AI FTTx：新一代以AI为核心的全光网络

        在当前电信市场中，人工智能（AI）与大模型无疑是最受关注的应用方向与探索领域。AI的兴起并非单一因素驱动，而是技术迭代、市场竞争加剧及政策引导等多重力量共同作用的结果，其核心价值在于帮助电信企业提升网络运营效率、优化用户体验，并进一步增强市场核心竞争力。

        AI与全光网络相互赋能、协同发展，共同构成未来信息基础设施的核心。AI为全光网络提供智能化的管理与优化能力，全光网络则为AI应用提供高带宽、低时延的底层传输保障。

光纤接入网的四次迭代：从“铜退”到“万兆”

        光纤接入网始终保持快速发展态势，至今已完成三次关键“光改”，并正式迈入第四次迭代阶段。

• 第一次光改：“光进铜退”，以光纤替代传统铜线，彻底革新接入介质，为终端用户提供百兆级光纤宽带服务，奠定全光网络的基础。
  
  
• 第二次光改：GPON向10G-PON升级，实现“可承诺的千兆宽带”，真正达成“千兆到家”的服务能力。
  
  
• 第三次光改：FTTR全光家庭组网，以光纤到房间（FTTR）技术为核心，开拓运营商从“单一宽带服务”向“宽带+组网融合服务”的新商业模式，助力运营商提升每用户平均收入（ARPU），实现增收增效。
  
  
• 第四次光改：50G-PON万兆接入，以50G-PON技术为核心，为用户提供差异化体验的万兆光纤宽带。
   

        2024年8月，上海电信全球首发基于50G-PON的万兆宽带套餐，标志着光纤宽带产业正式进入万兆时代。目前，该产业正加速推进，终端设备数量、应用场景部署等均已进入全面普及阶段。

网络与AI融合的迫切性

        光纤接入网在规模扩张与技术迭代的同时，网络复杂度呈指数级增长，给运营商带来严峻的运维挑战：传统运维模式以“规则引擎+碎片化AI能力”为核心，存在自动化水平低、故障响应时效性差、工具分散独立、数据孤岛严重等问题，已难以满足高阶自智网络的演进需求。

        在此背景下，AI技术与网络的深度融合成为必然趋势，在网络规划建设、维护优化、业务保障等全生命周期场景中，AI可通过提升网络能效、优化用户体验，为自智网络的落地应用提供核心技术支撑。同时，随着AI向网络运维与商业运营的渗透，支撑数据传输与算力调度的网络基础设施也需同步升级：AI应用需高带宽、低时延、高可靠的连接以访问云端、边缘及本地分布式计算资源，而50G-PON的全面推广，正是AI普惠发展与深度应用的坚固基石。

        中兴通讯积极拥抱AI浪潮，通过深化AI战略落地、强化核心技术研发、布局多领域业务场景、构建开放产品生态等举措，践行“All in AI，AI for All”战略。公司正从“全连接”向“连接+算力”战略转型，确立了“成为网络连接和智能算力的领导者”的新愿景，旨在精准把握AI在网络基础设施、算力基础设施等领域的发展机遇。在光接入领域，中兴通讯推动FTTx全光网络在规划、优化、维护、资源管理、运营等全场景中全面加持AI能力。

AI在FTTx全光网络中的五大核心应用

        AI在FTTx全光网络中的应用广泛，从规划、建设、优化、维护和运营等方向，全面推动网络迈向L4自智级别。

智能网络规划：精准扩容，提升资源利用率

        在网络规划阶段，可通过深度学习、机器学习等AI算法，优化光纤网络的建设规划与资源分配，减少资源浪费。具体实践中，FTTx网络通过Telemetry技术采集14天内光网络单元（ONU）与PON口的秒级流量数据，调用流量拥塞预测算法模型计算PON口流量超限指数，生成PON口扩容推荐分析报表，指导资源优化与精准扩容。此举可将资源自动优化率提升至86%，显著提升网络运行效率。

