物联网卡是由移动通信运营商提供的针对物联网、特别是M2M领域的SIM卡,满足智能硬件和物联网行业对设备联网的需求。相比手机等使用的现有SIM卡,由于卡号需求量大、工作环境苛刻、资费和管理要求独特,各移动通信运营商均推出了专门针对物联网市场的SIM卡,即物联网卡。1物理形态目前分为插拔式MP卡和贴片式MS卡两种。插拔式MP卡就是目前手机等普遍使用的SIM卡,贴片式MS卡则属于嵌入式SIM卡(eSIM)。具体分类和尺寸如下表:
MP卡(M2M Plug-In卡)包括普通级MP1卡和工业级MP2卡,根据不同等级采用普通芯片和普通卡基材料,或是采用能够适应特殊环境要求的特殊芯片、特殊卡基材料。外观和管脚定义与普通SIM卡相同。
MS卡(M2M SMD卡)则直接焊接在M2M模组上,以实现紧密牢固的物理连接和可靠的接口通信,物理特性、电气特性和传输协议方面与普通SIM卡相同,该种卡片在某些物理性能如附着力、抗振等方面更有优越表现。也分为普通级MS0卡和工业级MS1卡。
无论是MS还是MP卡,在工作环境(温湿度,振动,干扰等)、寿命(读写次数等)方面相比手机等使用的普通SIM卡均有优势。
2号段以中国三大运营商为例,为便于区分管理,使用了专用前缀以及普通和特别两种长度的卡号,具体如下:
3功能
针对物联网设备的应用场景和特点,分为带[流量+短信+语音]功能的13位号段卡,和带[流量+受限短信]功能的11位号段卡,具体如上表。
4资费
计费方式灵活,降低客户的总体成本,具体资费标准见各运营商官网上的介绍。此外,以中国移动为例,在整个计费环节新增测试期和沉默期,满足客户测试期需求,并为客户免费提供测试流量及短信。
5申请和使用
物联网卡一般不针对普通消费者开放,而是以实名方式批量销售给企业用户;同时,物联网卡有专用的APN(服务接入点)。正是由于物联网卡在流量资费方面一般有优势,所以网上出现了大量针对普通消费者兜售物联网卡的情况。
6服务和运营
国内三大运营商均提供了物联网卡管理平台,给企业用户分配专用帐号或开放API,提供如空中写卡、位置定位、流量管理等服务。
导读近几年来,物联网作为一个新兴词汇,充斥在我们的周围,也可以说我们的日常生活中也离不开物联网的帮助,不过物联网摸不着看不见的,你知道什么是物联网物联网对人类的影响吗在物联网下我们又作出了哪些改变呢一起来了解一下吧!
什么是物联网
物联网(IoT)描述了具有传感器或与互联网连接的任何设备,并且还可以连接到具有相同功能的其他设备。在目前的市场中,作为物联网一部分的设备似乎层出不穷,包括:
头戴式耳机智能手机智能手表和Fitbit等可穿戴设备洗衣机咖啡壶连网汽车灯像Alexa和Google Home这样的数字家庭助理
Gartner预计,将有大约260亿台物联网设备投入使用。我们对这些设备的使用不仅会改变我们的日常生活,而且各种物联网应用将使组织能够创建一系列全新的颠覆性商业模式。然而,重要的是要了解物联网是如何颠覆数字营销格局的,以及如何利用物联网来设计数字化转型策略。
物联网对人类的影响
物联网和数字化颠覆趋势都表明,物联网技术有潜力改变我们所知的商业和营销智能面貌。像大数据和颠覆性数字技术这样的东西正在为新的数字营销策略和技术的引入铺平道路,因为引入这些策略和技术可以让生活变得更轻松。
随着我们进一步进入信息时代,物联网技术的专业性和个人使用将进一步发展,并成为日常生活的一部分。与过去的技术进步类似,很难准确预测我们的日常活动和技术将如何交织在一起。但是,重要的是,数字营销人员需要了解当前物联网市场的运作模式、所涉及的风险以及大数据如何改变数字营销行业。
物联网设备将产生前所未有的数据量,这意味着我们计算和衡量这些设备影响的方式还需要改进。此外,开发人员和公司有责任很大限度地降低与海量数据存储、跟踪和分析相关的安全风险。
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当前,物联网(IoT)技术领域充释着各种标准,像NB-IoT、LoRa、SigFox等,他们正通过各自擅长的技术和应用抢夺IoT风口,以争取在这片广阔的市场上取得优势。这里写描述
NB-IoT是由电信标准延伸而出的,主要是由电信运营商支持,而LoRa则是一个商业运用平台,两者主要区别在于商业运营的模式:NB-IoT基本是由电信运营商来把控运营,所以使用者必须使用它的网关及服务,而LoRa就量对开放一些,有各种不同的组合方式,商业的模式是完全不同的。
技术层面上来看,NB-IoT和LoRa的差异其实并不是很大,属于各有优劣。而相对于某些领域,国内有一些用户在并行使用这两种技术和网络。NB-IoT相对而言是受限于基站的,而LoRa则要加入一个网关相对简单容易,并且总的来说价格要比NB-IOT低廉。用户可以根据需求,增加不同的网关覆盖。所以从覆盖程度上来说LoRa的覆盖程度可能比NB-IoT更广一点。
LPWAN又称LPN,全称为LowPower Wide Area Network或者LowPower Network,指的是一种无线网络。这种无线网络的优势在于低功耗与远距离,通常用于电池供电的传感器节点组网。因为低功耗与低速率的特点,这种网络和其他用于商业,个人数据共享的无线网络(如WiFi,蓝牙等)有着明显的区别。
