由认识到应用——物联网LoRa技术性能分析

在这之前，我们通过《从陌生到认识——LoRa技术》知道了LoRa，在这之后，我们或许可以将LoRa技术落地应用。

首先，什么是LoRa网关？ 网关功能和大小都和WIFI路由器差不多，它用来接收节点（终端）发射的数据，然后通过互联网把数据转送到LoRa应用服务器。

常用的LoRa网关芯片有：

以 Dragino 网关为例，Dragino LG08 网关使用了一个网关芯片（SX1301)，两个射频前端芯片(SX1257)，可以同时监听8路+1路LoRa信号，接收灵敏度为 -140dBm，支持LoRaWAN协议标准。

大部分网关的设计都可以同时接收8 路不同射频频率的信号

因为，LoRa网关有8个LoRa信号接收信道，这信道好比马路上的车道，如果马路有八条车道，即可以同时实现八辆车并排通行，如果要求每一种类型的车仅能行驶在固定的车道，那么，八车道的马路同时并排的八辆车必须是不同类型的，LoRa网关也如是，它只能同时接八种不同类的信号（频率和SF不同），如果同一时间有大量节点发射数据，网关的信道被占满后，会放弃其他多余的信号。

LoRa信道冲突是很常见的，所以节点发射信号要有协议规定，例如信号占空比，每个节点每次发射信号占用的时间不能超过规定的时间，否则视为不遵守规则。 网关可以通过硬件设计方式，例如添加节点芯片，实现LBT——listen-before-talk，LBT的作用是监控信道是否被占用，在某些国家（日、韩）是强制要求网关实现这个功能的，因为这些国家面积小，人口又比较多，通信频道容易拥塞，使用LBT能提高信道效率。

网关容量的计算比较复杂，如果终端按每3分钟发射一次数据，数据长度为50B去估算，网关接纳终端的数量是900个左右。

具体要计算网关接纳终端的容量，受很多因素制约，其中至关重要的是通道多址接入控制协议，多址接入协议分类有：
1固定多址接入，典型的有频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、 码分多址(CDMA)、空分多址(SDMA)。
2随机多址接入，靠随机数控制，典型的协议有ALOHA, CSMA。
3基于预约的多址接入，数据发射前先进行通道预约，原理和日常预约挂号差不多。

LoRaWAN一般有8路信道，每路信道是相互独立的，我们只要分析其中一路信道，计算其容量，再乘以8就可以计算出网关的容量。
以Dragino LG08网关的其中一个信道为例进行分析，首先，需要统计网关覆盖区域内的所有终端节点的发包长度、ADR后的扩频因子、发包频率这些参数。通过LoRa计算工具（计算公式）计算出LoRaWAN模式下不同扩频因子对应的传输速率，并计算出每个终端节点的每个包的飞行时间，然后进行加权平均和数据处理。

处理方法如下：

很明显LoRa的网关容量是足够大的，物联网节点设备每天的发包率大多数都很低，一个Dragino LG08网关每天可以支持几十万（粗略估算 )条上行数据，计算公式： 。

如果考虑下行数据，上行的数据包总量会有所减少，大概会减少 20%~50%的上行数据容量。

如果使用Dragino的新款网关LIG16（SX1302方案），上述数据容量会明显增大，1302的信道的吞吐量要比1301大 倍。

基本上，LoRaWAN网络的信道容量是足够的，网关布置的关键是要考虑信号的覆盖问题。

LoRa节点芯片亦发展到了第二代，第一代为SX127X系列，第二代为SX126X系列，新产品性能必须要比旧产品性能好，SX126X对比旧版的优势有：

可以通过使用温补晶体或电路开槽的方案解决。

空中飞行时间可以通过公式计算得到：

是单个码元的时间， 是数据包码元总数。

数据包长度值最小是1B，最大长度需要满足国家地区无线电规范。 需要注意的是，每增加1B长度的数据，其空中飞行时间不会连续增加，而是增加一定字节的数据后一次性增加时间。

这是因为数据发射前要经过LoRa芯片的交织编码处理，而交织编码器有一定的容余空间。

例如在 SF = 7 的配置下，交织器的容量是 ，其中有 是有效载荷， 发送1B~3B的数据都是用5个码元，发送4B数据时，就要10个码元数，而10个码元可以容纳56b（7B）有效载荷。

LoRa通过无线电波传输，无线电波从发射天线发出，沿不同途径和方式到达接收天线，传输到达的距离远近和电波的频率、极化方式、传播的路径等有关。

电波的理想路径是在真空传输，没有阻挡，舒舒服服。
在实际的应用环境中存在各种障碍物，使电波的传播产生反射、绕射和衍射等非理想传输方式，造成距离计算的多样性和复杂性。

