最近這段時間，ChatGPT火爆全網，引發了整個社會的強烈關注。

這個來自OpenAI公司的聊天機器人，表現出了極為逆天的人工智能水平，讓所有人為之震驚。

其實，對人工智能（以下簡稱“AI”）的能力，人類是有心理準備的。

數十年來，我們觀看的很多影視作品，都與AI有關。在這些作品中，AI展現的能力更為強大，給我們打了預防針。

這次ChatGPT之所以帶來輿論震動，更主要的原因在于——人們以為AI會慢慢發展，誰也沒想到，它“呼”的一下，就來了個“三級跳”，瞬間變強。

ChatGPT的崛起，除了令人震驚之外，還帶來了兩種感受。一種是振奮，一種是擔憂。

ChatGPT可以完成很多工作，尤其是一些此前需要真人才能完成的工作。對于企業來說，可以節約大量人力成本，提升效率，增強競爭力。

而對于更多數的普通人來說，自己的飯碗很可能被AI搶掉，從而下崗、失業。

我們每個人都應該認真思考一下，該如何應對AI的崛起：

自己所處的行業，在AI的影響下，會發生哪些變化？自己的工作，是否可能被AI取代？如果會被取代，自己該如何應對？除了取代關系，自己是否可以嘗試駕馭它，為己所用？

今天這篇文章，小編就站在通信人的角度，試著分析一下，ChatGPT以及它背后的AI浪潮，到底會給我們帶來怎樣的影響。

█對通信行業的影響

從宏觀來看，ChatGPT的爆火，對通信行業是一個重大利好。

在以往的文章里，我反復說過，AI是算力發展到必然階段的產物。AI之所以現在一日千里，背后都是算力在進行支撐。

ChatGPT的出色表現，肯定會給全球算力建設又注入一針強心劑。像數據中心這樣的算力基礎設施，還有芯片、服務器、云計算這樣的算力技術，一定會繼續獲得大量投資，迅猛向前發展。

作為算力的最佳搭檔，聯接力（通信技術）肯定也會跟著獲得資源，一起發展。

有算力（數據計算、存儲）的地方，一定有通信（數據搬運）。

數據是AI三大要素之一。以4G、5G等為代表的移動技術，還有全光傳輸網絡，負責將終端與終端、終端與云、云與云連接起來。這將為AI提供海量的數據。

這幾年，算力與網絡融合，搞出了云網融合、算力網絡。算力網絡為算力服務，算力為AI服務。AI一旦起飛，通信就算吃不上肉，也至少能喝上湯。

通信技術助力AI發展，反過來，AI也幫助通信技術進一步提升。

AI在通信領域的落地，很早就已經開始了。

2018年的時候，小編就在MWC（世界移動大會）看到過相關的研究成果展示。這幾年，類似的展示越來越多，成熟度也越來越高，很多都已經開始進行試點。

目前看，AI賦能通信網絡，主要集中在以下幾個方面：

1、無線網絡優化

網優是移動通信網絡建設的一項重要工作。傳統的網優，都是網優工程師結合個人經驗，加上一些工具輔助，人工完成。引入AI之后，網絡信號質量的數據處理會變得更加高效，也能夠更快地輸出優化方案。

也有人設想，如果讓無人車和無人機到處跑，采集信號質量數據，那么路測這項工作也可以無人化，真正實現網絡自優化。

2、算法增強

現在通信研發越來越難，算法挖潛（例如高階調制算法）越來越復雜。引入AI，可以幫助提升算法的效率，或者幫助找到更好的算法，實現通信網絡的性能提升。

3、網絡調度和路由

這個主要是傳輸網在搗鼓。此前的IPv4，路由和包轉發效率低。現在，行業在搞IPv6和SRv6，包括SDN，就是為了提升網絡的“交通效率”，對路由進行集中管理。

集中之后誰來管理？當然就是AI管理。如果出現鏈路擁塞和中斷，AI第一時間可以進行切換，實現零感知。

4、網絡故障自愈

這個也是AI的熱門方向。通過對海量網絡故障數據的學習，AI可以基于故障現象，快速判斷故障原因，要么提交人類工程師處理，要么自己直接干預。直接干預的話，也可以實現用戶對故障的靈感知。

