▉ 光通信的發(fā)展現(xiàn)狀

1966年，華裔科學(xué)家高錕博士發(fā)表了那篇?jiǎng)潟r(shí)代的經(jīng)典論文——《光頻率介質(zhì)纖維表面波導(dǎo)》，奠定了光纖通信的理論基礎(chǔ)，也開(kāi)啟了偉大的光通信時(shí)代。

如今，光纖通信已經(jīng)走過(guò)了半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展歷程。它徹底改變了人類(lèi)通信技術(shù)的發(fā)展軌跡，也改變了我們每一個(gè)人的生活。

我們現(xiàn)在之所以能夠享受高速且低價(jià)的網(wǎng)絡(luò)連接服務(wù)，很大程度上要?dú)w功于光纖通信的貢獻(xiàn)。

如今，光纖通信已然成為整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)的支柱和底座。全網(wǎng)超過(guò)98%以上的信息，都是通過(guò)光纖通信傳遞的。

在產(chǎn)業(yè)方面，光通信作為承載網(wǎng)（傳送網(wǎng)）和數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵技術(shù)，支撐了規(guī)模龐大的產(chǎn)業(yè)鏈。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，2020年全球光通信下游市場(chǎng)收入規(guī)模達(dá)到1.4萬(wàn)億元。

中國(guó)企業(yè)在光通信產(chǎn)業(yè)鏈中，占據(jù)較高的比例：

面向未來(lái)的光通信，還有很大的發(fā)展空間。現(xiàn)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)流量，正在按照每年30%~40%的速度增長(zhǎng)。從整體來(lái)看，技術(shù)變革仍然跟不上業(yè)務(wù)流量的增長(zhǎng)速度。

在“云-管-端”架構(gòu)下，光通信的業(yè)務(wù)流量壓力，一方面來(lái)自用戶端，另一方面來(lái)自云端。

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

云端的帶寬增長(zhǎng)需求，更多是來(lái)自云業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)。

云業(yè)務(wù)具有橫向流量（東西向流量）大的特點(diǎn)，分布式部署的方式，也加劇了這一類(lèi)型的流量。

云業(yè)務(wù)、云服務(wù)的增長(zhǎng)，刺激了數(shù)據(jù)中心（DC，Data Center）的建設(shè)熱潮。

數(shù)據(jù)中心之間的連接——DCI（DCInterconnect，數(shù)據(jù)中心互聯(lián)），帶寬需求明顯增加，成為一個(gè)重要的增長(zhǎng)點(diǎn)。

▉ 光通信的技術(shù)發(fā)展路線

如何才能解決光通信網(wǎng)絡(luò)帶寬不足的問(wèn)題呢？

從總體來(lái)看，還是兩個(gè)思路。一，是通過(guò)更先進(jìn)的技術(shù)，把傳輸網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的物理帶寬變得更大。二，是加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)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(chē)道變雙車(chē)道、四車(chē)道甚至八車(chē)道。另一方面，設(shè)立更多、更智能的紅綠燈，安排更多的交警，進(jìn)行合理調(diào)度。

我們先看看底層的帶寬提升技術(shù)。

目前，光纖通信的單波100G已經(jīng)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(jīng)成熟商用，主要是國(guó)外Google、Facebook等公司的數(shù)據(jù)中心在普及。國(guó)內(nèi)并沒(méi)有廣泛采用400G，一方面是因?yàn)橐驖u進(jìn)（考慮成本），另一方面是基于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的需求。也就是說(shuō)，如果運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，設(shè)計(jì)接口是需要200G，那就是用200G，沒(méi)有必要強(qiáng)行上400G。

未來(lái)，單波400G將是下一代OTN技術(shù)的基礎(chǔ)傳輸速率。

從底層技術(shù)來(lái)看，提升帶寬的主要手段，還是離不開(kāi)最基礎(chǔ)的通信原理。

方法一，采用更先進(jìn)的調(diào)制技術(shù)。

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(kuò)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(wú)疑問(wèn)，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(fā)新型光纖，提高單根光纖中的纖芯數(shù)，或引入材料學(xué)技術(shù)，降低光纖傳輸過(guò)程中的損耗。

除了載波帶寬之外，節(jié)點(diǎn)的能力提升也是光網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注重點(diǎn)。

這里就是之前我反復(fù)寫(xiě)文章提到的全光網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)ROADM、OXC等技術(shù)，將節(jié)點(diǎn)全光化，避免光電交叉轉(zhuǎn)換，減少環(huán)節(jié)，提升帶寬，降低時(shí)延。

