一文带你了解NB-IoT标准演进与产业发展

本文分享自华为云社区《一文带你了解NB-IoT标准演进与产业发展》，作者：万万万。

我们都知道，物联网的场景和手机、电脑在使用的传统互联网是不太一样的。那么，就无线通信场景而言，物联网有什么样的特点呢？首先，感知层的物联网设备在进行数据收发的时候，那些数据包是比较小的，并且收发的频率也是比较低的，有的时候每天只需要发送不到十个数据。其次，为了提高物联网设备的使用寿命，这些设备对能源的消耗是比较小的，所以这也要求设备在通信的时候功耗也是要比较低的。

总结起来，就是无源、小包、偶发的通信需求。基于这样的场景需求，就要求通信网络必须要是功耗低，覆盖广的，也就是LowPowerWideArea的场景。

在LPWA场景当中，当下最热门的一项技术莫过于NB-IoT通信技术。它被广泛使用于现如今的公共事业、城市管理当中，所以了解NB-IoT的技术细节以及解决方案对学习物联网就显得很重要了。

本文将带大家详细了解NB-IoT标准演进与产业发展。

NB-IoT技术标准最早是由华为和沃达丰主导提出来的，之后又吸引了高通和爱立信等一些厂家。从一开始的NB-M2M经过不断的演进和研究，在2015年的时候演进为NB-IoT，在2016的时候，NB-IoT的标准就正式被冻结了。当然，NB-IoT的标准依然在持续的演进当中，在17年的R14当中就新增了许多特性，到了R14版本，NB-IoT具有了更高的速率，同时也支持站点定位和多播业务了。在2020年7月9日最新召开的会议上，NB-IoT这项技术已经被正式接纳为5G的一部分了。

这一事件对于NB-IoT来说有一个什么样的好处呢？当NB-IoT这项技术被归为5G的标准之后，也就是说，即使是通过NB-IoT接入网络的物联网设备，最终也可以连接5G核心网，享受5G的边缘计算、网络切片等一些服务。所以，这一事件对于NB-IoT来说是非常非常重要的。但是由于现阶段的NB-IoT并不支持接入5G网络，所以该技术在后续仍需要经过不断的演化和技术的演进才能进入5G网络当中。

图1全球运营商LPWA技术选择分布

从上图可知，全球大多数的运营商在进行LPWA技术选择的时候都是先选择去部署一张NB-IoT的网络，之后再去部署一张eMTC的网络。其原因在于运营商都是倾向于先去部署一张他们本来没有的网络，因为之前没有像NB-IoT这样的网络去支持低功耗广域网的场景，并且也从来没有专门为了设备去设计一张网络供物联网终端设备来使用。

之前所使用的运营商网络其实都是给人来使用的，为了方便人们的通信，所拥有的语音通信以及越来越高的传输速率等等。但是NB-IoT不一样，这张网络速率是非常慢的，人类去使用的话体验肯定是非常差的，但是这张网络对于底层的设备来说是非常合适的。原因之一是因为覆盖范围非常广，另一个原因是能耗低，速率低等。至于eMTC这张网络，它的速率相对于NB-IoT是要高的，并且还支持语音通信，所以它与用户现在正在使用的2G网络是比较相近的。所以在2G网络退网之后，运营商就可以选择使用eMTC去代替2G网络来进行使用，这就是大部分运营商选择先部署NB-IoT网络再部署eMTC网络的原因。

对于运营商来说，除了有选择技术的问题之外，另一个就是频谱选择的问题，因为这是一个避不开的问题。如果要满足低功率广域网的场景的话，网络的频段要够低，因为它既要满足广覆盖，还要满足网络的穿透性。大部分感知层的物联网设备，像气表、水表等，它们是被放在厨房的柜子里的，相当于是被层层遮蔽的，如果网络穿透力不够的话是没有办法跟设备进行连接的。

图2全球运营商NB-IoT频谱选择

同时，频段越低穿透性越强，频段越高穿透性越弱。所以由图2可以看到，对于运营商来讲，他们相当于把最合适的一部分频段都拿出来了。所以大部分的运营商都是在700到900M这一部分也就是SubG频段来进行部署。当然，也有少数的部分像中国联通他有一部分是放在1800M。所以在上文中提到的，NB-IoT网络主要是部署在SubG频段的，而不是说全部都是在SubG频段原因就在于此。

