個人覺得目前的網路最佳化主要就是窮盡下網路最佳化的方法，一旦這些所有的方法“經驗”被沉澱出，就能做成一定邏輯流程的，一定自動的。用機器人應該能實現的。

本行業本專業問題，我來回答一下。

其實這種趨勢已經非常明顯了，不得不承認，我們這個專業會慢慢的消失了。

簡單的看一下我們最佳化的最多的工作是什麼：

1.規劃設計 2.路測 3.天線調整 4.引數調整 5.指標監控 6.割接升級 7.使用者投訴處理

最多的最佳化的工作也就是這些了吧？別的一些小的配合，就不需要太多的最佳化人員了。

第一個規劃設計，一般都是針對一些弱覆蓋或者高流量或者是一些特殊需要的區域進行建站建議等，透過一些現網的狀況去針對性的加站，初期我們也是按照某種模型來跑出建站點。這個使用人工智慧來設計，比我們拿眼睛看，拿Mapinfo點，拿google earth圈，要準確的多吧？

第二個路測，現在都有一些專門的軟體可以透過採集使用者的測量資訊，對於弱覆蓋、越區覆蓋、天饋接反等網路問題進行分析和報表的統計，現在就是這些軟體一是不夠完全準確，另外就是運營商也不是非常的放心，未來隨著人工智慧的不斷完善，軟體的不斷完善，很顯然的這種沒有太大的技術含量的工作是可以被取代的。

第三個是天饋調整，現在的帶電子下傾角馬達的天線已經比較常見了，我們調整傾角已經很多都是使用這個了。而且未來的2/3/4G將會變成多模的BBU,天線向全頻段天線轉進，5G AAU又沒有天線的傾角可調，顯然的是這塊也不需要人了。

第四個是引數調整，未來的網路是2/3/4/5G共存的網路，每一個引數調整都可以涉及到全網的引數，而且引數越來越多，手動調整的難度大，而且也不夠精準，這塊也沒有什麼太多的技術含量，最佳化調整也是按照經驗和手冊進行調整，這些被人工智慧取代也沒有什麼難度。

第五個指標監控就不用說了吧？這個更沒有難度了。

第六個是割接升級，未來的網路升級將向灰度升級轉進，也不需要一次性大批次的升級了，也就不用熬夜看著了，這裡也不需要那麼多人了。

使用者投訴處理這塊暫時來看還無法被人工智慧取代，但是如果上邊這六個人工智慧都可以做了，這塊的工作也少的很多了，再說這塊本來也沒有什麼錢可拿，去做這個又有幾個高階最佳化工程師呢？

5G由於面對垂直行業應用,也引入了大量的IT業的技術,這塊估計我們最佳化工程師也很難學習明白了。

5G裡邊會引入NFV/SDN、大資料、人工智慧、雲計算等一系列的IT業的技術，這些大部分都是偏軟體的，如果讓我們網優去引數，很多新的知識也得從頭學習，以前的最佳化的經驗積累在這裡很難發揮太多的作用，錢途堪憂啊。