、通信与互联网行业从业经验，长期从事通信网络和终端智能化研究，对运营商网络及终端大数据、智能化有深刻理解。曽主持编写多项行业标准，多次获得行业和企业技术奖。近年来致力于网络智能化、消费互联网智能化和产业互联网智能化研究，成果输出到ITU、ETSI、CCSA、AIIA等国际、国内标准化组织。 刘永生 日本筑波大学博士，高级工程师，中国联通研究院数字技术研究中心人工智能室主任，ITU-T和CCSA标准专家。长期从事电信网络和人工智能技术研究，负责制订与智能网络和智慧业务相关的多项国际、国内标准，参与智能化网络基础设施、人工智能开放平台、智慧城市相关的多个国家级科研项目，曽发表论文30余篇、取得授权发明专利10余项、荣获中国联通集团科技创新奖1项。 王光全 教授级高级工程师，中国联通研究院网络技术研究中心总监，享受国务院政府特殊津贴。“国家科技奖”评审专家，工业和信息化部通信科技委传送与接入咨询委员会专家组成员，中国通信标准化协会传送网与接入网技术工作委员会传送网工作组副组长，中国光学工程学会光通信与信息网络专家委员会成员，ITU-T SG15 G.698.4国际标准制订人，国家“863计划”课题负责人。

1.1 人工智能的发展历程2
1.2 人工智能策略的现状与趋势6
1.2.1 国外的人工智能策略6
1.2.2 国内的人工智能策略10
1.2.3 人工智能的策略趋势11
1.3 人工智能的技术现状与趋势12
1.3.1 算法12
1.3.2 算力13
1.3.3 数据15
1.3.4 人工智能技术的趋势16
1.4 人工智能平台的现状与趋势17
1.4.1 国内企业人工智能平台的现状17
1.4.2 国外企业人工智能平台的现状19
1.4.3 人工智能平台的发展趋势21
1.5 人工智能产品的现状与趋势22
1.5.1 智能机器人的现状23
1.5.2 智能运载工具的现状24
1.5.3 智能终端的现状25
1.5.4 人工智能产品的趋势26
1.6 人工智能产业的现状与趋势26
1.6.1 人工智能的产业规模27
1.6.2 人工智能的产业布局28
1.6.3 人工智能的产业趋势31
1.7 人工智能标准的现状与趋势32
1.7.1 国际标准化组织33
1.7.2 国外标准化组织35
1.7.3 国内标准化组织38
1.7.4 人工智能标准的发展趋势43
2.1 4G到5G的网络变革46
2.1.1 4G网络关键技术及架构设计46
2.1.2 5G网络关键技术及架构设计52
2.2 4G到5G的业务变革66
2.2.1 4G的业务体系及应用场景66
2.2.2 5G的业务体系及应用场景68
2.3 创新发展的电信行业73
2.3.1 5G呼唤运营商智能化转型73
2.3.2 网络智能化75
2.3.3 业务智能化77
3.1 国内外电信运营商人工智能发展的现状83
3.1.1 中国联通83
3.1.2 中国移动89
3.1.3 中国电信93
3.1.4 AT&T97
3.1.5 Verizon99
3.1.6 NTT DOCOMO99
3.1.7 SoftBank101
3.1.8 KDDI101
3.1.9 SK Telecom102
3.1.10 KT Telecom102
3.1.11 Vodafone103
3.1.12 Telefonia104
3.1.13 Orange104
3.1.14 Deutsche Telekom105
3.2 电信运营商人工智能能力开放平台105
3.2.1 中国联通105
3.2.2 中国移动108
3.2.3 中国电信109
3.2.4 AT&T110
3.2.5 NTT DOCOMO113
3.2.6 Telefonica113
4.1 概述116
4.2 智能网络规划117
4.2.1 智能网络规划概述117
4.2.2 智能网络规划案例118
4.3 智能网络建设123
4.3.1 智能网络建设概述123
4.3.2 智能网络建设案例124
4.4 智能网络维护128
4.4.1 智能网络维护概述128
4.4.2 智能网络维护案例129
4.5 智能网络优化140
4.5.1 智能网络优化概述140
4.5.2 智能网络优化案例141
4.6 通信网络智能化分级的研究及实践148
4.6.1 通信网络智能化分级概述148
4.6.2 通信网络智能化能力的分级方法149
4.6.3 通信网络智能化能力的分级验证方案153
4.6.4 通信网络智能化能力的分级实践158
5.1 智能制造165
5.1.1 智能制造的概念165
5.1.2 人工智能在智能制造中的应用166
5.1.3 中国联通智能制造案例172
5.2 智能车联网177
5.2.1 智能车联网的概念178
5.2.2 人工智能在智能车联网中的应用180
5.2.3 中国联通智能车联网案例182
5.3 智慧医疗184
5.3.1 智慧医疗的概念184
5.3.2 人工智能在智慧医疗中的应用184
5.3.3 中国联通智慧医疗案例187
5.4 智慧教育188
5.4.1 智慧教育的概念189
5.4.2 人工智能在智慧教育中的应用189
5.4.3 中国联通智慧教育案例195
5.5 智慧城市196
5.5.1 智慧城市的概念197
5.5.2 人工智能在智慧城市中的应用198
5.5.3 中国联通智慧城市案例200
5.6 智慧体育204
5.6.1 智慧体育的概念204
5.6.2 人工智能在智慧体育中的应用204
5.6.3 中国联通智慧体育案例205
5.7 智慧新媒体209
5.7.1 智慧新媒体的概念209
5.7.2 人工智能在智慧新媒体中的应用210
5.7.3 中国联通智慧新媒体案例213
5.8 智慧能源215
5.8.1 智慧能源的概念215
5.8.2 人工智能在智慧能源中的应用216
5.8.3 中国联通智慧能源案例221
5.9 公共安全222
5.9.1 公共安全的概念222
5.9.2 人工智能在公共安全中的应用223
5.9.3 中国联通公共安全案例224
5.10 泛在低空229
5.10.1 泛在低空的概念229
5.10.2 人工智能在泛在低空的应用230
5.10.3 中国联通泛在低空案例231
6.1 5G网络复杂性挑战240
6.2 人工智能与5G网络246
6.2.1 5G网络为人工智能提供基础246
6.2.2 人工智能推动5G网络智能化247
6.2.3 人工智能与5G相辅相成255
7.1 边缘计算260
7.2 边缘智能261
7.2.1 边缘智能概述261
7.2.2 边缘智能的演进与特点262
7.2.3 AI赋能边缘计算262
7.2.4 边缘智能应用案例263
7.3 边缘智能产业生态268
8.1 全新的智能网络270
8.1.1 第六代移动通信（6G）270
8.1.2 算力网络271
8.1.3 自动驾驶网络274
8.1.4 数字孪生网络276
8.2 全新的智慧业务277
8.2.1 未来的智慧工业277
8.2.2 未来的智慧交通278
8.2.3 未来的智慧医疗279
8.2.4 未来的智慧教育280
8.2.5 未来的智慧城市281
8.2.6 未来的智慧媒体282
8.2.7 未来的智慧能源283
8.2.8 未来的智慧公共安全283
8.2.9 未来的智慧文旅284
参考文献286