在人工智能技术内核的支持下，智慧城市可将百万级的服务器连成一台超级计算，可以对整个城市进行全局的实时分析，自动调配公共资源。其实，简单的来说就是利用人工智能技术形成以数据为驱动的城市决策机制，根据实时数据调控配置公共资源。
所以，智慧城市不仅给我们带来快捷，同时还能够给我们带来清洁能源，即进行低碳模式生活，还可对城市资源进行能源管理，即所谓的智能能源+大数据驱动下的能效管理。
在国内，目前最严重的是污染，水污染、土壤污染、空气污染。而在智慧城市平台的建设基础上，城市资源不仅可以得到关键变量的参数化建模、仿真和控制，更重要的是它还能够将一个区域作为一个系统进行参数化建模和仿真，通过数据的检测、分析、反馈形成一个闭环系统，从宏观的整体来把握城市资源信息的控制和管理。
尤其是在人工智能迅速发展的当下，通过物联网、云计算等移动通信网络技术将最新的高科技产品嵌入到智慧城市里面，不断丰富城市科技内容。使原有的城市环境在新的技术基础上，不断改善环境污染、交通堵塞、能源紧缺、住房不足、失业、疾病等带来的不足。
智慧城市是一种循环再生的新型城市，它作为一种战略被提出至今，除了能够实现对城市核心系统的感知及互联互通，它还可以为现代化城市带来更高层次的智能化演变，带动更深入的群众体验及参与度，它是努力推进知识社会，面向下一代的创新突破，是构建创新20时代的城市新形态，更是解决当下城市、农村发展的关键所在。
伴随着移动通信技术的不断发展，全球物联网即将迎来快速的发展。在国际运营商中，AT&T、Verizon、KDDI、KPN、Orange、NTT DoCoMo、Telefonica、Telstra、Telus都先后开展了eMTC的商用。
在我国，电信率先起跑，在确立了800MHz组网能力之后，一口气要建成30万NB-IOT基站。联通与Jasper签订双排他协议，早早确定了NB-IOT作为发展方向。
而最早提出的中移动，却在NB-IoT与eMTC之间徘徊不定，这之间的原因，主要是两种制式各有所长，而中移动的TDD网络决定了其决策上的纠结性。
本文就NB-IoT与eMTC的主要性能，在十个方面进行了系统地梳理及详细地分析，在十轮论战过后，让我们再重新审视中移动的最佳决策应该是什么样子的。
在物联网的建网中，有非常多的应用场景需要满足，那么NB-IoT 与eMTC是在哪个场景下进行PK的呢？主要有三个场景，我们依次来看一下。
物联网应用可根据速率、时延及可靠性等要求，主要可分为三大类：
在以上各类业务中，LPWA业务由于连接需求规模大，是全球各运营商争夺连接的主要市场。NB-IoT 与eMTC也主要是在这个战场上进行PK的。
NB-IoT 与EMTC一路走来，是战败了哪些网络制式，才走到最后的呢？
目前，存在多种可承载LPWA类业务的物联网通信技术，如GPRS、LTE、LoRa、Sigfox等，但存在如下问题：
上述几点已经成为阻碍LPWA业务发展的影响因素，与这些制式相比，NB-IoT 与EMTC优势较为明显。
NB-IoT与eMTC的十轮鏖战
总结来看，NB-IoT 覆盖半径约是GSM/LTE 的4 倍，eMTC覆盖半径约是GSM/LTE 的3 倍，NB-IoT 覆盖半径比eMTC 大30%。NB-IoT 及eMTC 覆盖增强可用于提高物联网终端的深度覆盖能力，也可用于提高网络的覆盖率，或者减少站址密度以降低网络成本等。
NB-IoT ：在3GPP 标准中的终端电池寿命设计目标为10 年。在实际设计中，NB-IoT 引入eDRX 与PSM 等节电模式以降低功耗，该技术采用了降低峰均比以提升功率放大器（PA）效率、减少周期性测量及仅支持单进程等多种方案提升电池效率，以达到10 年寿命的设计预期。
eMTC ：在较理想的场景下，电池寿命预期也可达10 年水平，其终端也引入了PSM 与eDRX 两种节电模式，但是实际性能，还需后在不同场景中做进一步评估、验证。
NB-IoT ：其采用更简单的调制解调编码方式，以降低存储器及处理器的要求；采用半双工的方式，无需双工器、降低带外及阻塞指标等等一系列方法。在目前市场规模下，其模组成本可达5 美金以下，在今后市场规模扩大的情况下，规模效应有可能使其模组成本进一步下降。
eMTC ：其也在LTE 的基础上，针对物联网应用需求对成本进行了一定程度的优化。在市场初期的规模下，其模组成本可低于10 美金。
4连接数
NB-IoT ：其在设计之初所定目标为5 万连接数/ 小区，根据初期计算评估，目前版本可基本达到要求。但是否可达到该设计目标取决于小区内各NB-IoT 终端业务模型等因素，需后续进一步测试评估。
eMTC：其连接数并未针对物联网应用做专门优化，目前预期其连接数将小于NB-IoT技术，具体性能需后续进一步测试评估。
定位功能：在NB-IoT技术的R13 版本中，为降低终端的功耗，在系统设计时，并未设计PRS 及SRS。因此，目前NB-IoT 仅能通过基站侧E-CID 方式定位，精度较粗。当然，未来的升级中将进一步考虑增强定位精度的特性与设计。
多播(multi-cast)功能 ：在物联网业务中，基站有可能需要对大量终端同时发出同样的数据包。在NB-IoT 的R13 版本中，无相应多播业务，在进行该类业务时需逐个向每个终端下发相应数据，浪费大量系统资源，延长整体信息传送时间。在R14 版本中，有可能对多播特性进行考虑，以改善相关性能。
移动性/ 业务连续性增强功能：R13 中NB-IoT 主要针对静止/ 低速用户设计、优化，不支持邻区测量上报，因此无法进行连接态小区切换，仅支持空闲态小区重选。R14 阶段会增强UE 测量上报功能，支持连接态小区切换。
对于标清与高清的VoIP 语音, 其语音速率分别为122kbps 与2385 kbps。即全网至少需提供106 kbps 与177 kbps 的应用层速率，方可支持标清与高清的VoIP语音。
NB-IoT ：其峰值上下行吞吐率仅为67 kbps 与30 kbps，因此，在组网环境下，无法对语音功能进行支持。
eMTC：其 FDD 模式上下行速率基本可满足语音的需求，但从产业角度来看，目前支持情况有限，对于eMTC TDD 模式，由于上行资源数受到限制，其语音支持能力较eMTC FDD 模式弱。
NB-IoT ：在R13 版本下，其连接态下无法进行小区切换或重定向，仅能在空闲态下进行小区重选。在后续版本中，产业界有可能针对某些垂直行业需求，提出连接态移动性管理的需求。
eMTC：由于该技术是在LTE 基础上进行优化设计，可支持连接态小区切换。
NB-IOT：对于未部署LTE FDD的运营商，NB-IOT 的部署更接近于全新网络的部署，将涉及到无线网及核心网的新建或改造及传输结构的调整，同时，若无现成空闲频谱，则需对现网频谱（通常为GSM）进行调整（Standalone 模式）。因此，实施代价相对较高。
