阿里云IoT云产品交流会：物联网痛点多，阿里能做什么？

经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同？

企业如何高效进行物联网应用开发？

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。

首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。

其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。

以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。

在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图：阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；

3 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；

4 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。

整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图：IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。

现今世界网络和数据普及，不单止智能手机能连接网络，就连手表，闹钟，家电等日常用品，也能即时在网络中提取资讯，并配合环据数据作出分析，将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人，流程，资讯和装置这个概念，亦是我们平常所说的物联网（物联网，又名物联网）。

承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来，下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算（Edge computing）。下文将会阐述边缘计算的由来，并介绍它与物联网的关系，而且会利用无人驾驶作为用例，介绍云计算的短处和边缘计算的应用。

先定义一下边缘计算（wikepedia，2019）：

这里提到很多艰涩的专业名词，例如是“分散式运算”，“节点”等，其实只是描述：边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到（即分散式运算）日常设备中处理（即边缘节点中）。

在云计算的典型结构中（如上图），通常可分为“云（云层） - 网（雾层） - 端（边缘）”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式，亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果，就会到透过“网”层，将指令发送到“端”层的应用程式执行，而应用程式收到数据后，则会发送到“云”层作计算。

而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中，终点被赋予简单的存储和计算能力（与雾计算不同，这里重点是“简单”的功能） ，令它能偶尔脱离云的管理，并根据环境数据作出回应。

增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步，但其实这个布局有着莫大的好处，当中包括：

  - 低延迟：数据由近场产生，能快速回应

  - 独立性：在没有网络连接下，系统亦能运作

  - 合规性：无需传送用户资料，保护个人数据

  - 简化数据：终端先处理部份数据，数据简化后才向云服务器传输

  - 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险

无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。

下图展示的是常用的云计算架构，当中包括1）一架智能汽车（客户端），并且正在使用无人驾驶功能，2）互联网（Internet），用作传输数据，以及3）云服务（云计算）服务器），用作提供无人驾驶服务。

假设汽车正在以60ms-1的速度行驶，并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构，汽车本身并没有分析的功能，汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析（步骤1）。

很不幸地，由于汽车现在在北区甚远，信息在005s后才能到云服务 无上停驶，但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行（步骤2）。

在这段发送信息到回收指令的过程中（~01s），汽车会继续以均速行驶（60ms-1），并到6m后（= 60ms-1×01s）才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人，酿成车祸。

汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物，会立刻执行停车指令（步骤1）。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析（步骤2），以改善无人驾驶性能。 （注：这里看似与雾计算方式相似，但在过程中，应用程式没有作任何的数据分析，只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话，感应器信息会发送到雾服务中，再作分析，然后通知终端设备作出回应。）

由此可见，云服务器距离数据产生的位置较远，因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动，则很大机会需要使用边缘计算，使计算的服务靠近产生数据的源头，做到计算更接近实际行动。

随着科技的进步，数据传输速度的快速提升，不少日常物品，例如是家用电器，车辆等，都已经嵌入感测器，并透过网络接结与互联网交换资讯，形成了庞大的物件网络（即物联网）。

物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问，为什么不把数据都在本地（local drive）处理，其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法，但如果所有数据都在本地处理，物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量，增加成本。

因此，最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件（例如如上文无人驾驶例子的刹车）可将决定的主导权放到边缘上，其他没有急切性的事情，则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工，大大减少成本，亦能提高运算效率。

iot是物联网。

物联网是一个基于互联网，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通，从而提供智能服务的网络。典型的智能服务包括识别、定位、跟踪、监控、管理等。指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术。

实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

物联网是一个基于互联网、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。

物联网的应用

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力。

高速路口设置道路自动收费系统，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率；公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

百度百科-物联网

制造业/工业为主要应用领域

2018年，智慧城市曾在物联网应用领域中排名第一，2019年，工业/制造业早已取代智慧城市，坐稳了物联网应用领域的头把交椅。物联网研究机构IoT
Analytics对1414个实际应用的物联网项目进行了研究，其2020年的最新报告显示，在全球份额中占比最高排在首位的是制造业/工业(22%)，其次是运输/移动性(15%)和能源物联网项目(14%)。

