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AI FTTx:新一代以AI為核心的全光網絡

摘要:光纖接入網始終保持快速發展態勢,至今已完成三次關鍵“光改”,并正式邁入第四次迭代階段。第四次光改以50G-PON技術為核心,為用戶提供差異化體驗的萬兆光纖寬帶。

  光纖接入網始終保持快速發展態勢,至今已完成三次關鍵“光改”,并正式邁入第四次迭代階段。

  第一次光改:“光進銅退”,以光纖替代傳統銅線,徹底革新接入介質,為終端用戶提供百兆級光纖寬帶服務,奠定全光網絡的基礎。

  第二次光改:GPON向10G-PON升級,實現“可承諾的千兆寬帶”,真正達成“千兆到家”的服務能力。

  第三次光改:FTTR全光家庭組網,以光纖到房間(FTTR)技術為核心,開拓運營商從“單一寬帶服務”向“寬帶+組網融合服務”的新商業模式,助力運營商提升每用戶平均收入(ARPU),實現增收增效。

  第四次光改:50G-PON萬兆接入,以50G-PON技術為核心,為用戶提供差異化體驗的萬兆光纖寬帶。

  2024年8月,上海電信全球首發基于50G-PON的萬兆寬帶套餐,標志著光纖寬帶產業正式進入萬兆時代。目前,該產業正加速推進,終端設備數量、應用場景部署等均已進入全面普及階段。

  網絡與AI融合的迫切性

  光纖接入網在規模擴張與技術迭代的同時,網絡復雜度呈指數級增長,給運營商帶來嚴峻的運維挑戰:傳統運維模式以“規則引擎+碎片化AI能力”為核心,存在自動化水平低、故障響應時效性差、工具分散獨立、數據孤島嚴重等問題,已難以滿足高階自智網絡的演進需求。

  在此背景下,AI技術與網絡的深度融合成為必然趨勢,在網絡規劃建設、維護優化、業務保障等全生命周期場景中,AI可通過提升網絡能效、優化用戶體驗,為自智網絡的落地應用提供核心技術支撐。同時,隨著AI向網絡運維與商業運營的滲透,支撐數據傳輸與算力調度的網絡基礎設施也需同步升級:AI應用需高帶寬、低時延、高可靠的連接以訪問云端、邊緣及本地分布式計算資源,而50G-PON的全面推廣,正是AI普惠發展與深度應用的堅固基石。

  中興通訊積極擁抱AI浪潮,通過深化AI戰略落地、強化核心技術研發、布局多領域業務場景、構建開放產品生態等舉措,踐行“All in AI,AI for All”戰略。公司正從“全連接”向“連接+算力”戰略轉型,確立了“成為網絡連接和智能算力的領導者”的新愿景,旨在精準把握AI在網絡基礎設施、算力基礎設施等領域的發展機遇。在光接入領域,中興通訊推動FTTx全光網絡在規劃、優化、維護、資源管理、運營等全場景中全面加持AI能力。

  AI在FTTx全光網絡中的五大核心應用

  AI在FTTx全光網絡中的應用廣泛,從規劃、建設、優化、維護和運營等方向,全面推動網絡邁向L4自智級別。

  智能網絡規劃:精準擴容,提升資源利用率

  在網絡規劃階段,可通過深度學習、機器學習等AI算法,優化光纖網絡的建設規劃與資源分配,減少資源浪費。具體實踐中,FTTx網絡通過Telemetry技術采集14天內光網絡單元(ONU)與PON口的秒級流量數據,調用流量擁塞預測算法模型計算PON口流量超限指數,生成PON口擴容推薦分析報表,指導資源優化與精準擴容。此舉可將資源自動優化率提升至86%,顯著提升網絡運行效率。

