面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告（2026年）

版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。当前智算产业规模高速扩张，算力集群互联、大模型训练推理等业务对光传送网络的带宽、时延、可靠性提出严苛要求，传统OTN网络在物理层感知能力、故障处置效率、业务动态调度、运维模式等方面短板逐步凸显，难以匹配人工智能时代算力承载与运维保障需求。与此同时人工智能技术快速向光传送网络领域渗透，为光传送网的智能化升级提供全新技术路径，行业亟需厘清面向人工智能的光传送网（AI-OTN）的技术内涵、落地场景与关键技术方向。本报告围绕AI-OTN技术体系开展系统性研究，梳理智算业务驱动下光传送网迭代升级的产业背景，从设备智能化、管控智能化两大维度分析闪断故障定位、光缆外破预警、业务自动发放、故障主动管理等典型落地应用场景，进一步分析设备、管控多协同的生、网络智能体等核心关键技术。通过感知硬件下沉、网元内生算力部署、数字孪生底座构建、网络智能体协同，推动光传送网由被动传输管道向感知、推理、调度一体化的智能算力底座演进。报告同时结合产业现状给出技术演进与产业落地相关建议，为产业链技术研发、现网试点与标准推进提供参考依据，为设备厂商、运营商推进AI-OTN技术创新与规模商用提供实施思路。面向算力网与新一代通信网协同建设的国家战略部署，期望以光智融合筑牢算力承载底座，以网强算支撑人工智能时代算力应用创新，助力我国算力产 图目录 5 6 8 9 20 23 24 26 29 表目录 22 1一、背景概述智算产业高速发展，推动光传送网迭代升级。随着人工智能（AI）、云计算、大数据等信息技术的蓬勃发展，数字经济与实体经济加速融合，传统产业数字化智能化转型提速，智算基础设施已成为支撑数字经济发展的核心底座。我国智能算力规模持续高速增时智算中心发展模式、算力架构持续革新，规模化智算集群、异构算力协同成为常态，AI数据中心间对光网络的带宽、时延、可靠性需求大幅提升，传统光传送网已无法很好满足高阶智算业务承载需AI技术双向赋能，推动光传送网与智算深度融合。人工智能技术加速向端边网云全域渗透，分布式协同推理、万亿级大模型应用光传送网形成双向赋能的融合态势。一方面，智算业务对光网络提出专属承载需求，倒逼光传送网优化架构、升级传输能力，适配大传输，同时借助OXC、OSU/fgOTN等降低光电转换损耗，推动100GOTN设备下沉，构建毫秒用算城域网络，基于通量一体量子加密方案，实现端到端加密防护；另一方面，AI技术反向赋能光网络2运维，通过智能感知和大模型推理分析能力，实现光缆风险预警、业务精准识别、故障智能研判，推动光传送网向可感知、智能化的传统光网运维受限，网络智能化转型需求迫切。传统光传送网务需求。一是网络层面存在物理状态感知盲区，纤缆资源、线路工况等网络资源处于“哑资源”状态，无法实时监测预测；二是故障处置依赖人工研判，定位排查耗时久、准确率低，业务恢复效率不高；三是业务调度模式单一，无法根据实时流量、业务类型动态自适应调整。行业亟需构建智能化光网络体系，实现业务自适应保障、光传送技术持续革新，智能内生成核心发展方向。当前光传送网围绕超高速传输、全光交换、智能内生三大核心方向持续演进。单波超高速传输、多波段复用技术持续突破，大幅提升网络带宽承载能力；全光交叉技术逐步普及，有效降低传输时延和网络能耗；AI能力从集中式网管部署向设备侧下沉，构建起物理层、网络层、业务层多层的智能光网络架构，显著提升网络故障自愈、智能调度、体验保障能力。多重技术趋势交汇，推动光传送网从单一传输管道，向感知、推理、调度一体化的智能算力底座3二、应用场景（一）设备智能化应用托大模型推理能力，在设备本地完成光缆检测、业务感知、质差定界等核心工作。