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就是有電銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)才會(huì)用到的，個(gè)人用不上，因?yàn)殡婁N(xiāo)團(tuán)隊(duì)外呼量大目前封號(hào)嚴(yán)重 才會(huì)出現(xiàn)（電銷(xiāo)系統(tǒng)）的說(shuō)法 其實(shí)就是電銷(xiāo)用的外呼app！

電銷(xiāo)系統(tǒng)辦理價(jià)格實(shí)惠！穩(wěn)定不封號(hào)，不限制呼出頻率！

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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(wú)疑問(wèn)，在這方面，無(wú)線(xiàn)通信有著天然的優(yōu)勢(shì)：數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的系統(tǒng)設(shè)備，數(shù)十億的手機(jī)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(yùn)更為便利。

但目前的問(wèn)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(méi)有干凈的數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上建立的算法模型就沒(méi)有準(zhǔn)確率可言。

目前數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也沒(méi)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(biāo)準(zhǔn)，并需要花費(fèi)大量的精力對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整和清洗，這無(wú)疑加大了AI落地的難度和成本。

更進(jìn)一步，現(xiàn)在世界各國(guó)法規(guī)對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)的使用有著越來(lái)越嚴(yán)格的要求，歐盟的GDPR（一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例）已經(jīng)于2018年5月25日生效，而且一般認(rèn)為，這只是一個(gè)開(kāi)端。運(yùn)營(yíng)商在數(shù)據(jù)獲取方面有著天然的優(yōu)勢(shì)，但即便是運(yùn)營(yíng)商，也不能隨便采集和使用用戶(hù)的數(shù)據(jù)，必須符合合規(guī)的要求。

再進(jìn)一步，當(dāng)真的有海量數(shù)據(jù)可用時(shí)，究竟需要如何收集數(shù)據(jù)，收集哪些數(shù)據(jù)也是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。無(wú)線(xiàn)通信的數(shù)據(jù)維度非常高，數(shù)據(jù)類(lèi)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(chǎng)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(chǎng)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(gè)平衡，這是一門(mén)需要認(rèn)真探究的學(xué)問(wèn)。

目前也有嘗試通過(guò)仿真工具產(chǎn)生數(shù)據(jù)，但實(shí)踐證明并不是很可行。通過(guò)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(mǎn)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(biāo)簽自動(dòng)化等都是極大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)就在那里，但想用起來(lái)并不容易。

算力

從無(wú)線(xiàn)AI的角度，算力的挑戰(zhàn)相對(duì)較小。

運(yùn)營(yíng)商本身就有大量的數(shù)據(jù)中心，有大量的云計(jì)算資源，再考慮未來(lái)的邊緣計(jì)算能力，這些資源可以為AI提供強(qiáng)大的算力支撐。而算力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，將進(jìn)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(wú)線(xiàn)AI的發(fā)展提供了相當(dāng)?shù)乃懔Α?/p>

算法

有利的一面，是通信網(wǎng)絡(luò)的很多場(chǎng)景都有極強(qiáng)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)。