近日，在光宽带业务不断向存量经营和价值经营提升的背景下，中兴通讯与安徽移动联合开展自智OAN创新应用的探索，运用AI大模型技术精准识别PON ONU告警，有效提升了网络运维的稳定性和用户业务的感知质量。
在光接入网络的日常管理运维中，PON链路告警是衡量PON网络基础链路质量的关键指标。PON链路告警主要包括OLT PON LOS告警和PON ONU告警等。现网中PON ONU告警占比超90%，并进一步区分离线告警（LOSi）和掉电告警（DGi）。
实际应用中，由于ONU本身工况因素存在差异，如设备长期运行或设备频繁上下电等引起的ONU的电容亏电等问题，导致终端掉电情况下无法上报掉电告警，影响离线告警准确性，进一步可能导致PON LOS告警准确性受损。这不仅增加了运维难度，也影响了用户体验。
针对这一问题，中兴通讯提出运用AI大模型技术对PON ONU告警进行精准识别的创新方案。通过系统侧设备提供的AI云端学习、训练、迁移等能力，基于待检测ONU的上报数据与OLT设备中保存的动态信息一致性，以及检测到的ONU设备的离线告警来判断掉电告警是否正确上报，从而提高检测准确度，实现现网类似问题的高效快速处理，减少工程中由于误判导致的资源浪费。
中兴通讯和安徽移动合作对上述方案进行试点验证，结果符合预期。按日均500次持续时长超过派单门限（大于10分钟）的离线告警量为例，AI准确识别出现网10%左右的掉电无dying-gasp误判，每天减少约50单误派单。同时，AI还针对传统逻辑算法和人工难以准确判别的模糊情况、临界情况和特殊情况，进一步增强了精准识别，并提供了对现网老旧和隐患ONU、功能失效ONU的预知预判能力。
未来，中兴通讯和安徽移动将持续深化AI和自智OAN的创新合作，致力于构建新质光接入网，引领行业技术发展，为用户提供更优质的网络服务体验。
