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张思源指出，光网络智能化的驱动力来自于两方面：一方面是应用驱动，随着基于算力的新型应用出现，例如ChatGPT等，对于网络的质量、性能和架构等多个方面提出全面的挑战，而智能化是在硬件演进的基础上进一步提升网络表现的必经之路；另一方面是技术驱动，光网络本身作为L0层的最基础网络，具有相对简单的结构组成，天然具有智能化的实践优势，因此随着硬件标准化和开放管控的进展，光网络的智能化具备了相对完整的技术基础。

张思源强调，智能光网络的发展并非一蹴而就，大致可以分为“三步走”。第一步是标准的建立，包括硬件的定义、软件模型的规范以及接口的定义。目前基于NetConf的管控体系已经逐渐成熟，只需要定义好基于不同用户需求的应用场景适用的模型和相关接口，就可以完成智能光网络的第一步。

第二步是基于开放的软、硬件在具有代表性的应用场景进行使用，也就是通常所说的现网试点，积累网络运行的各种数据，同时完成初步功能验证。

第三步是充分利用现网试点积累的经验和数据，生成智能化的管理、运维逻辑，应用于更大规模的网络中，并将大规模网络应用过程中产生的数据反馈到智能光网络的AI内核中，实现最终的逻辑闭环。

光电联动强健智能光网络的“骨与肉”

张思源介绍，在光网络中引入AI是实现智能光网络的重要手段。至于AI的引入成本，更多体现在研发投入上，充分标准化相关协议、软件接口会极大地降低类似应用的重复研发工作，也可以从AI应用开发的源头降低用户的引入成本。另外，开放的生态对于开发者而言，可以以更低成本获取AI应用所必须的数据集，降低研发成本，进而表现出更有竞争力的引入成本和使用成本。