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光电路交换（OCS）技术通过直接切换光信号路径，无需光电转换，实现低延迟、低功耗、高带宽的数据中心互联。

光电路交换（OCS）技术通过直接切换光信号路径，无需光电转换，实现低延迟、低功耗、高带宽的数据中心互联。收起

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  • 谷歌OCS的“关键镜子”，国内已量产上千颗
    苏州知芯传感技术有限公司（简称“知芯传感”）在2019年成立，是专注于MEMS微镜设计及结构光投射模组的研发、生产和销售的高新技术企业。公司自主搭建 MEMS 微镜芯片至激光投射模组完整技术链路，相关结构光模组已实现万台级出货，客户覆盖海内外市场，落地场景包含 VR/AR、元宇宙设备、医疗成像、智能硬件、3D 打印等；配套工业 3D 视觉产品与成套方案已面向数家工业企业交付，可适配自动化焊接、工业缺陷检测、机器人视觉导引等制造环节。
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    07/15 13:57
    mems OCS互联
    谷歌OCS的“关键镜子”，国内已量产上千颗
  • OCS全光交换行业深度研究报告 AI数据中心网络重构下的MEMS Optical Core产业化机会
    AI数据中心竞争从单颗芯片算力竞争进入系统级算力效率竞争，OCS（Optical Circuit Switch）作为新型交换机出现，旨在解决AI集群网络架构升级带来的低时延、低功耗、高带宽和可重构拓扑需求。OCS的核心在于软件定义的物理光路重构，而非简单的光口化或光模块延伸。 OCS的主要应用场景包括Spine replacement、Scale-Up、Scale-Out、Backup pooling和Physical DC slicing，其中Spine replacement是最易被云厂商接受的切入点。目前，3D MEMS自由空间方案因其高端口、低插损、协议透明特性，在高端应用场景中占据主导地位。 OCS的技术壁垒在于长期稳定的低损耗光路切换，特别是低插损、低回损、温漂控制、闭环监控与校准和自动化装调等方面。MEMS Optical Core作为产业链中最值得关注的价值锚点，其成功与否直接影响OCS的整体性能和成本。 整体来看，OCS行业机会在于工程层的难点攻克，尤其是MEMS Optical Core的产业化。对于具备耐心资本和产业资源的投资机构来说，这是一个值得重点关注的领域。
    1920
    06/23 22:50
    AI AI算力
  • AI算力集群的下一个惊爆点：OCS光交换机产业链
    本文介绍了全光交换系统(OCS)的技术演进及其在全球AI算力集群中的重要性。随着传统电分组交换(EPS)因功耗和速率限制导致算力芯片频繁等待，光模块和光电共封CPO成为当前解决方案。然而，随着AI算力需求的增长，电交换芯片面临研发周期延长和成本上升的问题，全光交换机凭借较低功耗和接近的成本优势备受关注。 目前，OCS技术主要有四种路径：微机电系统(MEMS)、压电陶瓷(Piezo/DLBS)、数字液晶(LCOS)和硅光波导(Si Photonics)，其中MEMS是最成熟的技术，但切换速度较慢；压电陶瓷具有低插入损耗和反射损耗，但扩展到高端口阵列困难；数字液晶可靠性高，但切换速度仍不足；硅光波导潜力最大，但在串扰和插入损耗方面存在挑战。 全球OCS产业格局中，Google是早期和坚定的支持者，预计未来几年内需求将持续增长。尽管Lumentum和Coherent占据系统整机订单，但他们将部分制造和测试工作外包给了中国和台湾的代工厂。国内厂商在上游核心器件和中游封装测试方面也有一定实力，但整体而言，OCS技术仍面临诸多技术和工艺上的挑战。
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    06/23 09:58
    AI算力 OCS互联
    AI算力集群的下一个惊爆点：OCS光交换机产业链
  • OCS：AI数据中心里的“光学立交桥”，为什么MEMS Optical Core会成为新焦点？
    AI数据中心急需OCS来提高算力网络的灵活性和效率，特别是针对大规模模型训练中的高带宽、强规律、可调度的通信需求。OCS通过软件定义的物理连接，降低功耗和时延，支持跨代复用，成为AI集群扩展的重要工具。MEMS因其高精度和稳定性成为OCS的主要技术路线，但也面临诸多产业化难题。国产替代应注重参数分布、回损验证、自动化制造和长期可靠性，才能真正进入市场。
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    06/15 22:29
    数据中心 AI算力
  • OCS全光交换：AI数据中心里的“光学立交桥”，也是MEMS Optical Core的新战场
    光电路交换机(OCS)作为AI数据中心的关键组件，解决了传统电交换机在网络扩展时的功耗、时延和成本问题。OCS通过在光纤间动态建立物理光路，减少了中间处理层级，降低了能耗和延迟，提升了网络效率。其核心技术是3D MEMS微镜阵列，具有高端口、低插损、协议透明等特点，适用于AI数据中心的高带宽、低延迟需求。 OCS的应用场景包括Scale-Up(纵向扩展)、Scale-Out(横向扩展)和Scale-Across(跨数据中心扩展)，分别针对不同规模和需求的AI集群。OCS与传统电交换机的主要区别在于交换思想的不同，前者注重稳定大流量，后者灵活处理小流量。 目前，OCS面临的主要挑战包括低插损、低回损、温漂控制和自动化装调等问题。国产企业在OCS领域的产业化进程还需克服这些技术壁垒，尤其是MEMS Optical Core模块的研发和量产能力。 随着AI数据中心的发展，OCS将成为连接算力资源的关键基础设施，推动算力集群的智能化组织和高效利用。
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    06/15 22:26
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