）建设发展的通知》在朋友圈疯传。《通知》要求加快NB-IoT在国内落地，明确到2017年末，我国NB-IoT的NB-IoT基站规模要达到40万个，NB-IoT的连接总数要超过2000万，实现NB-IoT网络对直辖市、省会城市等主要城市的覆盖。

　　到2020年，我国NB-IoT基站规模要达到150万个，NB-IoT的连接总数要超过6亿，实现对于全国的普遍覆盖以及深度覆盖。

　　今天，一份中电信全球首个专门针对NB-IoT的资费套餐，让我们看到NB-IoT商用时代真的要拉开序幕了！中国电信的NB-IoT并非以实际消耗的流量计费，而是以连接数计费。由于NB-IoT场景本来就应对小流量、低速率的场景，采用流量计费的收益可能远低于按连接计费，会对运营商的网建投资回报造成更大的压力；流量计费法也没有反应物联网给客户带来的连接价值，因此这一举措是非常合理的。

　　曾经，我们还质疑2020年全球500亿设备如何互联？因为目前的互联网智能承受200亿的连接，如何实现那300亿的连接？随着NB-IOT、LORA技术等开始商用，我们看到物联网的连接已经覆盖了个人、家庭、城际范围，物联网最后一块短板已经补上，物联网爆发指日可待了。

　　在爆发前夜，我们还是聊聊物联网的几个关键技术。首先我们可以看看一个物联网系统简单的构成，如下所示

　　基本一个物联网系统是由三部分组成，一个是传感器主导的信息采集系统，一个是处理和传输系统，一个是云。实际上，在上一期的文章我们介绍了物联网的关键组成—传感器技术 见《100多年前的旧机床为何可以变成智能联网设备》所以今天我们就聊聊其他几个关键技术：处理器、连接和云技术。

　　毫无疑问，物联网终端需要的极低功耗的处理器，在休眠时的静态电流可以达到uA级别，此外，处理器要能处理器更多的传感器信息，其实用户并不关心是ARM内核还是其他内核，用户关心的是整体功耗，所以今年，某家非ARM内核的处理器产品销量非常好，不过ARM内核产品毕竟有广泛的生态系统，所以用户开发难度都不是很大，只要优化好就可以做出极低功耗的产品，例如灵动微电子就有超低功耗CortexM0的32位系列，还采用的是嵌入式Flash，便于开发，稳定性高。

　　以目前的发展趋势来看，未来物联网终端需要的是低功耗的SoC型处理器，就是要将处理器内核和无线连接技术以及针对性的硬件电路整合在一起，以SoC单芯片来呈现，这样可以大幅度缩小物联网终端的体积。

　　现阶段，很多公司也提供整合模块，例如深圳信可通信技术有限公司、上海移柯通信技术股份有限公司等都提供完整的连接模块产品，可以实现长距离的连接，还有GPS模块。

　　在目前的物联网连接技术中，很多人从局域网和广域网角度进行划分，个人认为从授权频段无线技术和非授权频段无线技术划分更明确一些，授权频段无线连接以NB-IOT、LTE-M为主，主要是运营商主导，而非授权频段无线连接技术主要以IEEE 802.11 /Wi-Fi蓝牙Zigbee、LoRa、SigfoxNFC等。非授权频段无线技术相对来说起步早，产业链成熟一些。几种物联网连接技术的对比。

　　从目前发展来看，两种无线技术都在部署，在最近上海举行的GSMA全球移动物联网峰会上，GSMA物联网项目主管称，LPWA（低功耗广域网络）的最新版本Rel.13技术历经9个月已经最终确定，2017年移动物联网LPWA进入全球市场。目前，移动物联网已获得全球38家移动网络运营商和27家供应商的支持，全球共设立56个移动物联网试点，多个芯片组合模块现已投入商用。

