近日，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5类基础故障，检测精度超95.6%，为光网络智能化运营提供了全新解决方案。相关研究成果“AI-Embedded Optical Modules with Millisecond-Granularity Power Analysis for Autonomous Metro Transport Network and Field Trial”发表于光通信领域国际权威SCI期刊《Journal of Lightwave and Technology》（影响因子4.8）。
论文首页智能化在光网络大数据层面已开展光网络健康状态预测、智能网络节能等相关研究。随人工智能技术的发展，光网络智能化研究正从系统层面进一步深入到光器件层面。光模块作为光网络的基础器件，全球年部署量超过两千万只，广泛应用于数据中心、城域网、骨干网等场景。如果将智能化能力融入光模块，可将智能触角延伸至光网络的“神经末梢”，开创“模块即探针”的光网络智能化运营新模式。
光模块由于全球高度标准化，其封装形态固定，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、高精度数据采集和处理。其核心创新突破包括：
第一， 攻克 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声时3秒内的关键光功率数据窗口。
第二， 创新故障样本 增强算法。针对AI训练中故障样本稀缺、类别不均衡的痛点，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%。
第三， 设计 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%。
自研数据增强和特征分类AI算法依托上述技术，该研究成果展现出卓越的故障监测效能：基于网络故障发生后3秒内的实时功率数据，仅需25毫秒即可完成AI运算，可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5种人工难以区分的故障，单类故障检测精度均超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“小时级”压缩至“秒级”“毫秒级”，为实现光网络器件级智能化迈出关键一步。
未来，项目团队将进一步探索不同类型光模块与多样化网络的适配能力，推动技术成果走向产业规模部署，助力光网络智能化向器件层面纵深发展，实现网络智能化能力的跃升。
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