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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。
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