安富利傅錦祥:未來汽車電子仍面臨諸多挑戰(zhàn)
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無線網(wǎng)絡(luò)AI戰(zhàn)略所需的6大AI要素
發(fā)布時(shí)間:2018-03-20 責(zé)任編輯:lina
【導(dǎo)讀】由于人工智能(AI)的發(fā)展,各組織機(jī)構(gòu)都可以通過可預(yù)測(cè)、可靠及可測(cè)量的WiFi對(duì)各自的無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改造。
如今,人工智能風(fēng)靡全球。人們普遍認(rèn)為,人工智能將成為下一個(gè)顛覆行業(yè)的技術(shù);在未來幾年,人工智能將會(huì)影響到我們生活的各個(gè)方面,包括交通、醫(yī)療以及金融服務(wù)等。據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測(cè),到2020年,人工智能將在幾乎所有新的軟件產(chǎn)品和服務(wù)中普及,而且這項(xiàng)技術(shù)將成為超過30%的CIO的五大投資重點(diǎn)之一。
其中,AI顯示出巨大價(jià)值的一個(gè)領(lǐng)域就是無線網(wǎng)絡(luò)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)可以將WLAN轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而簡化操作,加快故障排除速度,并為用戶體驗(yàn)提供前所未有的可視性。
但是,我們還僅僅處于AI在無線網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域應(yīng)用的初期。即將到來的是一個(gè)真正的虛擬無線助手,可以主動(dòng)識(shí)別和解決問題,并能快速可靠地預(yù)測(cè)未來事件。
多年以來,研究實(shí)驗(yàn)室和各大學(xué)一直在對(duì)人工智能進(jìn)行研究學(xué)習(xí)。但是直到最近,由于計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)和開源技術(shù)的進(jìn)步,這種技術(shù)才在實(shí)際應(yīng)用中證明了自己的實(shí)力。
CIO們?cè)诟髯缘臒o線戰(zhàn)略中運(yùn)用人工智能并非沒有道理。無線網(wǎng)絡(luò)正處于一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),傳統(tǒng)的部署、運(yùn)營和管理WiFi網(wǎng)絡(luò)的方式已經(jīng)不能滿足當(dāng)前要求。無線網(wǎng)絡(luò)中的三個(gè)基本市場轉(zhuǎn)變因素也使得AI不可或缺。
首先,WiFi越發(fā)成為主要的互聯(lián)網(wǎng)接入技術(shù)。它比以往任何時(shí)候更加重要,因此必須更具可預(yù)測(cè)性、可靠性以及可衡量性。與此同時(shí),鑒于大量移動(dòng)設(shè)備類型、應(yīng)用和操作系統(tǒng),再加上大量的移動(dòng)用戶和無線物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,無線網(wǎng)絡(luò)故障排除比以往更艱難。這種轉(zhuǎn)變需要更好地了解移動(dòng)用戶的端到端體驗(yàn),并需要新的自動(dòng)化管理工具,以通過自動(dòng)化和可編程性取代手動(dòng)的煩雜任務(wù)。
其次,移動(dòng)用戶越來越習(xí)慣于使用移動(dòng)設(shè)備個(gè)性化的無線服務(wù),這些服務(wù)利用了諸如位置之類的相關(guān)信息。企業(yè)將位置視為通過移動(dòng)用戶行為新視角,為業(yè)務(wù)運(yùn)營帶來價(jià)值的關(guān)鍵方式。
第三,企業(yè)正在將對(duì)銷售、人力資源和金融提供支持的IT轉(zhuǎn)移到托管云服務(wù),以提高效率,并使內(nèi)部IT技能與核心業(yè)務(wù)更好地保持一致。甚至是安防、存儲(chǔ)和其他關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施元素也正在迅速轉(zhuǎn)移到云端。然而,無線網(wǎng)絡(luò)在這種轉(zhuǎn)換方面進(jìn)展緩慢,超過90%的WLAN市場仍然通過本地控制器交付。將無線網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移到云端為CIO提供了一個(gè)更具可擴(kuò)展性和彈性的基礎(chǔ)架構(gòu),操作簡便,并且可以通過流經(jīng)無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)提供具體行動(dòng)方案。
