雷鋒網(公眾號：雷鋒網)消息 華為今日發布基于人工智能(AI)和大數據技術的光業務故障預測解決方案。該方案可以幫助電信運營商在其光網絡發生故障前，預測到故障發生的類型，并輔助定位，幫助運營商提前完成流量疏導及故障排查，在用戶投訴之前解決網絡問題，從而全面改善用戶體驗。

光網絡是信息社會的基石，互聯網、4G/5G，以及電力、金融等行業網絡均基于光網絡來進行承載，光網絡一旦發生故障，最終用戶將直接面臨業務中斷、修復周期長等嚴重問題。如何在光網絡故障發生前及時發現網絡隱患，實現網絡故障的用戶“零”感知，一直是電信運維領域的重要挑戰。

統計數據顯示，60%的運營商光業務故障是由于光路劣化、光模塊劣化及誤碼類問題產生的。傳統運維主要基于人工判斷，通過設定誤碼的經驗閾值來告警，很難在網絡發生故障前及時發現問題;故障發生后，由于業務故障數據分散，缺少有效關聯分析，運營商也無法實時識別故障類型、快速解決問題，常常引發用戶投訴。

基于此，華為突破性地將大數據及AI技術，引入光網絡預防性維護領域。如同人體機能老化，硬件或電信業務也存在“亞健康”狀態，在發生故障前，會表現出不穩定或性能衰退，傳統運維手段無法及時察覺，但通過關鍵指標的大數據采集，及AI技術對各類故障的趨勢學習、模型訓練及模型部署，網絡發生了什么問題、為什么發生問題、將發生什么問題等均能被及時地發現和準確地預測。

光業務故障預測解決方案是華為智簡網絡(Intent-Driven Network)架構的一個應用，通過華為網絡云化引擎平臺(Network Cloud Engine，NCE)與光網絡設備配合，實現對光網絡業務誤碼率、光功率等多種維度的KPI指標的大數據實時采集;同時，輸出包括光通道劣化、光傳輸跨段劣化在內的多種預測，不但能給出光業務風險預測評分，而且給出故障原因分析及故障排除建議。

目前，華為已與友好運營商伙伴共同完成了基于運營商OTN現網的初期驗證，驗證結果顯示：該技術突破性地實現了對光通道劣化及跨段光業務故障問題的預測，預測準確率高達85%，可以有效幫助運營商提高網絡健壯性，大幅降低網絡巡檢成本。同時基于AI技術在現網的進一步自我學習和自我訓練，故障預測準確率還將進一步提升。

軍用設備的結構通常非常復雜精密，擁有數以百萬計的機械部件，其中任何一個部件發生故障，都會影響到設備的正常工作。實時跟蹤這些部件的使用情況非常耗時耗力，不過有了AI就簡單多了。

據雷鋒網了解，美國軍方計劃與Uptake科技公司合作，在一些裝甲運兵車上引入機器學習技術，讓AI預測哪些軍車需要維護，提前標記出需要維護的機械部件。裝載在運兵車引擎上的傳感器能夠記錄諸如引擎溫度、轉速等信息，并將數據傳送回Uptake系統上。隨后AI機器學習將提煉出這部分數據的特點，與已知可能導致發動機故障的數據進行匹配甄別。

Uptake一位副總裁表示，他們的軟件平臺就像是人腦，從各個神經末梢收集數據并生成反饋。無論是車輛冷凍液即將耗盡，還是通訊系統可能會在一兩周內失效，只要這些情況在其他車輛上也發生過，那么Uptake的平臺就能識別出來并通知相關人員。

不過軍隊使用AI總是一件有爭議的事情，Uptake強調他們的AI系統本身不會做出任何決定，只是將可能出現問題的區域高亮顯示，供相關人員查看。而美國軍方也對AI的加入持謹慎樂觀，只有試點成功后，他們才會大規模裝備這套系統。

雷鋒網消息 日前，招商銀行攜手上海交通大學舉辦簽約儀式，正式宣布共建“上海交通大學-招商銀行掌上生活AI聯合實驗室”。本次招行與高校強強合作，也開創了銀行業內的先河。

據悉，自2014年移動互聯轉型戰略實施開始，招商銀行對IT技術人才的需求逐年增加。此次合作，不僅顯示了招商銀行信用卡發力科技金融的新舉措，也是其探索“產學研”發展模式的初次嘗試。雙方共建的AI實驗室，將舉力聚焦AI科技領域，聯手解決尖端技術難題，推進前沿科技在金融行業的應用與發展。

招商銀行AI實驗室的出現，展現了校企合作的多種可能，也開啟了其在人才培養、技術研發、知識產權等方面的嶄新局面。目前，招行信用卡對人工智能的研究已經涵蓋自然語言處理、生物識別、機器學習、大數據等多個領域，并在支付、風控、營銷、消費金融等諸多應用場景下進行實踐，為用戶帶來了更加安全和便捷的智能體驗。

以往一線快遞員在收攬物品時，如果使用卷尺測量物品的長、寬、高，然后手工核算費用，手工錄入手持設備，平均要耗時28秒以上。當遇到618、雙11這種快遞物品堆積如山的時段，手工計算會讓很多快遞員疲于應對。

為了減輕一線快遞員的勞動強度，德邦快遞專門上馬了AR量方項目，通過引入AR(增強現實)技術，使手持設備具有自動測量貨物體積的功能，同時數據自動計算，自動回傳，替代快遞員手工測量體積。

德邦快遞相關負責人介紹：自2017年11月以來，德邦快遞已對該項目投入75萬元，用于AR量方技術研發和手持設備系統升級優化。目前，該項目已經在德邦快遞全面落地，經過德邦快遞小哥的測試，不管貨物是否規則，只要通過手持設備，拍張照片，貨物的體積就會自動計算并錄入系統，平均節省了近一半的時間。

德邦快遞相關負責人介紹稱：后續，德邦快遞將引入人工智能技術，搭建德邦AI開放平臺，在這個平臺上，將集成AR、人臉識別、文字識別、語音識別、語言理解、圖像識別、智能設備等技術，覆蓋用戶快遞收、轉、運、派的全過程。