一、背景概述
智算产业高速发展，算力集群互联、大模型训练推理等业务对光传送网络的带宽、时延、可靠性提出严苛要求，传统OTN网络在物理层感知能力、故障处置效率、业务动态调度、运维模式等方面短板逐步凸显，难以匹配人工智能时代算力承载与运维保障需求。人工智能技术快速向光传送网络领域渗透，为光传送网的智能化升级提供全新技术路径，行业亟需厘清面向人工智能的光传送网（AI-OTN）的技术内涵、落地场景与关键技术方向。
二、应用场景
智算向设备侧下沉是OTN网络智能化升级重要路径。OTN设备智能化的核心是将AI推理能力、专用感知硬件下沉至传输设备，依托大模型推理能力，在设备本地完成光缆检测、业务感知、质差定界等核心工作。该落地模式由数据特征与业务场景双向驱动，可就近完成数据采集、预处理与本地推理，从源头缩减数据传输带宽、降低处理时延。设备侧智能具备依托毫秒级数据采集、分布式智能推理，实现网络风险主动防控，打破传统被动处置的运维局限。同时设备侧可实现业务运维本地闭环运算，无需依赖云端外部平台，规避链路拥塞、中断隐患，推动运维从人工事后修复，转型为AI主动预警、精准定界的智能新模式。
（一） 设备智能化应用
- 闪断故障定位：通过专用硬件与AI模型的协同部署实现分钟级故障定位与根因自动识别，构建光功率曲线特征模型对瞬变跌落与缓变漂移两类曲线形态进行模式识别与分类，在此基础上叠加根因推理模型，将光功率特征序列与光模块老化、光纤微弯、连接器污染、温度漂移等已知故障模式进行关联匹配，结合分布式光纤传感器件，最终输出精确定位到具体光模块或光纤段落的根因结论。
- 光缆同沟检测：基于分布式光纤传感（DAS）技术，通过环境振动信号在线识别同沟风险，构建免敲击、事前检测、AI自动分析的光缆同沟检测方案。该方案首先采用相干调制技术和多子载波技术，实现检测信号和业务信号共传，并采用DAS单板以毫秒级精度采集环境振动信号，同时对数据进行压缩处理，实现全线路振动数据的实时获取，随后由AI推理单板基于光缆感知模型对实时振动信号进行相似度分析，分钟级输出同沟段位置及光纤起始位置，实现同沟风险的在线识别与预警。
- 光缆外破预警：基于DAS智能预警方案实现光缆外破风险分钟级精准防控。该方案首先由DAS板以毫秒级精度采集环境振动信号，经预处理压缩后传输至AI单板；AI单板基于光缆感知模型进行在线推理，分钟级输出外破类型与距离位置，实现施工威胁的自动识别与全场景覆盖。系统可分钟级输出外破事件类型、故障距离与精准路段位置，自动生成工单驱动人工精准巡检。
- 业务自动感知：基于fgOTN技术构建应用级业务自动感知方案，通过AI应用识别与体验分析实现应用级精细化挖潜和质差定界。该方案首先由秒级性能采集单板对时延、流量等数据进行实时采集，并直接镜像到AI推理单板，结合协议头、流量统计等多维度数据联合建模，依托业务识别模型秒级识别应用类型，最终完成在线推理，对时延敏感应用与普通应用进行区分，通过流量镜像、缓存队列优先级调度、整形与管道优先发送等机制实现时延优化，同时输出应用KQI分析与KPI统计，支撑专线精准挖潜与质差高效定界。
- 设备能效优化：AI-OTN在设备能效优化方面，构建了网元级与网络级协同、硬件能效升级的多层次智能节能体系，通过AI技术实现能耗的精准管控与持续优化。在网元层面，系统通过实时感知业务负载变化，智能控制设备功能模块的休眠与唤醒，动态调节交叉容量、端口状态及风扇转速等参数，实现“业务闲时休眠、忙时快速响应”的精细化能耗管理；在网络层面，AI-OTN结合建模与推理技术，分析全网能效分布，实现基于能耗优化的路径智能计算，通过能耗可视化工具，运维人员可精准掌握能耗分布，即在满足业务时延、带宽、抖动、可靠性等SLA约束条件下，综合考量不同链路、网元的单位带宽功耗差异，智能择优匹配能耗最低的传输路径，实现全网的能耗优化。