另外，由于NB-IoT的网络是基于4GLTE的网络的。所以运营商会在4G的基站中选择一部分基站去做软件升级来作为NB-IoT的基站。但是中国联通不一样，因为中国联通的4G基站就是基于3G基站升级得到的。所以就相当于它可以直接使用3G1800MHz的基站升级得到NB-IoT的基站，所以联通经过基站平滑升级之后，就直接在1800M使用NB-IoT网络，节省了很大的成本。这也就是为什么中国联通可以在1800MHz部署NB-IoT网络。

除了网络技术，基站和频段之外，如果想要使用这个网络也得有支持设备与基站连接的芯片。所以华为早在R13就推出了Boudica120芯片，由于它推出的比较早，所以芯片的功能并不是特别强，只支持SubG频段，并且也不支持移动性这些在R14才演进的特性。所以基于R14的一些新特性，华为又推出了Boudica150芯片来满足新特性的使用。

图3NB-IoT产业生态

图3为NB-IoT技术的应用情况，其实NB-IoT所涉及的领域是比较多的。像水表、气表、路灯、智能停车等等应用当中都有涉及。

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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近日，前瞻产业研究院发布《 横跨数个百亿赛道 国产射频微波领域仪器仪表如何破局 》专题报道：

频谱分析仪、矢量网络分析仪、射频信号发生器并称为射频三大件，受益于近年来5G商用化进程、新基建工程、智能网联 汽车 的快速推进，中国射频三大件市场规模快速增长，且规模增速快于全球市场。同时，射频三大件持续发挥着“小口径、大带动”的作用，通过自身的技术进步，带动下游5G、半导体、物联网等万亿级市场的进一步发展。
同时，随着中国市场的快速发展，国产替代已经成为大势所趋，如成都玖锦等国内厂商纷纷通过突破技术壁垒、倾力品牌打造、重视市场培育与建设等手段走出一条可持续发展的国产化替代之路。

1、中国射频三大件市场发展现状
——射频三大件(频谱分析仪、矢量网络分析仪、射频信号发生器)概述

频谱分析仪
根据国家标准《GB/T 11461-2013 频谱分析仪通用规范》，频谱分析仪是能够在频域上有效地显示出构成时域信号的各个单独频谱分量(正弦波)的仪器。
频谱分析仪能够以模拟或数字方式显示信号的频域特性，实现信号失真度、调制度、稳定度等参数的测量，在射频领域有“射频万用表”的美称。传统的频谱分析仪基于“扫频式”原理，前端电路是一定带宽内可调谐的接收机，输入信号经变频器变频后由滤波器输出，滤波输出作为垂直分量，频率作为水平分量，在示波器屏幕上绘出坐标图，就是输入信号的频谱图。随着集成电路技术、快速A/D变换技术、频率合成技术、数字信号处理技术、微处理器技术的飞速发展，频谱分析仪无论从功能还是性能都得到了极大的扩展和提升。

现代的高端频谱分析仪采用了快速傅里叶变换技术，这种技术一方面将被测信号分解成分立的频率分量，达到与传统频谱分析仪同样的结果，另一方面将被测信号数字化，使得频谱分析仪具备了矢量信号分析功能和实时频谱分析功能。基于此，当今的频谱分析仪也可称为矢量信号分析仪(或实时频谱分析仪)。
在具体下游应用领域方面，矢量信号分析仪广泛应用于卫星通讯、雷达、频谱监测、半导体、新能源、人工智能、物联网、 汽车 电子、医疗电子、航空航天和国防、电子对抗、教育科研等行业。

矢量网络分析仪
根据行业标准《SJ/T 11433-2012 矢量网络分析仪通用规范》，矢量网络分析仪是一种能完成复传输和复反射S参数测量和分析的仪器，能够对单端口、两端口或多端口网络的S参数进行测量和分析，具有按某种误差模型的要求，进行测量校准、自动修正误差的能力。
矢量网络分析仪结合了频谱分析仪技术、信号发生器技术以及矢量网络分析技术等各项技术，是射频微波领域必备的测试测量仪器，并且是诸多行业专用仪器的基础形态。
矢量网络分析仪会利用自带的信号发生器向被测件发射信号，再通过对折返的信号进行分析，获取待测件的信息属性。

