中国移动研究院：光网络人工智能AI应用白皮书_37页_4mb

光网络人工智能(AI)应用白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由中国移动通信有限公司研究院联合多家企业共同编写，旨在探讨人工智能技术在光网络中的应用前景，分析其在光网络运维数智化转型中的关键作用。白皮书从光网络面临的挑战出发，深入剖析了AI在光网络中的具体应用场景、关键技术及应用案例，提出了光网络AI应用的愿景、架构设计、能力要求及产业推进计划，为行业提供了技术参考和指引。

主要观点

• AI在光网络中的必要性：随着5G、云、VR等新技术的发展，光网络面临运维效率低、成本高、用户体验要求高等挑战，引入AI技术是实现数智化转型的必然方向。
• AI应用场景分类：光网络AI应用主要分为分析类、预测类和优化类三大类，分别对应故障识别、资源预测、性能优化等需求。
• 技术挑战：光网络引入AI面临精准感知、主动预测、AI泛化和安全可信等技术挑战，需通过融合感知、云地协同、智能分析预测、智能仿真决策等技术加以解决。
• 应用案例：多个省市已开展AI在光网络中的试点应用，如北京移动的同缆风险识别、浙江移动的光网健康预测、OTN网络故障根因分析及光纤网络环境监测等，均取得了显著成效。

关键信息

1. 光网络引入AI的驱动力

• 新技术（如5G、云、VR）推动业务发展，对网络性能提出更高要求。
• 传统运维方式效率低，人工成本高，用户投诉率高。
• AI技术可提升网络运维效率，优化资源利用，改善用户体验。

2. 光网络AI应用场景分析

3.1 AI分析类场景

• 同缆风险智能识别：自动识别主备业务或关联业务是否部署在同一条光缆上，避免业务中断。
• 光缆拓扑智能规划：基于业务预测反向优化网络拓扑，提升资源利用率。
• 业务故障智能定位定界：实现秒级、毫秒级甚至微秒级业务闪断的快速定位和修复。

3.2 AI预测类场景

• 光网资源预测和可视：滚动预测全网资源需求，支撑网络扩容与优化。
• 光网健康预测和可视：通过AI算法预测光纤健康状态，提前识别劣化风险。
• 光波长通道余量预测：动态预测波长余量变化，保障业务性能。

3.3 AI优化类场景

• 光性能智能调测调优：自动优化光层性能，提升网络稳定性。
• 光网络资源智能优化：优化波长、链路、路由资源分配，提升资源利用率。
• 切片智能优化调度：根据用户需求动态调整网络切片资源，保障差异化业务体验。

3. 光网络AI关键实现技术

4.1 实现AI应用的技术挑战

• 精准感知：需对光网络多参量进行高精度、实时采集。
• 主动预测：需从被动处理向主动预测转变，提升故障识别和风险预警能力。
• AI泛化：需实现模型从局部网络到全网络的泛化能力，提升模型的通用性。
• 安全可信：需确保AI配置和优化的可信任执行，防止业务中断或故障。

4.2 光网络AI应用解决方案架构

• 管控系统：基于数字孪生和AI引擎，实现智能分析、预测、仿真和决策。
• 网元设备：通过光Sensor系统实现全参量感知和AI分析，提升设备智能化水平。

4.3 关键技术

• 融合感知技术：实现光网络多层级、多维度数据采集和分析。
• 云地协同全栈AI技术：通过云端与地端协同，提升模型泛化能力与部署效率。
• 智能分析预测技术：采用时间序列模型和AI算法，实现故障预测与资源优化。
• 智能仿真决策技术：通过数学建模和AI推理，实现网络配置与优化的自动、准确和可信任执行。

4. AI应用能力提升

• AI分析能力提升：包括同缆风险识别、光缆拓扑智能规划、业务闪断定界定位、基于业务体验的智能定界定位等。
• AI预测能力提升：包括光网资源预测、光网健康预测、光波长通道余量预测。
• AI优化能力提升：包括光性能智能调测、光网络资源智能优化、切片智能调度优化。

5. 光网络AI应用案例

• 北京移动同缆风险识别：通过AI算法识别出4对同缆光纤，准确率达100%，提升网络可靠性。
• 浙江移动光网健康预测：提前发现26处劣化故障，自动定位27处故障点，显著提升运维效率。
• OTN网络故障根因分析：通过智能RCA技术，将告警压缩率达90%以上，实现故障根因精准定位。
• 光纤网络环境监测：通过光传感技术，实现对基础设施、地质、深海等环境变化的智能感知。

总结与展望

• 本白皮书系统性地总结了AI在光网络中的应用场景、技术挑战及解决方案，为行业提供了重要参考。
• 中国移动提出光网络AI应用分近期和长期两个阶段推进：
  • 近期目标：深化融合感知与智能分析预测技术，推进AI在分析和预测类场景的应用。
  • 长期目标：突破智能仿真决策技术，提升AI模型泛化能力，实现AI在优化类场景的全面落地。
• 未来，中国移动希望与产业界携手，共同推进光网络AI技术研究与应用，实现光网络向智治演进，提升整体网络运维效率和用户体验。

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