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的技術;在未來幾年，人工智能將會影響到我們生活的各個方麵，包括交通、醫療以及金融服務等。據市場研究機構Gartner預測，到2020年，人工智能將在幾乎所有新的軟件產品和服務中普及，而且這項技術將成為超過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域就是無線網絡。使用機器學習可以將WLAN轉化為神經網絡，從而簡化操作，加快故障排除速度


，並為用戶體驗提供前所未有的可視性。

 

但是
，我們還僅僅處於AI在無線網絡領域應用的初期。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，並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，由於計算能力
、大數據和開源技術的進步，這種技術才在實際應用中證明了自己的實力。

 

CIO們在各自的無線戰略中運用人工智能並非沒有道理。無線網絡正處於一個轉折點
，傳統的部署、運營和管理WiFi網絡的方式已經不能滿足當前要求。無線網絡中的三個基本市場轉變因素也使得AI不可或缺。

 

首先
，WiFi越發成為主要的互聯網接入技術。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

，鑒於大量移動設備類型、yingyonghecaozuoxitong，zaijiashangdaliangdeyidongyonghuhewuxianwulianwangshebei
，wuxianwangluoguzhangpaichubiyiwanggengjiannan。zhezhongzhuanbianxuyaogenghaodilejieyidongyonghudeduandaoduantiyan，bingxuyaoxindezidonghuaguanli工具，以通過自動化和可編程性取代手動的煩雜任務。

 

qici
，yidongyonghuyuelaiyuexiguanyushiyongyidongshebeigexinghuadewuxianfuwu
，zhexiefuwuliyonglezhuruweizhizhileidexiangguanxinxi。qiyejiangweizhishiweitongguoyidongyonghuxingweixinshijiao，weiyewuyunyingdailaijiazhideguanjianfangshi。

 

第三，企業正在將對銷售、人力資源和金融提供支持的IT轉移到托管雲服務，以提高效率，並使內部IT技能與核心業務更好地保持一致。甚至是安防、存儲和其他關鍵基礎設施元素也正在迅速轉移到雲端。然而，無線網絡在這種轉換方麵進展緩慢
，超過90%的WLAN市場仍然通過本地控製器交付。將無線網絡轉移到雲端為CIO提供了一個更具可擴展性和彈性的基礎架構
，操作簡便，並且可以通過流經無線網絡的數據提供具體行動方案。

 

如果沒有正確的無線網絡AI戰略

，IT就無法滿足當前無線網絡用戶嚴格的需求。以下是這一戰略應該包含的六大技術要素。

 

 

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(jie)決(jue)方(fang)案(an)都(dou)以(yi)大(da)量(liang)高(gao)質(zhi)量(liang)數(shu)據(ju)開(kai)始(shi)。人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)通(tong)過(guo)數(shu)據(ju)收(shou)集(ji)和(he)分(fen)析(xi)不(bu)斷(duan)獲(huo)得(de)智(zhi)能(neng)，其(qi)收(shou)集(ji)的(de)數(shu)據(ju)越(yue)多(duo)，也(ye)變(bian)得(de)更(geng)加(jia)智(zhi)能(neng)。因(yin)此(ci)
，能(neng)夠(gou)從(cong)每(mei)個(ge)設(she)備(bei)實(shi)時(shi)收(shou)集(ji)Wi-Fi/BLE域中的數據，然後將這些信息發送到雲端，AI算法可以立即對其進行分析，這一點至關重要。

 

在無線網絡戰略中采用BLE和(he)移(yi)動(dong)應(ying)用(yong)的(de)企(qi)業(ye)還(hai)將(jiang)從(cong)移(yi)動(dong)設(she)備(bei)獲(huo)取(qu)數(shu)據(ju)，以(yi)提(ti)供(gong)高(gao)精(jing)度(du)的(de)位(wei)置(zhi)服(fu)務(wu)，以(yi)實(shi)現(xian)語(yu)境(jing)服(fu)務(wu)。他(ta)們(men)需(xu)要(yao)能(neng)夠(gou)聚(ju)合(he)全(quan)局(ju)元(yuan)數(shu)據(ju)。也(ye)就(jiu)是(shi)說(shuo)，不(bu)僅(jin)要(yao)收(shou)集(ji)數(shu)據(ju)
，以(yi)洞(dong)悉(xi)特(te)定(ding)客(ke)戶(hu)行(xing)為(wei)和(he)位(wei)置(zhi)信(xin)息(xi);還要獲得設備類型、操作係統、應用等方麵的見解和分析。這對基準和監測趨勢至關重要，並能及早發現宏觀問題，從而可以主動解決這些問題。

 

無論是試圖構建一個能夠參與美國智力遊戲Jeopardy、還是能夠幫助醫生診斷癌症、抑或是協助IT管理員診斷無線問題的係統
，人工智能解決方案都需要基於特定領域知識的標記數據將問題分解成可以用於訓練AI模型的小部分。這可以通過使用設計意圖指標來實現，該指標是用於分類和監控無線用戶體驗的結構化數據類別。

 

在問題被分成特定領域的元數據塊之後

，將會被引入機器學習和大數據領域。應該采用各種技術
，如監督/無監督機器學習和神經網絡，進行數據分析並提供具體行動方案。

 

通過檢測網絡中每個級別的異常網絡活動
，AI平台可以準確檢測到已有威脅和初始威脅。此外，定位技術可用於準確定位意外或惡意的非法設備，並提供定位資源訪問。

 

 

大多數人在Netflix上(shang)選(xuan)擇(ze)電(dian)影(ying)揭(jie)幕(mu)或(huo)從(cong)亞(ya)馬(ma)遜(xun)購(gou)物(wu)時(shi)，會(hui)收(shou)到(dao)其(qi)他(ta)類(lei)似(si)的(de)電(dian)影(ying)或(huo)物(wu)品(pin)推(tui)薦(jian)

，都(dou)會(hui)經(jing)曆(li)協(xie)同(tong)過(guo)濾(lv)。除(chu)了(le)推(tui)薦(jian)之(zhi)外(wai)，協(xie)同(tong)過(guo)濾(lv)還(hai)可(ke)用(yong)於(yu)對(dui)大(da)量(liang)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)分(fen)類(lei)

，並(bing)將(jiang)其(qi)應(ying)用(yong)於(yu)AI解決方案。

 

在無線網絡中，這種方法可以用來將所有的數據和分析轉化為有意義的方案或行動。與虛擬無線專家類似
，有助於解決複雜的問題。

 

想象一下，虛擬無線助手將高質量數據、領域專長和語法(度量、分類
、根源、關聯和排名等)xiangjiehe，nengjiuruhebimianxiangguanwentitigongyucexingjianyi，bingjiuruhejiejuexianyouwentitigongjutixingdongfangan。nashiyigenenggouxuexiwuxianwangluoxiweichabie

，bingnenghuidaleisi“出了什麼問題?”以及“為什麼會這樣?”等問題的係統。AI讓這些都變成了現實。

 

由於人工智能(AI)的發展，各類企業都可以通過可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無線網絡進行改造，實現簡單且具有成本效益的無線操作，實現能提供驚人的新型無線體驗的定位服務。

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