射频信号发生器
射频信号发生器可在各种频率上产生射频信号，具有高光谱纯度、稳定的频率和振幅，不仅可以生成任意波形信号，还可以将任意波形信号上变频成射频微波信号，是无线电设备和射频微波器件研发、制造、维修、检测的必要设备，具体功能包括生成矢量调制信号、电磁兼容、微波信号产生、时钟测试和安规认证等。广泛分布于通讯、半导体、新能源、 汽车 电子、医疗电子、消费电子、航空航天、教育科研等行业。

——射频三大件市场规模稳步增长，中国市场增速快于全球市场增速
随着航空航天、5G商用化、 汽车 智能化、物联网、半导体等行业的快速发展，全球射频三大件产品的市场需求快速增长。结合弗若斯特沙利文、Technavio等机构的统计测算数据，测算2021-2025年全球射频三大件市场规模年复合增长率在57%左右，到2025年全球射频三大件市场规模将达到270亿元左右。

注：市场规模口径包含频谱和网络分析仪、信号发生器;市场规模数据依据2021年人民币与美元平均汇率进行换算。
在中国市场方面，受益于5G商用化进程、新基建工程、智能网联 汽车 的快速推进，中国射频三大件市场在近几年快速增长，且市场增速快于全球市场增速。结合Technavio、弗若斯特沙利文、灼识咨询等机构测算数据，测算2021-2025年中国射频三大件市场规模年复合增长率在8%左右，到2025年中国射频三大件市场规模将接近100亿元。

注：市场规模口径包含频谱和网络分析仪、信号发生器;市场规模数据依据2021年人民币与美元平均汇率进行换算。
根据灼识咨询的统计测算数据，在频谱分析仪、网络分析仪和信号发生器这三大产品构成的市场中，频谱分析仪市场占比最大，达到397%，接近40%;信号发生器和矢量网络分析仪市场占比相近，均在30%左右，具体占比分别为305%和298%。

——射频三大件带动下游万亿级市场发展
射频三大件与下游应用领域的发展是相辅相成的，射频三大件本身市场规模虽然相对较小，但射频三大件产品是下游应用领域发展所必须的基础测量设备。
下游5G通信、商业航天、物联网、半导体、毫米波雷达、卫星通信等领域产品和技术的升级与发展需要更高性能的仪器来实现相关指标的测量与测试。射频三大件产品可以对复杂的信号进行频谱测量分析、频谱监测、调制与解调、电路网络分析、电磁兼容测试等，并且能够结合相关软件为下游应用提供全面的测量测试解决方案。因此射频三大件是典型的“小口径，大带动”产品，射频三大件产品技术与性能的提升，将辐射带动下游行业的快速发展。

典型下游应用领域的市场状况方面，物联网领域，根据赛迪统计测算数据，2021年中国物联网市场规模达到263万亿元;5G领域，根据中国信息通信研究院统计测算数据，2021年5G直接带动经济总产出13万亿元;半导体领域，根据美国半导体行业协会(SIA)统计数据，2021年中国半导体行业销售额达到1925亿美元; 汽车 电子领域，根据中国 汽车 工业协会统计测算数据，2021年中国 汽车 电子市场规模达到8894亿元;卫星通信领域，根据赛迪无线电管理研究所统计测算数据，测算2021年中国卫星通信产业市场规模在900亿元左右。

在应用场景方面，射频信号发生器是对无线电信号进行测量的必备工具，在高频率范围的信号中应用尤其广泛;频谱和矢量网络分析仪方面，主要用于研发、生产测试、现场维护和教育教学等，高端产品主要应用在高性能射频器件开发、毫米波通信系统和前沿研究。

从具体的应用领域来看，射频三大件的下游应用行业基本相同，具体包括半导体、消费电子、移动通信、 汽车 电子、自动驾驶、车联网、物联网、国防与航空航天、科研与教育等，其中多个下游应用行业加速发展，有望催化测量仪器需求的高速增长。

