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          AI萃取的5G咖啡,只有華為能調(diào)出這個(gè)味道

          作者: 時(shí)間:2019-01-30 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          編者按:“曾夢(mèng)想有什么,和此刻正在經(jīng)歷什么,是兩種截然不同的感覺?!薄≡诒本┻h(yuǎn)郊足夠凜冽的冬風(fēng)里,我聽到很多媒體同仁都在碎碎念著這樣的感嘆。若干年前,我們開始暢想5G時(shí)代。忽然如今,我們發(fā)現(xiàn)5G從協(xié)議與頻譜,到交換機(jī)和基站,再到移動(dòng)芯片甚至手機(jī),每一個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)都呈現(xiàn)在面前?!?/div>

            然而什么能說服他們呢?多美妙的營銷話術(shù)也無法打動(dòng)他們,一些國家和媒體的所謂“封殺”也無法阻止他們。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201901/397288.htm

            真正具有說服力的,始終是且只是技術(shù)差異。從技術(shù)差異延伸出帶給電信運(yùn)營商的價(jià)值區(qū)別,是市場排位賽的最終勝負(fù)手。

            所以提出運(yùn)用技術(shù),要實(shí)現(xiàn)一個(gè)至關(guān)重要的目標(biāo)——電信網(wǎng)絡(luò),價(jià)值倍增。

            價(jià)值的改變從何而來?略有些答案。

            基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),全面貫通電信網(wǎng)絡(luò)的算法將可能解決從純?nèi)斯す芾砭W(wǎng)絡(luò),到機(jī)器智能與人工結(jié)合運(yùn)營網(wǎng)絡(luò)的新階段。而在AI的植入后,大量原本消耗人工成本和資源成本的工作效率將會(huì)被極大提升。而很多工作的智能化,又是電信網(wǎng)絡(luò)向升級(jí)必須經(jīng)歷的技術(shù)迭代。

            舉幾個(gè)例子。比如說在接下來4G、長期共存,多種協(xié)議同時(shí)工作的電信網(wǎng)絡(luò)階段,運(yùn)維會(huì)從一件苦差事變成更苦的差事。復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和用戶系統(tǒng),將會(huì)讓網(wǎng)絡(luò)中尋找和解決故障變成無比繁雜的勞動(dòng)力密集區(qū)域。而在AI加入后,可以讓電信網(wǎng)絡(luò)開始實(shí)現(xiàn)自我故障偵察和主動(dòng)故障修復(fù),這也就解放了運(yùn)營商的大量運(yùn)維人員,降低了運(yùn)維成本。

            再比如,運(yùn)營商一個(gè)重大支出就是電費(fèi)。目前中國三大運(yùn)營商,年電費(fèi)成本要從120億人民幣起步。而這個(gè)龐大的開支,很大一部分在于沒人用網(wǎng)的時(shí)候基站載頻也要工作,很多電費(fèi)白白流失。而人工關(guān)閉載頻,一般邏輯就是半夜關(guān)掉。但在今天很多地方已經(jīng)進(jìn)入不夜城模式,加上各種節(jié)日,簡單的半夜關(guān)機(jī)顯然不行。那么唯一的解決方案,就是讓算法去學(xué)習(xí)和理解基站所在區(qū)域的用網(wǎng)習(xí)慣,按照自學(xué)習(xí)結(jié)果來關(guān)閉載頻,實(shí)現(xiàn)“零比特零瓦特”的目標(biāo)。

            目前,這個(gè)AI節(jié)能能力,已經(jīng)在與浙江移動(dòng)的合作證明了自己,實(shí)現(xiàn)幫助浙江移動(dòng)節(jié)省了10%的電費(fèi),貌似10%數(shù)字看上去不是很大,但放到中國三大運(yùn)營商,平均每家每年僅電費(fèi)這一項(xiàng)就達(dá)到120-300億人民幣……由此可見,一個(gè)看似不大的AI工具,往往意味著海量的運(yùn)營商價(jià)值提升。

            同時(shí),AI還可以解決電信網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)提升的問題。比如在高鐵通過區(qū),如何讓基站識(shí)別高鐵,為乘客提供馬力充足的5G網(wǎng)絡(luò)服務(wù),這也需要機(jī)器學(xué)習(xí)算法的幫助,靠純?nèi)斯o法完成。比如利用AI預(yù)測并管理流量,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量零誤碼,也是AI展現(xiàn)價(jià)值的地方。

            不難看出,AI可以在方方面面升級(jí)5G乃至所有電信網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值。更低的運(yùn)維成本、更小的能耗、更好的體驗(yàn)以及更強(qiáng)的性能,這些運(yùn)營商迫切渴望的東西都來自AI的魔力。

