在韦乐平看来 ， 全光网发展也面临着一些挑战 。 例如 ， 光层组网范围受限 ， 省际干线多数电路无法光层直通 ， 目前仅适合城域网和区域干线网；骨于网ROADM节点维度和容量需继续提升 ， 大节点线路方向多 ， 多个平行节点浪费接口、占地大 ， 需开发基于光背板32维乃至64维ROADM；此外 ， 城域接入光节点需大幅度降低复杂性和成本 ， 网络规划和运维支撑工具尚待优化和标准化 。
韦乐平最后提出了认知光网络的概念 ， 认为全光网需要走向认知光网络 。 在他看来 ， 有了集中控制的SDN后 ， 尽管可以大幅提高运维效率 ， 然而光路的建立／拆除还得依靠人工指令 ， 难以实现主动网络重构和主动运维 。 认知光网络（CON）是一种基于机器学习的新一代智能光网络 ， 能感知外部环境并通过对外部环境的理解和学习 ， 实时调整网络配置 ， 智能适应外部环境的变化 。 “引入认知光网络后 ， 不仅可以自动优化光网络配置 ， 还可以提升光信噪比、预判光路质量、减少光层恢复时间、实现不同调制方式的自优化切换、提高全光网的整体性能 。 ”韦乐平表示 。
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作者：舒文琼
责编/版式：小羽绒
校对/审核：范范
【韦乐平谈云网融合：三步走实现“化反”全光网夯实底座】监制：刘启诚

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