自2006年SDN从实验室诞生，迄今为止已经走过了12个年头。业界在这12年当中经历了不同程度的SDN炒作，国内外厂商和运营商都在SDN领域做了不同程度的工作，推出了不同的产品。
而在最近的一段时间内，业界已经开始更多关注5G、区块链等技术风口。SDN/NFV产业联盟理事长、工信部科技委常务副主任、中国电信科技委主任韦乐平认为，这种现象其实是SDN已经迈向落地实现的一种表现，业界炒作的往往都是目前在空谈的一些东西。但是，虽然SDN已经开始在落地实现，但是距离真正的商用化还有很多障碍需要克服。
规模化应用需良方
中医开方治病讲求的是“君臣佐使”，套用到网络领域，SDN的应用也需要按照君臣佐使的原则。
- 君：网络重构需要高层强势接入。韦乐平认为，电信运营商通过SDN等技术推动网络重构，最大的问题不是技术性问题。运营商由于其遍布全国的业务，在组织架构、生产流程、运营模式等方面都存在较大的差异，因此需要高层强势介入和管理，以推动网络的重构。
- 臣：专注技术的研发与应用。韦乐平认为，网络重构应该以用户需求为导向，以SDN等创新技术的应用为途径，以运营商成本节省为目标，最终实现运营商网络重构。
- 佐：构建产业生态。运营商网络重构和转型，往往不是单独的事情，需要与厂商一起推动。日益完善的产业生态系统，是助力运营商实现网络转型目标的重要途径。
- 使：拥抱开源，避免碎片化。韦乐平在去年的大会上曾经提出了标准组织和开源组织碎片化的问题，在今年这种状况已经得到了改善，Linux基金会已经把6个开源项目合并成了新的LFN项目，在这样的情况下，韦乐平认为运营商需要去拥抱开源、积极参与到开源项目中，推动技术的发展。
韦乐平特别强调：“目前SDN的发展曲线可以说是到了从炒作到应用的拐点，但是要真正落地还有各种各样的问题和挑战，运营商SDN的落地与实现需要一步一个脚印解决问题。”
网络+AI，新的发展方向
韦乐平表示，SDN将进一步从自动化走向智能化，以后的网络仅仅有自动化是不够的，还必须具备智能化。因为网络的复杂性和人工依赖性使得具备应付高度复杂性能力的AI具有很好的发展空间，结合SDN与AI的基于意愿的“随愿网络”，将成为网络自动化和智能化的目标。
AI使能是网络架构重构的新阶段，在围绕SDN/NFV和Cloud进行的网络重构带来新的多维度复杂性，而AI在处理复杂问题上的能力是远超人脑的，有可能解决电信网络架构所面临的三大重要挑战：网络架构动态变化带来的网络和业务的复杂性、网元分层节解耦带来的故障定位问题、网络资源实时调整带来的网络运营复杂性。
韦乐平还重点提到了AI+网络的模式面临的挑战，首先，AI成功应用的前提是足够大的训练数据,但由于部门和各管理层级的数据存储和管理应用机制不同、数据监管限制等原因，能真正有效利用的有价值的数据并不足够大，第二是AI、机器学习与网络结合的价值场景尚不清晰，第三是网络和业务远比目前AI取得成功的图象、语音识别和单一棋类博弈要复杂得多，特别还缺乏成熟可靠的电信网络和业务的建模和特征表示及提取方法，第四是垂直烟囱式的组织架构不适合AI使能的网络。
韦乐平强调：“仅仅依靠技术和业务重构，不下决心实施组织重构，难以推进AI使能的深度网络架构重构。打破部门壁垒，实施组织架构水平化，是成功的前提。”
中国电信网络重构的进展
当被问及中国电信在网络重构方面取得的进展时，韦乐平表示，尽管在网络架构重构上困难重重，但是中国电信仍然在坚持按照CTNet2025的计划在不断前进。
2017年，中国电信在流量调控等方面取得了重大进展，省公司的出口反向链路的空闲带宽增加了1Tbps。SDN随选网络三大应用场景：大企业网、中小企业网、家庭网，已经在家庭网、中小企业网取得突破进展，如上海电信上线30万台SDN控制的家庭网关。在NFV领域，中国电信的IMS规模是全球最大的，小流量大并发的vBRAS也开始应用，物联网领域也开始应用NFV。尽管在这些领域都取得了不小的进展，但韦乐平认为距离他的设想还很远。
