中国移动李允博：构建基于OXC的光电联动全光网，分阶段落实AI应用

C114讯 4月6日消息（九九）在今天举行的“2023中国光通信高质量发展论坛——智能光网络技术研讨会”上，中国移动研究院主任研究员李允博表示，面向东数西算枢纽算力连接，中国移动推进骨干长距400G光传输技术成熟，构建基于OXC的新一代光电联动全光网，面向算力网络提供低时延传输、扁平化组网、大带宽保障能力。

与此同时，分阶段逐步落实AI在光网络中的应用，构建AI智能运维、智能算路，增强网络动态调度能力，服务算网新应用。提升光网络哑资源感知能力，实现光网络全参量感知、光缆和资源规划预测、故障智能定位定界及风险预测，突破光网络智能仿真决策技术，推进AI优化类场景应用，实现光网络主要运维场景的AI落地。

400G QPSK是更好的骨干长距传输解决方案

(资料图片)

在400G骨干长距传输方面，中国移动联合业界通过方案设计、理论分析、试验验证确认，400G QPSK相对16QAM-PCS有50%+的性能提升，“400G QPSK是更好的骨干长距传输解决方案。”李允博说。

基于G.652.D光纤的2018km实验显示，QPSK较16QAM-PCS在OSNR余量和传输代价方面均具备>1dB的优势，整体性能优势>2dB。2023年中国移动完成400G QPSK 5616km实时现网传输，创造在现网G.652D光纤预留充分维护余量情况下400G传输距离世界纪录。

此外，中国移动研究并验证QPSK是否可以复用现有的G.652.D光纤，结果表明QPSK可沿用G.652D达到1500km+的传输距离，因此可以充分利旧G.652D实现400G的快速部署。

李允博介绍，400G QPSK的引入，必须要在光层支持C+L波段12THz的频谱传输。中国移动联合产业通过新掺杂+掺杂工艺+优化功率，L6T OA噪声系数（NF）已经从8.5dB降低至6.5dB以下。另外，对于受激拉曼散射效应（SRS）带来的功率转移问题，中国移动集中攻关C+L关键器件，引领产业发展宽谱放大器，解决波段扩展后功率转移导致复杂运维的问题。

基于OXC的光电联动新型全光网

李允博指出，基于400G高速传输，需要增加网络节点的灵活调度能力。中国移动提出基于OXC的光电联动新型全光网。光电联动重在光层和电层业务之间的互通，利用电交叉矩阵完成小颗粒业务汇聚和调度，利用光交叉完成波长级业务调度，拉通光电OAM机制，实现光电组网联动以支持大规模组网和灵活调度。

通过集中式管控系统进行总体组网策略控制，全程各个节点通过光层OAM可实时获取包含各波长业务拓扑信息和性能信息，用于光电两层跨层业务路径计算、链路配置和保护恢复等功能，实现原有光电分离的两张网络成为光电融合一张网络。

通过光层OAM可以实现光电两层的协同算路和业务开通，每个波长均携带标签信息，经过OAM检测可动态获取波长路由表，基于光电两层拓扑设计全局最优路由；通过光层OAM读取单个波长性能（光功率、OSNR），基于OSNR计算可达性以及波长可用情况，自动配置电中继或波长转换；同时将光层和电层的OAM信息拉通，可以进行光电两层的故障协同定位。

分阶段落实AI在光网络中的应用

面对算力网络的发展，光网络规模不断扩大，截至今年2月份，中国已经建成全球最大规模的光纤网络，光缆总长度超过6000万公里，移动用户达到16亿，家庭宽带用户达到5.7亿。

面对如此规模的网络和用户，“需要逐步引入AI来提升网络服务能力。”李允博说。AI自身所具备的数据分析和信息提取能力，通过对海量网络数据采集、分析、预测、决策，为诊断网络质量、优化业务性能、减轻运营负担、改善用户体验带来可能。

随着网络智能化的不断的发展，中国移动目标在2025年达成L4自动驾驶，面向算力的光网络管控架构同样分为4级，自下而上依次是网元管理、网络管理、业务管理和商务管理。与此同时，在网络规划、维护、优化和运营等各方面进行智能分析决策，实现自动化和智能化的结合。

李允博介绍，人工智能在光网络的引入分为以下几个方面：

一是基于光网络资源池化，构建AI智能算路，服务算网新应用。在资源池化、具备灵活调度能力的光网络中，使用AI算法学习网络SLA情况（光缆可用率、时延、功耗、资源占用等）并识别业务特征，精准匹配用户诉求，实现算网按需调度路由、配置带宽。

二是基于光层数字化，构建波长级动态调度能力。OTN系统集成丰富的光检测技术，数字化+AI使能数字光底座，支持按需动态波长级拆建、多层级网络智能故障分析，不断提升智能化运维水平。

三是光网管控智能化，支撑网络资源全局可视。面向算力网络的光网络，需要光网管控系统通过自动化、智能化技术，增强传输能力多维评估、全场景自动化开通和业务SLA智能保障能力，实现精准的算网规建、快速的业务开通和高品质的业务保障。

此外，基于光网络设备的数字化光层能力和管控平台的AI推理功能，可以构建光网健康预测系统，通过AI预测算法，分析光纤和波道健康度，并根据光性能变化趋势，提前预测劣化类故障风险，以及自动定位和定界光纤故障、自动分析割接质量。“也就是未雨绸缪，将网络的重大故障尽可能地消灭在萌发期。”李允博说。

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