该落地模式由数据特征与业务场景双向驱动，可就近完成数据采集、预处理与本地推理，从源头缩减数据传输带宽、降低处理时延。设备侧智能具备依托毫秒级数据采集、分布式智能推理，实现网络风险主动防控，打破传统被动处置的运维局限。同时设备侧可实现业务运维本地闭环运算，无需依赖云端外部平台，多维度规范管控保障设备侧智能改造稳妥落地。OTN设备侧智能化落地系统考虑模型优化、硬件适配、与安全合规等因素。模型层面，需持续优化亿级参数模型在复杂环境下的泛化能力，平衡识别准确率与误报风险；硬件层面，应评估现网设备的槽位、供电与网络闪断故障已成为光网络可靠运维的关键挑战。网络闪断故障是指光通信链路发生短时中断后自动恢复的一类瞬态隐性故障，表现为光功率信号在秒级甚至更短时间内发生急剧跌落并迅速回弹，4故障持续时间极短且传统网管系统难以捕获完整异常序列。闪断故障不同于永久性断纤，其持续时间短、间歇性出现，具有极强的隐蔽性。光纤链路闪断通常由光模块老化、光纤跳线弯折过度、连接器不洁净、交换机端口协商异常等多种因素引起。虽然链路能快速恢复，但间歇性的闪断会导致业务频繁卡顿、保护倒换误动作，严重影响用户体验。传统运维手段缺乏对闪断现象的实时感知、类型识别和精确定位能力，往往需要多次上站排查、盲目巡纤，故障处部署感知硬件与特征模型实现光纤闪断故障快速定界。通过专用硬件与AI模型的协同部署实现分钟级故障定位与根因自动识别，如图1所示。在感知硬件方面，部署具备毫秒级性能采集能力的单板对光模块的收发光功率进行高频采样，突破传统网管5分钟粒度原始数据回传带宽压力；在部署模型方面，构建光功率曲线特征模型对瞬变跌落与缓变漂移两类曲线形态进行模式识别与分类，在此基础上叠加根因推理模型，将光功率特征序列与光模块老化、光纤微弯、连接器污染、温度漂移等已知故障模式进行关联匹配，结合分布式光纤传感器件，最终输出精确定位到具体光模块或光纤段落5光放单板光放单板oDSP毫秒级功率监测分布式光纤传感光放单板oDSP毫秒级功率监测分布式光纤传感算力板卡（光功率曲线特征模型）算力板卡（光功率曲线特征模型）光纤闪断定位光纤闪断定位光纤闪断定位缓变故障管控系统瞬时故障2.光缆同沟检测光缆同沟为全网高发且危害突出的系统性安全隐患。光缆同沟是通信网络中隐蔽性强、危害性大的典型系统性安全隐患，某运营商现网试点数据表明，现网主备保护光缆中17%存在同路由风险，可见该问题并非偶发故障。由于光纤选用具备随机性，网络主备业架空线路等特殊场景无法开展人工作业，海量管井难以精准定位敲击范围，嘈杂环境还会干扰识别振动信号，导致人工排查效率低，无法适配大规模光缆网络排查需求。高等级业务上线前的同路由核验工作难以高效落地，导致同沟风险无法提前消除，频繁引发网络6光纤传感（DAS）技术，通过环境振动信号在线识别同沟风险，构建免敲击、事前检测、AI自动分析的光缆同沟检测方案，如图2所示。该方案首先采用相干调制技术和多子载波技术，实现检测信号同时对数据进行压缩处理，实现全线路振动数据的实时获取，随后分钟级输出同沟段位置及光纤起始位置，实现同沟风险的在线识别与预警。整体方案支撑免敲击的智能识别，无需人工干预即可完成全流程智能检测，不仅提升了隐患识别的效率与精度，更为构建高同沟检测同沟检测数据采集/压缩OTDR光缆感知模型光放（OA）光放（OA）管控系统业务单板合分波管控系统业务保护路由计算工作保护同沟检测风险预警上报同沟风险73.光缆外破预警传统光缆外破防护短板突出，网络安全隐患长期存在。传统光偏远地区更是难以覆盖，导致无法实现自动预警，漏盯防率高，只能依赖人工事后修复，业务中断后平均修复时间（MTTR）通常需数小时。