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光学相位的恢复使系统能够超越简单的扰动检测，进入定量测量的领域。借助真相位DAS，应变、振动幅度、频率以及真实声功率等物理参数均可被直接测量，最终获得重复性更好、客观性更强、跨部署可比性更高的高保真数据。”Douglas Clague指出。
更强的技术特性，更广阔的应用场景
Douglas Clague总结，相比传统DAS系统，真相位DAS的光学相位恢复能力，带来了四项更强的技术特性：一是更高的灵敏度，能够检测更微弱的声学信号；二是更宽的可用频率范围，支持更多样化的事件类型；三是更优的噪声环境性能，对背景噪声具有更强的抗干扰能力；四是更精确的定位与跟踪能力，尤其适用于运动目标或间距较小的多事件场景。
这使得真相位DAS的应用场景更加扩展，可支撑大规模、全天候的资产监控系统。同时，传统DAS系统在一些场景仍然是更加经济的选择。基于相位的DAS进一步丰富了DAS“工具箱“，赋能对精度、辨别能力和可靠性要求更高的应用场景。
吴世军也指出，DAS最初主要用于管道和边界监控，如今已延伸至更广泛的基础设施领域。“新的商业模式也在涌现。运营商正积极探索如何利用现有光纤资产创造额外收益来源，在部分部署场景中，运营商将铺设于市政基础设施附近的电信光纤所采集的DAS数据，用于检测和定位泄漏，并将传感数据出售给周边市政公用事业单位，从已铺设的光纤中发掘新价值。”
VIAVI大中华区市场部吴世军
与此同时，传统OTDR、温度、应变和声学监测现已可在单根光纤纤芯内同步实现，支持暗光纤和在用光纤链路，在简化部署的同时扩展了洞察维度。
与边缘AI/ML深度融合
随着AI时代到来，引入AI赋能光网络测试，VIAVI已经做了大量探索。在DAS领域，AI的价值十分突出：DAS广泛部署和性能增强，使得所生成的数据量和丰富度急剧增加，而充分挖掘这些数据的价值需要高级分析能力，尤其是AI/ML（人工智能与机器学习）技术。
Douglas Clague谈到，基于相位的DAS系统正越来越多地应用AI/ML技术，通常采用集中式AI/ML模型。尽管这种方式能够获取更深层的洞察，但需要将原始DAS数据回传，对网络容量、时延、可用性等提出了更高要求，且本质上属于后处理模式，可能导致事件识别和告警生成存在延迟，同时也会延长系统调优和开通时间。
“VIAVI认为，在网络边缘直接部署AI/ML更具优势。借助板载GPU处理和嵌入式模型实时运行，提升系统自主性并降低延迟。VIAVI的模型以数十年的历史数据为训练基础，无需依赖集中式处理或人工干预，即可实现自动化事件检测、分类与跟踪。”Douglas Clague表示，将AI/ML部署在网络边缘还能减少数据传输需求、降低连接限制，并将系统开通时间最多缩短50%，AI模型可通过私有云或VIAVI托管云生态系统，进行自动更新与持续优化。