（二） 管控智能化应用
聚焦高价值运维场景破解传统OTN运营体系痛点。传统OTN网络管控模式高度依赖人工操作与经验判断，无法适配算力网络、政企专线、高等级政务金融业务的发展需求。当前光传送网管控运维智能化主要聚焦业务开通、品质保障、故障管控等高价值场景，依托智能体、大模型、数字孪生等前沿技术，全面解决传统运维低效、管控滞后、精度不足、保障薄弱的等问题，实现网络运维从人工粗放管控向智能精准管控转型。
- 业务自动发放：面向政企算力专线快速开通场景，智能体可自动感知全网光层与电层资源状态，实时评估链路带宽、时隙、光功率等参数，在兼顾时延、可靠性与资源利用率等多维约束下智能计算最优路由，并自动生成配置脚本、下发网元，实现分钟级业务开通；在多域跨网协同场景中，通过打通多域资源视图，完成端到端业务编排；在业务弹性扩缩场景下，则依据流量预测自动触发带宽调整与路由优化，有效支撑突发性大带宽业务需求。
- 业务品质保障：依托网络智能体工具协同能力，搭建“实时感知-智能分析-精准调度-主动优化”全周期业务质量保障体系，实现高价值业务体验的常态化、精细化保障。首先智能体调用全域性能采集工具，实时抓取光功率、误码、时延、抖动等多维运行指标，构建各类型业务专属质量基线，动态比对识别细微劣化趋势；其次调用AI建模分析工具，融合光层、电层、设备、链路多维度数据进行关联推理，快速锁定质量波动根因，替代传统低效人工排查；最后依托智能调度工具，基于业务标签识别服务等级，在资源紧张时自动开启差异化队列调度、流量整形与路由微调，通过链路优化、功率校准等前置操作规避质差风险，实现业务质量可视、可管、可控，将运维模式从事后补救升级为事前预判、事中调控、事后迭代，持续保障高品质业务低时延、高稳定运行，全面提升全网SLA履约能力与客户服务体验。
- 故障主动管理：AI-OTN基于数据驱动与智能算法，构建了覆盖故障全生命周期的主动运维体系。在预测预警层面，系统通过持续采集光模块发光功率、接收灵敏度、板卡温度、光纤误码率等历史运行数据，利用时序预测模型识别性能衰减趋势，例如，针对光模块老化现象，AI可分析其功率衰减曲线，在性能接近失效阈值前提前预警，指导运维人员开展预防性更换，避免业务中断；对于光纤链路，则通过监测损耗漂移特征判断外破风险或弯折劣化，实现隐患早期发现。在故障定位环节，AI通过图计算与关联规则挖掘技术，将告警之间的拓扑关系、时间序列关联性进行建模，快速识别根告警并过滤衍生告警，输出故障点位、影响业务清单及可能成因，将定位时间从小时级缩短至分钟级。在自愈恢复方面，系统结合SDN控制器与保护资源状态，在检测到链路或节点故障时自动计算最优备用路由，并通过标准接口下发重路由指令，实现业务快速迁移；对于需人工介入的复杂故障，则自动生成工单并附处置建议，如光缆断裂场景中提供最近的入井点坐标与抢修资源调度方案。在事后复盘阶段，AI基于故障处置全流程数据，构建事件链条图谱，分析诱发因素与扩散路径，并输出优化建议，如针对频繁故障光缆段建议进行冗余路由建设，对性能劣化明显的板卡批次提出更换计划。
三、总体架构
构建从设备感知到业务服务的全栈智能化体系。AI-OTN架构将AI能力深度融入网络各个层级，形成设备智能、管控智能与业务智能协同联动的内生机制。设备层提供实时、本地的感知与响应能力，管控层实现网络级的分析与优化，业务层则面向用户需求完成服务化封装与交付。通过三层协同，实现从网络底层硬件资源到上层业务服务的全流程自主优化与智能闭环，为未来自动驾驶网络奠定了坚实基础。
四、关键技术
（一） 设备智能化
