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摘 要：在光网络中，存在大量的哑资源，如管道、杆路、光缆、人手井、光交箱、ODF等。由于哑资源种类众多且数量庞大，仅依靠人工管理已无法满足当前通信网络管理的需求。因此，需要采用更加先进、高效的管理方式来提升哑资源的管理能力。通过人工智能进行图像智能采集、识别和分析，可以让哑资源“开口说话”，实现自动化管理。同时，结合建立更完善的资源管理流程并嵌入人工智能技术，实现哑资源管理AN能力的进一步提升。
关键词：光通信；哑资源管理；人工智能；AN能力
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.03.014
引言
哑资源因其无源特性，长期以来一直是光网络管理中的一个难题。这些资源无法自动传递信息，导致传统的电子自动化管理方式无法得到有效应用。因此，目前主要依赖人工管理，但这种管理方式存在明显的问题：首先，人工管理效率低下，无法满足大规模网络资源管理的需求；其次，难以准确掌握网络资源的使用情况，导致资源利用不充分或过度使用的情况时有发生。此外，数据的更新和维护严重滞后，无法实时反映资源的实际状态。
随着人工智能技术的不断发展，这些问题开始迎刃而解。通过人工智能的图像识别和数据分析能力，可以自动识别和预测网络资源的使用情况，这不仅避免了人工管理时可能出现的使用情况不清、准确度不高的问题，还大大提高了管理的效率和精度。同时，结合自然语言处理和自动化更新等技术，人工智能可以实现资源的实时更新和动态管理，解决了人工管理中可能出现的数据更新滞后等问题，使资源数据始终保持实时准确。此外，人工智能可以通过智能分析和优化算法，对网络资源进行智能优化和调度。这不仅能提升网络资源效率，优化性能与配置，同时AI技术还能为哑资源管理带来新视角，解决管理难题，提升效率与质量，为光通信技术发展增添新动力。