而对于已部署LTE FDD 的运营商，NB-IoT 的部署可很大程度上利用现有设备与频谱，其部署相对简单。但无论是依托那种制式进行建设，都需要独立部署核心网或升级现网设备。
eMTC：若在现网已部署4G 网络，在该基础上再部署eMTC 网络，在无线网方面，可基于现有4G网络进行软件升级，在核心网方面，同样可通过软件升级实现。
NB-IoT ：其在覆盖、功耗、成本、连接数等方面性能占优，但无法满足移动性及中等速率要求、语音等业务需求，比较适合低速率、移动性要求相对较低的LPWA 应用；
eMTC ：其在覆盖及模组成本方面目前弱于NB-IoT，但其在峰值速率、移动性，语音能力方面存在优势，适合于中等吞吐率、移动性或语音能力要求较高的物联网应用场景。运营商可根据现网中实际应用选择相关物联网技术进行部署。
这都让中移动难以下决心选择，因为一旦选择错误，机会成本与网络成本都是十分巨大的。
物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。
感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧）
网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。
平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。
应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。
1高效分布式必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。
2实时处理
必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。
3高可靠性
需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。
4高效缓存
需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
5实时流式计算
需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
6数据订阅
需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。
7和历史数据处理合二为一
实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。
8数据持续稳定写入
需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。
9数据多维度分析
需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。
10支持数据计算
需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等 *** 作。原始数据的采集可能频次挺高，但具体分析时，往往不需要对原始收据进行，而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频 *** 作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计 *** 作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均。
11即席分析和查询
需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图标。
12灵活数据管理策略
需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统，采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。
13开放的系统
必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++，Java，Go，Python，RESTful等等，也需要支持Spark，R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。
14支持异构环境
系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。
15支持边云协同
需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或仅仅符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。
可以不用做物联网硬件开发，因为物联网系统可以分为两部分：硬件和软件。硬件通常包括传感器、节点、网关等，而软件则包括数据处理、分析和应用等。如果您不想进行硬件开发，可以考虑使用已有的硬件产品，例如Arduino、Raspberry Pi等，或者采购一些现成的传感器、网关设备等。
在软件开发方面，您可以选择使用一些物联网平台或开发框架，例如AWS IoT、Google Cloud IoT等，这些平台和框架提供了一些基础的组件和工具，帮助您更容易地实现物联网系统。同时，您也可以自己编写代码进行数据处理、分析和应用开发等。无论哪种方案，都需要考虑数据的安全性和可靠性，以及系统的扩展性和可维护性。
可以通过使用现有的物联网设备或者使用模拟器来实现物联网系统，而不需要进行物联网硬件开发。以下是一些实现物联网系统的常用方法：
使用现有的物联网设备：市场上已经有许多物联网设备可供选择，例如传感器、摄像头、智能家居设备等等。可以根据需求选择合适的设备并与系统进行集成。
使用模拟器：模拟器是一种可以模拟物联网设备行为的软件。通过使用模拟器，可以模拟多种物联网设备的行为和交互，并且可以测试系统的功能和性能。
使用云平台：云平台可以提供物联网设备的管理和数据存储等功能，例如AWS IoT、Google Cloud IoT、Azure IoT等等。使用云平台可以更加方便地管理物联网设备，并且可以通过云服务实现设备之间的数据交互和处理。
总的来说，可以通过选择适合的技术和平台，来实现一个完整的物联网系统，而不需要进行物联网硬件开发。
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