光缆外破威胁受光缆类型、铺设方式、埋地深度、土质类型、施工器械、背景噪声等外部复杂环境因素影响，组合规模达千万级，传统规则算法无法全面覆盖，致使光缆风险长期处于不可知DAS智能预警方案实现光缆外破风险分钟级精准防控。基于DAS单板构建光缆外破主动预警方案，通过环境振动信号实现在线分钟级预警，系统自动派单指导人工精准巡缆，可显著降低光缆挖断风险，如图3所示。该方案首先由DAS板以毫秒级精度采集环境型进行在线推理，分钟级输出外破类型与距离位置，实现施工威胁的自动识别与全场景覆盖。系统可分钟级输出外破事件类型、故障距离与精准路段位置，自动生成工单驱动人工精准巡检。现网落地实践表明，该方案可大幅减少突发光缆中断故障，将外破风险由不可控的事后修复转变为可预测、可预警、可处置的事前防控，全面8外破预警预测外破预警预测光缆感知模型数据采集/压缩运营系统光缆外巡工单管控系统4.业务自动感知传统政企专线运维依赖端口级和业务级流量统计，缺乏应用级识别能力，导致专线挖潜只能采用粗放式策略，如面向专线流量使用率超过70%的客户进行提速推广，推广效率低下且缺乏精准性。随着质量保障和调度灵活性等方面面临挑战，一是网络资源状态不直观，运维依赖人工经验，难以实时掌握带宽、时延等关键指标；二是业业务对敏捷开通的需求；三是缺乏实时质量感知与多业务差异化保9应用级精细化挖潜和质差定界，如图4所示。该方案首先由秒级性理单板，结合协议头、流量统计等多维度数据联合建模，依托业务识别模型秒级识别应用类型，最终完成在线推理，对时延敏感应用与普通应用进行区分，通过流量镜像、缓存队列优先级调度、整形与管道优先发送等机制实现时延优化，同时输出应用KQI分析与应用级KQI分析应用及KPI统计业务质差可视流量识别分析推理流量镜像缓存队列流量调度流量整形5.设备能效优化设备能效优化已成为OTN网络高质量运维的关键抓手。随着部署，设备能耗日益增长，已成为运营商网络运营成本的重要组成部分。在“双碳”战略与绿色发展的大背景下，如何在保障网络性能统网络节能方式多为静态粗放模式，普遍存在节能粒度粗、适配性差、可靠性弱等问题，无法根据业务潮汐波动、设备运行状态、网络负载变化进行动态调优，难以适配超大带宽、高密度部署的新型设备能效优化方面，构建了网元级与网络级协同、硬件能效升级的如图5所示。在网元层面，系统通过实时感知业务负载变化，智能控制设备功能模块的休眠与唤醒，动态调节交叉容量、端口状态及风扇转速等参数，实现“业务闲时休眠、忙时快速响应”的精细化能待机能耗，并基于设备实时温度自动调节风扇转速，在保障散热的同时减少功耗，此外可根据业务负载动态调整交叉单板温备机制，网能效分布，实现基于能耗优化的路径智能计算，通过能耗可视化工具，运维人员可精准掌握能耗分布，即在满足业务时延、带宽、带宽功耗差异，智能择优匹配能耗最低的传输路径，实现全网的能网络能耗监控网络流量监测智能路由调度网络能耗监控网络流量监测智能路由调度设备性能采集AI推理决策设备能耗控制风扇转速控制单板能耗控制流量监控环境监控风扇风扇风扇风扇管控系统网元设备业务单板业务单板业务单板业务单板交叉单板交叉单板交叉单板交叉单板（二）管控智能化应用聚焦高价值运维场景破解传统OTN运营体系痛点。传统OTN网络管控模式高度依赖人工操作与经验判断，无法适配算力网络、政企专线、高等级政务金融业务的发展需求。当前光传送网管控运维智能化主要聚焦业务开通、品质保障、故障管控等高价值场景，如表1所示，依托智能体、大模型、数字孪生等前沿技术，全面解决传统运维低效、管控滞后、精度不足、保障薄弱的等问题，实现网OXXXXXXXXOXXXOXXOOXOXXOOOXO1.业务自动发放传统人工开通模式滞后，难以适配新型专线业务诉求。随着算力专线、政企精品专线等规模化部署，上层业务对网络开通时效、配置精度与调度弹性提出极高要求。