光纖接入網(wǎng)始終保持快速發(fā)展態(tài)勢，至今已完成三次關(guān)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(tǒng)銅線，徹底革新接入介質(zhì)，為終端用戶提供百兆級光纖寬帶服務(wù)，奠定全光網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。

  第二次光改：GPON向10G-PON升級，實現(xiàn)“可承諾的千兆寬帶”，真正達(dá)成“千兆到家”的服務(wù)能力。

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

  第四次光改：50G-PON萬兆接入，以50G-PON技術(shù)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(fā)基于50G-PON的萬兆寬帶套餐，標(biāo)志著光纖寬帶產(chǎn)業(yè)正式進入萬兆時代。目前，該產(chǎn)業(yè)正加速推進，終端設(shè)備數(shù)量、應(yīng)用場景部署等均已進入全面普及階段。

  網(wǎng)絡(luò)與AI融合的迫切性

  光纖接入網(wǎng)在規(guī)模擴張與技術(shù)迭代的同時，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度呈指數(shù)級增長，給運營商帶來嚴(yán)峻的運維挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)運維模式以“規(guī)則引擎+碎片化AI能力”為核心，存在自動化水平低、故障響應(yīng)時效性差、工具分散獨立、數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重等問題，已難以滿足高階自智網(wǎng)絡(luò)的演進需求。

  在此背景下，AI技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)的深度融合成為必然趨勢，在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃建設(shè)、維護優(yōu)化、業(yè)務(wù)保障等全生命周期場景中，AI可通過提升網(wǎng)絡(luò)能效、優(yōu)化用戶體驗，為自智網(wǎng)絡(luò)的落地應(yīng)用提供核心技術(shù)支撐。同時，隨著AI向網(wǎng)絡(luò)運維與商業(yè)運營的滲透，支撐數(shù)據(jù)傳輸與算力調(diào)度的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施也需同步升級：AI應(yīng)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(fā)展與深度應(yīng)用的堅固基石。

  中興通訊積極擁抱AI浪潮，通過深化AI戰(zhàn)略落地、強化核心技術(shù)研發(fā)、布局多領(lǐng)域業(yè)務(wù)場景、構(gòu)建開放產(chǎn)品生態(tài)等舉措，踐行“All in AI，AI for All”戰(zhàn)略。公司正從“全連接”向“連接+算力”戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，確立了“成為網(wǎng)絡(luò)連接和智能算力的領(lǐng)導(dǎo)者”的新愿景，旨在精準(zhǔn)把握AI在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、算力基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域的發(fā)展機遇。在光接入領(lǐng)域，中興通訊推動FTTx全光網(wǎng)絡(luò)在規(guī)劃、優(yōu)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(wǎng)絡(luò)中的五大核心應(yīng)用

  AI在FTTx全光網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用廣泛，從規(guī)劃、建設(shè)、優(yōu)化、維護和運營等方向，全面推動網(wǎng)絡(luò)邁向L4自智級別。

  智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃：精準(zhǔn)擴容，提升資源利用率

  在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃階段，可通過深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等AI算法，優(yōu)化光纖網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)規(guī)劃與資源分配，減少資源浪費。具體實踐中，F(xiàn)TTx網(wǎng)絡(luò)通過Telemetry技術(shù)采集14天內(nèi)光網(wǎng)絡(luò)單元（ONU）與PON口的秒級流量數(shù)據(jù)，調(diào)用流量擁塞預(yù)測算法模型計算PON口流量超限指數(shù)，生成PON口擴容推薦分析報表，指導(dǎo)資源優(yōu)化與精準(zhǔn)擴容。此舉可將資源自動優(yōu)化率提升至86%，顯著提升網(wǎng)絡(luò)運行效率。

  智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)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(chǎn)生的同頻干擾會降低網(wǎng)絡(luò)性能，影響用戶體驗，甚至導(dǎo)致服務(wù)中斷。中興通訊創(chuàng)新性地將遺傳算法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)。遺傳算法是源于達(dá)爾文生物自然選擇學(xué)說的啟發(fā)式搜索算法——子代繼承親代部分特征，適應(yīng)度更優(yōu)的子代生存概率更高，通過迭代篩選可找到最優(yōu)解。在多AP場景下，基于各AP的歷史負(fù)載與干擾數(shù)據(jù)，應(yīng)用AI遺傳算法對全網(wǎng)信道、功率、頻寬進行全局性智能優(yōu)化，實現(xiàn)Wi-Fi一鍵調(diào)優(yōu)，減少上門故障處理頻次，同時將網(wǎng)絡(luò)整體吞吐量提升15%。

