专题导读
陈建平;唐雄燕;<正>中国工程院首批外籍院士、前美国光学学会主席、美国国家工程院院士厉鼎毅先生，曾将光纤的发明誉为20世纪最伟大的技术发明。近40年来，光纤通信蓬勃发展，极大地推动了信息技术的广泛应用。当前，传统电信业务持续增长，以人工智能（AI）为代表的新业务呈现爆炸式增长态势。无论是骨干网、接入网，还是数据/算力中心乃至片上互联，都呼唤着新一代光传输技术，以应对在容量、时延、功耗和成本等方面的挑战。此外，光纤在传感等领域的优势正推动通信与传感的一体化发展。为此，本期以“新一代光传输技术”为主题，特邀学术界与产业界的专家学者，深入探讨其中的关键技术问题，分享建设性的解决方案。
基于低复杂度Transformer的光纤信道快速精确建模技术
史明辉;郑智雄;牛泽坤;义理林;光纤信道建模对于表征光纤特性、开发先进数字信号处理算法十分重要。基于物理模型的分步傅里叶算法（SSFM）需要大量迭代运算，复杂度较高，限制了其应用前景。提出了一种基于低复杂度Transformer架构的光纤信道建模方法。该方法对传统Transformer架构做了两处关键改进——采用相对位置编码替代绝对位置编码，并采用滑动窗口注意力机制替代全局注意力机制，从而提升模型对光纤信道非线性效应的表征能力。结果表明，所提方法的有效信噪比（ESNR）与SSFM相比仅相差0.15 dB，计算时间较传统Transformer减少69.9%，较SSFM降低96.9%，从而在保持较高精度的同时，显著降低了计算复杂度。
面向智算中心互联的光算协同技术研究
谭艳霞;满祥锟;吴绍辉;张贺;徐博华;针对智算中心互联对光网络的新需求，结合当前智算网络发展现状，探讨智算中心互联架构及关键技术，以实现高性能算力互联。同时，针对跨智算中心分布式协同训练场景，搭建基于光传送网（OTN）的跨智算中心现网试验环境，在广域收敛比不低于16∶1的场景下，百亿AI大模型跨域分布式训练性能达到95%以上。该试验验证采用单波800G实现300 km的传输，并验证其超高可靠传输能力。
50G-PON平滑演进的挑战和方案研究
杨波;张德智;刘波;提出了50G-PON三代时分共存系统架构，以解决以太网无源光网络（EPON）、10G-EPON向50G-PON演进中因兼容现网非收窄EPON终端所面临的波长冲突等关键问题，实现了EPON收窄/非收窄、10G-EPON对称/非对称以及50G-PON对称/非对称6类终端全兼容共存。研究涵盖下行1 366±2 nm新波长与上行1.25 Gbit/s、10.312 5 Gbit/s、24.883 2 Gbit/s、49.766 4 Gbit/s四速率时分接收等物理层关键技术，并完成了相应光模块与系统设备的研制及验证测试。结果表明，所研光模块与系统指标满足现网29 dB功率预算要求并留有余量，可支持现网光分配网络（ODN）“零改动”平滑升级。本研究成果为万兆光网演进提供了高效益、低成本且可持续的解决方案。
数字副载波复用光纤通感融合系统干涉衰落抑制研究
张兵兵;向梦;张泽彬;付松年;秦玉文;针对数字副载波复用光纤通感融合（DSM-ISAC）系统中相干探测型相位敏感光时域反射仪（Φ-OTDR）因干涉衰落导致传感性能劣化和可靠性下降的挑战，提出了一种接收端多域集成数字信号处理衰落抑制方案。通过在接收端引入相位域的相移变换（PST）、频率域的脉冲内频分（IFD）和空间域的移动旋转矢量平均（MRVA），实现对干涉衰落的协同抑制。为了验证所提方案的有效性，搭建了DSM-ISAC实验平台，利用DSM信号的频谱灵活分配特点来优化子载波间保护间隔，在同一波长信道中生成36 GBaud DP-16QAM DSM通信信号与线性调频（LFM）脉冲传感信号，并经过920 m标准单模光纤传输，完成了对系统干涉衰落抑制的实验验证。与传统干涉衰落抑制方案相比，所提出的PST-IFD-MRVA方案可显著抑制干涉衰落，提高强度信噪比近10 dB且增强应变灵敏度到9.09 pε/√Hz，成功解调出施加于光纤820 m处的10 kHz扰动信号。实验结果表明该研究方案在提升DSM-ISAC系统的传感可靠性方面具有可行性。
新一代光传输网络关键器件和集成化技术研究
罗勇;张冀;梁雪瑞;新一代光传输网络向着超大容量、超长距离、高灵活性和低能耗的方向发展，其核心驱动力在于关键器件的创新与集成化技术的突破。围绕新一代光传输网络，系统地综述了光电集成技术平台的特性与选择，并深入探讨了可调谐光源、集成化收发芯片、集成光波导放大器（EDWA）及智能光交换器件等关键器件的最新研究进展。在此基础上，分析了这些技术在超大容量传输系统、数据中心互连（DCI）和5G承载网中的具体应用。最后，总结了当前面临的主要挑战，如多材料异构集成、热管理和封装成本等，并展望了共封装光学（CPO）、晶圆级制造及智能化光网络等未来发展趋势。
关于AI原生的几点探讨
何宝宏;人工智能的应用模式主要分为两类：一是助力传统产业的升级改造，实现存量系统的智能化；二是依托智能原生催生出新技术、新产品和新服务，构建全新的智能系统。智能原生的概念虽已被广泛接受，但相关探索仍处于相对初级阶段，其理论内涵还不够丰富。本文从技术、业务和人三个角度，探讨对智能原生的观察和思考，并展望其发展趋势，希望能对AI的应用落地和模式创新起到一定的参考作用。
