网络更智能
更智能：终端能力的提升和用户行为的改变，导致网络流量构成及其特征发生了根本性的变化，因此需要网络具备足够的智能对网络资源和流量进行有效的管理，同时需要对海量数据的智能挖掘。
互联网流量的突发特征需要网络具备足够的智能对网络资源和流量进行有效的管理。
传统网络中各自独立的针对流量管理的网络策略控制和基于网络管理的自组织网络将逐步结合，为网络提供全面感知的端到端的智能。
这一结合，将目前静态的网络策略控制和DPI、SON等都扩展到端到端，改变以往孤岛式的流量管理和网络优化方式，形成一个能全面感知用户、终端、应用和网络状态的智能架构，实现网络资源的合理规划、利用、优化和有效控制网络拥塞，并进一步挖掘网络的潜能。
随着互联网与物联网应用日益普及，网络更加智能化，网络的数据量也呈现爆炸的趋势。大数据的特征就是海量、多样与实时性。这些对数据的管理、分析、处理提出了很高的要求。
为此必须借助诸如数据挖掘、自然语言处理(NLP)、大规模数据集的并行运算(Hadoop)、高性能与高可扩展性数据库(NoSQL)等大数据技术为各类智能应用提供支撑。
此外，数据可视化技术也将为基于大数据的决策支持提供重要的工具。
网络更敏捷
更敏捷：传统网络以硬件为中心，网络部署和管理复杂、成本高，业务部署和引进不够灵活、周期长。
因此需要新技术来实现更灵活、更自动地部署、管理、运营网络以及提供创新业务。
SDN(软件定义的网络)通过虚拟化技术实现了网络控制与转发的分离，打破了以往以硬件为中心的网络格局。
在降低运营商固定资产投入的同时，通过北向接口，把网络智能向上层的应用对外开放，使运营商能够快速灵活地部署新业务，实现网络的自动化管理，从而降低了运营成本。
这种网络虚拟化架构不仅适用于云计算数据中心内部网络，未来也可能适用于城域网络边缘、接入网、光传送网和网络设备自动化管理等各种场景。
应用优化技术将是运营商灵活应对OTT应用对电信网络冲击，缩小剪刀差的手段之一。
该技术将基于网络的感知能力，使电信网络能够根据不同的应用特征，包括互联网业务的应用特征，为其主动疏导网络流量，对网络资源作出动态调整，最大程度地利用网络资源提高用户的通信体验。
在无线接入网络中，频谱是非常重要的资源，也是决定网络容量的重要因素之一。CRS(感知无线电)技术的发展可以实现频谱在不同系统间的灵活分配，将真正实现频谱的有效灵活利用。
数字处理技术和控制技术与光子技术的结合，正不断被应用在各种光器件系统中，从而使光器件具有更好的灵活性和扩展性，实现灵活的频谱和带宽调度、多维度的波长选择等，以构成弹性光网络。
