世界电信日：电信业拥抱 AI，加速数字创新

5 月 17 日是第 56 个世界电信日。今年世界电信日的主题是“数字创新促进可持续发展”。事实上，当前电信行业在 5G/6G、AI、数字孪生等新一代数字技术的驱动下正在经历快速转型。

NVIDIA 最新发布的《电信行业 AI 现状：2024 年趋势》报告进一步揭示了电信业 AI 转型新趋势。报告指出，43% 的受访者表示他们正在进行生成式 AI 的投资，电信行业正在积极拥抱生成式 AI 及各项 AI 技术，以实现各种业务目标。

而 NVIDIA 的 AI 技术及全栈 AI 解决方案为电信行业的数字创新提供了重要动力。下面来看 NVIDIA 助力电信行业数字创新的最新进展，以及电信行业采用 AI 快速发展的创新应用。

NVIDIA 6G 研究云平台

助力解锁 6G 的潜力

作为新一代数字信息基础设施，6G 将成为连接物理世界和数字世界的桥梁，助力实现从万物互联走向万物智联。而 AI 在 6G 网络中必不可少。最近，NVIDIA 推出 6G 研究云平台。这一平台不仅为研究人员提供了一种开发下一阶段无线技术的新方法，还标志着无线接入网络（RAN）技术的 AI 发展迈出了重要一步。

NVIDIA 6G 研究云平台具有开放、灵活和互联的特征，它为研究人员提供了一整套全面的工具，使企业能够加快开发 6G 技术，从而将数万亿台设备与云基础设施连接起来，为建立一个以自动驾驶汽车、智能空间以及各种扩展现实和沉浸式教育体验与协作机器人为依托的超级智能世界奠定基础。

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NVIDIA 推出 6G 研究云平台，

以 AI 推动无线通信的发展

AI 和无线行业领导者

共同成立 AI-RAN 联盟

AI-RAN 联盟（AI-RAN Alliance）在 MWC 2024 上成立。这一全新合作项目旨在将 AI 融入蜂窝技术，以进一步推进无线接入网络（RAN）技术和移动网络的发展。该联盟的创始成员包括亚马逊云科技、Arm、DeepSig、爱立信、微软、诺基亚、美国东北大学、NVIDIA、三星电子、软银公司和 T-Mobile 等。联盟的使命是提高移动网络效率、降低功耗以及改造现有基础设施，从而为电信公司在 5G 与 6G 的助力下利用 AI 释放新商机奠定基础。

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AI 和无线行业领导者

共同成立 AI-RAN 联盟

其实，不止于 6G、AI-RAN 等前沿技术领域，NVIDIA 先进的 AI 技术已经在助力众多全球领先的企业驶入数字创新“快车道”，为其业务的各个方面创造价值。

ServiceNow 与 NVIDIA 合作推出

电信专用生成式 AI 解决方案以提升服务

ServiceNow 与 NVIDIA 近期联合宣布，双方将扩大合作，推出针对电信行业的生成式 AI 解决方案，以提升服务。双方合作的首个解决方案是“针对电信服务管理（TSM）的 Now Assist”，它基于 Now 平台构建，使用 NVIDIA AI 技术提高员工工作效率，加快解决问题的速度，并增强客户体验。

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ServiceNow 与 NVIDIA 扩大合作，

推出电信专用生成式 AI 解决方案以提升服务

新加坡电信和 NVIDIA

将 Sovereign AI 引入东南亚

新加坡电信（Singtel）将 NVIDIA AI 平台引入岛屿国家和其他地区的企业。该公司正在使用 NVIDIA Hopper 架构 GPU 和经过验证可提供最佳性能的 NVIDIA AI 参考架构，为东南亚各地加速构建高能效数据中心。数据中心将作为自主的国家资源，即 AI 工厂，安全处理公司、初创公司、大学和政府的私有数据集，以产生有价值的见解。

此前，新加坡电信和 NVIDIA 还展示了由系统集成商 Quantiphi 开发的基于 NVIDIA Omniverse 数字孪生技术的实时 LLM 驱动的虚拟化身。该虚拟化身采用 NVIDIA Riva 语音 AI 和 NeMo Megatron Transformer 模型构建，能够与用户就任何他们感兴趣的话题进行自然语言交流。企业可以通过 5G 在任何地点部署该虚拟化身。

@2023 Quantiphi

版权归 Quantiphi 所有
此视频由 Quantiphi 制作，如果您有任何疑问或需要使用此视频，请联系 Quantiphi

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新加坡电信和 NVIDIA 将 Sovereign AI 引入东南亚

住在边缘：新加坡电信、微软和 NVIDIA 通过 5G 网络拨号 AI

语音识别技术助力提升电信业客服体验

语音 AI 可以帮助呼叫中心做出重大改进，但要成功落实语音转文本仍面临着一些挑战，包括语音歧义、不同的说话风格、嘈杂的环境、电话的局限性、特定领域的词汇等。比如是“上了一艘邮轮”还是“上了一艘油轮”？这种听起来相同，但含义不同的词语会造成语音歧义。如果语音转文字应用没有经过训练，无法按照上下文识别单词，就会导致转写错误。

T-Mobile 找到了应对语音识别问题的解决方案。该方案采用 NVIDIA Riva（一款用于构建和部署自定义语音应用的 GPU 加速 SDK）并使用 NVIDIA NeMo （对特定领域的数据进行微调）。T-Mobile 在不同口音、不同说话风格和嘈杂生产环境等干扰下，将语音识别准确率提高了 3 倍。

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语音识别如何改善电信业客服体验

这些创新应用也印证了《电信行业 AI 现状：2024 年趋势》公布的调查数据显示的整体行业需求走向，对客户体验的重视正在影响投资，而客户体验优化方面的投资仍然是 2023 年最受欢迎的 AI 投资领域（49% 的受访者认为）。

相信随着技术的普及，AI 所带来的加速创新潜力，将使整个电信行业及其客户从中收益。更多 AI 在电信业的新技术、新应用与新机遇，值得期待！