電銷系統(tǒng)防封號

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就是有電銷團隊才會用到的，個人用不上，因為電銷團隊外呼量大目前封號嚴重 才會出現(xiàn)（電銷系統(tǒng)）的說法 其實就是電銷用的外呼app！

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數(shù)據(jù)是AI的源泉。數(shù)據(jù)越多，AI的潛力越大。

毫無疑問，在這方面，無線通信有著天然的優(yōu)勢：數(shù)以百萬計的系統(tǒng)設(shè)備，數(shù)十億的手機終端，數(shù)百億的物聯(lián)網(wǎng)終端，每天都在產(chǎn)生著大量的數(shù)據(jù)。而且，通信網(wǎng)絡(luò)本身的連接屬性，使得數(shù)據(jù)的采集與搬運更為便利。

但目前的問題在于，AI需要的不僅僅是數(shù)據(jù)，更是“干凈”的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。這是AI發(fā)展的前提，沒有干凈的數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上建立的算法模型就沒有準確率可言。

目前數(shù)據(jù)的采集和存儲缺乏統(tǒng)一的標準，也沒有規(guī)范要求，數(shù)據(jù)的缺失和失真使得它的可用性大打折扣。提升可用性的前提是建立數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一的標準，并需要花費大量的精力對數(shù)據(jù)進行規(guī)整和清洗，這無疑加大了AI落地的難度和成本。

更進一步，現(xiàn)在世界各國法規(guī)對用戶數(shù)據(jù)的使用有著越來越嚴格的要求，歐盟的GDPR（一般數(shù)據(jù)保護條例）已經(jīng)于2018年5月25日生效，而且一般認為，這只是一個開端。運營商在數(shù)據(jù)獲取方面有著天然的優(yōu)勢，但即便是運營商，也不能隨便采集和使用用戶的數(shù)據(jù)，必須符合合規(guī)的要求。

再進一步，當真的有海量數(shù)據(jù)可用時，究竟需要如何收集數(shù)據(jù)，收集哪些數(shù)據(jù)也是一個巨大的挑戰(zhàn)。無線通信的數(shù)據(jù)維度非常高，數(shù)據(jù)類型跨度非常大，數(shù)據(jù)量更是海量的。一方面，要保證算法的泛化性和場景的適配性，數(shù)據(jù)的采集需要綜合考慮盡可能廣泛的場景。另一方面，又要保證數(shù)據(jù)采集的有效性和可行性。二者之間如何保持一個平衡，這是一門需要認真探究的學問。

目前也有嘗試通過仿真工具產(chǎn)生數(shù)據(jù)，但實踐證明并不是很可行。通過大數(shù)據(jù)去擬合出模型，基于仿真工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，最終的擬合結(jié)果就是擬合出仿真所用的公式，難以滿足泛化能力的要求。

除了以上的林林總總，數(shù)據(jù)工程化、標簽自動化等都是極大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)就在那里，但想用起來并不容易。

算力

從無線AI的角度，算力的挑戰(zhàn)相對較小。

運營商本身就有大量的數(shù)據(jù)中心，有大量的云計算資源，再考慮未來的邊緣計算能力，這些資源可以為AI提供強大的算力支撐。而算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，將進一步提升算力支撐的能力與效率。

終端方面，隨著終端能力的提升，也為無線AI的發(fā)展提供了相當?shù)乃懔Α?/p>

算法

有利的一面，是通信網(wǎng)絡(luò)的很多場景都有極強的規(guī)律性，也有很多現(xiàn)成的工作模型，這些都可以為AI算法的模型提供參考依據(jù)。