具体来看，微软和AWS等技术巨头，以及西门子和罗克韦尔等大型工业自动化参与者，都是工业/制造业领域数字化转型的主要推手。

——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

如今，超过250亿台“物体”连接到互联网上，预计到2025年，这个数字将翻一番。工业物联网（IIoT）以一种爆炸式的方式迅速发展。工业物联网（IIoT）设备、标准和通信协议的激增，使得对IIoT的有效管理变得非常具有挑战性。

如何定义工业物联网 （IIoT） 平台？

工业物联网平台 是一种工业物联网软件，它使组织能够安全地管理工业物联网生态系统中所有连接的人、系统和对象。

在界定工业物联网平台时，我们应该认识到，物联网已经创造了一个新的整合水平。随着成千上万的工业物联网设备接入网络，企业需要管理比以往更多的端点。然而，这不是一个简单的设备问题，工业物联网实际上是一个由人、系统和对象组成的数字生态系统。这就需要一个工业物联网平台来安全有效地管理生态系统的每一个元素。

工业物联网平台有哪些不同类型？

虽然工业物联网平台研发的初衷是对工业物联网的设备和数据进行管理和控制，但为了适应不同的用例，已经开发了许多不同类型的平台。事实上，工业物联网平台很难分类，反而工业物联网平台供应商正在改进其平台产品，以满足客户需求和特定的业务需求。

工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网的端点管理和连接、物联网数据的采集、接收和处理、数据的可视化和分析，以及将物联网数据集成到业务流程和工作流中。在比较不同类型的平台时，应根据组织的业务需求和特定的IT基础设施，并将其与工业物联网的解决方案相匹配。

工业物联网平台应该具备哪些特点？

因此，最好的工业物联网平台因组织而异，单个平台功能集无法为每个用例提供足够的解决方案。但是，任何一个工业物联网平台都应该具备以下特点：

安全

安全性是工业物联网平台的核心，它不仅可以保护所有物联网端点免受外部网络攻击，还可以处理来自组织内部的潜在恶意活动。

连接性

每一个工业物联网设备都必须快速、安全地进行配置，并对其生命周期的所有阶段进行管理，包括在设备配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和按需重置时对其进行跟踪和授权。

集成

集成是工业物联网面临的最大挑战之一。工业物联网平台允许物联网设备与不同的企业应用、云服务、移动应用和传统系统无缝、安全地连接和共享信息。

识别

工业物联网平台可以支持最广泛的物联网设备。无论在工业物联网架构中的任何地方，都能自动感知物联网设备的存在，建立安全连接，并能快速建立设备凭据，或在需要时自动分配。

分析

物联网设备大大增加了组织中的数据量。分析工业物联网应该是工业物联网平台最强大的功能之一。它可以对工业物联网数据进行适当的可视化和分析，为改进数据驱动的决策提供实际的见解。

管理多个工业物联网传感器很简单，但如今，企业拥有数十万台工业物联网设备来执行遍及组织内部的众多任务。工业物联网设备有多种形状和尺寸，没有通用的工业物联网标准或连接方式。管理一个工业物联网网络意味着能够监控一系列异构的工业物联网设备。

如今，工业物联网（IIoT）平台为工业物联网在几乎所有行业的快速发展提供了解决方案。工业物联网平台能够将设备和企业应用软件完美融合，使数据在互联的人、系统和对象之间无缝、安全地流动。

当看到IOTEX的时候，就想到了IOTA，IOTA是为物联网（IoT）而设计的一个革命性的新型交易结算和数据转移层。它基于新型的分布式账本——Tangle（缠结），那么IOTEX又是什么呢，下面让我们在十分钟内了解IOTEX。

1）什么是IoTeX？

IOT代表物联网，而IoTeX是一个以隐私为中心的区块链驱动的去中心化的物联网网络。

现有物联网的局限性

尽管物联网发展迅速，但还远远未能达到大规模普及和应用，并且缺乏能够吸引新用户加入该生态系统的“杀手级应用”。

这是由于以下的问题：

1、 可扩展性低

2、运营成本高

3、隐私问题保护不足

4、功能价值缺失
IoTeX的解决方案

IoTeX的目标是成为物联网内注重隐私保护和可扩展性的中枢和神经系统，IoTeX通过在物联网领域引入代币经济来解决这个问题，因为团团队坚信加密货币的激励以及社区的努力是推动物联网领域创新的两大关键力量。

