LoRa与NB-IoT对比分析，谁更胜一筹

技术对比

1、工作频段与服务质量

对于工作频段而言，在远距离通讯中，对于LoRa来说，处于非授权频段进行工作，与其他行业的无线通讯网络相比较，在LoRa技术中融入了线性调频技术，充分确保了工作频段的低功耗性，在很大程度上，增加了通讯距离 。对于NB-IoT技术，主要是建立在蜂窝技术的基础之上，采用了1GHz之下的授权频段。

与NB-IoT相比，LoRa技术的抗干扰能力较强，且可实现多信道数据的并行处理，但无法提供与NB-IoT相同的服务质量，若想取得更高的服务质量，需要投入更多的资源。在NB-IoT技术之中，通过授权频段及同步协议，可为服务质量打下基础，而对于LoRa技术，其应用的场景不能对该技术有很高的服务质量要求。通过比较，NB-IoT更加可靠，可以为用户提供高质量服务，用户体验更佳，大部分运营商也更加青睐于NB-IoT。

2、网络覆盖范围与成本

在网络覆盖范围方面，NB-IoT覆盖面更大。在郊区，利用LoRa技术，传输距离只能达到15千米，而利用NB-IoT技术，传输距离可达35千米，超过前者的两倍。不过，在部署方面，LoRa要优于NB-IoT。对NB-IoT进行部署的时候，信号强度取决于4G/ITE的情况，比如NB-IoT无法部署在4G未覆盖的农村地区。在成本方面，虽然NB-IoT的服务质量比较好，但在频段授权方面，会花费很多的资金，在每个基站中，最少的投资资金也需要15000美金；对于LoRa技术，其服务质量不高，只能够适用于要求比较少的场景中，在部署成本方面，比NB-IoT会少很多。

3、电池寿命与频段利用率

对于IoTaWAN协议，能够按照实际的应用场景，对节点的通讯频率进行合理调整，有效降低了运行能耗，不管是蜂值电流，还是休眠电流均比较小，有效延长了电池的使用寿命。

市场定位

1、LoRa技术

在LoRa技术中，其协议具有一定的独特性，能够根据客户的需求，及时做出相应的改变，在网络部署方面， 花费的成本也相对较低。一般来说，LoRa技术可以应用在具有特殊要求的网站中，比如说：企业以及政府机构等。LoRa技术具有较强的灵活性，也比较经济实惠。不仅如此，LoRa可以满足定位跟踪额的需求，功耗比较低，其连接量比较大。

在我国的各个城市中，具有诸多的高速公路，各个国道和省道 也正在不断的发展中，在这样的背景下，出现了智慧道路。在LoRa技术的基础上，提出了智慧道路的想法，利用LoRa信号覆盖，能够有效处理道 路中诸多的突发情况，缓解了交通拥堵现象。

(1)应急终端

在道路中，一旦出现车祸，又或者车辆出现问题的情况下，在路灯杆中，经过应急终端的安装，可以向道路管理云平台发送相应的求助请求信息。在道路管理云平台中，经过接收相应的请求之后，得䀐GIS，可以准确掌握事发地点，进而安排适合的人员，准确 到达事发地点，有效处理交通事故。

(2)手机APP用户端

在APP客户端中，用户能够接收道路管理云平台所发送的交通情况信息，在道路管理云平台中，可以向自己 车辆发送其所在路段的交通信息，在智慧道路中，提供的信息比较准确。

(3)道路管理云平台

对于道路云平台，主要的功能包括两方面，第一，接收应急终端的求助请求；第二，在APP客户端中，为客户及时反馈路况。

2、NB-IoT技术

NB-IoT是基于蜂窝技术建立的，其服务质量比较高，受到诸多运营商的认可。由于国际标准的指定，在加上监管政策的实施，运营商对NB-IoT技术进行了大力推广，在网络部署中，NB-IoT技术得到了广泛应用，在公网以及运营商级的相网络中，NB-IoT技术具有明显的优势。如今，在市场中，经过NB-IoT技术的应用，可以满足低传递速率的场景，还能满足时间延长较少的场景，具体的应用实例如下。

以NB-IoT为基础，这样的智慧消防栓能够有效弥补传统消防栓的不足，尤其是消防栓偷水、漏水、倾斜撞倒、故障检测等方面的问题。对于NB-IoT技术，应用在智慧消防栓的时候，主要优势为以下几个方面。

（1）状态监测 监测城市各街道消火栓状态，以及电源、水压是否正常、完好；消火栓开水监测及开水持续时间监测；消火栓完好监测（倾斜、撞倒）；

（2）异常实时报警 出现突发情况，系统自动发出报警信息，通知相关人员对有安全隐的地点采取紧急措施，避免出现意外；

（3）偷水漏水监测 硬件方案内置感应传感器，可感应消火栓转轴的拧动，从而获取消火栓的阀位开关度，监测偷水漏水。

（4）人员识别 通过在嵌入式主板集成RFID识别器，并为每个维护管理人员配备相应的IC卡，可精确判断消防栓的开闭是否属于正常维护，实现智能化管理。

（5）地图精确定位 系统架构GIS地理信息系统平台，将消防辖区内消防栓数据定位在地图上，直观显示每个消防栓地理位置以及状态。

3、LoRa与NB-IoT的共同发展

经过大量的分析可知，LoRa与NB-IoT有着自己的技术特点，其市场特性也是不同的，在这两者中，技术都不是完整的，根据目前物联网发展的情况可知，LoRa与NB-IoT的共同发展是未来的发展方向，经过这两项技术的联合应用，可以优势互补，进而建立更加健全的物联网网络层，扩大物联网的立体格局。

综上所述，在物联网市场中，经过LoRa、NB-IoT技术的应用，开创了物联网的新格局，促进了各个行业的发展。对于LoRa技术，可以有效应用在网络部署中，而NB-IoT技术的服务质量比较高，在公用网络值得推广使用。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

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