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无论是为提高网络的效率，降低运营成本，还是为了提高用户体验，再或者是为了制造一个新的增长点，都需要大量的基于人工智能应用的支撑。举例来说，无线网络发展到今天，网络的自动化变得越来越重要。以网络切片为例，就需要对网络大量KPI数据进行分析，从而来预测将来的KPI，从而能够对网络资源进行管理和分配。AI技术为网络带来预测和推理的能力，将在前瞻性预测预防、高复杂度多维分析、寻找最优解及减少重复人工任务等方面发挥作用，助力网络全方位降本增效、价值挖掘和体验改善，这已经成为电信行业的普遍共识。对电信网络内部来说，通过人工智能技术挖掘分析大量运营数据中隐藏的信息，可以用于辅助运营商提升运营和服务效率，提升网络运营和服务质量。对电信网络外部来说，基于业已成熟的图像、语音、语义智能技术，人工智能技术能够有效促进电信业务多元化，帮助电信运营商拓展新的业务形态和市场空间。目前电信行业已成为AI的细分市场，主要覆盖网络/IT运营监控和管理、客户服务和市场营销、智能CRM系统、客户体验管理、网络安全等场景。全球主流运营商都在积极拥抱人工智能，通过全面引入和发展人工智能技术，对内对外提供AI通用能力平台、应用和解决方案，提升智慧化运营水平。AI网络建设、AI产业驱动、AI技术应用、AI服务提供成为重点发展战略。但是，构建现实场景中的电信行业人工智能应用远比在实验室中做深度学习训练或者实验复杂得多。这需要端到端大数据处理分析能力和人工智能的能力，实现数据的导入、大规模数据的处理分析，再到提取特征、工程的建模、训练、推理、部署等。Analytics Zoo平台助力AI赋能电信业AI助力电信业威力四射，但在具体实践中还是面临许多挑战和难题，工信部科技委常务副主任、中国电信集团科技委主任韦乐平就表示，人工智能网络应用面临的挑战还很多，其中之一就是网络和业务复杂多变，缺乏成熟可靠的电信网络和业务的建模和特征表示及提取方法。