传统开通流程依赖运维人员手动操作，需依次完成全网资源核查、人工路由规划、时隙资源分配、网元配置下发、现场业务调测等全流程人工作业，业务链条繁琐，不仅开通周期冗长、运维效率低下，还极易出现资源错配、参数配置失误、路由规划不合理等问题，无法适配算力业务、云网互联等场景的敏捷上线需求，难以支撑突发大带宽业务的弹性扩缩诉求，智能体赋能全流程自动化，实现分钟级业务智能发放。面向政企算力专线快速开通场景，智能体可自动感知全网光层与电层资源状态，实时评估链路带宽、时隙、光功率等参数，在兼顾时延、可靠性与资源利用率等多维约束下智能计算最优路由，并自动生成配置脚本、下发网元，实现分钟级业务开通，如图6所示；在多域跨网协同场景中，通过打通多域资源视图，完成端到端业务编排；在业务弹性扩缩场景下，则依据流量预测自动触发带宽调整与路由优系统大幅减少人工介入，有效缩短业务上线周期、降低配置差错率，业务脚本业务脚本管控系统智能体业务请求流量预警网络监测方案推理大模型推理配置工单工单系统2.业务品质保障传统质量保障依赖事后监测，业务端到端保障能力不足。在现有模式下，系统仅能采集基础告警与性能数据，无法提前识别光功率漂移、时延抖动、误码等潜在质量劣化趋势，往往在用户感知业务受损后才被动响应。尤其在金融专线、政务专网、算力互联等高SLA要求场景中，缺乏对业务质量的实时感知预测与主动维护能力，已成为影响服务可靠性与客户体验的短板。此外传统模式无业务识别与差异化调度能力，所有业务采用统一资源调度策略，面对网络拥塞、链路波动等场景无法优先保障高价值业务，极易引发高端客户体验劣化。业务质量风险不可预计，故障根因定位缓慢，导致业务保障能力不足，制约运营商精品专线服务能力和差异化市场竞争AI智能体构建全周期主动运维，实现业务质量可控可优。依托网络智能体工具协同能力，搭建“实时感知-智能分析-精准调度-主动优化”全周期业务质量保障体系，实现高价值业务体验的常态化、精细化保障，如图7所示。首先智能体调用全域性能采集工具，实时抓取光功率、误码、时延、抖动等多维运行指标，构建各类型业务专属质量基线，动态比对识别细微劣化趋势；其次调用A工具，融合光层、电层、设备、链路多维度数据进行关联推理，快速锁定质量波动根因，替代传统低效人工排查；最后依托智能调度工具，基于业务标签识别服务等级，在资源紧张时自动开启差异化队列调度、流量整形与路由微调，通过链路优化、功率校准等前置操作规避质差风险，实现业务质量可视、可管、可控，将运维模式从事后补救升级为事前预判、事中调控、事后迭代，持续保障高品性能采集感知性能采集感知OTDR流量感知流量感知智能路由调度业务健康度模型业务质量保障智能体管控系统管控系统3.故障主动管理传统被动故障运维模式难以应对高可靠业务保障要求。传统OTN网络故障管理采用人工主导、事后响应的被动运维模式，整体处置流程滞后、链条冗长、高度依赖人工经验，难以满足高品质SLA业务的保障要求。传统运维模式存在三方面显著短板，一是故障发现具有滞后性，系统仅在性能劣化达到阈值或业务中断后才触发告警，无法提前识别器件老化、光功率缓慢漂移等隐性风险，导致运维行动总是落后于故障实际发生；二是故障定位效率低下，单点故障常引发多层、多域的衍生告警，形成“告警风暴”，运维人员需在大量冗余信息中人工筛选根因，不仅延长了定位时间，还极易因误判加剧业务影响范围；三是恢复过程缺乏自动化能力，除依赖预设的保护倒换机制外，多数场景需人工配置干预，使得业务中断时间难以有效控制。此外传统运维缺少故障规律总结与迭代优化机制，同类故障反复复发，网络整体韧性无法系统性提升，已成为制AI-OTN通过全周期故障闭环实现故障自愈能力升级。AI-OTN基于数据驱动与智能算法，构建了覆盖故障全生命周期的主动运维体系，如图8所示。