臺灣遠(yuǎn)傳電信在臺南遭遇網(wǎng)絡(luò)流量突增挑戰(zhàn)，通過與微軟亞洲研究院合作，借助AI預(yù)測模型精準(zhǔn)掌握網(wǎng)絡(luò)流量，實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化。遠(yuǎn)傳電信總經(jīng)理井琪表示，公司致力于轉(zhuǎn)型，利用大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供多元化、優(yōu)質(zhì)的客戶體驗。在與微軟的合作中，遠(yuǎn)傳研發(fā)了AI流量預(yù)測模型，可精準(zhǔn)預(yù)測未來一周內(nèi)每15分鐘的網(wǎng)絡(luò)流量，包括核心基站、二級基站以及OTT服務(wù)的流量，為全網(wǎng)性能優(yōu)化提供智能支持。

臺灣電信用戶網(wǎng)絡(luò)使用量全球領(lǐng)先，網(wǎng)絡(luò)流量需求的突然增加對調(diào)度和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)提出挑戰(zhàn)。通過與微軟亞洲研究院的合作，遠(yuǎn)傳電信針對不同地區(qū)的用戶偏好和基站位置差異，設(shè)計了智能流量預(yù)測模型，有效判斷網(wǎng)絡(luò)用戶的上網(wǎng)行為，預(yù)測某一地區(qū)、某一時段的用戶可能使用的應(yīng)用服務(wù)、觀看的節(jié)目、進行的游戲，將用戶所喜歡的內(nèi)容推送到離他最近的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，甚至部署在靠近用戶一端的節(jié)點上，大幅降低網(wǎng)絡(luò)延遲，提升用戶體驗。同時，該模型還能為遠(yuǎn)傳電信5G基站選址提供精準(zhǔn)依據(jù)。

傳統(tǒng)的流量預(yù)測模型只能針對核心大基站進行線性預(yù)測，而AI技術(shù)通過創(chuàng)新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)超長序列建模，對長時間數(shù)據(jù)進行跳躍式選取，確保了模型可以利用長時間數(shù)據(jù)進行建模。此外，模型在預(yù)測峰值、處理數(shù)據(jù)抖動和噪聲、與行業(yè)洞察相結(jié)合等方面，通過兩個函數(shù)確保預(yù)測偏差值處于最佳狀態(tài)，為不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提供最合適的預(yù)測準(zhǔn)確率。針對不同基站節(jié)點和服務(wù)的數(shù)據(jù)進行正則化處理，保證模型在不同時間、不同信號上都能做到更加精確的學(xué)習(xí)。

微軟亞洲研究院通過合作“授之以漁”，幫助遠(yuǎn)傳電信具備AI思維和能力。遠(yuǎn)傳電信執(zhí)行副總裁饒仲華表示，合作讓遠(yuǎn)傳掌握了將時間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型關(guān)聯(lián)的方法，可以解決更多與時間序列有關(guān)的業(yè)務(wù)問題。此外，遠(yuǎn)傳電信對機器學(xué)習(xí)所需的數(shù)據(jù)有了進一步了解，對數(shù)據(jù)的收集、處理與存儲形成了較為系統(tǒng)的方法，為將來的AI模型訓(xùn)練奠定高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上，遠(yuǎn)傳電信始終將用戶體驗放在首位，堅信技術(shù)能夠改變世界。通過與微軟亞洲研究院的合作，遠(yuǎn)傳在AI+電信領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了攜手創(chuàng)新。企業(yè)轉(zhuǎn)型的核心是心態(tài)和文化上的轉(zhuǎn)變，需要管理者具有強大的領(lǐng)導(dǎo)力和魄力，引領(lǐng)所有員工達成共識。同時，企業(yè)需要從上至下、由內(nèi)而外、從人才文化到組織架構(gòu)全方位做好準(zhǔn)備。

未來，遠(yuǎn)傳電信將持續(xù)利用大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)轉(zhuǎn)型成為數(shù)字化企業(yè)，通過與微軟亞洲研究院的合作，探索數(shù)據(jù)驅(qū)動的新服務(wù)，利用數(shù)據(jù)模型增值現(xiàn)有應(yīng)用，深耕AIoT領(lǐng)域，時刻準(zhǔn)備好迎接新機遇。