  智能網絡優化:解決Wi-Fi同頻干擾,提升吞吐量

  在Wi-Fi場景中,多接入點(AP)同時工作時易處于同一信道,產生的同頻干擾會降低網絡性能,影響用戶體驗,甚至導致服務中斷。中興通訊創新性地將遺傳算法應用于網絡調優。遺傳算法是源于達爾文生物自然選擇學說的啟發式搜索算法——子代繼承親代部分特征,適應度更優的子代生存概率更高,通過迭代篩選可找到最優解。在多AP場景下,基于各AP的歷史負載與干擾數據,應用AI遺傳算法對全網信道、功率、頻寬進行全局性智能優化,實現Wi-Fi一鍵調優,減少上門故障處理頻次,同時將網絡整體吞吐量提升15%。

  智慧能效優化:動態節能,助力“雙碳”目標

  引入AI技術的PON網絡智慧動態節能方案,采用“網管統一分析、管控與評估+網元本地決策、自動執行”的架構,通過全方位評估光線路終端(OLT)設備的能耗影響因素,智能控制OLT功能模塊的動態休眠與喚醒,實現設備運行狀態的動態調節。該方案可有效節能減排,打造綠色高品質家庭寬帶,助力國家“雙碳”目標落地,幫助運營商在低碳競爭中占據先機。

  智能網絡維護:從“設備管理”轉向“用戶體驗”

  網絡維護的核心轉變,從“以技術為中心”到“以用戶為中心”的戰略升級。這意味著網絡維護的目標不再是單純保證設備運行,而是確保用戶在使用網絡服務時獲得穩定、流暢、符合預期的體驗。

  用戶體驗還原與質差定位:通過部署在OLT上的智能單板,隨流提取“每用戶-每業務”的感知數據并實時傳輸至云端,借助AI大模型的分析推理能力高度還原用戶上網體驗,精準識別質差用戶、定位網絡質差根因,并自動輸出整改建議。

  故障診斷提速:基于AI的家寬故障診斷智能體可通過分析網絡運行數據,快速精準定位故障點,大幅提升故障處理效率。此舉推動網絡運維從“面向設備、面向管理”向“面向用戶、面向體驗”轉變,實現主動運維。

  智能精準營銷:構建用戶畫像,量化挖潛

  借助部署在OLT上的高維度特征庫,系統可識別18000余種業務類型,隨流提取用戶多維特征,并融合運營域(O域)與業務域(B域)的海量數據,構建AI潛客挖掘模型,實現精準量化挖潛。此舉可全面提升對“人、物、網絡”的深度感知與智能分析能力,構建全面、精準且具備個性化的用戶畫像,增強市場營銷精準度,為運營商市場業務發展注入新動能。

  AI+FTTx的核心價值與未來趨勢

  AI與FTTx的融合不僅能全面提升網絡效率與服務質量,還能通過網絡自愈與自動化管理減少人工運維成本,提升用戶滿意度。更重要的是,二者融合推動光纖接入技術持續創新,催生智能家庭、高清視頻、虛擬現實等新業務,創造新商業模式與價值,助力運營商提升整體競爭力。

  未來AI與FTTx的融合有三大發展方向:

  · 與智能終端深度協同

  AI技術將推動光纖接入與智能終端的一體化融合,構建“智能終端+網絡”協同體系。智能電視、智能手表、物聯網設備等終端將與光纖網絡更緊密聯動,實現更高效的數據共享與更精準的服務推送。

  · 云邊端算力協同深化

  OLT邊緣計算與AI的融合將更趨緊密,在靠近用戶側的OLT邊緣節點部署AI算法與模型,可進一步降低數據傳輸時延,提升實時響應能力,更好地支撐自動駕駛、工業控制等對實時性要求極高的應用場景。

  · 技術融合創新加速

  行業應用的多樣化需求將推動邊緣計算與硬件、云計算、AI等技術深度融合。例如,軟硬一體邊緣基礎設施采用高度集成架構,滿足邊緣業務多樣化算力需求;“中心訓練、邊緣推理”服務模式落地,結合邊緣輕量化大模型創新,在降低推理時延與成本的同時,進一步提升數據安全性。

  未來,AI將成為光網絡的內生關鍵能力,向網元智能、網絡管控多層延伸,引領FTTx網絡實現更深刻的變革。

內容來自:訊石光通訊網
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