随着智算产业规模高速扩张，算力集群互联及大模型训练推理等业务对光传送网络（OTN）的带宽、时延与可靠性提出了严苛要求。传统OTN在物理层感知、故障处置效率及业务动态调度等方面存在短板，难以适配人工智能时代的承载需求。与此同时，AI技术向光通信领域渗透为网络智能化升级提供了新路径。
中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）技术与标准研究所编制并发布了《面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告（2026年）》。该报告系统梳理了AI-OTN的技术内涵、落地场景与关键方向，旨在引导产业链推动技术创新与规模商用。
报告围绕AI-OTN技术体系展开研究，从设备智能化与管控智能化两大维度分析典型应用场景，构建了AI-OTN总体架构，并重点解析了设备多维感知与内生智能、网络数字孪生、网络智能体等核心技术。同时，报告结合产业现状提出了技术演进建议，为运营商及设备厂商推进AI-OTN创新提供实施思路。
报告核心观点
1. AI-OTN从设备层、管控层引入AI能力
AI-OTN通过引入AI能力提升运维管理智能化水平，主要涵盖两大场景：
设备智能化：利用毫秒级光功率采集硬件结合特征模型实现光纤闪断定位；基于分布式光纤传感（DAS）进行同沟风险识别预警；依托业务识别模型区分时延敏感与普通业务，支撑KQI分析与精细化运营；构建双层节能体系实现绿色低碳运行。
管控智能化：依托网络智能体实现业务全流程自动化闭环，覆盖业务自动发放、品质保障及故障主动管理三大核心环节。
来源：中国信通院
2. 构建从设备感知到业务服务的全栈智能化体系
报告提出AI-OTN三层智能化体系，实现全流程自主优化与智能闭环：
设备智能（底座）：在传送与控制平面外新增智能平面，集成感知、存储与内生算力，实现数据预处理与边缘推理，提升网元本地自治能力。
管控智能（中枢）：以网络数字孪生为底座，部署故障处理、业务保障等专用智能体，完成感知、分析、决策、执行的全流程闭环。
业务智能（出口）：实现算网意图解析、跨域调度与服务交付，将网络能力封装为外部可调用的算网服务。
来源：中国信通院
3. 硬件感知+算力下沉，构筑设备智能化技术底座
硬件层面需搭建“硬件内置、数据融合、智能驱动”的感知体系。通过集成OPM、DAS、OTDR/OFDR等板卡采集物理状态数据，经汇聚预处理后支撑闪断定位、同沟检测等AI应用。
算力部署方面，报告明确了三种设备侧算力下沉路径：一是升级主控板运行轻量化静态AI模型；二是新增独立AI算力板卡实现网元本地推理（当前重点发展形态）；三是外置算力服务器面向管控层复杂推理。同时，建立“云侧训练-下发模型-网元推理-结果回传迭代”的完整生命周期，确保持续演进。
来源：中国信通院
4. 数字孪生+多智能体，支撑管控智能化升级
网络数字孪生是迈向L4级自智光网络的关键软件底座。通过构建高保真虚拟镜像，融合多源数据支撑仿真、演练与优化，提升全流程效率。
智能体作为闭环核心单元，可部署于网元或管控侧。面对复杂任务采用多智能体协同机制，遵循“意图接收-状态感知-关联分析-方案决策-操作执行-反馈验证”的工作流，并配套风险校验与人工确认等安全机制，保障配置安全可控。
来源：中国信通院
5. AI-OTN推动光网络转型，支撑算网融合发展
AI-OTN通过将人工智能深度融入设备、管控与业务全层级，推动传统光传送网从单纯传输管道向可感知、可推理、可自愈的智能算力底座转型，为大模型训练、智算集群互联等业务提供坚实的网络支撑，助力算网融合发展。
报告目录
一、背景概述
二、应用场景
（一）设备智能化应用
1. 闪断故障定位
2. 光缆同沟检测
3. 光缆外破预警
4. 业务自动感知
5. 设备能效优化
（二）管控智能化应用
1. 业务自动发放
2. 业务品质保障
3. 故障主动管理
三、总体架构
四、关键技术
（一）设备智能化
1. 设备多维感知
2. 设备内生智能
（二）管控智能化
1. 网络数字孪生
2. 智能体功能架构
3. 多智能体协同
4. 智能体接口协议
五、总结展望
主要专家简介
中国信通院技术与标准研究所光网络技术与应用研究部主任工程师，正高级工程师
徐云斌
主要从事自动交换光网络（ASON）、软件定义光网络（SDON）、光网络智能化及数字孪生相关技术咨询、标准化研究、新技术测试验证等工作。
中国信通院技术与标准研究所高级工程师
赵星
主要从事光网络智能管控、自智网络、网络AI、算力网络等相关技术研究、咨询、标准化、新技术测试验证等工作。
中国信通院技术与标准研究所工程师
唐都
主要从事地面/卫星高速光传输、通感一体、光网络数字孪生、AI模型等相关技术研究、咨询、标准化、新技术测试验证等工作。
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中国信通院技术与标准研究所
徐云斌
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校审 | 谨言、珊珊
编辑 | 凌霄