用全球视野和比较眼光来观察全球人工智能产业我们会发现，中国的人工智能技术和发展很可能会超出世界想象。

最近几年，国际AI领域，越来越多地浮现出了各种中国企业和AI技术，中国AI的崛起甚至引起了美国的警惕。专业人士发现，中国的市场宽容和政府投资的持续推动，为AI技术的发展和应用提供了一个合适的“温室空间”。令美国尤其紧张的是，在中国政府“大众创业，万众创新”的政策推动和“AI比肩美国”的狂热野心驱动下，中国正在崛起一大批AI独角兽企业，并且中国在AI前沿科技领域的人才储备已经达到一定量级，仿佛正处在 “AI爆发”的前夜。最近愈演愈烈的中美贸易大战归根到底背后是守成大国和新兴大国的遏制与搏击。

近日来自欧洲的一则官方消息引起了一场热议。欧盟中心——卢森堡国家产业中心 LHOFT 理事会以中国速度，仅用了两天时间就全票通过吸纳中国AI独角兽企业DeepBlue (深兰科技)为继微软、亚马逊、普华永道、德勤等国际巨头之后的又一全球合作伙伴。

令大家感兴趣的是，不仅LHOFT是一个国家的产业引导机构，卢森堡也是欧盟的另外一个“名片”。众所周知，欧盟的欧洲法院、欧洲议会秘书处、欧洲投资银行和欧洲投资基金等欧盟重要机构都设在卢森堡，卢森堡凭借全球第二大投资基金管理中心、欧元区最大私人银行业务中心和世界第一大跨境基金分配中心，成为世界最重要的金融中心之一，卢森堡证券交易所因为是欧洲证券上市与交易的主要场所，一直以来也是欧洲债权的晴雨表。因为卢森堡在很多地方都有欧盟的影子，卢森堡的所作所为，很多地方同样体现了欧盟的态度。

LHOFT 选择的唯一的人工智能企业是中国企业，不得不让人重视这家叫DeepBlue的企业及其背后的故事。

据悉，DeepBlue(深兰科技)因为一系列“领先欧洲”的人工智能落地应用产品获得卢森堡副首相Etienne Schneider 、财长甚至王储的赞赏。提案通过以后，DeepBlue得以登陆欧洲“大雅之堂”，卢森堡财政部长Pierre Gramegna还将于9月份率团访问DeepBlue (深兰科技)位于中国上海的总部。据了解，双方或将围绕Smart City智慧城市、数字经济等主题进行深入探讨，DeepBlue有望获邀在欧盟构建其 AI 产业生态，与欧盟共建智慧城市、数字城市等项目，其带入欧洲的还有“自动驾驶、AI零售、智能机器人、生物智能、智慧交通”等AI应用产品。

此前有报道称，拥有包括intel英特尔人工智能联合实验室在内的多家世界级AI联合实验室的DeepBlue，和卢森堡国家实验室联合成立的“深兰欧洲人工智能科学研究中心”旗下的四个联合实验室也得到了卢森堡经济发展局的资助。

据消息灵通人士透露，DeepBlue的欧洲联合实验室布局了自动驾驶、机器人、区块链和金融数据安全四个方面，在欧洲对数据安全越来越保守的趋势下，足见DeepBlue对欧洲市场的深远布局。

其实，在过去的五到十年里，世界舞台上活跃的中国企业还主要是“后发制人”的阿里巴巴、腾讯等互联网企业。近几年，一大批中国AI企业的崛起，意义远远大于上一批依靠“人口红利”的高消费额撑起的互联网企业，因为AI的核心优势是原创技术，类似DeepBlue(深兰科技)这样的企业在国际上崛起，意味着中国的人工智能原创技术可能已经和美国“并驾齐驱”。

令人担忧的是，相对于中国，欧洲AI企业具备跨洲作战实力的企业并不多，欧洲本土的AI企业的发展在中国的DeepBlue们强劲攻势面前，是否还有“斯巴达300勇士”在温泉关的表现。

过去十年，电信网络经历了All IP、ALL Cloud变革，用户体验提升同时也带来更多问题。OPEX是CAPEX的3倍以上，网络复杂度使网络管理难度超过人的能力，70%重大故障都是人为因素。运营商网络面临结构性问题，依靠压缩费用或提升人员技能已不能解决，需要“用构架性创新解决结构性问题”。

华为SoftCOM AI在全云化网络构架上，引入以机器学习为核心的AI技术。整个构架有两个核心，一是AI训练平台，训练数据，输出模型或算法;另一个是推理平台，收集数据，根据模型或算法推理网络动作指令并执行。网络将从自动化业务部署和动作执行，走向智能化的故障自愈，自我优化，自我管理。最终实现“自动，自优，自愈，自治”永不故障的自动驾驶网络。

自动：网络自动发放运行业务，包括业务自动部署、弹性伸缩、流量调整等。自优：网络系统自动优化，如话务模型变化、流量不均衡的时自动调优。自愈：故障自动隔离，自动修复，实现网络永不故障。自治：系统实现自动、自优、自愈后，就达到了自治水平,是网络的最终状态。

提升用户体验，实现三个倍增

SoftCOM AI解决方案对运营商价值为“三个倍增”，即运维效率、能源效率、资源效率倍增。

运维效率倍增

人工智能用于设备和网络全生命周期，可消除无效故障，缩短故障处理时间，提升运维效率。例如某移动运营商将运维承包给第三方，通过工单数量与合作方结算费用。无线领域一个月工单6.3万张，设备硬件类故障不到10%，超过70%故障源自无源设备，如光纤弯曲老化、接口松动。“设备收编站点，有源管理无源”实现线缆、连接器、动力环境问题大幅下降，“智能故障预测，网络负荷分担”变抢修为基于状态计划性维护，“人工开环转为设备闭环”实现非物理故障恢复自动化，工单数量降到原来的10%。

能源效率倍增

运营商能耗分布：站点能耗占65%，数据中心占20%。网络流量分布在时间和空间不均衡，10%的站点产生50%的流量，50%的站点产生5%的流量。机房/站点，AI训练生成散热与环境及业务负荷模型，使日照、温度与油机、太阳能和电池等达到最佳能效;设备层，根据业务负载进行动态能量投放，无流量时隙关断、RF深度休眠、载频关断等减少耗电量;网络系统，构建准确的业务负荷预测模型，使整网流量最优达到能效最佳。实现“比特决定瓦特”，即网络流量大小决定能耗多少。

资源效率倍增

网络资源包括骨干网、核心网、有线无线网络资源等。现在资源管理是网络建设好，流量随之流动，资源利用可能不合理。引入AI，基于流量走向调度网络，实现管线、机房等设施最佳利用;根据用户、终端、业务分布，实现空口频谱最大程度利用;对弹性流量削峰填谷，提升骨干网利用率。如骨干网，热点DC间的IP骨干网络利用率接近70%，非热点DC间的网络利用率不到30%。传统基于专家规则确定调优策略，不能获得持续负载均衡。通过AI，如流量趋势预测、路径性能预测，不牺牲 QoS 或 SLA，流量路径几乎实时变动, 达到最优。测试证明，AI优化的骨干网线路忙时利用率从平均30%提升50%以上。

华为先针对运营商效率提升明显的应用入手，不断扩充应用、改进算法、探索部署模式，逐步将AI应用到运营商全网,实现自动化网络向自治网络迈进。