简而言之，IoTeX是下一代面向物联网的区块链平台，具有强大的可扩展性，隐私性，隔离性和可开发性，可用于孵化新的物联网应用程序和生态系统。

2）IoTeX的技术和应用

根据白皮书所述，IoTeX是由许多分层排列的区块链组成的网络，是一个把根链和子链链接在一起的区块链混合体。

下图展示了IoTeX的链中链架构：

IoTeX架构

根链管理着许多独立的区块链或者子链，子链与有相似性的物联网设备相连接，这包括功能目的、运行环境或信任级别的相似性。如果一条子链在遭受攻击或遇到软件错误时无法正常运行，根链完全不受影响。此外，也可以进行跨区块链交易，将价值和数据从子链转移到根链，或者通过根链从一条子链转移到另一条子链。

以下是根链（rootchain）和子链（subchain）的不同之处：

通过母链和子链的结合，IoTeX可以被用于:

1、自动驾驶汽车

2、身份管理

3、共享经济

4、智能家居

据gateio最新官方公告，IoTeX将于5月25日正式上线 >

说起物联网（Internet of Things， IoT），估计很多人都耳熟能详，因为我们早就在各种各样的媒体中看到过好多次这个名词了。

按照中国传统观点，万物实际上是有着天然的联系的，那么人类为何又要画蛇添足般地再把他们连接起来呢？原因很简单， 万物的天然联系是依靠的自然规律，而人类并不能控制他们，而物联网让万物以人类的意愿进行连接，从而让人类可以控制他们 。物联网，无非是又一个人类征服和控制自然的尝试而已。只要万物能够互联并且通过有效的手段在需要的时候知道他们的状态，从而采用有效的手段进行干预，那么人类就有了对万物的相当程度的控制权。

这给了人们很大的想象空间，因此，也吸引了大量的淘金者，试图分享这样一块看起来巨大无比的蛋糕。 但这么多年来，现实并不乐观。

根据我的了解——可能并不准确——我感觉物联网现在处于一个比较尴尬的阶段。 一方面，物联网的呼声很大，人们寄予很大的期望；但另一方面，市场的反响并不热烈，本来应该跟人们的生活息息相关的物联网，似乎在现实中并没有被人们所感知。我观察到的现实就不很乐观。 算得上物联网的智能家居曲高和寡，国内力推的NB-IoT雷声大雨点小，LoRa使用的主流频段在国内被事实上禁用， Zigbee等覆盖范围过小……

在这里，我想梳理一下物联网在国内发展的现状，以便于更好地定位和找出问题所在。

物联网可以看做是互联网的升级版本，传统的互联网连接的是人；物联网不光连接人，还要连接物，除了人类的互动外，还需要让人能够更好地把控物。 人是自带智能的，所以传统的互联网的重点在于连接，只要有连接，人们就会互动，产生内容等，对网络的智能要求就不高；但物联网连接的是物，物本身不具备智能， 需要通过人来控制或者智能系统来自动控制。

物联网也是近十年来出现频率很高的智慧某某（例如智慧城市，智慧楼宇，智慧园区，智慧安防等）的基础设施。 什么是智慧？我认为就是能够根据某个特定的需求和目标，自主动态调节现有状态的能力 。这需要至少有两个部分构成，一是要有数据分析和处理的“大脑”部分，二是要有数据收集和指令执行的“躯体”部分。 我们往往把狭义的躯体部分作为狭义的物联网， 也可以称为物联网10， 实现了物体的初步连接和数据收集和反馈能力，但这套系统要想实用，实际上离不开人，因为数据的分析和控制指令的下达还是需要人来做；而大脑+躯体才是真正智慧的物联网，在我看来这才是能够给人类带来很大便利的物联网，才具备大范围应用的技术基础， 可以把这称为物联网20。