            讓5G與AI交融并進(jìn),價(jià)值就在于華為將不僅帶給運(yùn)營商一個(gè)5G未來,同時(shí)還帶來了更好的性價(jià)比與運(yùn)營體驗(yàn)。換言之,從華為的戰(zhàn)略出發(fā),5G將不只是網(wǎng)絡(luò)升級(jí),同時(shí)也是以智能化技術(shù)為基礎(chǔ),達(dá)成的運(yùn)營商業(yè)務(wù)價(jià)值比全面升級(jí)。

            如此香醇的口感,除了華為沒人做到,電信運(yùn)營商當(dāng)然只能用訂單來給予答復(fù)。這里有個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)值得注意:“真的有用,而又除了華為沒人能做到”正在成為泛ICT市場中一抹獨(dú)特的“華為味道”。

            每一個(gè)細(xì)節(jié)的極致:華為味道,是什么味道?

            這些天,任正非接受采訪時(shí)說,“以后不是這些國家禁止華為5G,而是求著華為賣5G?!睙o數(shù)網(wǎng)友點(diǎn)贊這句話的霸氣。

            然而從華為5G與AI并行的技術(shù)戰(zhàn)略中,卻可以看到這句話的底蘊(yùn)究竟生長在哪里。在一個(gè)龐大的技術(shù)市場面前,華為的選擇不是簡單粗暴給出答案,而是追求每一個(gè)細(xì)節(jié)的極致化,每一個(gè)產(chǎn)品的極簡化,每一個(gè)客戶價(jià)值的最大化。

            這當(dāng)然可以看作一種商業(yè)理念和產(chǎn)品精神,但同時(shí)這也是一個(gè)結(jié)果:能夠考慮到5G基站如何在高鐵通過時(shí)平衡網(wǎng)絡(luò)與能耗,這種對(duì)細(xì)節(jié)和客戶價(jià)值的重視,延伸出了華為龐大的研發(fā)體系,讓華為在不同細(xì)節(jié)中都有了足夠震懾市場的技術(shù)實(shí)力。點(diǎn)點(diǎn)優(yōu)勢疊加積累,就是華為在5G領(lǐng)域絕對(duì)的領(lǐng)先優(yōu)勢,就是5G這杯咖啡中,全球獨(dú)有的華為味道。

            AI與5G的相遇,可以看作是這個(gè)邏輯的一個(gè)經(jīng)典縮影。

            AI來自于華為在AI技術(shù)上的大量長期投入,凝結(jié)出了全棧全場景的AI能力。這一能力在5G市場上的競品都無法復(fù)制。網(wǎng)絡(luò)化研發(fā)體系和海量投入,最終導(dǎo)致華為有技術(shù)能力、產(chǎn)品能力和工程能力在每一個(gè)細(xì)節(jié)追逐更優(yōu)——這是華為味道的根本秘密——沒有秘密,卻無法復(fù)制。

            這樣的細(xì)節(jié)精致化,有時(shí)候甚至讓外行人嘆為觀止。比如華為的5G AAU(32T32R)只有20多公斤。這歸功于華為的天罡芯片與刀片式基站技術(shù)等,而之所以一定要極限壓縮在這樣的重量里,是因?yàn)楹芏喟l(fā)達(dá)國家規(guī)定超過一定重量的東西,就必須使用吊車安裝。而吊車加上封路的成本,在歐美國家很可能大于1萬美金。假如每一個(gè)基站換新都憑空多出一萬美金,那運(yùn)營商將會(huì)是怎樣的表情?

            換言之,通過對(duì)技術(shù)和工程能力的極限追求,華為僅僅在重量這一個(gè)條件,就為客戶每臺(tái)設(shè)備節(jié)省了1萬美金。

            如果算上兼容性,算上功耗,算上網(wǎng)絡(luò)智能化體驗(yàn)?zāi)?所以說,今天超過90%的5G基站都由華為賣出,背后有著環(huán)環(huán)相扣的技術(shù)與市場邏輯。

            每一個(gè)細(xì)節(jié)都追逐最好,從客戶的角度追逐最好。5G這杯咖啡就是以這樣的秘方被華為炮制了出來。

            它沒有秘密,也不分國界,而是醞釀著“更好技術(shù),解決更多問題,得到更大認(rèn)可”的樸素真理,印刻著簡單卻無法阻斷的生長邏輯。

            這杯咖啡告訴我們,風(fēng)物長宜放眼量。


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