2.9.6 光接入网SDN/NFV
传统的光接入网系统通常采用网元管理系统（EMS，Element Management System）来进行光接入设备的管理，在管理模型的具体定义方面缺乏统一的标准，各设备厂家通常是基于对设备的自身理解来定义管理量或遵循运营商制定的管理要求，采用私有协议来进行设备的管理，这使得在运营商网络中各个厂家的设备之间的协同管理、端到端的管理比较困难，而SDN 对于光接入网的智能化来说无疑是一个很好的实现路径。
通过对光接入网建立统一的管理模型，例如采用YANG 模型来标准化不同厂家的设备实现，使得从所有上层软件的角度来看都是统一的设备模型，为实现光接入设备的统一管理和控制奠定了基础，并且通常采用统一网络配置协议（NETCONF，The Network Configuration Protocol）来支持SDN 中的设备管理。
网络功能的NFV 是随着云计算技术的不断发展而提出的，最早的NFV 网络设备是数据中心的交换机。随着数据中心虚拟交换机的大量应用，逐渐在通信产业界产生了NFV 各种网络单元，但由于光接入网最靠近终端用户，其数量巨大，成本也更加敏感，是采用通用硬件还是采用专用硬件，成本始终是无法回避的问题。由于通用硬件主要基于X86 架构，其成本要远高于专用集成电路（ASIC，Application Specific Integrated Circuit），因此，完全采用通用硬件实现光接入网系统不具备成本优势。业界主流的思路是希望能够采用通用硬件与专用硬件结合的方式，考虑哪些功能适合NFV，哪些功能在专有硬件上实现是目前研究的重点。从性能、成本等角度来考虑，转发面由专有硬件实现是合适的选择，控制面、业务面等可由NFV 网元来实现。
BBF 及开放宽带— 宽带接入抽象层（OB-BAA，Open Broadband-Broadband Access
Abstraction）社区联合发布了云化中心局（CloudCO，Cloud Central Office），为运营商重构宽带网络架构提供了关键参考。这是在SDN/NFV 技术趋势下，迈向云化网络的关键一步，其中BAA 定义了网络云化架构中的接入节点管理抽象层，使得CloudCO 能够很好地屏蔽物理设备、接入介质的差异，实现新设备的快速引入和业务的自动化开通，支持运营商存量设备的云化演进。
2.9.7 光接入网的智能化
光接入网在运营中也面临着一些问题，例如流氓ONU 的检测、光模块性能劣化、光接入网运营质量分析、家庭网络的质量分析、Wi-Fi 质量分析、ODN 质量分析等，解决这些
问题都需要技术的提升，而AI 在这些问题的解决方面发挥着重要的作用。例如通过对流氓ONU 的行为、各种网络状况进行算法训练，得到流氓ONU 的算法模型，从而可以快速地定位和检测流氓ONU 的存在。
除了在光接入网系统设备上引入AI，在光接入网的重要基础设施ODN 上也需要实现智能化，支持光路的全程拓扑可视化，实现光接入网中海量光纤的高效管理，能够快速定位故
障点，解决运营商面临的巨大运维压力。ODN 逐步走向智能化成为大势所趋。
在定量分析的基础上，通过大数据的采集、引入AI，可有效地提升光接入网的智能化程度。在算力引入方面，有多种可选的实现路径，例如可以在光接入系统中的ONU、OLT
上进行算力的引入，将其作为数据的采集点，通过在ONU、OLT 上进行高速数据采集，将结果提供给在云化网络层的AI 单元，通过AI 算法来进行光接入网的质量分析，给出提前告警及优化建议等。也可以在ONU、OLT 设备上增加AI 运算单元，例如在ONU 上采用具备算力的CPU，在OLT 设备上增加具备算力的板卡，从而采用分布式算力方式来实现AI 算法，进而实现光接入网的智能运维。
