华为用 AI 帮助电信运营商预测光网络故障；招商银行联合上海交大创建 AI 实验室 | AI 掘金晚报

华为用AI帮助电信运营商预测光网络故障

雷锋网消息 华为今日发布基于人工智能（AI）和大数据技术的光业务故障预测解决方案。该方案可以帮助电信运营商在其光网络发生故障前，预测到故障发生的类型，并辅助定位，帮助运营商提前完成流量疏导及故障排查，在用户投诉之前解决网络问题，从而全面改善用户体验。

光网络是信息社会的基石，互联网、4G/5G，以及电力、金融等行业网络均基于光网络来进行承载，光网络一旦发生故障，最终用户将直接面临业务中断、修复周期长等严重问题。如何在光网络故障发生前及时发现网络隐患，实现网络故障的用户“零”感知，一直是电信运维领域的重要挑战。

统计数据显示，60%的运营商光业务故障是由于光路劣化、光模块劣化及误码类问题产生的。传统运维主要基于人工判断，通过设定误码的经验阈值来告警，很难在网络发生故障前及时发现问题；故障发生后，由于业务故障数据分散，缺少有效关联分析，运营商也无法实时识别故障类型、快速解决问题，常常引发用户投诉。

基于此，华为突破性地将大数据及AI技术，引入光网络预防性维护领域。如同人体机能老化，硬件或电信业务也存在“亚健康”状态，在发生故障前，会表现出不稳定或性能衰退，传统运维手段无法及时察觉，但通过关键指标的大数据采集，及AI技术对各类故障的趋势学习、模型训练及模型部署，网络发生了什么问题、为什么发生问题、将发生什么问题等均能被及时地发现和准确地预测。

光业务故障预测解决方案是华为智简网络（Intent-Driven Network）架构的一个应用，通过华为网络云化引擎平台（Network Cloud Engine，NCE）与光网络设备配合，实现对光网络业务误码率、光功率等多种维度的KPI指标的大数据实时采集；同时，输出包括光通道劣化、光传输跨段劣化在内的多种预测，不但能给出光业务风险预测评分，而且给出故障原因分析及故障排除建议。

目前，华为已与友好运营商伙伴共同完成了基于运营商OTN现网的初期验证，验证结果显示：该技术突破性地实现了对光通道劣化及跨段光业务故障问题的预测，预测准确率高达85%，可以有效帮助运营商提高网络健壮性，大幅降低网络巡检成本。同时基于AI技术在现网的进一步自我学习和自我训练，故障预测准确率还将进一步提升。

美军计划用AI预测军车故障

军用设备的结构通常非常复杂精密，拥有数以百万计的机械部件，其中任何一个部件发生故障，都会影响到设备的正常工作。实时跟踪这些部件的使用情况非常耗时耗力，不过有了AI就简单多了。

据雷锋网了解，美国军方计划与Uptake科技公司合作，在一些装甲运兵车上引入机器学习技术，让AI预测哪些军车需要维护，提前标记出需要维护的机械部件。装载在运兵车引擎上的传感器能够记录诸如引擎温度、转速等信息，并将数据传送回Uptake系统上。随后AI机器学习将提炼出这部分数据的特点，与已知可能导致发动机故障的数据进行匹配甄别。

Uptake一位副总裁表示，他们的软件平台就像是人脑，从各个神经末梢收集数据并生成反馈。无论是车辆冷冻液即将耗尽，还是通讯系统可能会在一两周内失效，只要这些情况在其他车辆上也发生过，那么Uptake的平台就能识别出来并通知相关人员。

不过军队使用AI总是一件有争议的事情，Uptake强调他们的AI系统本身不会做出任何决定，只是将可能出现问题的区域高亮显示，供相关人员查看。而美国军方也对AI的加入持谨慎乐观，只有试点成功后，他们才会大规模装备这套系统。

招商银行联合上海交大创建AI实验室

雷锋网消息 日前，招商银行携手上海交通大学举办签约仪式，正式宣布共建“上海交通大学-招商银行掌上生活AI联合实验室”。本次招行与高校强强合作，也开创了银行业内的先河。

据悉，自2014年移动互联转型战略实施开始，招商银行对IT技术人才的需求逐年增加。此次合作，不仅显示了招商银行信用卡发力科技金融的新举措，也是其探索“产学研”发展模式的初次尝试。双方共建的AI实验室，将举力聚焦AI科技领域，联手解决尖端技术难题，推进前沿科技在金融行业的应用与发展。

招商银行AI实验室的出现，展现了校企合作的多种可能，也开启了其在人才培养、技术研发、知识产权等方面的崭新局面。目前，招行信用卡对人工智能的研究已经涵盖自然语言处理、生物识别、机器学习、大数据等多个领域，并在支付、风控、营销、消费金融等诸多应用场景下进行实践，为用户带来了更加安全和便捷的智能体验。

德邦快递用AI给快递员“减负”

以往一线快递员在收揽物品时，如果使用卷尺测量物品的长、宽、高，然后手工核算费用，手工录入手持设备，平均要耗时28秒以上。当遇到618、双11这种快递物品堆积如山的时段，手工计算会让很多快递员疲于应对。

为了减轻一线快递员的劳动强度，德邦快递专门上马了AR量方项目，通过引入AR（增强现实）技术，使手持设备具有自动测量货物体积的功能，同时数据自动计算，自动回传，替代快递员手工测量体积。

德邦快递相关负责人介绍：自2017年11月以来，德邦快递已对该项目投入75万元，用于AR量方技术研发和手持设备系统升级优化。目前，该项目已经在德邦快递全面落地，经过德邦快递小哥的测试，不管货物是否规则，只要通过手持设备，拍张照片，货物的体积就会自动计算并录入系统，平均节省了近一半的时间。

德邦快递相关负责人介绍称：后续，德邦快递将引入人工智能技术，搭建德邦AI开放平台，在这个平台上，将集成AR、人脸识别、文字识别、语音识别、语言理解、图像识别、智能设备等技术，覆盖用户快递收、转、运、派的全过程。

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