微波EDA网,见证研发工程师的成长!
首页 > 射频和无线通信 > 无线通信业界新闻 > NB-IoT下的物联网机会如何把握?

NB-IoT下的物联网机会如何把握?

时间:03-16 来源:互联网 点击:

如果采用以往蜂窝网比如GPRS方式,沿用到物联网的领域,从主网或安全性来说,也是比较差的。所以说, NB-IOT来了,才叫物联网时代来临了。

OFweek物联网讯 NB-IOT来了,才叫物联网时代来临了。

NB-IOT几个关键特征:

1、海量连接

指能实现比GSM高20db的覆盖增益,放大了倍数,信号参透力强。

2、设备不需要持续连接,功耗低

从这个角度来说,NB-IOT确实是为设备联网而设计的,设备联网的特点:

①小包数据,或低频或高频;

②对时延不敏感;

③网络可靠性要求高;

④非长连接。

如果采用以往蜂窝网比如GPRS方式,沿用到物联网的领域,从主网或安全性来说,也是比较差的。

所以说, NB-IOT来了,才叫物联网时代来临了。

从人工智能的技术线看物联网的定位。

1、一个IT老兵的历史回顾

我2000年到现在一直从属IT行业,见识了从PC到局域网——互联网——移动互联网——物联网的过程。

互联网上半场:基础设施为王,硬件商及系统集成商的黄金时代。

互联网下半场:应用为王,BAT们的黄金时代。从单机版PC开始,后来有了局域网网吧, 再从门户到搜索引擎、从聊天室到QQ、从游戏到电子商务、从天涯社区到微博、微信,这些都属于应用为王阶段。

物联网是人工智能的上半场:万物互联,软硬结合,连接为王。

机器人及智能硬件是人工智能的下半场:目前除了大疆和ECHO之外,没有针对性应用场景的机器人和智能硬件更像是另一个版本的乐高。

①感知,属于终端部分;

②连接,属于网络部分;

③应用(智能),属于应用场景问题。

物联网同样也要经历基础设施为王到应用为王的阶段。这两者是互相推进的,有时相对同步。

3、人工智能的进化排序

设备连网——后台数据平台——算法(传感器算法+后台数据挖掘算法)——控制(云计算+边缘计算+大数据)——机器学习、深度学习、人工智能(AI)。

物联网是人工智能的第一步,建立设备联网以及基于设备联网的数据监测的基础设施,这是我认为目前最务实的做法。

4、创业公司的机会

从这个技术进化逻辑看,机器人、智能硬件、算法等不应是创业公司的切入点,太早。这应该是大公司的战略目标或科学家型的创业者目标。

物联网生态链的赋能者。

1、硬件生态的核心是芯片,就是深圳创业者口中的"板、屏、壳",无论是手机、平板、播放盒、智能手表,都逃不开这个逻辑。

2、互联网生态的核心是BAT,分别代表了搜索、商务、社交。这是物联网流量的入口,其他的都是基于这些流量的应用。

3、物联网生态的核心或基础设施是:芯片(含传感器、算法)商、 中兴华为(NB-IOT技术提供方)、网络运营商(电信移动联通)、BAT(云计算及云服务)。

NB-IOT的典型应用。

细分可分为:

1、 为产业链服务的应用,比如云平台,此处不赘述。

2、 为应用场景服务的应用。

NB-IOT是设备联网最佳的解决方案,设备维保市场和设备监测控制市场是目前可以大力去拓展和落地的领域。华为推出的电梯物联网就是典型的设备维保方案。还有我司设计的酒店客房百宝箱、电动摩托车充电桩、环保PM2.5监测等也是基于这个逻辑。

从运营商处得到的数据,他们把NB-IOT分了7个目前应用广泛,或马上可以落地的大类:

总结起来,应用的核心是检测与控制。目前阶段,检测相对来说易于落地。控制涉及反向过程,目前比较实用的是开关类控制,比较简单,不涉及大量算法、传感器运用。

NB-IOT的技术难点

1、如何保证海量设备连接的高效、稳定及安全性?

①高效:一台服务器的最大设备连接数

②稳定:设备连接不掉线(网络问题除外)

③安全:数据采集及处理过程的加密机制

与app最大的不同,纯互联网公司不需要考虑连接部分。做物联网产品则需要考虑终端、后台数据连接交换机制。

*连接的效率哪里来?

①前段程序写法;

②后端数据解析写法;

③数据处理机制。

这样才能达到数据连接稳定,后台连接数量多,附属成本低。

2、比技术难点还难的难点:熟悉硬件机制、连接机制和后台应用机制的产品经理及项目经理的培养招募。

个人的感悟及一些具体的行动

1、深圳传统方案商的一些弊端,特别是平板、手机类方案商,赚不到技术的钱,多数利用技术手段聚合供应链赚钱。纯互联网公司后台能力很强,但在硬件连接机制上存在很多问题。

2、不能以单纯的产品思维去看物联网,系统集成思维更贴近现实、华为、海康之类的公司是要去研

Copyright © 2017-2020 微波EDA网 版权所有

网站地图

Top