在广泛应用中,LPWAN可使用集中器组建为私有网络,也可利用网关连到公有网络上去。
LPWAN因为跟LoRaWAN名字类似,再加上最近的LoRaWAN在IoT领域引起的热潮,使得不少人对这两个概念有所混淆。事实上LoRaWAN仅仅是LPWAN的一种,还有几种类似的技术在与LoRaWAN进行竞争。
概括来讲,LPWAN具有如下特点:
• 双向通信,有应答
• 星形拓扑(一般情况下不使用中继器,也不使用Mesh组网,以求简洁)
• 低数据速率
• 低成本
• 非常长的电池使用时间
• 通信距离较远
LPWAN适合的应用:
• IoT,M2M
• 工业自动化
• 低功耗应用
• 电池供电的传感器
• 智慧城市,智慧农业,抄表,街灯控制等等
LoraWAN和Lora之间关系
虽然一样是因为名字类似,很多人会将LoRaWAN与LoRa两个概念混淆。事实上LoRaWAN指的是MAC层的组网协议。而LoRa只是一个物理层的协议。虽然现有的LoRaWAN组网基本上都使用LoRa作为物理层,但是LoRaWAN的协议也列出了在某些频段也可以使用GFSK作为物理层。从网络分层的角度来讲,LoRaWAN可以使用任何物理层的协议,LoRa也可以作为其他组网技术的物理层。事实上有几种与LoRaWAN竞争的技术在物理层也采用了LoRa。
LoraWAN的主要竞争技术
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如今市场上存在多个同样使用LoRa作为物理层的LPWAN技术,例如深圳艾森智能(AISenz Inc)的aiCast。aiCast支持单播、多播和组播,比LoRaWAN更加复杂完备。许多LoRaWAN下不可能的应用因此可以实现。
Sigfox使用慢速率的BPSK(300bps),也有一些较有前景的应用案例。
NB-IoT(Narrow Band-IoT)是电信业基于现有移动通信技术的IoT网络。其特点是使用现有的蜂窝通信硬件与频段。不管是电信商还是硬件商,对这项技术热情不减。
关键技术Lora简介
LoRaWAN的核心技术是LoRa。而LoRa是一种Semtech的私有调制技术(2012收购CycleoSAS公司得来)。所以为了便于不熟悉数字通信技术的人们理解,先介绍两个常见的调制技术FSK与OOK。选用这两个调制方式是因为:
1这两个是最简单、最基础、最常见的数字通信调制方式
2在Semtech的SX127x芯片上与LoRa同时被支持,尤其是FSK经常被用来与LoRa比较性能。
OOK
OOK全称为On-Off Keying。核心思想是用有载波表示一个二进制值(一般是1,也可能反向表示0),无载波表示另外一个二进制值(正向是0,反向是1)。
在0与1切换时也会插入一个比较短的空的无载波间隔,可以为多径延迟增加一点冗余以便接收端解调。OOK对于低功耗的无线应用很有优势,因为只用传输大约一半的载波,其余时间可以关掉载波以省功耗。缺点是抗噪音性能较差。
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FSK
FSK全称为Frequency Shift Keying。LoRaWAN协议也在某些频段写明除LoRa之外也支持(G)FSK。FSK的核心思想是用两种频率的载波分别表示1与0。只要两种频率相差足够大,接收端用简单的滤波器即可完成解调。
对于发送端,简单的做法就是做两个频率发生器,一个频率在Fmark,另一个频率在Fspace。用基带信号的1与0控制输出即可完成FSK调制。但这样的实现中,两个频率源的相位通常不同步,而导致0与1切换时产生不连续,最终对接收器来讲会产生额外的干扰。实际的FSK系统通常只使用一个频率源,在0与1切换时控制频率源发生偏移。
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GFSK是基带信号进入调制前加一个高斯(Gaussian)窗口,使得频率的偏移更加平滑。目的是减少边带(Sideband)频率的功率,以降低对相邻频段的干扰。代价是增加了码间干扰。
对于这一方面的研究实验发现:学习Lora调制技术的一些准备及发现
然而,对于“悠久历史积累”和高安全、易部署等综合优势的LoRa阵营来说,最近几年里,在技术和落地方面虽取得了长足的进步,但离真正的规模、解决行业客户的切实问题是有着不小的差距。那么,究竟是技术壁垒突破较难?产业链生态不健全?亦或者是商业模式限制了从业者对市场规模的想象?对于LoRa产业链的广大从业者而言,找到制约LoRa技术大规模发展的瓶颈,并联手产业合力突围对推动产业良性发展至关重要。
