2025年AI调查报告.pdf
这份《AI调查2025》报告由Mobile World Live发布，并与戴尔科技、Hiya、联发科、NETSCOUT和Subtonomy合作完成。报告探讨了人工智能（AI）在移动通信行业中的应用、机遇和挑战，涵盖网络管理、网络安全、客户服务、语音服务和用户体验等多个方面。
**核心发现：**
* **AI应用前景广阔：** AI被认为是继VR、可折叠设备和元宇宙之后，移动行业“下一个重大事件”，有望重塑各个行业，尤其是在网络管理、客户服务和网络安全方面。
* **网络管理是首要应用领域：** 大部分移动网络运营商（MNO）已在一定程度上应用AI增强网络管理，主要用于流量预测和异常检测。然而，应用范围仍有限，大部分网络仅有20%或更少的部分由AI管理。关键挑战包括技能短缺和数据及模型安全。
* **网络安全至关重要：** 随着5G和软件定义网络的发展，网络安全风险日益增加，包括网络犯罪和供应链漏洞。AI可以通过识别模式和异常情况来增强网络安全，但数据质量和人才短缺是主要障碍。
* **客户服务迎来变革：** AI正在革新客户服务，AI聊天机器人变得更加智能，能够提供个性化解决方案并无缝转接人工服务。主要挑战是数据获取和整合。
* **语音服务潜力巨大：** 语音欺诈日益猖獗，AI可以用于检测和阻止垃圾电话和欺诈电话，提升语音通话质量。然而，隐私和监管合规是部署AI增强语音服务的关键考量因素。
* **用户体验不断提升：** 设备端生成式AI（GenAI）应用程序正在兴起，并可能成为智能手机的新卖点。但成本、内存容量和隐私是限制GenAI在设备上部署的潜在因素。
* **边缘计算的重要性：** 报告强调了边缘计算在网络管理中的作用，但MNO在边缘部署AI计算资源方面持谨慎态度。
* **构建自建AI数据中心意愿不高：** 大部分MNO尚未计划构建自建AI数据中心，而是倾向于外包或与第三方合作。
* **投资回报预期乐观：** 大部分MNO预计AI投资将在1-3年内获得回报，主要通过降低维护成本、减少停机时间和降低安全事件/欺诈检测的成本来实现。
**关键挑战：**
* **技能短缺：** 缺乏具备AI/ML知识和技能的人才。
* **数据安全：** 数据隐私、模型安全和监管合规是重要的考虑因素。
* **数据质量：** 缺乏用于训练AI系统的高质量数据。
* **数据孤岛：** 数据分散在不同的供应商和系统中。
**结论：**
AI在移动通信行业中具有巨大的潜力，可以提高效率、降低成本、提升安全性和改善用户体验。然而，MNO需要克服技能短缺、数据挑战和安全顾虑等障碍才能充分利用AI的优势。这份报告强调了AI在不同领域的应用，并为行业参与者提供了宝贵的见解，以指导他们制定AI战略并取得成功。联发科技和戴尔科技等厂商也表达了各自对AI发展的看法，强调了技术创新和合作伙伴关系的重要性。报告还探讨了MNO应该关注哪些方面才能从AI中获得最大价值。
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