在预测预警层面，系统通过持续采集光模块发光功率、接收灵敏度、板卡温度、光纤误码率等历史运行数据，利用时序预测模型识别性能衰减趋势。例如，针对光模块老化现象，AI可分析其功率衰减曲线，在性能接近失效阈值前提前预警，指导运维人员开展预防性更换，避免业务中断；对于光纤链路，则通过监测损耗漂移特征判断外破风险或弯折劣化，实现隐患早期发现。在故障定位环节，AI通过图计算与关联规则挖掘技术，将告警之间的拓扑关系、时间序列关联性进行建模，快速识别根告警并过滤衍生告警，输出故障点位、影响业务清单及可能成因，将定位时间从护资源状态，在检测到链路或节点故障时自动计算最优备用路由，并通过标准接口下发重路由指令，实现业务快速迁移；对于需人工介入的复杂故障，则自动生成工单并附处置建议，如光缆断裂场景中提供最近的入井点坐标与抢修资源调度方案。在事后复盘阶段，AI基于故障处置全流程数据，构建事件链条图谱，分析诱发因素与扩散路径，并输出优化建议，如针对频繁故障光缆段建议进行冗余路由建设，对性能劣化明显的板卡批次提出更换计划。通过这四层业务迁移指令业务迁移指令SDN控制器告警性能数据采集处理性能数据采集告警上报OTN网络性能劣化预测根因定位处理业务自愈控制故障处理智能体大模型推理工单处理系统故障修复工单知识图谱三、总体架构AI能力深度融入网络各个层级，形成设备智能、管控智能与业务智能协同联动的内生机制，如图9所示。设备层提供实时、本地的感知与响应能力，管控层实现网络级的分析与优化，业务层则面向用户需求完成服务化封装与交付。通过三层协同，实现从网络底层硬件资源到上层业务服务的全流程自主优化与智能闭环，为未来自动网络性能优化网络性能优化智能故障定位业务开通智能体故障智能体网络数字孪生网络集成感知通信业务智能智能体AI推理算力调度模型协同管控智能业务质量保障质量保障智能体AI模型数据存储AI模型内生算力多维感知控制平面传送平面光交换数据采集光电接口智能平面资源管理融合计费意图处理故障代理跨厂商/跨区域调度操作和维护设备智能设备智能筑牢网络感知与边缘响应基础。设备层在传统传送平面与控制平面基础上，新增智能平面，集成多维感知模块、本地数据存储单元、专用内生算力及轻量化AI模型。依托光电交换硬件与新增感知模块，实时采集网络状态、流量、时延、光功率等原始数据，并在设备侧完成初步处理与特征提取，支持快速响应与状态反馈，为上层提供高时效、高精度的感知数据与边缘智能支撑，奠定管控智能打造全网智能运维枢纽平台。管控系统以网络数字孪生、集成感知通信为底座，部署业务开通、故障定位、质量保障等分析与策略生成。该层面向网络运行维护场景，实现性能动态调优、故障根因快速定位、业务质量精准保障等核心功能，完成从监测、分析、决策到执行的运维全流程闭环控制，提升网络资源的利用效业务智能是网络能力服务化的关键出口。业务层聚焦于业务意业务智能体，对接资源管理、意图处理、融合计费等业务模块。该层支持跨域、跨厂商的网络资源调度与运维操作，基于大模型理解用户需求，自动生成业务策略并驱动网络资源按需分配，实现业务快速发放、SLA精准保障与跨域智能协同，最终将底层网络智能能四、关键技术（一）设备智能化1.设备多维感知OTN/WDM设备节点，实现了设备端口与光缆链路的全维度数字化感知，如图10所示。该体系分为两层：硬件感知层通过内置感知单元对光功率、振动、损耗等物理状态进行实时感知与测量；AI分析决策层对设备端口运行数据与光缆链路状态数据进行汇聚、标准化与预处理，并依托设备侧大模型与智能体技术，对原始数据分析后硬件感知层由多种专用板卡构成，每类板卡针对不同物理量进行精准采集。光功率监测（OPM）单板支持分波长光功率检测，能够以皮米级精度监测800G/400G等高）；控单板，替代外置仪表实现长距光缆的在线损耗曲线测试，业务不中断即可获取纤芯接头损耗、微弯点位等质量数据；光频域反射（OFDR）模块专注于短距链路与光背板内部光路的毫米级精密定联场景；分布式光纤传感（DAS）板卡基于相干光时域反射技术，通过解析瑞利散射光相位变化反演振动信号。