现阶段的物联网还是停留在由人控制的阶段，也就是10时代，这个阶段对数据的处理存在瓶颈，因此，并不适合复杂的应用，也不适合大范围使用。因此我们可以看到，应用比较广泛的应用也就是那少数的简单应用，如抄表、环境监测、家电控制等。云计算、大数据、机器学习、人工智能等技术是近几年的IT领域的热点，进展也非常迅速，他们的发展为物联网向20阶段进化提供了坚实的基础。

我们日常生活，现有的已经足够很好地满足人们的需求了；物联网，只是人们对更高生活水平的追求的产物，并且不是必需的；对于非必需品来说，要想普及需要足够的性价比或者就索性走高端路线。但从目前的物联网市场看，由于缺少比较成熟的家用物联网方案，因此并不能大规模使用，这导致物联网应用起来成本比较高，在家居中只有高端住宅才可能会使用，占比很少，家居物联网在这种初级阶段必须得要走高端路线，当然这也符合很多新事物的初始状况特征。

物联网在工商业中也有一些应用，例如RFID领域，我们已经可以在一些商店中看到。其他还有很多物联网项目，多数隐藏在智慧某某的名头之下，现阶段，只要是冠以智慧的项目，其造价一般会令人咂舌。 因此，在性价比不高的情况下，人们使用他的积极性自然不高了。

中国运营商去年决定要大力推广NB-IoT，他们试图提升性价比，因此希望设备和解决方案提供商们能够以较低的价格提供相关产品，由于其体量，确实有部分供应商愿意以接近成本价的价格向其提供产品；但即使是这样，愿意使用的用户也不多，这让供应商的积极性大大降低，因为根本就无利可图。也因为此，NB-IoT的这一波推广活动实际上到目前看来是比较失败的。

从连接介质来看，物联网分为有线和无线两种，考虑到实际部署的难度，无线方式显然更有机会会成为主流的连接方式。

从终端和因特网连接关系来看，物联网也可以划分为两种方式：一种是直接和因特网连接，例如NB-IoT、2/3/4G蜂窝网络、eMTC等； 另一种是通过网关间接和因特网连接，例如LoRa、SigFox、ZigBee、BLE、WiFi等。不同的协议都是针对不同的应用场景设计的，因此在实际使用中都有其优缺点。例如我们常用的WiFi，要保证速率和可靠性，因此覆盖距离不够长，连接不可靠； NB-IoT主要用于低速率物联网应用，能够直接联网，但速率低， 用户连接数少； LoRa的覆盖比较广，但速率低，用户连接数也有限制……

因此，实际部署时需要根据不同的应用场景选择不同的技术、标准以及相应的设备，而在现场实施的时候又会有很多意想不到的困难。无线部署也需要做网优等工作，对实施人员的要求比较高。 这些都增大了物联网的部署难度。

由于物联网一般使用无线技术，那么频谱资源就是物联网的一个非常核心的资源。频谱资源时稀缺的，因为有太多的地方需要这类资源。例如我们的移动电话、微波通信、卫星通信、应急通信、无线WiFi等等。这些资源由于其稀缺性，需要统一的规划。而这在不同的国家也面临着不同的状况。

例如现在比较火热的LoRa，阿里巴巴、腾讯等互联网企业刚刚加入该标准联盟，结果国家的新的频谱规划就给予他们致命一击，LoRa所使用的sub-1G的频谱资源实际上是不开放的。

目前在全球，唯一明确的民用频段就是24GHz，也就是WiFi、蓝牙等使用的频段。但这个频段的问题是与低频段的无线电波相比，越障能力比较差，因此覆盖能力不强。而又由于太多的民用无线设备都是用这个频段，导致这个频段的信号比较“脏”，收到的干扰比较大。 现有的使用这个频段的蓝牙、WiFi协议本身也是为了IP宽带连接而设计的，专注于速率，所以也导致覆盖范围一般不超过100米，并且连接数量有着很大的限制。 因此，要想避免频谱资源的政策风险，就只能使用24GHz这个频段 ，那么如何在这样的情况下增加无线覆盖的范围，提升覆盖距离，就是物联网公司需要解决的一个大问题。