- 设备多维感知：AI-OTN感知体系构建了“硬件内置、数据融合、智能驱动”的全光网数字化运维新范式。AI-OTN通过将多类光感知硬件原生集成于OTN/WDM设备节点，实现了设备端口与光缆链路的全维度数字化感知。该体系分为两层：硬件感知层通过内置感知单元对光功率、振动、损耗等物理状态进行实时感知与测量；AI分析决策层对设备端口运行数据与光缆链路状态数据进行汇聚、标准化与预处理，并依托设备侧大模型与智能体技术，对原始数据分析后，在纤芯质量可视、闪断定位、同沟检测等方面进行决策。
- 设备内生智能：AI-OTN将算力与AI推理能力引入光传送设备，实现网元级算力下沉赋能。在保持主控、业务单板、光电交叉等传送与管控功能的基础上，AI-OTN进一步引入算力板卡和AI Agent，使设备具备本地数据处理、智能分析和模型推理能力，将传统依赖云端或网管集中处理的部分智能功能下沉至网络节点。
（二） 管控智能化
- 网络数字孪生：网络数字孪生是构建L4级自智光网络的关键软件底座。数字孪生在管控平台中构建与物理传送网络完全映射的虚拟镜像，融合光层感知数据、网元遥测数据和业务运行数据，形成业务层、网络设备层、光缆物理层三层孪生模型。与传统网管仅呈现逻辑拓扑不同，数字孪生实现了光缆物理路由、光纤损耗、器件性能、业务SLA及外部环境风险的一体化建模，将eOTDR、DAS、OPM、OFDR等板卡感知数据作为孪生系统的输入源，通过实时数据同步，数字孪生能够动态反映网络状态变化，支持网络规划、建设、维护、优化的全流程仿真与预验证，为光网络向L4级自智化演进提供核心支撑。
- 网络智能体：智能体是AI-OTN实现智能闭环的核心功能单元。智能体基于AI、知识、规则及已有网络管控能力构建，可部署于各级管控系统或网元侧，其核心功能定位为根据用户指令或预设目标，自主完成意图理解、状态感知、分析决策、任务执行和结果反馈等过程，将传统依赖人工干预的网络运营及运维流程转化为面向任务的自动化闭环操作。
- 多智能体协同：智能体协同是AI-OTN处理跨层、跨域复杂任务的重要技术手段。随着网络规模扩大和业务保障需求复杂化，单个智能体受管理范围、数据权限和专业能力限制，难以独立完成端到端网络任务。通过不同智能体之间的任务分解、信息共享和能力协作，可在保持各管理域相对自治的基础上，完成跨层、跨域和跨专业的联合分析、决策与执行，进一步提升AI-OTN对复杂网络管理任务的处理能力。
- 智能体接口协议：智能体引入推动AI-OTN管控接口从资源配置向任务和能力交互扩展。传统OTN管控接口主要承载拓扑、资源、配置、告警和性能等网络对象及状态信息，而智能体需要进一步与用户、上层系统、其他智能体及已有管控功能进行交互，将新增能力发现、意图提交、任务委派、上下文传递、人工确认、任务状态及结果反馈等信息交互需求。AI-OTN可在现有分层管控接口体系基础上，增加面向智能任务的能力开放和协同机制。
五、总结展望
AI-OTN 作为光传送网适配人工智能产业发展的重要技术方向，通过将人工智能深度融入光网络设备、管控与业务全层级，推动传统光传送网络从单纯传输管道向可感知、可推理、可自愈的智能算力底座转型，为算网融合发展提供坚实网络支撑。硬件感知、内生算力、网络智能体将成为AI-OTN演进的关键支柱。未来，各类技术还需持续优化模型轻量化、硬件兼容性、接口标准化能力，实现性能、功耗、成本三者之间的平衡。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。产业链需打通跨领域壁垒，构建算网深度融合的产业生态。一是加强光网络、AI大模型、算力调度领域的技术联动，二是推动跨厂商、跨管理域的多智能体协同技术验证，三是持续积累现网故障、链路状态、业务流量等真实样本数据，持续提升模型识别准确率与泛化能力。
