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數據是AI的源泉。數據越多，AI的潛力越大。

毫無疑問，在這方面，無線通信有著天然的優勢：數以百萬計的系統設備，數十億的手機終端，數百億的物聯網終端，每天都在產生著大量的數據。而且，通信網絡本身的連接屬性，使得數據的采集與搬運更為便利。

但目前的問題在于，AI需要的不僅僅是數據，更是“干凈”的、高質量的數據。這是AI發展的前提，沒有干凈的數據，在此基礎上建立的算法模型就沒有準確率可言。

目前數據的采集和存儲缺乏統一的標準，也沒有規范要求，數據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據格式統一的標準，并需要花費大量的精力對數據進行規整和清洗，這無疑加大了AI落地的難度和成本。

更進一步，現在世界各國法規對用戶數據的使用有著越來越嚴格的要求，歐盟的GDPR（一般數據保護條例）已經于2018年5月25日生效，而且一般認為，這只是一個開端。運營商在數據獲取方面有著天然的優勢，但即便是運營商，也不能隨便采集和使用用戶的數據，必須符合合規的要求。

再進一步，當真的有海量數據可用時，究竟需要如何收集數據，收集哪些數據也是一個巨大的挑戰。無線通信的數據維度非常高，數據類型跨度非常大，數據量更是海量的。一方面，要保證算法的泛化性和場景的適配性，數據的采集需要綜合考慮盡可能廣泛的場景。另一方面，又要保證數據采集的有效性和可行性。二者之間如何保持一個平衡，這是一門需要認真探究的學問。

目前也有嘗試通過仿真工具產生數據，但實踐證明并不是很可行。通過大數據去擬合出模型，基于仿真工具產生的數據，最終的擬合結果就是擬合出仿真所用的公式，難以滿足泛化能力的要求。

除了以上的林林總總，數據工程化、標簽自動化等都是極大的挑戰。數據就在那里，但想用起來并不容易。

算力

從無線AI的角度，算力的挑戰相對較小。

運營商本身就有大量的數據中心，有大量的云計算資源，再考慮未來的邊緣計算能力，這些資源可以為AI提供強大的算力支撐。而算力網絡的發展，將進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，也為無線AI的發展提供了相當的算力。

算法

有利的一面，是通信網絡的很多場景都有極強的規律性，也有很多現成的工作模型，這些都可以為AI算法的模型提供參考依據。