目前，骨干網(wǎng)的全光化已經(jīng)很大程度完成。后續(xù)就是城域網(wǎng)（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(guān)注的重點(diǎn)，一方面可以支撐帶寬增長(zhǎng)需求，另一方面可以大幅節(jié)約光纖資源。

看完物理帶寬的提升，我們?cè)僦攸c(diǎn)看看網(wǎng)絡(luò)調(diào)度的演進(jìn)。

這條路線，目前仍然是集中在SDN思路上。簡(jiǎn)而言之，還是開(kāi)放和解耦。

運(yùn)營(yíng)商希望光通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步解耦，控制平面和數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)一步分離，廠商將控制面開(kāi)放給運(yùn)營(yíng)商，運(yùn)營(yíng)商自己開(kāi)發(fā)平臺(tái)，對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)度和管理。

毫無(wú)疑問(wèn)，設(shè)備商是不太愿意這么做的。（會(huì)場(chǎng)上，能明顯感覺(jué)到設(shè)備商在此點(diǎn)上有難處。）

不愿意也沒(méi)辦法，開(kāi)放是大勢(shì)所趨。如果不能做到一步到位的開(kāi)放，那么就一步一步開(kāi)放。

目前，在黑盒和白盒之間，有一個(gè)灰盒過(guò)渡，也就是“部分解耦”。

總之，運(yùn)營(yíng)商對(duì)于解耦的需求是非常迫切的。目前通信行業(yè)市場(chǎng)的寡頭格局，對(duì)于運(yùn)營(yíng)商來(lái)說(shuō)越來(lái)越不利。如果不通過(guò)解耦進(jìn)一步推動(dòng)技術(shù)開(kāi)放，那么以后運(yùn)營(yíng)商的局面會(huì)變得更加被動(dòng)。

在加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)度方面，還有一個(gè)概念被參會(huì)專家們反復(fù)提及，那就是OSU。這個(gè)概念后續(xù)小棗君會(huì)專門(mén)開(kāi)專題介紹。

最后說(shuō)一下人工智能（AI）。

人工智能是全行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)，通信行業(yè)也不例外。會(huì)場(chǎng)上，多位專家針對(duì)人工智能與通信的結(jié)合落地，發(fā)表了觀點(diǎn)。

總的來(lái)說(shuō)，大部分專家都比較謹(jǐn)慎和務(wù)實(shí)，沒(méi)有瞎吹。

人工智能如何改變通信，是一個(gè)非常龐大且長(zhǎng)期的話題。

有的專家認(rèn)為，人工智能+通信，目前還處于早期的階段，不能指望短期內(nèi)AI可以接管通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維工作。也有的專家認(rèn)為，人工智能賦能通信網(wǎng)絡(luò)，究竟是以平臺(tái)的方式，還是以模塊的方式，尚未確定。

很多專家都提到了數(shù)據(jù)的問(wèn)題。人工智能離不開(kāi)算法和算力，算力還好說(shuō)，算法模型比較麻煩。

一方面，現(xiàn)有的人工智能算法模型，基本上都不適合通信領(lǐng)域的場(chǎng)景。另一方面，想要做到算法模型，就需要大量的數(shù)據(jù)。目前數(shù)據(jù)只掌握在運(yùn)營(yíng)商手里，即便是主流設(shè)備商，也無(wú)法掌握足夠的數(shù)據(jù)。

研究算法模型，對(duì)數(shù)據(jù)也是有要求的。常規(guī)的數(shù)據(jù)（正常運(yùn)行的數(shù)據(jù)，也可以稱為“負(fù)樣本”）并沒(méi)有多大價(jià)值，異常情況（特殊情況）發(fā)生時(shí)的數(shù)據(jù)（也可以稱為“正樣本”）才有真正的價(jià)值。而這樣的數(shù)據(jù)，往往更加敏感，客戶更不愿意開(kāi)放。

數(shù)據(jù)的獲取、清洗問(wèn)題（技術(shù)上或法律上），將會(huì)持續(xù)困擾人工智能與通信技術(shù)的結(jié)合。

不過(guò)，目前仍有設(shè)備商和運(yùn)營(yíng)商，開(kāi)發(fā)出了少量的算法模型和場(chǎng)景，并進(jìn)行了驗(yàn)證。千里之行，始于足下。

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編輯：jq