北京时间2月20日消息（水易）作为光通信领域全球规模最大、历史最久、影响力最强的国际性学术会议，OFC 2025将于2025年3月30日至4月3日举办。值得一提的是，今年也是第50届OFC会议。
OFC官网继续发布博客文章进行预热。思科光网络架构团队负责人Maurizio Gazzola在文章中表示，预计在OFC 2025会议上最热门的话题之一将是人工智能的崛起及其对电信行业的影响。
AI在光网络中的应用对提升数据传输性能和可靠性愈发重要。通过运用AI/ML技术，网络运营商能实现更高数据速率、更强可靠性和更低运营成本。AI使得复杂网络的管理达到了传统方法难以企及的规模与速度。随着光网络技术演进和数据需求激增，AI的角色将进一步扩展，推动网络设计、运维和维护的创新。
光网络的AI/ML应用有哪些？
1、网络设计、规划和优化。流量预测：AI可预测流量模式并主动调整带宽分配，优化资源利用；路由优化：机器学习算法分析网络数据，确定数据包最优路径，降低时延与拥塞，实现自愈网络；自配置网络：当新增设备或检测到流量变化时，AI/ML使光网络自动完成配置；资源分配：动态调配波长和带宽等资源，根据实时网络状态优化配置。
2、故障预测。通过分析历史与实时数据，AI能预测组件故障并提前维护，提升网络可靠性。
3、异常检测与主动恢复。AI/ML系统监控网络异常征兆，实现服务预恢复。
4、自适应传输系统。调制格式调整：根据信号质量和信道损伤等实时条件，AI/ML选择最优调制方案；功率优化：算法动态调整光信号功率，在确保传输效率的同时减少串扰。
5、现网实时学习。网络数据解析：AI/ML技术解读光时域反射仪（OTDR）和光网络管理（ONM）原始数据。
6、传输质量(QoT)评估。AI模型基于多参数预测新连接的传输质量，确保符合SLA协议。
以OTDR事件识别为例，网络运维工程师通过分析OTDR曲线来识别光纤链路中的故障并保证传输质量。传统方式依赖人工检测事件特征（如反射峰或损耗突增），而AI/ML通过训练可自动识别这些模式。例如，AI能发现数学分析难以捕捉的微小弯曲损耗事件，显著提升故障定位效率。用户界面可直观展示AI标注的事件类型与位置，大幅简化运维流程。
再比如，认知网络赋能智能管理。认知网络是专门为网络管理定制的人工智能应用子集，具备数据采集、学习、策略制定与自主决策能力。机器学习算法通过深度分析网络行为，帮助运营商优化决策。在光网络中，这类技术可应用于网络优化、主动恢复和状态分析等领域。
尽管AI/ML与网络管理的融合尚处早期阶段，但其在提升运维效率与可靠性方面的潜力已毋庸置疑。对网络运营商而言，AI/ML工具正成为推动下一代光网络变革的核心驱动力。
