网络管理中AI 预测性维护技术的应用与风险控制

作　　者： 王东飞；王艳伟；魏来

摘　　要： 随着网络规模的不断扩大和复杂度的持续提升，传统网络维护方式已难以应对日益增长的运维需求。人工智能（AI）技术的快速发展为网络管理带来了新的机遇，其中预测性维护作为一种前瞻性运维模式，通过分析历史数据和实时状态，能够提前识别潜在故障并优化资源分配，从而显著提升网络可靠性和效率。然而，AI 预测性维护技术的应用也伴随着数据质量、模型可靠性、安全隐私以及伦理法规等多重风险。文章系统探讨了AI 预测性维护在网络管理中的核心应用场景，包括故障预测、性能优化和资源动态调度，并深入分析了其面临的技术与管理风险，提出了相应的风险控制策略。通过构建数据治理框架、增强模型可解释性、强化安全防护和健全法规合规体系，可有效降低风险，推动 AI 预测性维护技术的可持续发展。文章旨在为网络管理领域的实践者与研究者提供理论参考和实践指导，促进智能化运维体系的完善。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-01