我觉得二者相辅相成,但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件,需要物联网作为载体,物联网类似个硬件,是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体,物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT,翻译过来就是,,物物相连,万物互联,简单来说,即是物与物相连互联的互联网,但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在,从我们在上学期间使用的校园一卡通,到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等,都是物联网运用的例子,另外,随着AI技术的发展,物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子,互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息,d属于人机交互模型,是以人为主体在网络上传输数据和信息,物联网主要分为3个组成部分,网络连接(connectivity)、数据处理,(device)、网络连接,传感器被安装在各种产品中,它们就是万物互联的物,这些传感器或者是芯片,让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据,如何利用这些数据并且分析数据,就成为难题,随着人工智能的发展,一些人工智能的分析方法就可以引入进来,人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案,人工智能通过强大的数据分析能力,在人类的帮助下做出最佳的决策,人工智能与物联网相融合,利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子:语音音箱和手机端语音助手,就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备,物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成,携手并进,互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的,而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养,本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求,而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业,没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大,因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
物联网的概念就是通过移动互联网将人类社会里面不能够共享联动的物体联动起来使用。
物联网是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。
物联网运作
物联网生态系统由支持Web的智能设备组成,这些设备使用嵌入式处理器,传感器和通信硬件来收集,发送和处理从环境中获取的数据。物联网设备通过连接到物联网网关或共享它们收集的传感器数据其他边缘设备将数据发送到云以进行本地分析或分析。
有时,这些设备与其他相关设备通信,并根据彼此获得的信息进行 *** 作,尽管人们可以与设备进行交互,但设备可以完成大部分工作而无需人工干预,例如,设置设备,给他们指示或访问数据。
以上内容参考百度百科-物联网
物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此,顾名思义,“物联网就是物物相连的互联网”。
这有两层意思:
第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;
第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。因此,物联网的定义是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
首先,它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器,每个传感器都是一个信息源,不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性,按一定的频率周期性的采集环境信息,不断更新数据。
其次,它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网,通过各种有线和无线网络与互联网融合,将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输,由于其数量极其庞大,形成了海量信息,在传输过程中,为了保障数据的正确性和及时性,必须适应各种异构网络和协议。
还有,物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合,利用云计算、模式识别等各种智能技术,扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据,以适应不同用户的不同需求,发现新的应用领域和应用模式。
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