这些板卡通过标准化齐等预处理后，形成可供AI模型解析的统一数据集多元感知生成高质量数据，支撑运维模式重构。基于多板卡采 表2所示。AI-OTN通过设备侧智能化能力部署，重构了运维流数据，形成损耗曲线经AI建模后，建立纤芯健康度前自动规避劣化纤芯，运行中实时预警缓慢劣化风险；闪断定位场景提取瞬时损耗特征，通过时序关联分析精准判断闪断问题，联合OFDR精准捕捉闪断位置，解决传统手段无法复现瞬态故障的痛点；同缆同沟检测利用DAS振动相似性与OTDR路由数据，智能识别共缆光路，支撑业务发放时的风险规避与存量网络优化；故障预测场景综合光功率、OFDR微损数据与板卡运行状态，通过时序预测模解析振动波形，区分挖掘、碾压等事件类型并触发告警。这些应用2.设备内生智能力下沉赋能。在保持主控、业务单板、光电交叉等传送与管控功能的基础上，AI-OTN进一步引入算力板卡地数据处理、智能分析和模型推理能力，将传统依赖云端或网管集中处理的部分智能功能下沉至网络节点，如图11所示。设备侧可直接利用业务单板、光放单板、OTDR以及其他感知模块产生的实时运行数据开展智能分析，并与主控系统协同完成故障识别、状态判断和策略执行；管控系统/云侧则承担跨设备管控、全局策略生成、模型训练优化和版本管理等功能。通过集中式智能与分布式智能协同，形成从网络状态感知、设备侧推理、策略生成到业务执行和结跨设备管控全局策略训练优化模型版本管理跨设备管控全局策略训练优化模型版本管理管控+设备智能协同算力板卡AIAgent风扇电源OTDR…基础功能数据采集存储业务单板OTN单板光放单板合分波管控系统/云侧光交叉算力分层部署体系推动AI-OTN从传统传送管道向算网一体化建了“连接+计算”融合的新型基础设施，有效支撑模型推理、实时决策等边缘智算业务。根据设备形态和业务需求，可依托网元主AI处理模块提供基础算力，也可通过插入专用算力板卡进行横向扩容，级算力资源池，如图12所示；对于算力需求更高或设备内部空间、功耗受限的场景，还可通过外挂算力方式进一步扩展计算能力。算力资源支持算力独占、算力共享两种运行模式。算力独占模式下为特定推理业务分配隔离算力资源，保障业务运行稳定性；算力共享模式支持多推理应用复用算力池，系统根据业务应用的优先级策略，实现高优先级业务的算力抢占，保障关键算网业务优先获得算力资源。设备具备完整的算力资源感知与生命周期管理能力，可完成算力节点自动发现与动态更新，支持算力资源的分配与释放，算力调度响应达到毫秒级，满足边缘推理业务低时延要求。针对算力故障场景，当本地推理算力不可用时，算力调度器自动触发任务迁移，主控板卡主控板卡主控板卡板板板板务务卡卡卡卡交交业业叉叉模式一板板板模式二外置算力主控板卡主控板卡业务板卡交叉板卡交叉板卡业务板卡模式三析能力下沉至网络一线。模型训练主要部署于云平台等设备外部算力环境，利用历史网络数据、实验数据以及多网元汇聚数据完成模型训练、微调和效果验证，并通过集中式模型管理机制实施模型版本管理、兼容性验证和统一发布；经验证后的模型再按业务场景下发至网元算力板卡，在设备侧以推理为主运行。设备侧用本地模型，对设备运行状态和实时感知数据进行分析，形成光模块闪断/缓变定障、光缆同沟检测/外破预警、业务自动感知等分析结果。模型运行过程中，设备侧还可持续反馈推理结果、运行状态及典型异常样本，由云侧进行模型效果评估和迭代训练，再通过版本升级将优化后的模型重新部署至设备；针对设备侧有限的算力、存储和功耗条件，还可采用模型压缩、量化等轻量化技术降低推理开销。