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数据是AI的源泉。数据越多，AI的潜力越大。

毫无疑问，在这方面，无线通信有着天然的优势：数以百万计的系统设备，数十亿的手机终端，数百亿的物联网终端，每天都在产生着大量的数据。而且，通信网络本身的连接属性，使得数据的采集与搬运更为便利。

但目前的问题在于，AI需要的不仅仅是数据，更是“干净”的、高质量的数据。这是AI发展的前提，没有干净的数据，在此基础上建立的算法模型就没有准确率可言。

目前数据的采集和存储缺乏统一的标准，也没有规范要求，数据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数据格式统一的标准，并需要花费大量的精力对数据进行规整和清洗，这无疑加大了AI落地的难度和成本。

更进一步，现在世界各国法规对用户数据的使用有着越来越严格的要求，欧盟的GDPR（一般数据保护条例）已经于2018年5月25日生效，而且一般认为，这只是一个开端。运营商在数据获取方面有着天然的优势，但即便是运营商，也不能随便采集和使用用户的数据，必须符合合规的要求。

再进一步，当真的有海量数据可用时，究竟需要如何收集数据，收集哪些数据也是一个巨大的挑战。无线通信的数据维度非常高，数据类型跨度非常大，数据量更是海量的。一方面，要保证算法的泛化性和场景的适配性，数据的采集需要综合考虑尽可能广泛的场景。另一方面，又要保证数据采集的有效性和可行性。二者之间如何保持一个平衡，这是一门需要认真探究的学问。

目前也有尝试通过仿真工具产生数据，但实践证明并不是很可行。通过大数据去拟合出模型，基于仿真工具产生的数据，最终的拟合结果就是拟合出仿真所用的公式，难以满足泛化能力的要求。

除了以上的林林总总，数据工程化、标签自动化等都是极大的挑战。数据就在那里，但想用起来并不容易。

算力

从无线AI的角度，算力的挑战相对较小。

运营商本身就有大量的数据中心，有大量的云计算资源，再考虑未来的边缘计算能力，这些资源可以为AI提供强大的算力支撑。而算力网络的发展，将进一步提升算力支撑的能力与效率。

终端方面，随着终端能力的提升，也为无线AI的发展提供了相当的算力。

算法

有利的一面，是通信网络的很多场景都有极强的规律性，也有很多现成的工作模型，这些都可以为AI算法的模型提供参考依据。