会议观点 | 产业链协同破局,助力OCS从“可用”迈向“规模部署”新阶段

CIOE中国光博会 2026-07-29 18:00


AI技术快速迭代,驱动智算集群规模持续扩容,传统电交换架构面临带宽瓶颈、时延偏高、功耗激增等痛点,算力互联已经成为制约AI算力释放的主要短板。OCS技术凭借其在光域直接交换信号、摒弃“光-电-光”转换的革命性优势,破解电交换的“带宽墙”和“功耗墙”,已成为构建下一代AI基础设施的关键选项。

7月23日,CIOE中国国际光电博览会与C114通信网联合主办“2026中国光通信高质量发展论坛-光交换系统技术专场”。来自电信运营商、互联网企业、光通信代表企业以及研究机构的嘉宾代表,围绕OCS最新技术进展、商用部署案例、产品迭代方向、市场演进趋势等话题展开深度探讨,为AI算力基础设施的高质量发展提供多维度的行业视角。

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智算中心光互联,OCS价值凸显



中国移动研究院基础网络技术研究所技术经理王瑞雪表示,AI集群爆发,加速向十万卡规模演进,对互连提出极致需求;传统电互连面临带宽、功耗等物理极限,光互连凭借高带宽、低功耗特性,成为破局核心路径。在此过程中,光交换技术成为提升集群可靠性、突破集群规模限制的“有力武器”。

阿里云计算有限公司光网络架构师王鹏指出,AI集群规模化过程中面临“四堵墙”:带宽墙、功耗墙、成本墙与可靠性墙,产业期待OCS能为AI网络提供低功耗、低时延、可重构的互联能力,并在特定规模下优化系统TCO。OCS并非要取代传统电交换,而是与其协同演进,在特定场景下优化AI集群的互联效率。

中国联通光网络研究员胡雅坤介绍,Scale across场景下,OCS高带宽、海量端口、速率无关、良好的可扩展性、拓扑重构等诸多特性与DCI网络需求相匹配;Scale out场景下能够为高通信量Pod建立直接链路、按训练任务分配网络带宽、支持增量建设和多代设备共存、故障和维护调度;Scale up场景下,可按任务组成不同规模的超节点,通过光互联增强计算。

中国电信研究院高级工程师刘宇旸表示,AI推理正从离线调用走向实时在线服务,低时延、高并发和近用户体验推动算力从中心AIDC向城域侧、边缘侧延伸。运营商的CO节点靠近用户,同时具备机房、电力、光纤、OTN、ROADM和运维体系,是承载边缘AI推理的天然位置。OCS通过光纤级/光路级重构,将多个城域环按需合并为更大的逻辑拓扑,实现多CO算力资源池化和弹性扩展,形成更大的城域级AI推理算力池。


国产化供应链加速成熟



OCS国产供应链方面,阿里云王鹏介绍,国内在光学组件、LC连接器、系统软件等环节完全可控;在MEMS微镜、硅光芯片、DLC面板、精密封装、驱动ASIC、FPGA、测试标定设备等环节具备部分制造能力,但良率与一致性仍有提升空间;DBS技术因涉及压电驱动器、精密封装与闭环伺服电路的深度耦合,国内暂无核心能力。因此,当前可行路径是聚焦国内技术较好的MEMS和硅光路线。


Omdia光器件高级首席分析师吕名扬建议新进入者审慎评估自身定位:与其追求整机方案,不如以核心器件供应商身份切入当前产业链,或者提前与目标客户(如国内算力厂商)深度绑定,共同规划2028年之后面向更大规模节点互联的应用场景。


光隆科技销售总监苏国艳介绍,光隆科技打造的OCS系统产品方案,基于主流的MEMS微镜阵列技术路线。方案采用双轴MEMS微镜阵列作为核心光交换器件,可实现毫秒级的动态光路调度与无阻塞交换,具备高可靠性与快速重配置能力,是构建弹性高速光网络的核心硬件底座。光隆科技已制定多个阶段目标,将不断推进OCS产品创新和解决方案落地,打造AI算力光互联的核心引擎。


凌云光技术股份有限公司光纤器件与仪器事业部CTO张华介绍,基于压电陶瓷的直接光束偏转(DBS)方案通过二维压电致动器实现光纤准直器的精确转动,以直接空间耦合对准进行光信号交换。与微镜阵列(MEMS)方案相比,DBS技术没有机械磨损,可靠性优势显著。凌云光与H+S Polatis公司合作,已出货OCS产品已累计运行超过188亿端口小时。


广东三石园科技有限公司产品线经理梁嘉伦介绍,基于AI云厂商和产业链的探索,OCS的价值已经得到验证,当前随着AI推动算力集群不断扩张,场景需求近在眼前,业界对OCS的讨论重点,已从“有没有价值”转向“能不能工程化落地”。目前三石园科技已经打造了64×64、128×128、256×256和300×300的产品组合。


梁嘉伦强调,工程化不是单点突破,而是一条从定义、架构、样机、迭代到交付的完整链路。三石园科技总结出了四大经验:第一条经验是从器件性能转向系统一致性;第二条经验是校准不仅要准确,还必须要足够快,而且必须自动化;第三条经验是长期稳定不等于把环境保持不变,而是系统能够应对变化。第四条经验是量产不是复制样机,而是控制分布。



协同推进规模商用进程




阿里云王鹏表示,OCS规模商用仍需依赖云服务商、设备/器件厂商、模块厂商与标准组织协同推进四方协同。


云服务商要负责需求牵引与场景验证,提出可运维、可监控、可批量的部署要求;设备与器件厂商要推进MEMS/SiPh/DLC等路线工程化成熟,实现高端口规模、低插损、低成本与高可靠性;光模块厂商适配800G/1.6T光互联技术及链路预算,推动可插拔、NPO、CPO等方案兼容;标准与开源组织则需推动接口、告警与管理模型标准化,完善测试方法、互通规范与认证体系,降低跨厂商集成门槛。


中国移动王瑞雪表示,智算中心引入OCS可带来降低成本、降低功耗等优势,但由于其切换速度慢,可重构性受限等因素,导致需要复杂的拓扑工程和流量工程投入,同时引入流量倒转会带来有效算力下降、乱序处理复杂度提升等问题。因此,需要在突破新型光交换设备研发、智能拓扑重构、光电协议栈协同等关键技术的同时,推进各层次标准制定与产业协同,从而推动光电融合组网方案的落地。


王瑞雪呼吁以产业协同推进标准与规范建设,筑牢OCS在智算场景的落地根基:一是构建统一标准体系,锚定技术演进方向,二是规范核心接口协议,打通异构互通壁垒;三是深化产业生态协同,加速落地验证闭环。


正如阿里云王鹏所言,当前,OCS在国内目前缺乏规模部署先例,从实验室到生产环境仍有距离。在商业化条件上,器件突破只是起点,整机工程化、运维体系与生态协同共同决定了商业化速度。国内的终端需求、系统软件及整机工程化等仍需实践周期沉淀,目前仍存在不确定性,需要以终端用户为需求侧牵引,联合产业各方,共同推动OCS从“可用”走向“规模部署”,为AI集群互联构建坚实技术底座。


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