由此形成从云侧训练到模型下发、设备推理、结果反馈、迭代优化的模型生命周期闭环，实现AI模型在光网络设备中的持（二）管控智能化生在管控平台中构建与物理传送网络完全映射的虚拟镜像，融合光层感知数据、网元遥测数据和业务运行数据，形成业务层、网络设备层、光缆物理层三层孪生模型。与传统网管仅呈现逻辑拓扑不同，卡感知数据作为孪生系统的输入源，通过实时数据同步，数字孪生能够动态反映网络状态变化，支持网络规划、建设、维护、优化的孪生模型不仅覆盖设备与链路层面，还延伸至业务质量与外部环境，形成多维度、高精度的数字映射体系，实现从物理世界到虚拟空间孪生模型与多源数据融合实现网络状态的深度仿真与策略生成。数字孪生的技术架构围绕业务层、网络设备层和光缆物理层三层模型展开，各层模型相互关联并动态联动，如图13所示。在数据采集时获取光功率、光纤损耗、振动事件、光谱特征等物理层信息，并结合网元遥测数据（如板卡温度、端口状态）与业务运行数据（如时延、误码率），形成多源数据池。在建模层面，通过数字孪生引擎对物理网络进行高保真重构，包括光缆GIS路由还原、光纤损耗曲线拟合、器件老化趋势建模等，确保虚拟镜像与实体网络的高度孪生应用生通过仿真推演与预验证能力，在网络规划与业务开通阶段即可提前评估路径可行性，规避现网割接风险，将业务开通周期从天级缩短至小时级。在故障管理方面，系统支持故障复现与根因定位，通过还原故障链路状态与扩散范围，快速输出影响业务清单与修复方案，将平均故障定位时间从小时级压缩至分钟级。在预测性维护场景中，孪生模型基于历史数据识别光纤劣化趋势与外力风险，提前输出预警并指导预防性检修，将运维模式从事后抢修转向事前防控，降低非计划中断概率。在韧性评估方面，通过模拟断纤、器件失效等多故障场景，验证保护倒换策略与业务恢复能力，优化网络冗余智能体是AI-OTN实现智能闭环的核心功能单元。智能体基于AI、知识、规则及已有网络管控能力构建，可部署于各级管控系统或网元侧，其核心功能定位为根据用户指令或预设目标，自主完成意图理解、状态感知、分析决策、任务执行和结果反馈等过程，将传统依赖人工干预的网络运营及运维流程转化为面向任务的自动化提供分析结果不同，智能体可围绕任务目标统一编排网络数据、模型和管控能力，将高层业务需求转化为可执行的网络操作，并结合光网络领域知识库、规则引擎及AI模型能力，支撑业务发放、品质保障、故障管理等典型场景的自动化闭环，提升AI-OTN网络运维业务配置等成熟功能，网络智能体可在此基础上承担高层意图理解、复杂信息关联、方案生成和任务编排，并调用已有管控功能完成数据获取和网络配置操作。通过这种方式形成目标输入—网络感知—复杂任务场景推动网络智能体向多智能体协同演进。对于管理边界清晰的故障诊断、业务配置和网络优化等任务，可由单个智能体完成任务闭环；对于跨厂商管理域、跨网络专业以及端到端业务保障等复杂任务，则需要不同智能体按照各自管理范围和专业能力智能体逻辑功能架构可分为自治逻辑层+支撑功能层。如图14所示，自治逻辑层承担网络管理任务的核心处理流程，包括意图、感知、分析、决策和执行等功能；支撑功能层提供智能体运行所需的记忆与知识、推理与模型服务以及工具与功能管理等基础能力。两层能力相互配合，使智能体既具备面向目标的自主任务处理能力，自治逻辑层负责形成面向任务的闭环处理流程。意图功能负责接收用户或上层系统提出的业务及运维需求，识别任务目标、约束条件和服务等级要求，并形成可处理的任务描述；感知功能根据任态信息，为后续分析提供网络上下文；分析功能结合实时状态、历史数据、网络知识及模型能力开展数据关联、故障根因分析、影响评估及趋势判断等分析；决策功能综合分析结果、业务目标和网络约束生成候选方案，并将高层目标分解为具体子任务和子操作步骤；执行功能调用管控系统/网管或其他网络工具完成相关操作的下发执支撑功能层提供知识、模型和工具等基础能力。