Teleste同Polystar合作，用AI將有線網絡升級成「預測式」自動化平台

實際運作上，網絡設備會持續產生遙測數據（telemetry）與性能指標，然後送入分析系統。AI會即時監察網絡狀態、找出異常模式，並將問題或趨勢以接近即時的方式呈現給營運團隊。

換句話說，整個有線基建會由原本較「黑盒」的環境，變成一個持續可觀察、由軟件輔助決策的網絡平台。

由「壞咗先修」變成預測式維護

傳統有線網絡維運模式通常比較被動：

當服務中斷、速度下降，或者客戶投訴之後，工程師才開始排查問題。

Teleste同Polystar希望用AI改變這個流程。透過分析歷史與即時運作數據，系統可以識別一些可能預示故障的模式，例如設備性能逐步下降或訊號品質異常。

對營運商而言，這代表可以：

• 在用戶感受到故障前就發現問題
• 按網絡實際狀況優先安排維修
• 自動化部分監察與營運流程
• 在分佈式接入網絡中獲得更完整可視度

透過把大量原始數據轉化為可行的營運情報，整體目標是提升網絡可靠性，同時降低營運難度。

減少外勤維修與營運成本

對大型有線營運商來說，最大的成本之一就是派技術人員到現場排查問題（俗稱「truck roll」）。

當AI分析可以更早發現問題，或透過跨設備數據關聯找出根源時，很多故障其實可以遠端診斷甚至直接修復。

對管理成千上萬節點、放大器與接入設備的Tier‑1營運商而言，即使只是小幅度減少現場維修次數，都可能帶來顯著的成本節省與更快的服務恢復速度。

為10G與DOCSIS 4.0時代做準備

這次合作的背景，是整個有線產業正進入新一輪網絡升級周期。

不少營運商正部署10G級寬頻能力與DOCSIS 4.0，這些技術可以大幅提升頻寬與網絡容量，但同時也令網絡架構更加複雜。

Teleste近年一直推動1.8GHz頻譜寬頻技術。例如公司已與荷蘭營運商VodafoneZiggo合作，在其網絡升級計劃中部署1.8GHz技術以支援DOCSIS 4.0。

當網絡速度與節點數量不斷增加時，單靠人工監察與故障排查會愈來愈困難，因此AI分析與自動化逐漸被視為必要工具。

Polystar的AI分析能力

Polystar本身專注於電訊網絡的服務保證（assurance）與分析技術。於2026年世界移動通信大會（MWC）上，公司推出多項AI能力，包括：

• 自動異常偵測
• Agentic AI輔助
• 網絡容量預測
• 固定與無線寬頻的端到端分析

這些功能整合在Polystar的Kalix assurance平台內，提供監察、分析與性能管理能力。

當這些分析工具與Teleste的接入設備整合後，營運商就可以把設備層數據與整個網絡的營運狀況連結起來，形成更完整的洞察。

強化Teleste在有線市場的布局

對Teleste而言，這次合作也是公司推動「智慧化有線網絡」策略的一部分。

近年公司在北美部署具遙測能力的1.8GHz智能放大器，同時亦在歐洲與營運商合作推動DOCSIS 4.0升級計劃，例如與VodafoneZiggo的長期合作。

將這些硬件部署與AI分析、自動化平台結合，Teleste希望把自身定位為軟件驅動、數據導向的下一代有線網絡基建供應商。

為何這對有線營運商重要

有線寬頻產業正處於一個矛盾時期：網絡容量愈來愈大，但營運複雜度亦同步上升。

在這種情況下，依賴人手監察與故障後維修的模式會愈來愈低效。Teleste與Polystar的合作正反映整個電訊業的大趨勢——

將網絡基建轉變成以數據驅動的平台，能夠預測、診斷，甚至自動解決問題。

如果這種模式被廣泛採用，有線營運商將更容易在保持服務可靠度的同時控制營運成本，並更順利地完成向下一代寬頻技術的轉型。