比较有实际应用意义的物联网的规模需要达到一定的程度，也就是终端要足够多，很多地方并不具备电源接入的条件，那么就需要终端的功耗要足够低或者索性无源。

无源当然是最佳的方式，目前的解决方案是要加储能电路，但这种电量非常微小，在现有的技术条件下，覆盖范围和传输能力都受到严重的制约，只能适应很少的一部分场景。因此，大多数情况还是需要有源的终端，这就需要功耗尽可能地低了。 功耗问题可能是目前物联网面临的主要问题之一。

例如在智慧停车之类的项目中，有部分方案是用NB-IoT实现的。这个标准由于使用了蜂窝技术，只有运营商具备掌控的能力，所以电信运营商和设备商都非常有热情去推广，也号称一块电池可以用十年，看起来功耗似乎很低，但那是有前提条件的，就是它平时处于睡眠状态，每天主动醒来一次上传一次数据，在这样的情况下才可能坚持十年。 但用于停车就得频频被唤醒，因此在这个场景中使用就非常耗电。根据实际使用的经验，差不多5个月左右就得去更换电池了。这带来极大的维护工作量，而且电池的成本本身也非常高。因此，至少在停车这种方案中，NB-IoT并不是一个好的选择。如果用LoRa呢？在停车中也有应用，表现好一点，能够达到一年多的使用时间而不用换电池。而一般里面模块和芯片的寿命在5年以上，也就是说，在终端设备的生命周期里，需要更换多次电池，每一次更换电池实际上跟新开工一个项目工作量差不多多少。因此，我们不能说这种状况是令人满意的。

所以，如果能够解决有源终端的功耗难题，不光可以大大减轻日后的维护工作量，还可以大大降低终端的成本，这是因为在实际应用中，电池是物联网终端的主要成本之一。

技术本身是没有国界的，但遗憾的是我们并不生存在一个理想的世界里，我们的现实世界依然存在着各种各样的利益群体，有的时候出于自身利益的考虑，作为体现现代竞争力的物联网技术就要受到一些因素的制约。国家就是一个典型的利益群体，而国家安全往往是这个群体的最高利益之一。信息安全是国家安全的一个重要方面，物联网搜集各种各样的信息，这些信息有的时候就是非常机密的情报，不方便被其他利益团体所获知，因此，在物联网标准方面，在一开始就要注意这个方面。

LoRa是美国公司Semtech所提出的一个物联网标准，也是目前比较主流的标准。这个标准对标的是SigFox——一个欧洲的私人公司封闭的物联网标准，但SigFox用自己的标准建了一个覆盖很广的网络，对外运营物联网业务，可以叫做物联网供应商；而LoRa是半开放的标准，允许用户使用这种技术进行模块和终端产品的开发，并用这些产品组建自己的LoRa物联网，虽然相比于市场上主流的其他方案，看起来价格并不贵，但标准、芯片等核心部分过分集中于美国的供应商Semtech上，在特定的时候这就是一个很大的风险。

因此，无论是物联网方案提供商、物联网产品开发商，还是用户，在选择物联网标准的时候要考虑到这个问题。当然，对于小规模的民用应用，采用什么标准问题不大，但对于军用、大规模应用来说，不考虑这个因素将可能让投资全部打水漂。 最近的无线电频谱的一个征求意见的文件就让某国外标准被判了死刑，即使我们最大的两个互联网公司刚刚加入了这个阵营也是无可奈何。

NB-IoT是中国特别是运营商和设备提供商力推的标准，但它的问题在于功耗较高、用户容量有限，所以，在很多场景里并不适合。因此，中国还需要更多的物联网标准，来补充NB-IoT的不足。

可以的。极客时间的物联网开发实战课虽然内容比较多，但是老师是从入门开始教学的，一开始的时候，讲师会按照设备接入网络、与平台对话、传输数据和利用数据产生价值的路径，为你介绍物联网系统的基本框架，让你初步理解设备层、网络层和应用层这三大层面；然后通过智能家居场景的简易物联网系统，帮你建立更直观的认知。这些内容相当于带你入门，所以，即使是小白也能学习的，不用担心哦!

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