记忆与知识功能负责维护当前任务上下文、历史任务记录、OTN网络领域知识及运维经验，为智能体的多轮分析和历史经验复用提供支撑；推理与模型服务根据不同任务调用大模型、专业小模型、传统算法或规则引擎等能力，支撑智能体的意图理解、根因分析、方案生成和风险判断等过程；工具与功能管理负责统一管理智能体可调用的管控功能、网络管理接口、数字孪生系统、数据库及其他外部工具，并完智能体应根据操作风险分级处理以保障网络安全可控。对于查询、分析和低风险操作，智能体可根据策略自动完成；对于业务倒换、资源调整、配置变更等可能影响在网业务的操作，应结合风险等级设置规则校验、人工确认、方案预验证和失败回退机制。执行完成后还应重新感知网络状态，对实际结果与任务目标进行比对，并根据执行效果结束任务、重新规划或转人工处理，形成安全可控3.多智能体协同智能体协同是AI-OTN处理跨层、跨域复杂任务的重要技术手段。随着网络规模扩大和业务保障需求复杂化，单个智能体受管理范围、数据权限和专业能力限制，难以独立完成端到端网络任务。通过不同智能体之间的任务分解、信息共享和能力协作，可在保持各管理域相对自治的基础上，完成跨层、跨域和跨专业的联合分析、决策与执行，进一步提升AI-OTN对复杂网络管理任务的处理能力。场景。如图15所示，域内协同主要面向同一管理域或同一管控系统内部，不同功能智能体可围绕故障处理、业务保障、绿色节能等任务共享网络状态、资源信息和任务结果，并对不同任务目标进行协调；跨层协同主要面向业务层与网络管控层之间的纵向协同，业务层智能体负责理解业务目标、SLA要求和服务意图，网络层协同智能体结合网络资源状态完成路径、带宽、保护等网络操作，并向业务层反馈资源状态和执行结果；跨域协同主要面向同一网络专业下不同管理域之间的协同，各域智能体分别负责本域任务执行，由跨域协同智能体进行任务拆解、域间协调和结果汇聚；跨专业协同主要面向无线、IP、传送网及算力等不同专业域之间的端到端协同，由端到端协调智能体组织各专业域智能体共同完成故障处理、业务智能体协同应以任务编排为核心组织协作过程。对于域内协同，可由统一编排功能根据任务目标确定参与智能体及其角色，完成任务分解派发、状态跟踪和异常处理；对于跨层、跨域协同，可由上层或协同智能体将端到端目标拆解为各管理域可独立处理的子任务，并汇聚各域分析及执行结果。结合光传送网对操作确定性和安全性的要求，涉及业务配置、保护倒换和资源调整等关键操作时，宜采用以协同智能体为中心的层次化协作方式；点对点协商可用于信息跨域协同应明确智能体能力开放和任务上下文共享边界。智能体可对外发布自身标识、管理范围、可处理任务、服务接口及认证方式等能力信息，供协同智能体完成能力发现和任务匹配；任务执行过程中，重点交换任务目标、网络对象、SLA约束、分析结果、任务状态和执行结果等与当前任务直接相关的信息。对于复杂任务，可建立整体任务与各域子任务之间的关联关系，由协同智能体维护全局任务状态，各专业或管理域智能体维护本域子任务状态，以支持任务跟踪、超时处理、异常重试和结果聚合。随着未来多智能体协同规模的扩大，后续还需进一步研究跨智能体任务冲突、策略协4.智能体接口协议智能体引入推动AI-OTN管控接口从资源配置向任务和能力交能等网络对象及状态信息，而智能体需要进一步与用户、上层系统、其他智能体及已有管控功能进行交互，将新增能力发现、意图提交、任务委派、上下文传递、人工确认、任务状态及结果反馈等信息交并逐步形成差异化技术路线。如图16所示，业务层、跨域管控层和单域管控层之间继续通过已有北向接口交互，并根据需要扩展任务、能力及状态等信息；不同层级智能体之间通过智能体—智能体通信（A2A）开展任务协同；智能体通过智能体—控制功能接口（A2C）调用所在层已有的管控能力；管控系统与OTN设备之间增强现有南向接口，