一、背景与发展阶段

在“东数西算”等战略推动下，我国进入算力时代，光网络需向超大组网、超长距离、超大容量及高维度全光交换演进。传统运维模式难以应对网络数据增长和需求变化，AI驱动的智能光传送网成为核心技术底座。

智能光网络发展历经三个阶段：传统光网络（点到点人工运维）、软件定义光网络（SDON，引入ASON/WSON实现自动化控制）、智能光网络（融合智能管控、通感一体、数字孪生、AI等技术，迈向全生命周期智慧化运营）。当前光传送网智能化多处于L3+级（条件自智），中国电信正推动突破L4级（高级自智）。

二、AI驱动光传送网的核心架构与技术

（一）三层原生智能架构

网络智能层：融合OTDR、DAS、DSP等技术，嵌入AI推理与算力，实现光纤链路多维感知、数据采集及设备劣化分析，试点部署智能光模块与板卡。

运营智能层：通过数字孪生、AI与大模型构建全域管控体系，基于智能体实现资源调度、故障溯源及协同管理，推动“人工干预”向“意图驱动、自治闭环”转型。

业务智能层**：结合业务场景实现自动化服务，基于智能体和算力调度构建“需求-策略-执行”闭环，推动“应答式服务”向“主动服务”升级。

（二）关键技术

1. 智能管控：整合ASON/WSON与综合管控技术，解决传统管控分离问题，引入AI、数字孪生提升网络利用率与可靠性，推进毫秒级WSON技术落地。

2. 通感一体：利用光纤传感实现网络、业务、环境感知，结合Telemetry“推模式”提升数据采集效率至秒级，支撑智能化运维与城市监测等场景。

3. 数字孪生：构建“物理网络-数字孪生体-应用服务”闭环，涵盖数据层、模型层、服务层，实现网络规划、维护、优化的全流程数字化可视与主动优化。

4. 人工智能：小模型用于特定任务（如光纤同路由检测、故障分类），大模型构建运维助手（自然语言交互、故障排障），智能体实现“感知-决策-执行-优化”闭环，支持多智能体协作。

三、典型应用与成效

（一）网络智能

光纤智能感知：采用五层协同架构，基于Φ-OTDR与AI算法识别外破模式（准确率>90%）、同路由风险（准确率>90%，定位精度<10m），实现“监测-处置”智能化闭环。

网元智能优化：智能网元支持毫秒级光性能参数采样，结合数字孪生与AI模型实现故障分钟级定位、网元自动化策略生成，未来将优化能耗模型。

（二）运营智能

故障溯源：基于时空关联规则与AI算法，现网试点故障压缩率>80%，定位准确率>90%，目标实现“1分钟发现、5分钟定位、10分钟处置”。

光层性能评估：利用CNN/Transformer模型实现物理层参数与传输质量映射，现网评估准确度<0.5dB，提升重路由成功率>90%。

WSON智能优化：采用“集中算路+分布式控制”，波长冲突率从35%降至4%，故障恢复时间提升至秒级，组网规模提升6倍。

（三）业务智能

OTN流量预测：结合时间序列与AI模型，归一化误差<0.1，支持动态资源调度与用户画像，降低运营成本。

智算业务承载：波长动态拆建（100G-800G自适应）与50ms WSON技术，实现毫秒级故障恢复，保障智算中心高可靠、低时延需求。

四、未来展望

未来光传送网将向完全自智网络演进，需突破智能管控异构性、通感一体实时性、数字孪生算法优化、AI模型可解释性等挑战。中国电信将携手产业伙伴，推动标准制定与技术协同，构建自主可控的智能化产业链，为数字中国提供全光智能底座。

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