中国移动研究院在50GE QSFP28光模块研究中取得突破，成功将智能化能力嵌入器件层面。通过高精度采集光模块功率数据并结合AI分析，可实时精准检测设备掉电、光纤中断、尾纤脱落、光纤弯折和连接器松动等五类基础故障，检测精度超过95.6%。

相关成果“AI-Embedded Optical Modules with Millisecond-Granularity Power Analysis for Autonomous Metro Transport Network and Field Trial”于9月16日发表在国际权威SCI期刊《Journal of Lightwave and Technology》（影响因子4.8）。

针对光模块标准化带来的物理空间受限、数据存储与实时处理能力不足等问题，中国移动研究院通过自研AI算法与功能设计创新，实现多项技术突破。

首先，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，在不增加物理空间负担的前提下，以10毫秒分辨率精准捕获故障发生后3秒内的关键光功率数据窗口。

其次，提出故障样本增强算法，解决AI训练中故障样本稀缺与类别不均衡问题，在实际样本量不变情况下，使模型准确率提升2.3%。

第三，设计动静态特征耦合分类算法，基于光功率信号瞬态变化规律，研发双注意力神经网络，同步提取动态与静态特征。相较传统支持向量机、随机森林等方法，故障识别准确率提升超14.7%。

依托上述技术，系统可在故障发生后3秒内获取数据，并在25毫秒内完成AI运算，自动识别五种人工难以区分的故障类型，单类故障检测精度均超95.6%。

该成果推动光模块从“单一连接能力”向“网络智能化触点”演进，实现“秒级锁存关键数据，毫秒级识别故障”，将故障诊断时间由传统人工的“小时级”压缩至“秒级”乃至“毫秒级”。

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