无线电波极限距离可以用公式表达为：

弗里斯传输方程是讨论，在自由空间的一个射频发射和接收系统中，发射功率、接收功率与天线增益、传输距离之间的关系。

当发射天线与接收天线的方向系数 都为1时，设发射天线辐射功率 与接收天线的最佳接收功率 的比值为 ， 得公式：

D=1时，无方向性发射天线的功率密度：

D=1时，无方向性接收天线的接收面积：

该天线的接收功率为：

于是自由空间传播损耗为：

当电波频率提高一倍或距离增加一倍时，自由空间传播损耗分别增加6dB 。
如果考虑天线增益影响，发射天线增益系数为 ， 接收天线为 ，可以导出公式：

这就是弗里斯传输公式 ，它还有很多变形，利用公式可计算收发设备间的最远工作距离 。
电磁波传播过程中存在额外衰减，定义为衰减因子：

相应的衰减损耗为：

A与工作频率、传播距离、媒质电参数、地貌地物、传播方式等因素有关。
基本传输损耗：

在路径传输损耗 为客观存在的前提下，降低链路传输损耗L的重要措施就是提高收、发天线的增益系数。

链路预算用来估算信号能成功从发射端传送到接收端之间的最远距离。

一个系统中链路预算等于其发射机的最大输出功率与接收机最高灵敏度的差值，用dB表示。当系统的链路预算大于路径损耗时，可以实现通信。

接收信号强度（RSSI）常用 表示， 用来判断链接质量，其表达式为：

理论上两颗简单的SX1262芯片就可以实现地球和月球之间的无线通信。

实际应用可以通过增大发射功率或者改善天线架设环境等措施去增加无线传输距离。

LoRa技术的性能大体讨论到这里，更高深的知识还待去学习更新。

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》

基本上可以对以下十项内容进行分析：
基础数据及整理设备运维趋势
委外运维数据
故障部件与纠正预防措施
维修效率与纠正预防措施
保养工单执行情况与纠正措施
电梯故障统计
工单处理效率分析
计划工单处理时长分析
维修工单处理分析
计划工单完成率分析

物联网简单的说就是物物相连的网络，通过物联网能够构建出一个万物互联的世界，而万物互联的世界必然会带来万物智能，从这个角度来看，物联网的发展空间还是非常广阔的。

物联网通常分为四个层次，分别是设备、网络、平台和应用。设备往往是物联网设计的第一步，不同的设备具备不同的功能，比如大量的传感器设备能够获取各种环境参数，对于一些工业生产环境来说，这些传感器还是非常重要的。传感器设备往往需要通过网关把数据发送到物联网平台，物联网平台根据传感器发回来的数据进行针对性的分析和判断，以便于决策是否进行相应的调整，而这正是大数据和人工智能所要关心的事情。从这个角度来看，物联网、大数据和人工智能的关系是非常密切的。

当前互联网正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网需要综合采用物联网、大数据、云计算、人工智能等技术来赋能传统行业。物联网是产业互联网相关技术的基础，因为没有物联网就没有大数据，更谈不上智能化，所以物联网建设通常是产业互联网建设的排头兵。从这个角度来看，未来学习物联网相关技术是不错的选择，会有众多的发展机会。

物联网平台的解决方案是比较复杂的，目前物联网平台的研发依然处在未完全成熟的阶段，大量的技术标准还有待建立和完善，相信随着5G标准的落地，会进一步促进物联网平台标准化的建设。

什么是物联网，发展趋势怎样。学习物联网有前途吗？去年我应邀参加了上海物联网培训会，认识了物联网，并与我们陕西杨凌祥荷牌有机富硒农业专业研发有机富硒农业番茄，黄瓜，甜椒，马铃薯，红薯，猕猴桃，葡萄，苹果与上海合其家物联网公司董事长林总进行现场演讲与沟通。互联网是由美国制定的技术标准，而物联网是由中国制定技术标准的。通过物联网学习，认识了物联网公司各界朋友，今后物联网区块链将是我国重奌发展的方向，万物相连，物联网是未来信息技术发展的方向。也是信息技术一场革命。物联网是我国信息技术的发展方向。

显然，物联网设备的数量已经超过人类。当所有这些设备和计算机开始相互通信时，这会对任何网络造成极大的压力。人们今后将会更加深刻地感到这种压力。不仅如此，它还是一个日益增长的全球市场。调研机构IDC公司预测，2020年物联网的市场规模可能会达到7万亿美元。

展望不久的将来，人们看到数据中心在机器之间通信方面受到以下三种影响：

1为5G奠定基础

这些技术进步和发展也发生在数据中心。所有需要相互通信的设备和人类将会采用大量的光纤通信的应用，特别是当人们期待5G在未来5到10年内上市时。为此，人们还有很多事情要做。无线网络需要大量“有线”网络资产有效地将数据通过光纤传送到核心数据中心和边缘数据中心。

为了实现5G应用，还需要通信基站的密集化(例如小型基站)。此外，适用于这种通信技术的多种供电解决方案涌入市场，允许通信运营商以经济高效的方式为网络边缘的许多设备供电。

2更低的延迟

机器处理信息几乎与接收信息一样快，人类却不能。特别是在数据中心中，决策是即时做出的，并且需要有强大的骨干网络来支持。这是数据中心面临的一个变化，需要实时计算、分析和处理信息。IDC公司认为数据中心的现代化是2018年的重要预测之一，数据中心需要“大量使用预测分析来提高准确性并减少停机时间”。

3更高的密度和速度

部署大量的光纤是最好的解决方案。但这并不总是可行的。最有效的方案是从一开始就部署高密度光纤，以允许机器间对话快速发生。而采用可支持多代设备的模块化高速平台是最佳选择。

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