为深入剖析人工智能技术在光网络演进中的关键作用，6月6日上午，信息学院在402报告厅举办“求思得”论坛之“AI-Driven Optical Networks: From Classical Machine Learning to Emerging Large AI Models”学术报告。报告由信息学院副教授王瑞坤老师主讲，学院百余名研究生参与。

报告中，王瑞坤回顾了光网络从传统WDM到软件定义光网络，再到AI驱动阶段的演进历程，展示了其由静态手动向智能自适应的转变。他介绍了两个传统机器学习应用案例：一是利用深度强化学习（DRL）优化5G X-Haul网络路由，提升资源效率；二是结合规则筛选与图神经网络，实现ROADM网络的高精度故障定位。随后，王瑞坤进一步阐述了大语言模型（LLM）在光网络管理中的新兴应用，如自然语言指令驱动的网络配置、VNF部署中的智能优化等，彰显了AI从辅助工具向核心决策体的跃升。

本次报告既涵盖了光网络的发展脉络，也深入解析了AI技术在实际网络场景中的多维应用，拓宽了同学们对“AI+网络”融合研究的理解视野。通过真实案例和前沿成果的分享，激发了大家在智能通信、网络自动化与软硬件协同优化等方向的浓厚兴趣。

一审：屈会奇

二审：马天晨

三审：陶冶