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秒级定位光网络故障，中国移动用 AI 判断光纤中断、接口松动等问题

2025-10-02 07:10:13 来源：IT之家 A+A-

中国移动研究院在50GE QSFP28光模块研究领域取得突破，成功在器件层面嵌入智能化能力。通过对光模块功率数据执行高精度采集和AI分析运算，可以实时精准分类检测设备掉电、光纤中断、尾纤脱落、光纤弯折和连接器松动等五类基础故障，检测精度超过95.6%，为光网络智能化运营提供了全新解决方案。

秒级定位光网络故障，中国移动用 AI 判断光纤中断、接口松动等问题

相关研究成果于9月16日发表在光通信领域国际权威SCI期刊《Journal of Lightwave and Technology》上，该期刊的影响因子为4.8。

由于全球高度标准化，光模块的封装形态固定，将智能化嵌入光模块面临物理空间约束、内部处理器可存储数据量和实时处理能力有限等多重挑战。中国移动研究院通过光模块功能设计和自研AI算法，完成高效、高精度的数据采集和处理。其核心创新包括：

攻克了毫秒级高精度光功率采样技术，采用“软件触发+硬件辅助闭锁”机制，在不额外增加光模块物理空间负担的前提下，以10毫秒的采样分辨率，精准锁定并跟踪故障发生时3秒内的关键光功率数据窗口。

创新了故障样本增强算法，针对AI训练中故障样本稀缺、类别不均衡的问题，引入数据增强模块，在实际采集样本量不变的情况下，将模型准确率提升2.3%。

设计了动静态特征耦合分类算法，深入研究光网络故障光功率的瞬态变化规律，研发区别于业界通用分类算法的双注意力神经网络，可以同时提取光功率信号的动态与静态特征。与传统支持向量机、随机森林等算法相比，故障识别准确率提升超过14.7%。

基于上述技术，该研究成果在网络故障发生后3秒内，仅需25毫秒即可完成AI运算，自动精准识别设备掉电、光纤中断、尾纤脱落、光纤弯折和连接器松动等五种人工难以区分的故障，单类故障检测精度均超过95.6%。这一突破将光模块从“单一连接能力”拓展为“网络智能化触点”，实现“秒级锁存关键数据，毫秒级识别故障”，将故障诊断时间从传统人工的“小时级”压缩至“秒级”“毫秒级”。

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