AI驱动光传送网技术白皮书（2025版）总结
背景
随着数字经济的蓬勃发展，光网络作为新一代信息技术的核心支撑，为海量数据的快速传输、高效调度与智能服务提供了有力保障。中国电信积极顺应技术演进趋势，发布《AI驱动光传送网技术白皮书》，探索人工智能驱动的光传送网智能化演进路径，打造具备自感知、自决策、自优化能力的光传送网络。
AI驱动的光传送网
AI驱动光传送网（AIforOTN）的智能化转型，以智能管控为基础，深度融合数字孪生、通感一体和人工智能等新技术，形成“三层原生光智能”架构，包括网络智能、运营智能和业务智能。
新需求
- 规划与建设：构建高可靠、低时延、敏捷的网络，具备需求分析、规划模拟、资源模拟，路由预演，业务汇总和资源汇总等能力。
- 维护：提升故障处理效率，具备故障智能根因分析能力，并通过大模型实现交互式运维助手和精准故障定位、光缆遭遇外破场景提前预计与定位，动态建路等能力。
- 优化：实现网络隐患的自动识别和主动优化，具备在纤缆层自动识别光纤同沟/同缆，主动优化路由。在网络层评估光链路光性能，并主动调优，主动预警时延绕路等风险，开展拓扑优化。
- 运营：实现分钟级业务发放和差异化服务水平协议（SLA），具备快速业务发放，业务一体化动态拆建、客户极优体验（自助服务率、开通体验提升率）等能力。
新架构
- 网络智能层：通过融合光时域反射（OTDR）、分布式振动传感（DAS）、数字信号处理（DSP）等技术、嵌入AI实时推理能力与原生算力，实现光纤链路多维度的精确感知、数据快速采集以及设备的劣化分析、自动调优等。
- 运营智能层：通过数字孪生、人工智能与大模型技术深度融合，构建覆盖全域的智能化管控体系，基于智能体技术，实现联接智能调度、网络健康度动态评估、故障精准溯源与端到端协同管理。
- 业务智能层：通过智能化能力与业务场景深度融合，实现业务全生命周期的自动化、精准化服务，基于智能体技术构建业务流协同管理框架，实现复杂场景的实时决策与意图理解；基于算力动态调度算法，构建动态感知与智能决策体系，自适应匹配业务需求与底层资源。
新技术
- 智能管控：通过综合管控技术，将传统模式下的网管功能和基于SDN理念的多层多域的管理控制功能融为一体，实现对辖区网元及网元连接的集中统一管控。
- 通感一体：基于既有光传送网络，利用物理层感知器、高效数据采集及信号解析技术，实现网络感知、业务感知、环境感知。
- 数字孪生：以“虚实映射、智能闭环、全域协同”为核心，构建分层解耦、跨域融合的技术体系，涵盖数据层、模型层、服务层、交互层四大层级。
- 人工智能：小模型、大模型等技术与智能体结合，可使光传送网系统具备自动分析、自主决策、动态优化的自智管控能力。
网络智能典型应用及技术方案
- 光纤智能感知：基于通感一体技术的光纤监测方案，实现全域环境感知，提升网络可靠性与运营效率。
- 网元智能优化：智能网元实现硬件升级与多维感知能力跃升，可支持毫秒级光参量采集及高精度AI推理，提升网络运营效率。
运营智能典型应用及技术方案
- 光传送网故障溯源：通过解析光网络告警大数据，构建时空关联规则模型实现智能故障定位，提升网络运营效率。
- 光层性能智能评估：基于AI的物理层传输性能评估技术，实现对已部署或者未部署光路的自动性能评估，提升重路由恢复成功率。
- WSON智能优化：“集中算路+分布式控制”的技术方案，保证超高可靠恢复能力的同时，进一步缩短重路由恢复时间，降低波长资源冲突率，提升业务恢复性能。
业务智能典型应用及技术方案
- OTN业务流量预测：利用历史性能数据，实现对未来指定时段流量值的预测分析，提供差异化、精细化的高质量服务。
- 智算业务智能承载：通过波长动态拆建技术与50msWSON，实现资源的自适应调度、链路的高可靠性恢复以及面向业务的网络编排，提升网络可用性与业务连续性。
未来展望
信息通信技术处于加速融合、系统创新和智能引领的重大变革期，光传送网络将向完全自智网络方向发展，但仍存在许多挑战需要面对。运营商、设备制造商、光器件和模块厂商正在携手合作，共同推动光传送网络的智能化发展。
