人工智能在电信市场的应用 分析

人工智能(AI)是一套方法,其重点是在视觉感知,语音识别,决策,语言间翻译等人类智能的帮助下形成智能机器. 人工智能在电信中的主要应用是用于网络管理. 电信业中广泛存在的两种关键技术是专家系统和机器学习. 但是,如果运营商将其网络升级到 软件定义网络(SDN),这导致网络虚拟化和部署相对较好的基于云的服务.

预 告 建设未来网络的第五代移动网络(5G)和互联网(IOT)技术预计将有助于将AI纳入电信业。 移动网络必须处理来自世界各地和来自各种系统、零售商和网络类型的各种数据,它们应当有能力实时采取行动。 因此,对这些来自世界各地的庞大数据组的分析是耗时的,在某个地方它几乎是不可能的。 在这种情况下,人工智能起着关键作用,因为它用于预测和分析问题比人类更快. 人工智能将使第五代移动网络更加开放,从而能够实现可预见性。

为了在电信业解决这些问题, 机器学习 使用了各种工具,用于解决热预测问题。 用于解决曲折问题的方法包括人工神经网络、决策树学习、回归分析、物流回归、支持矢量机、天真的贝叶斯、顺序模式开采和市场篮子分析、线性歧视分析和粗略组合方法。 因此,使用机器学习有助于通过检查用户的电话行为来发现移动电话中的欺诈性电话。

然而,缺乏廉价硬件来开发AI驱动产品,是限制AI在电信市场增长的主要因素.

市场分类学

根据组成部分,电信业的全球人工智能市场分为:

• 工具
• 服务

根据部署方式,电信业的全球人工智能市场被分成:

• 基于云
• 现址

根据应用情况,电信业的全球人工智能市场分为:

• 交通分类
• 资源利用和网络优化
• 异常检测
• 预测
• 网络乐团

市场展望 — 北美在2016年全球电信业人工智能市场中占有最大份额

根据地理,电信业的全球人工智能市场分为北美,欧洲,亚太,拉丁美洲,中东,非洲. 2016年北美在全球电信业人工智能市场中占据主导地位,预计将在整个预测期间保持主导地位. 这是因为越来越多地采用人工智能解决方案,而且本区域的消费者是新技术的早期采用者。 2017年11月,根据包括美国,英国,澳大利亚在内的发达经济体的Genpact工作人口调查显示,在电信等行业中,AI的采用倾向很高. Genpact是一家全球专业服务公司,提供数字化转型.

此外,亚太市场估计在预测期间将呈现出最高的CAGR。 这是由于越来越多地采用机器学习和自然语言处理技术和若干5G试点项目。 预计这将促进电信业的AI市场。 例如,中国电信股份有限公司于2017年12月在兰州新建5G基地站,扩大5G在中国的试点项目.

主要公司

主要的行业角色包括Atomwise, Inc., Lifegraph, Sense.ly, Inc., Zebra Medical Vision, Inc., Baidu, Inc., H2O ai, IBM Watson Health, NVIDIA, Enlitic, Inc., Google, Intel Corporation, 微软公司等.