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通过将光通信技术与人工智能深度融合，华为不仅解决了行业长期存在的误报率高、环境适应性差等痛点，更在油气管道、周界安防等场景中实现了“零漏报、低误报”等突破性进展。

分布式光纤传感的“先天优势”与“后天瓶颈”

相较于传统点式传感器，分布式光纤传感技术凭借距离远、成本低、定位精度高、易于部署和维护、无需供电、抗电磁干扰等优势，已在众多应用场景大放异彩，特别是在油气管道、电力线路、周界安防等领域展现出无可比拟的应用潜力。

李锋分享道，在应用方向上，分布式光纤传感大致分为三类，DAS系统部署于边界周界、轨道/管道/电缆周边，通过振动/声音的探测，用于对外物入侵、结构振动等实时监测；DTS部署于输电线、油气输送管道、城市地下管网、传输皮带、油井等处，检测温度动态分布与变化，用于火灾预防和及时发现等；DTSS部署于桥梁、隧道、公路、大坝、边坡等，检测应力变形动态分布与变化，用于土木工程的健康检查和地质灾害的预防等。

来自研究机构MarketandMarkets的数据显示，分布式光纤传感在2024年起步于14.12亿美元，预计到2030年将达到26.31亿美元，复合年增长率达到10.9%；贝哲斯咨询则认为，2024年全球分布式光纤传感器市场规模为15.3亿美元，预计2024~2029年该市场复合年增长率为8.5%。

尽管分布式光纤传感发展前景广阔，也有着较为长期的使用实践，但误报率高、准确率不足、国产化率低成为制约其规模化应用的瓶颈。李锋指出，现有厂家面临三大技术难题：干涉衰落，信号难还原；事件复杂，种类难识别；环境泛化，算法难通用。例如，在入侵检测场景中，农耕机与挖掘机的振动信号高度相似，而土壤质地差异（如山东黏土与新疆沙土）会导致信号传播特性迥异，传统算法难以准确区分。此外，动态衰落现象（由光纤物理特性导致）进一步加剧了误报问题。

解决之道：AI智能光纤传感解决方案

面对这些挑战，华为通过将AI能力深度融入分布式光纤传感系统，打造了一系列AI智能光纤传感解决方案。AI的引入，不仅极大提升了信号处理的精度与效率，更赋予了系统自我学习与优化的能力，使得传感系统在复杂多变的环境中仍能保持高准确率的监测。

针对油气管道，华为基于OptiXsense EF3000光纤传感系统构建了油气管道TPI解决方案，依托在光信号处理领域的积累，确保信号采集准确，再借助AI大模型从多维度特征识别振动信号，从而达到95%以上的准确率，实现零漏报与低误报。同时，系统具备自学习、在线学习能力，可依据新采集信号不断校准和训练模型，提升精度。目前，该解决方案已在国内数千公里传输管道应用，并持续推广。

在周界安防领域，面对围栏频响高、数据特征复杂以及风雨、小动物等广泛干扰，华为同样基于OptiXsense EF3000光纤传感系统，采用更强感知算法引擎，实现实时干扰与入侵事件识别及快速告警；并与视觉系统联动，形成完整光视联动解决方案。海外某铁路应用已取得良好效果，其自学习模块迭代迅速，多区域信号采集用于再训练，模型每两、三个月更新一次。

李锋介绍说，华为OptiXsense EF3000光纤传感系统采用了光通信领域的成熟技术，如电光调制器、高稳定性EDFA（掺铒光纤放大器）等，摒弃了业界常用的AOM（声光调制器）等离散器件，确保了设备稳定可靠、制造一致性，板卡可完全互换替代，便于维护与调优。同时，在信号处理方面，借助光通信领域积累的相关信号处理算法，实现了噪声抑制与信号保真度提升。此外，为获取丰富准确数据，华为在武汉、成都建设了光纤传感试验场，模拟多种实际场景采集信号，并在现网全国各地100多个站点处采集数据。