  智慧能效優(yōu)化：動態(tài)節(jié)能，助力“雙碳”目標(biāo)

  引入AI技術(shù)的PON網(wǎng)絡(luò)智慧動態(tài)節(jié)能方案，采用“網(wǎng)管統(tǒng)一分析、管控與評估+網(wǎng)元本地決策、自動執(zhí)行”的架構(gòu)，通過全方位評估光線路終端（OLT）設(shè)備的能耗影響因素，智能控制OLT功能模塊的動態(tài)休眠與喚醒，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的動態(tài)調(diào)節(jié)。該方案可有效節(jié)能減排，打造綠色高品質(zhì)家庭寬帶，助力國家“雙碳”目標(biāo)落地，幫助運營商在低碳競爭中占據(jù)先機。

  智能網(wǎng)絡(luò)維護：從“設(shè)備管理”轉(zhuǎn)向“用戶體驗”

  網(wǎng)絡(luò)維護的核心轉(zhuǎn)變，從“以技術(shù)為中心”到“以用戶為中心”的戰(zhàn)略升級。這意味著網(wǎng)絡(luò)維護的目標(biāo)不再是單純保證設(shè)備運行，而是確保用戶在使用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)時獲得穩(wěn)定、流暢、符合預(yù)期的體驗。

  用戶體驗還原與質(zhì)差定位：通過部署在OLT上的智能單板，隨流提取“每用戶-每業(yè)務(wù)”的感知數(shù)據(jù)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(wǎng)體驗，精準(zhǔn)識別質(zhì)差用戶、定位網(wǎng)絡(luò)質(zhì)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(wǎng)絡(luò)運行數(shù)據(jù)，快速精準(zhǔn)定位故障點，大幅提升故障處理效率。此舉推動網(wǎng)絡(luò)運維從“面向設(shè)備、面向管理”向“面向用戶、面向體驗”轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)主動運維。

  智能精準(zhǔn)營銷：構(gòu)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(tǒng)可識別18000余種業(yè)務(wù)類型，隨流提取用戶多維特征，并融合運營域（O域）與業(yè)務(wù)域（B域）的海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建AI潛客挖掘模型，實現(xiàn)精準(zhǔn)量化挖潛。此舉可全面提升對“人、物、網(wǎng)絡(luò)”的深度感知與智能分析能力，構(gòu)建全面、精準(zhǔn)且具備個性化的用戶畫像，增強市場營銷精準(zhǔn)度，為運營商市場業(yè)務(wù)發(fā)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(wǎng)絡(luò)效率與服務(wù)質(zhì)量，還能通過網(wǎng)絡(luò)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(shù)持續(xù)創(chuàng)新，催生智能家庭、高清視頻、虛擬現(xiàn)實等新業(yè)務(wù)，創(chuàng)造新商業(yè)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(fā)展方向：

  · 與智能終端深度協(xié)同

  AI技術(shù)將推動光纖接入與智能終端的一體化融合，構(gòu)建“智能終端+網(wǎng)絡(luò)”協(xié)同體系。智能電視、智能手表、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等終端將與光纖網(wǎng)絡(luò)更緊密聯(lián)動，實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)共享與更精準(zhǔn)的服務(wù)推送。

  · 云邊端算力協(xié)同深化

  OLT邊緣計算與AI的融合將更趨緊密，在靠近用戶側(cè)的OLT邊緣節(jié)點部署AI算法與模型，可進一步降低數(shù)據(jù)傳輸時延，提升實時響應(yīng)能力，更好地支撐自動駕駛、工業(yè)控制等對實時性要求極高的應(yīng)用場景。

  · 技術(shù)融合創(chuàng)新加速

  行業(yè)應(yīng)用的多樣化需求將推動邊緣計算與硬件、云計算、AI等技術(shù)深度融合。例如，軟硬一體邊緣基礎(chǔ)設(shè)施采用高度集成架構(gòu)，滿足邊緣業(yè)務(wù)多樣化算力需求；“中心訓(xùn)練、邊緣推理”服務(wù)模式落地，結(jié)合邊緣輕量化大模型創(chuàng)新，在降低推理時延與成本的同時，進一步提升數(shù)據(jù)安全性。

  未來，AI將成為光網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生關(guān)鍵能力，向網(wǎng)元智能、網(wǎng)絡(luò)管控多層延伸，引領(lǐng)FTTx網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)更深刻的變革。