如今，人工智能風靡全球。人們普遍認為，人工智能將成為下一個顛覆行業(yè)的技術(shù);在未來幾年，人工智能將會影響到我們生活的各個方面，包括交通、醫(yī)療以及金融服務(wù)等。據(jù)市場研究機構(gòu)Gartner預測，到2020年，人工智能將在幾乎所有新的軟件產(chǎn)品和服務(wù)中普及，而且這項技術(shù)將成為超過30%的CIO的五大投資重點之一。

 

 

 

其中，AI顯示出巨大價值的一個領(lǐng)域就是無線網(wǎng)絡(luò)。使用機器學習可以將WLAN轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而簡化操作，加快故障排除速度，并為用戶體驗提供前所未有的可視性。

 

但是，我們還僅僅處于AI在無線網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域應(yīng)用的初期。即將到來的是一個真正的虛擬無線助手，可以主動識別和解決問題，并能快速可靠地預測未來事件。

 

多年以來，研究實驗室和各大學一直在對人工智能進行研究學習。但是直到最近，由于計算能力、大數(shù)據(jù)和開源技術(shù)的進步，這種技術(shù)才在實際應(yīng)用中證明了自己的實力。

 

CIO們在各自的無線戰(zhàn)略中運用人工智能并非沒有道理。無線網(wǎng)絡(luò)正處于一個轉(zhuǎn)折點，傳統(tǒng)的部署、運營和管理WiFi網(wǎng)絡(luò)的方式已經(jīng)不能滿足當前要求。無線網(wǎng)絡(luò)中的三個基本市場轉(zhuǎn)變因素也使得AI不可或缺。

 

首先，WiFi越發(fā)成為主要的互聯(lián)網(wǎng)接入技術(shù)。它比以往任何時候更加重要，因此必須更具可預測性、可靠性以及可衡量性。與此同時，鑒于大量移動設(shè)備類型、應(yīng)用和操作系統(tǒng)，再加上大量的移動用戶和無線物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，無線網(wǎng)絡(luò)故障排除比以往更艱難。這種轉(zhuǎn)變需要更好地了解移動用戶的端到端體驗，并需要新的自動化管理工具，以通過自動化和可編程性取代手動的煩雜任務(wù)。

 

其次，移動用戶越來越習慣于使用移動設(shè)備個性化的無線服務(wù)，這些服務(wù)利用了諸如位置之類的相關(guān)信息。企業(yè)將位置視為通過移動用戶行為新視角，為業(yè)務(wù)運營帶來價值的關(guān)鍵方式。

 

第三，企業(yè)正在將對銷售、人力資源和金融提供支持的IT轉(zhuǎn)移到托管云服務(wù)，以提高效率，并使內(nèi)部IT技能與核心業(yè)務(wù)更好地保持一致。甚至是安防、存儲和其他關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施元素也正在迅速轉(zhuǎn)移到云端。然而，無線網(wǎng)絡(luò)在這種轉(zhuǎn)換方面進展緩慢，超過90%的WLAN市場仍然通過本地控制器交付。將無線網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移到云端為CIO提供了一個更具可擴展性和彈性的基礎(chǔ)架構(gòu)，操作簡便，并且可以通過流經(jīng)無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)提供具體行動方案。

 

如果沒有正確的無線網(wǎng)絡(luò)AI戰(zhàn)略，IT就無法滿足當前無線網(wǎng)絡(luò)用戶嚴格的需求。以下是這一戰(zhàn)略應(yīng)該包含的六大技術(shù)要素。

 

 

正如所有最好的葡萄酒都是從葡萄開始一樣，任何有意義的AI解決方案都以大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)開始。人工智能通過數(shù)據(jù)收集和分析不斷獲得智能，其收集的數(shù)據(jù)越多，也變得更加智能。因此，能夠從每個設(shè)備實時收集Wi-Fi/BLE域中的數(shù)據(jù)，然后將這些信息發(fā)送到云端，AI算法可以立即對其進行分析，這一點至關(guān)重要。

 

在無線網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略中采用BLE和移動應(yīng)用的企業(yè)還將從移動設(shè)備獲取數(shù)據(jù)，以提供高精度的位置服務(wù)，以實現(xiàn)語境服務(wù)。他們需要能夠聚合全局元數(shù)據(jù)。也就是說，不僅要收集數(shù)據(jù)，以洞悉特定客戶行為和位置信息;還要獲得設(shè)備類型、操作系統(tǒng)、應(yīng)用等方面的見解和分析。這對基準和監(jiān)測趨勢至關(guān)重要，并能及早發(fā)現(xiàn)宏觀問題，從而可以主動解決這些問題。

 

無論是試圖構(gòu)建一個能夠參與美國智力游戲Jeopardy、還是能夠幫助醫(yī)生診斷癌癥、抑或是協(xié)助IT管理員診斷無線問題的系統(tǒng)，人工智能解決方案都需要基于特定領(lǐng)域知識的標記數(shù)據(jù)將問題分解成可以用于訓練AI模型的小部分。這可以通過使用設(shè)計意圖指標來實現(xiàn)，該指標是用于分類和監(jiān)控無線用戶體驗的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類別。

 

在問題被分成特定領(lǐng)域的元數(shù)據(jù)塊之后，將會被引入機器學習和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。應(yīng)該采用各種技術(shù)，如監(jiān)督/無監(jiān)督機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進行數(shù)據(jù)分析并提供具體行動方案。

 

通過檢測網(wǎng)絡(luò)中每個級別的異常網(wǎng)絡(luò)活動，AI平臺可以準確檢測到已有威脅和初始威脅。此外，定位技術(shù)可用于準確定位意外或惡意的非法設(shè)備，并提供定位資源訪問。

 

 

大多數(shù)人在Netflix上選擇電影揭幕或從亞馬遜購物時，會收到其他類似的電影或物品推薦，都會經(jīng)歷協(xié)同過濾。除了推薦之外，協(xié)同過濾還可用于對大量數(shù)據(jù)進行分類，并將其應(yīng)用于AI解決方案。

 

在無線網(wǎng)絡(luò)中，這種方法可以用來將所有的數(shù)據(jù)和分析轉(zhuǎn)化為有意義的方案或行動。與虛擬無線專家類似，有助于解決復雜的問題。

 

想象一下，虛擬無線助手將高質(zhì)量數(shù)據(jù)、領(lǐng)域?qū)ｉL和語法(度量、分類、根源、關(guān)聯(lián)和排名等)相結(jié)合，能就如何避免相關(guān)問題提供預測性建議，并就如何解決現(xiàn)有問題提供具體行動方案。那是一個能夠?qū)W習無線網(wǎng)絡(luò)細微差別，并能回答類似“出了什么問題?”以及“為什么會這樣?”等問題的系統(tǒng)。AI讓這些都變成了現(xiàn)實。

 

由于人工智能(AI)的發(fā)展，各類企業(yè)都可以通過可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無線網(wǎng)絡(luò)進行改造，實現(xiàn)簡單且具有成本效益的無線操作，實現(xiàn)能提供驚人的新型無線體驗的定位服務(wù)。

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