如果沒有正確的無線網(wǎng)絡(luò)AI戰(zhàn)略,IT就無法滿足當(dāng)前無線網(wǎng)絡(luò)用戶嚴(yán)格的需求。以下是這一戰(zhàn)略應(yīng)該包含的六大技術(shù)要素。
一、收集數(shù)據(jù)的洞察力
正如所有最好的葡萄酒都是從葡萄開始一樣,任何有意義的AI解決方案都以大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)開始。人工智能通過數(shù)據(jù)收集和分析不斷獲得智能,其收集的數(shù)據(jù)越多,也變得更加智能。因此,能夠從每個(gè)設(shè)備實(shí)時(shí)收集Wi-Fi/BLE域中的數(shù)據(jù),然后將這些信息發(fā)送到云端,AI算法可以立即對(duì)其進(jìn)行分析,這一點(diǎn)至關(guān)重要。
二、語境服務(wù)
在無線網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略中采用BLE和移動(dòng)應(yīng)用的企業(yè)還將從移動(dòng)設(shè)備獲取數(shù)據(jù),以提供高精度的位置服務(wù),以實(shí)現(xiàn)語境服務(wù)。他們需要能夠聚合全局元數(shù)據(jù)。也就是說,不僅要收集數(shù)據(jù),以洞悉特定客戶行為和位置信息;還要獲得設(shè)備類型、操作系統(tǒng)、應(yīng)用等方面的見解和分析。這對(duì)基準(zhǔn)和監(jiān)測(cè)趨勢(shì)至關(guān)重要,并能及早發(fā)現(xiàn)宏觀問題,從而可以主動(dòng)解決這些問題。
三、特定領(lǐng)域的設(shè)計(jì)意圖指標(biāo)
無論是試圖構(gòu)建一個(gè)能夠參與美國智力游戲Jeopardy、還是能夠幫助醫(yī)生診斷癌癥、抑或是協(xié)助IT管理員診斷無線問題的系統(tǒng),人工智能解決方案都需要基于特定領(lǐng)域知識(shí)的標(biāo)記數(shù)據(jù)將問題分解成可以用于訓(xùn)練AI模型的小部分。這可以通過使用設(shè)計(jì)意圖指標(biāo)來實(shí)現(xiàn),該指標(biāo)是用于分類和監(jiān)控?zé)o線用戶體驗(yàn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類別。
四、數(shù)據(jù)科學(xué)工具箱
在問題被分成特定領(lǐng)域的元數(shù)據(jù)塊之后,將會(huì)被引入機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。應(yīng)該采用各種技術(shù),如監(jiān)督/無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并提供具體行動(dòng)方案。
五、安全異常檢測(cè)
通過檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)級(jí)別的異常網(wǎng)絡(luò)活動(dòng),AI平臺(tái)可以準(zhǔn)確檢測(cè)到已有威脅和初始威脅。此外,定位技術(shù)可用于準(zhǔn)確定位意外或惡意的非法設(shè)備,并提供定位資源訪問。
六、虛擬無線助手
大多數(shù)人在Netflix上選擇電影揭幕或從亞馬遜購物時(shí),會(huì)收到其他類似的電影或物品推薦,都會(huì)經(jīng)歷協(xié)同過濾。除了推薦之外,協(xié)同過濾還可用于對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,并將其應(yīng)用于AI解決方案。
在無線網(wǎng)絡(luò)中,這種方法可以用來將所有的數(shù)據(jù)和分析轉(zhuǎn)化為有意義的方案或行動(dòng)。與虛擬無線專家類似,有助于解決復(fù)雜的問題。
想象一下,虛擬無線助手將高質(zhì)量數(shù)據(jù)、領(lǐng)域?qū)iL和語法(度量、分類、根源、關(guān)聯(lián)和排名等)相結(jié)合,能就如何避免相關(guān)問題提供預(yù)測(cè)性建議,并就如何解決現(xiàn)有問題提供具體行動(dòng)方案。那是一個(gè)能夠?qū)W習(xí)無線網(wǎng)絡(luò)細(xì)微差別,并能回答類似“出了什么問題?”以及“為什么會(huì)這樣?”等問題的系統(tǒng)。AI讓這些都變成了現(xiàn)實(shí)。
由于人工智能(AI)的發(fā)展,各類企業(yè)都可以通過可預(yù)測(cè)、可靠及可測(cè)量的WiFi對(duì)各自的無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改造,實(shí)現(xiàn)簡單且具有成本效益的無線操作,實(shí)現(xiàn)能提供驚人的新型無線體驗(yàn)的定位服務(wù)。
安富利傅錦祥:未來汽車電子仍面臨諸多挑戰(zhàn)
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