简述光通信的最新技术趋势

▉ 光通信的发展现状

1966年，华裔科学家高锟博士发表了那篇划时代的经典论文——《光频率介质纤维表面波导》，奠定了光纤通信的理论基础，也开启了伟大的光通信时代。

如今，光纤通信已经走过了半个多世纪的发展历程。它彻底改变了人类通信技术的发展轨迹，也改变了我们每一个人的生活。

我们现在之所以能够享受高速且低价的网络连接服务，很大程度上要归功于光纤通信的贡献。

如今，光纤通信已然成为整个通信网络的支柱和底座。全网超过98%以上的信息，都是通过光纤通信传递的。

在产业方面，光通信作为承载网（传送网）和数据中心的关键技术，支撑了规模庞大的产业链。根据研究机构的数据，2020年全球光通信下游市场收入规模达到1.4万亿元。

中国企业在光通信产业链中，占据较高的比例：

面向未来的光通信，还有很大的发展空间。现网中的数据流量，正在按照每年30%~40%的速度增长。从整体来看，技术变革仍然跟不上业务流量的增长速度。

在“云-管-端”架构下，光通信的业务流量压力，一方面来自用户端，另一方面来自云端。

用户端这边很明显。随着5G（蜂窝5G）、F5G（固网5G）的持续发展，4K/8K超高清视频的普及，用户侧终端的带宽在不断增加，承载网（传送网）的带宽也必须紧密跟进。

云端的带宽增长需求，更多是来自云业务的增长。

云业务具有横向流量（东西向流量）大的特点，分布式部署的方式，也加剧了这一类型的流量。

云业务、云服务的增长，刺激了数据中心（DC，Data Center）的建设热潮。

数据中心之间的连接——DCI（DC Interconnect，数据中心互联），带宽需求明显增加，成为一个重要的增长点。

▉ 光通信的技术发展路线

如何才能解决光通信网络带宽不足的问题呢？

从总体来看，还是两个思路。一，是通过更先进的技术，把传输网网络的物理带宽变得更大。二，是加强网络的调度能力，提升效率。

这就好比是我们的城市交通。一方面，要把路修得更宽，单车道变双车道、四车道甚至八车道。另一方面，设立更多、更智能的红绿灯，安排更多的交警，进行合理调度。

我们先看看底层的带宽提升技术。

目前，光纤通信的单波100G已经广泛商用。200G、400G的光模块光通道，基本上都是基于单波100G。

400G光模块在2019年左右就已经成熟商用，主要是国外Google、Facebook等公司的数据中心在普及。国内并没有广泛采用400G，一方面是因为要循序渐进（考虑成本），另一方面是基于网络架构的需求。也就是说，如果运营商的网络架构，设计接口是需要200G，那就是用200G，没有必要强行上400G。

未来，单波400G将是下一代OTN技术的基础传输速率。

从底层技术来看，提升带宽的主要手段，还是离不开最基础的通信原理。

方法一，采用更先进的调制技术。

方法二，使用更大的频谱带宽。

一般情况下，波道采用C波段，频谱资源是4THz。扩展为CE波段后，频谱资源增加20%，为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%。

毫无疑问，这可以显著提升光纤资源的利用率。

方法三，在芯片和算法上做文章。

方法四，研发新型光纤，提高单根光纤中的纤芯数，或引入材料学技术，降低光纤传输过程中的损耗。

除了载波带宽之外，节点的能力提升也是光网络的关注重点。

这里就是之前我反复写文章提到的全光网络。通过ROADM、OXC等技术，将节点全光化，避免光电交叉转换，减少环节，提升带宽，降低时延。

目前，骨干网的全光化已经很大程度完成。后续就是城域网（先城域核心，再汇聚、接入）的全光化。

OTN/WDM的下沉，也是专家们关注的重点，一方面可以支撑带宽增长需求，另一方面可以大幅节约光纤资源。

看完物理带宽的提升，我们再重点看看网络调度的演进。

这条路线，目前仍然是集中在SDN思路上。简而言之，还是开放和解耦。

运营商希望光通信网络进一步解耦，控制平面和数据平台进一步分离，厂商将控制面开放给运营商，运营商自己开发平台，对整个网络进行调度和管理。

毫无疑问，设备商是不太愿意这么做的。（会场上，能明显感觉到设备商在此点上有难处。）

不愿意也没办法，开放是大势所趋。如果不能做到一步到位的开放，那么就一步一步开放。

目前，在黑盒和白盒之间，有一个灰盒过渡，也就是“部分解耦”。

总之，运营商对于解耦的需求是非常迫切的。目前通信行业市场的寡头格局，对于运营商来说越来越不利。如果不通过解耦进一步推动技术开放，那么以后运营商的局面会变得更加被动。

在加强网络调度方面，还有一个概念被参会专家们反复提及，那就是OSU。这个概念后续小枣君会专门开专题介绍。

最后说一下人工智能（AI）。

人工智能是全行业关注的重点，通信行业也不例外。会场上，多位专家针对人工智能与通信的结合落地，发表了观点。

总的来说，大部分专家都比较谨慎和务实，没有瞎吹。

人工智能如何改变通信，是一个非常庞大且长期的话题。

有的专家认为，人工智能+通信，目前还处于早期的阶段，不能指望短期内AI可以接管通信网络的运维工作。也有的专家认为，人工智能赋能通信网络，究竟是以平台的方式，还是以模块的方式，尚未确定。

很多专家都提到了数据的问题。人工智能离不开算法和算力，算力还好说，算法模型比较麻烦。

一方面，现有的人工智能算法模型，基本上都不适合通信领域的场景。另一方面，想要做到算法模型，就需要大量的数据。目前数据只掌握在运营商手里，即便是主流设备商，也无法掌握足够的数据。

研究算法模型，对数据也是有要求的。常规的数据（正常运行的数据，也可以称为“负样本”）并没有多大价值，异常情况（特殊情况）发生时的数据（也可以称为“正样本”）才有真正的价值。而这样的数据，往往更加敏感，客户更不愿意开放。

数据的获取、清洗问题（技术上或法律上），将会持续困扰人工智能与通信技术的结合。

不过，目前仍有设备商和运营商，开发出了少量的算法模型和场景，并进行了验证。千里之行，始于足下。

好了，以上就是今天文章的全部内容，感谢大家的耐心观看。 

编辑：jq