▉ 光通信的發展現狀

1966年，華裔科學家高錕博士發表了那篇劃時代的經典論文——《光頻率介質纖維表面波導》，奠定了光纖通信的理論基礎，也開啟了偉大的光通信時代。

如今，光纖通信已經走過了半個多世紀的發展歷程。它徹底改變了人類通信技術的發展軌跡，也改變了我們每一個人的生活。

我們現在之所以能夠享受高速且低價的網絡連接服務，很大程度上要歸功于光纖通信的貢獻。

如今，光纖通信已然成為整個通信網絡的支柱和底座。全網超過98%以上的信息，都是通過光纖通信傳遞的。

在產業方面，光通信作為承載網（傳送網）和數據中心的關鍵技術，支撐了規模龐大的產業鏈。根據研究機構的數據，2020年全球光通信下游市場收入規模達到1.4萬億元。

中國企業在光通信產業鏈中，占據較高的比例：

面向未來的光通信，還有很大的發展空間。現網中的數據流量，正在按照每年30%~40%的速度增長。從整體來看，技術變革仍然跟不上業務流量的增長速度。

在“云-管-端”架構下，光通信的業務流量壓力，一方面來自用戶端，另一方面來自云端。

用戶端這邊很明顯。隨著5G（蜂窩5G）、F5G（固網5G）的持續發展，4K/8K超高清視頻的普及，用戶側終端的帶寬在不斷增加，承載網（傳送網）的帶寬也必須緊密跟進。

云端的帶寬增長需求，更多是來自云業務的增長。

云業務具有橫向流量（東西向流量）大的特點，分布式部署的方式，也加劇了這一類型的流量。

云業務、云服務的增長，刺激了數據中心（DC，Data Center）的建設熱潮。

數據中心之間的連接——DCI（DCInterconnect，數據中心互聯），帶寬需求明顯增加，成為一個重要的增長點。

▉ 光通信的技術發展路線

如何才能解決光通信網絡帶寬不足的問題呢？

從總體來看，還是兩個思路。一，是通過更先進的技術，把傳輸網網絡的物理帶寬變得更大。二，是加強網絡的調度能力，提升效率。

這就好比是我們的城市交通。一方面，要把路修得更寬，單車道變雙車道、四車道甚至八車道。另一方面，設立更多、更智能的紅綠燈，安排更多的交警，進行合理調度。

我們先看看底層的帶寬提升技術。

目前，光纖通信的單波100G已經廣泛商用。200G、400G的光模塊光通道，基本上都是基于單波100G。

400G光模塊在2019年左右就已經成熟商用，主要是國外Google、Facebook等公司的數據中心在普及。國內并沒有廣泛采用400G，一方面是因為要循序漸進（考慮成本），另一方面是基于網絡架構的需求。也就是說，如果運營商的網絡架構，設計接口是需要200G，那就是用200G，沒有必要強行上400G。

未來，單波400G將是下一代OTN技術的基礎傳輸速率。

從底層技術來看，提升帶寬的主要手段，還是離不開最基礎的通信原理。

方法一，采用更先進的調制技術。

方法二，使用更大的頻譜帶寬。

一般情況下，波道采用C波段，頻譜資源是4THz。擴展為CE波段后，頻譜資源增加20%，為4.8THz。如果采用C++波段，是6THz。如果采用C+L波段，是11THz，相比C波段提升了175%。

毫無疑問，這可以顯著提升光纖資源的利用率。

方法三，在芯片和算法上做文章。

方法四，研發新型光纖，提高單根光纖中的纖芯數，或引入材料學技術，降低光纖傳輸過程中的損耗。

除了載波帶寬之外，節點的能力提升也是光網絡的關注重點。

這里就是之前我反復寫文章提到的全光網絡。通過ROADM、OXC等技術，將節點全光化，避免光電交叉轉換，減少環節，提升帶寬，降低時延。

目前，骨干網的全光化已經很大程度完成。后續就是城域網（先城域核心，再匯聚、接入）的全光化。

OTN/WDM的下沉，也是專家們關注的重點，一方面可以支撐帶寬增長需求，另一方面可以大幅節約光纖資源。

看完物理帶寬的提升，我們再重點看看網絡調度的演進。

這條路線，目前仍然是集中在SDN思路上。簡而言之，還是開放和解耦。

運營商希望光通信網絡進一步解耦，控制平面和數據平臺進一步分離，廠商將控制面開放給運營商，運營商自己開發平臺，對整個網絡進行調度和管理。

毫無疑問，設備商是不太愿意這么做的。（會場上，能明顯感覺到設備商在此點上有難處。）

不愿意也沒辦法，開放是大勢所趨。如果不能做到一步到位的開放，那么就一步一步開放。

目前，在黑盒和白盒之間，有一個灰盒過渡，也就是“部分解耦”。

總之，運營商對于解耦的需求是非常迫切的。目前通信行業市場的寡頭格局，對于運營商來說越來越不利。如果不通過解耦進一步推動技術開放，那么以后運營商的局面會變得更加被動。

在加強網絡調度方面，還有一個概念被參會專家們反復提及，那就是OSU。這個概念后續小棗君會專門開專題介紹。

最后說一下人工智能（AI）。

人工智能是全行業關注的重點，通信行業也不例外。會場上，多位專家針對人工智能與通信的結合落地，發表了觀點。

總的來說，大部分專家都比較謹慎和務實，沒有瞎吹。

人工智能如何改變通信，是一個非常龐大且長期的話題。

有的專家認為，人工智能+通信，目前還處于早期的階段，不能指望短期內AI可以接管通信網絡的運維工作。也有的專家認為，人工智能賦能通信網絡，究竟是以平臺的方式，還是以模塊的方式，尚未確定。

很多專家都提到了數據的問題。人工智能離不開算法和算力，算力還好說，算法模型比較麻煩。

一方面，現有的人工智能算法模型，基本上都不適合通信領域的場景。另一方面，想要做到算法模型，就需要大量的數據。目前數據只掌握在運營商手里，即便是主流設備商，也無法掌握足夠的數據。

研究算法模型，對數據也是有要求的。常規的數據（正常運行的數據，也可以稱為“負樣本”）并沒有多大價值，異常情況（特殊情況）發生時的數據（也可以稱為“正樣本”）才有真正的價值。而這樣的數據，往往更加敏感，客戶更不愿意開放。

數據的獲取、清洗問題（技術上或法律上），將會持續困擾人工智能與通信技術的結合。

不過，目前仍有設備商和運營商，開發出了少量的算法模型和場景，并進行了驗證。千里之行，始于足下。

好了，以上就是今天文章的全部內容，感謝大家的耐心觀看。

編輯：jq