国际运营商网络人工智能发展：美国的 AT&T 重点打造 AI 开源平台 Acumos，其机器学习平台已经用于解决多项业务中遇到的问题，包括物联网 IoT、娱乐、客户服务、安全和网络监测控制故障检测等，未来重点应用领域包括 5G 和安全。Verizon 的 AI 发展主要在 B2B 类业务、物联网以及无线网络优化配置方面。 欧洲各大运营商包括 Vodafone、Telefonica、Telenor 和 Telecom Italia 都在开展利用 AI 技术提升无线小区管理效率等方面的研究和尝试。

日本 NTT 集团设立了统一的 AI 品牌“corevo”（Co-revolution），与各领域企业合作推动创新革命。其重点应用领域为 IoT，目标将整个 IoT 网络的管理技术、数据的分散处理技术、安全等涉及多方面的技术集成在一起。

随着全球运营商网络重构的实践发展，暴露出了前述各种网络部署运营的问题，全球运营商和信息技术（IT）、通信技术（CT）厂商都纷纷投入到网络人工智能方面的研究，在各大国际标准和开源组织启动了相关工作。

（1）欧洲电信标准化协会（ETSI）。

2017 年 2 月，中国电信联合华为、工信部电信研究院、卢森堡大学、三星、赛灵思，在 ETSI 推动成立了全球第 1 个网络人工智能标准工作组——体验网络智能（ENI），致力于利用 AI 等智能化技术优化网络部署和运营。该工作组的研究范围包括分析网络人工智能场景和需求，构建策略驱动的闭环网络人工智能体系架构。目前成员包括亚、美、欧地区超过 40 家重量级运营商、厂商及科研机构。 目前 ENI 已完成了第 1 阶段（用例和需求的识别）的工作，并正在进行第 2 阶段（架构设计）的工作，同时也启动了相关概念验证工作。

（2）第 3 代合作伙伴计划（3GPP）。

3GPP 的系统架构工作组 SA2 在 2017 年 5 月的杭州会议上成立了 5G网络智能化的研究项目使能 5G 网络自动化项目（eNA）。该项目基于5G 核心网中引入的网络数据分析功能（NWDAF），辅助其他网元实现网络切片智能化管理、按需移动性管理、流量分流和卸载等功能。

（3）国际电信联盟电信标准分局（ITU-T）。

在 2017 年 11 月，ITU-T SG13 全会讨论正式批准成立了机器学习焦点组 FG-ML5G，目标是分析如何在未来网络特别是 5G 网络中应用机器学习，提升网络性能和用户体验。具体工作包括机器学习在未来网络的应用场景、潜在需求、架构，以及具体接口、协议、算法、数据结构和个人信息保护等方面，分析机器学习对自主网络控制和管理方面的影响。

（4）Lunix 基金会。

Lunix 基金会于 2018 年 3 月成立了深度学习基金会，这是一个涵盖机器学习和深度学习开源代码开发的综合性组织。Lunix 深度学习基金会的第 1 个项目是 Acumos 项目，该项目致力于提供一个易于模型设计、训练、发布共享和部署应用的开源框架平台。

上述国际标准和开源工作各有侧重:ETSI ISG ENI 侧重网络智能引擎（ENI 系统）通用内部架构定义、与其他网络系统的接口，涉及各专业网络领域的应用；3GPP 作为移动网络的权威技术标准组织，其系统架构组的 eNA 项目侧重 5G 网络侧的各种应用场景；ITU-T FG-ML5G焦点组输出的是研究报告，其用例多数聚焦在 5G 无线侧应用，也输出了一个通用的机器学习应用架构，但 FG-ML5G 即将于 2019 年 3 月结束，输出的报告需要输入到合适的标准组织进一步定义正式的标准。Acumos 开源项目面向各类实际部署应用，不局限于网络侧应用场景，是一个人工智能平台即服务（PaaS）平台类项目。