智能网络优化：解决Wi-Fi同频干扰，提升吞吐量

        在Wi-Fi场景中，多接入点（AP）同时工作时易处于同一信道，产生的同频干扰会降低网络性能，影响用户体验，甚至导致服务中断。中兴通讯创新性地将遗传算法应用于网络调优。遗传算法是源于达尔文生物自然选择学说的启发式搜索算法——子代继承亲代部分特征，适应度更优的子代生存概率更高，通过迭代筛选可找到最优解。在多AP场景下，基于各AP的历史负载与干扰数据，应用AI遗传算法对全网信道、功率、频宽进行全局性智能优化，实现Wi-Fi一键调优，减少上门故障处理频次，同时将网络整体吞吐量提升15%。

智慧能效优化：动态节能，助力“双碳”目标

        引入AI技术的PON网络智慧动态节能方案，采用“网管统一分析、管控与评估+网元本地决策、自动执行”的架构，通过全方位评估光线路终端（OLT）设备的能耗影响因素，智能控制OLT功能模块的动态休眠与唤醒，实现设备运行状态的动态调节。该方案可有效节能减排，打造绿色高品质家庭宽带，助力国家“双碳”目标落地，帮助运营商在低碳竞争中占据先机。

智能网络维护：从“设备管理”转向“用户体验”

        网络维护的核心转变，从“以技术为中心”到“以用户为中心”的战略升级。这意味着网络维护的目标不再是单纯保证设备运行，而是确保用户在使用网络服务时获得稳定、流畅、符合预期的体验。

• 用户体验还原与质差定位：通过部署在OLT上的智能单板，随流提取“每用户-每业务”的感知数据并实时传输至云端，借助AI大模型的分析推理能力高度还原用户上网体验，精准识别质差用户、定位网络质差根因，并自动输出整改建议。
  
  
• 故障诊断提速：基于AI的家宽故障诊断智能体可通过分析网络运行数据，快速精准定位故障点，大幅提升故障处理效率。此举推动网络运维从“面向设备、面向管理”向“面向用户、面向体验”转变，实现主动运维。

智能精准营销：构建用户画像，量化挖潜

        借助部署在OLT上的高维度特征库，系统可识别18000余种业务类型，随流提取用户多维特征，并融合运营域（O域）与业务域（B域）的海量数据，构建AI潜客挖掘模型，实现精准量化挖潜。此举可全面提升对“人、物、网络”的深度感知与智能分析能力，构建全面、精准且具备个性化的用户画像，增强市场营销精准度，为运营商市场业务发展注入新动能。

AI+FTTx的核心价值与未来趋势

        AI与FTTx的融合不仅能全面提升网络效率与服务质量，还能通过网络自愈与自动化管理减少人工运维成本，提升用户满意度。更重要的是，二者融合推动光纤接入技术持续创新，催生智能家庭、高清视频、虚拟现实等新业务，创造新商业模式与价值，助力运营商提升整体竞争力。

        未来AI与FTTx的融合有三大发展方向：

• 与智能终端深度协同
   

        AI技术将推动光纤接入与智能终端的一体化融合，构建“智能终端+网络”协同体系。智能电视、智能手表、物联网设备等终端将与光纤网络更紧密联动，实现更高效的数据共享与更精准的服务推送。

• 云边端算力协同深化
   

        OLT边缘计算与AI的融合将更趋紧密，在靠近用户侧的OLT边缘节点部署AI算法与模型，可进一步降低数据传输时延，提升实时响应能力，更好地支撑自动驾驶、工业控制等对实时性要求极高的应用场景。

• 技术融合创新加速
   

        行业应用的多样化需求将推动边缘计算与硬件、云计算、AI等技术深度融合。例如，软硬一体边缘基础设施采用高度集成架构，满足边缘业务多样化算力需求；“中心训练、边缘推理”服务模式落地，结合边缘轻量化大模型创新，在降低推理时延与成本的同时，进一步提升数据安全性。

        未来，AI将成为光网络的内生关键能力，向网元智能、网络管控多层延伸，引领FTTx网络实现更深刻的变革。