　　不过，运营商也在大力推动NB-IoT（窄带物联网）和LTE-M技术升级，这两项技术均采用全球统一的3GPP标准来扩展物联网。授权频段无线技术的优势是可以通过运营商自有的基站升级，而而非授权频段无线技术需要自建基站，另外，授权频段无线技术没有干扰可以达到达到电信级别的安全机制，非授权频段无线技术因为采用的是ISM频段因此有干扰，而且安全性打折扣。

　　从过往的发展来看，如果有运营商的支持，则该技术商业模式清晰，质量和可靠性得到保障，如4G时代运营商就选择LTE打败了先行者WiMAX。在5G时代是否NB-IOT或者LTE-M可以打败其他非授权频段无线技术，还要拭目以待。

　　不过，授权频段无线技术与非授权频段无线技术将共存是不争的事实，毕竟很多应用场景并不需要运营商授权频段技术。而且非授权频段无线技术可以弥补授权频段无线技术的盲区，例如LPWA所提供的连接技术就将补充传统的蜂窝以及蓝牙和WiFi等短距离无线技术来满足物联网应用需求。这种连接具有十到几十公里的覆盖距离，电池寿命十年以上，对于实现低功耗、低成本和低吞吐量的互联网而言是最有希望的技术。

　　几年前，当我们谈论物联网的时候，仅理解就是把设备连接到网，现在，我们知道，连接到网络的物联网设备会将产生大量的数据，这些大数据才是物联网的价值所在，例如一辆汽车每天要产生4000GB的数据，一家医院每天要产生3000GB的数据，一架飞机每天要产生40000GB的数据！这其中的很多数据将保存在云端，分析这些云端大数据有助于我们更好实现无人驾驶，更好的维护飞机、提供更好的医疗保健服务，这就是人工智能。因此，物联网时代我们的物联云大的惊人！

　　物联网设备实际上是一个从端到云的完整信息链设备，未来没有云的物联网设备是难以想象的，这也是未来智能设备区别于传统硬件设备的主要标志。

　　目前，全球七大云计算公司谷歌、亚马逊、微软、IBM、阿里巴巴、腾讯和百度都提供基于云的大数据服务和人工智能服务，尤其是百度，虽然后进但是已经将人工智能列为其战略。以前天百度总裁陆奇在百度技术大会上对人工智能架构的阐述来看，人工智能技术将覆盖物联网的几乎所有场景。

　　但在现阶段，本土云服务商在物联网人工智能服务上还刚刚起步，以百度和亚马逊比较来看，亚马逊早已可以提供成熟的基于语音的交互技术，亚马逊云也可以提供支持有关基因检测机器视觉的人工智能服务，就是接入数据就可以提供类似服务，但是国内百度才推出语音交互服务、其他深度的物联网人工智能服务还还没有推出。

　　对于本土物联网企业来说，一个策略是可以自建物联云，提供垂直化的大数据分析和人工智能服务，例如体脂称公司提供的云服务可以进行大量体脂称数据分析和服务，并和保健公司合作，推出从检测体脂到保健服务的一条龙服务，也可以获得更多的利益收入。

　　总之，物联网时代将催生大量全新的服务模式和商业模式，这是非常值得探索的线 日ELEXCON深圳国际电子展暨第六届嵌入式系统展期间的第五届物联网技术与应用大会上，来自高通、ARM、华为、戴尔的专家将就物联网技术发展和商业模式分析洞见，欢迎关注。

　　发展方向： 采集高频化：采集的频率越高，对于数据的监控分析将会越准确 数据的高速化与无线化：有线采集的方式布线安装困难，而且成本高，未来

　　其实需要解决的是最后100米的问题，在最后100米可连接设备的密度远远超过最后1公里，特别是在家庭，家庭

　　，方案及芯片选型，软硬件设计要点，低功耗设计规范等。总之，本课程将帮助你快速掌握NBIOT项目开发的

　　的快递可以一直准确无误在路线上？为什么学校图书馆里海量的书籍却管理得整齐有序？为什么有些不小心失窃的物品可以迅速追踪回来？而这些都得利用RFID

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