5、網絡節能減排

省電就是省錢。現在基站那么多，數據中心那么多，負載需求總是在不斷變化的。結合AI，對通信設備進行自動調節功率，甚至進行關斷，可以大幅降低設備能耗，減少碳排放，以及電費投入。

相比ChatGPT，上述這些AI應用的實際進展還沒有那么先進。但是，誰也不知道，也許哪一天，某個廠商就會突然扔一個超牛的AI機器人出來，徹底顛覆某項工作，甚至整個行業？

AI的優勢，是海量數據分析、找到潛在規律、提出應對建議，或者直接做出決策。通信行業的數字化程度本來就高，到處都是數據，所以有大量的工作適合采用AI。

█對通信人的影響

接下來，我們再具體看一下，ChatGPT和AI，會給我們每個通信人造成什么影響。

小編仔細想了一下，發現通信行業有兩種人最不容易被AI取代。第一種是售前市場人員，第二種是一線勞動者。

售前市場人員，屬于和客戶面對面打交道的人。和政府或企業客戶做生意，你派個機器人去，顯然是不合適的（不會喝酒、應酬、大保健）。尤其在中國，都是關系性市場，沒有良好的客戶關系，生意肯定沒辦法做。所以，這類握有關鍵客戶資源的人，AI很難取代。

但是，對售前提供支撐的工作，是可以交給AI的。

例如，ChatGPT可以幫助寫方案、標書，一些形式上的文本工作。再例如，市場人員進行市場分析和營銷策略制定的時候，可以借助AI，分析市場情況（銷量、喜好、滿意度等），提供決策建議。

一線勞動者，也就是現場干體力活的人。

工程項目現場的環境比較復雜。我覺得，中短期內想要實現完全的無人機械化，比較困難。站點的勘察、安裝、搬運，還是需要人來做。說實話，也不是說這類工作有多高級，主要是因為人的成本反而低。。。

一些不涉及復雜操作的一線工作，也還是會逐漸被AI替代。例如前面說的網絡優化，再例如設備開通調測。

最早的時候，設備開通都是工程師一個一個配置數據。后來，有了腳本，可以批處理導入數據。現在，簡單的數據，都是上一級網管分發，自動配置。未來，系統分發的數據，都是AI規劃和配置好的。

網絡維護，如前面所說，大概率會大量采用AI。以后，AI負責監控和維護網絡，如果出現問題，AI下達命令，然后人類工程師去干活（例如換硬盤、換光纖、換單板）。

網絡性能指標方面，人類工程師和AI最大的區別，就是AI根據數據給出結果，而人類可以根據結果給出數據。這還是蠻NB的，不可替代。^_^

研發方面的工作，受AI的影響也比較大。大家都看到了，目前的ChatGPT，就已經可以勝任初級碼農的工作。以后，它寫代碼的能力，一定會越來越強。

這倒逼了研發人員必須不斷提升自己的能力，要有更強的創新能力，更具創造性。那些濫竽充數的研發，就比較危險了。

其實搞過研發工作的童鞋都知道，寫一個程序，并不是每行代碼都自己從零開始寫。簡單的模塊，都是直接調用的。關鍵的部分，才是自己寫。

現在都說低代碼開發，甚至零代碼開發。以后，說不定人類只需要給出自己的思路，代碼部分完全由AI完成，也有很大可能性。

總而言之，AI的崛起，對坐辦公室的崗位有更大的威脅。那么和人打交道的崗位，以及需要實際復雜操作的崗位，相對來說更加安全。

現在很多公司都有一群“養老”的人，每天坐在電腦前，收數據，畫表格，寫PPT，寫報告。這些人最容易被AI干掉，還望好自為之。

好了，以上就是小編的一點個人見解。

AI的崛起，是大勢所趨。ChatGPT的出現，給我們每個人敲響了警鐘。AI并不遙遠。它在不斷學習，不斷進步。作為人類的我們，沒有理由不學習、不進步。

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