2、中国射频三大件市场竞争格局
——产品技术端：国内厂商实现了高端化突破，电科思仪和成都玖锦处于第一梯队
近年来，国内厂商在产品方面实现了高端化突破。成都玖锦、电科思仪等国内高端产品厂商信号发生器、信号分析仪和矢量网络分析仪等产品均突破了50GHz，均可对标国际一线品牌同类仪器指标。
综合来看，在射频三大件方面，国内厂商与国外厂商的技术水平差距已然不大，部分国内厂商具备一定的实力与国外厂商进行横向比较。
在具体企业的产品性能方面，电科思仪在射频三大件产品中均代表了国内厂商的最高水平，其次是成都玖锦，其射频三大件产品性能紧随其后，均接近国内厂商的最高水平。

根据国内企业各产品数据手册以及企业公告等公开资料的整理和分析，对中国射频三大件市场相关企业进行了技术层面的竞争格局划分。电科思仪和成都玖锦处于产品性能的第一梯队，鼎阳 科技 、普源精电、创远仪器、优利德等企业位于产品性能的第二梯队。

——市场布局端：国内厂商紧抓窗口机遇期，基本实现了高中低端市场的全面覆盖

市场端方面，新冠疫情带来的全球产业链重构为国内厂商带来了窗口机遇期，国内厂商例如普源精电、鼎阳 科技 、优利德等，纷纷通过IPO募集资金，以期抓住机会窗口，进一步扩大在国内市场的影响力。
在原本外国厂商垄断的高端市场实现国产化突破之后，以电科思仪、成都玖锦、鼎阳 科技 、普源精电等企业为代表的国内厂商已经基本实现了国内高中低端市场的全面覆盖。

——市场竞争端：上市企业营收快速增长，国内厂商地位不断提升，高端产品市场替代空间更为广阔
此处选取了电子测量仪器行业中对射频三大件相关业务进行数据披露的企业进行汇总分析，普源精电采用其射频类仪器业务营收，鼎阳 科技 采用其波形和信号发生器、频谱和矢量网络分析仪业务营收，创远仪器采用其信号分析与频谱分析、矢量网络分析业务营收。
通过汇总发现，2018-2020年选取企业射频三大件相关业务增长势头迅猛，2019年选取企业射频三大件相关业务营收增长2992%，2020年选取企业射频三大件相关业务营收增长2441%;与此同时，选取企业射频三大件相关业务在中国市场中的占比也逐年提升。综合以上数据，从一定程度上说明了中国市场中国内厂商的市场地位在不断提升。

注：普源精电与鼎阳 科技 尚未发布2021年整年细分产品数据，因此此处2021年数据仅包含普源精电和鼎阳 科技 相关业务的2021年上半年数据。
根据弗若斯特沙利文的统计及测算数据，在整个中国电子测量仪器市场中，是德 科技 、罗德与施瓦茨、安立、泰克、力科等国外厂商的市场份额总和在40%左右，由于高端产品市场几乎被国外厂商垄断，由此可见在高端产品市场，国外厂商的市场份额远在40%以上。

上述上市公司产品主要定位于中端，但除此之外，国内已经实现高端化突破的企业，例如电科思仪、成都玖锦等，目前并未上市，其信号发生器、信号分析仪和矢量网络分析仪等产品均突破了50GHz，均可对标国际一线品牌同类仪器指标，已经成为了国外厂商在中国高端产品市场的直接竞争对手，因此在高端射频三大件产品领域，存在着广阔的竞争与国产化替代空间。

3、中国射频三大件国产替代路径：国产替代已是大势所趋，国内厂商如何破局

——突破技术壁垒

射频信号发生器、频谱和矢量网络分析仪技术核心主要基于射频微波电路和数字信号处理等学科，产品主要的技术门槛在于射频微波电路设计以及数字信号分析算法、软件平台等，涉及到较多的微波电磁波和通信理论，应用的射频芯片技术复杂且成本较高，前期研发投入大。

与此同时，随着5G通信、雷达、物联网、 汽车 电子、卫星通信等下游应用领域的快速发展，使得频域信号测量的应用范围得到扩展，下游应用领域对于频域测量仪器的性能提出了更高的要求，因此要实现国产替代，必须需要突破中高端射频三大件产品的技术壁垒 ，例如当产品达到265GHz的测量频率范围后，产品的射频芯片、射频材料、射频连接、微波仿真、微组装电路工艺等相关技术的设计难度和成本也迅速提升，因此中高端的射频三大件产品具有较高的技术壁垒，需要迫切地实现中高端产品的自主可控。

突破技术壁垒就意味着需要投入大量的人力和资金，众多国内厂商纷纷加大投入，加快自主研发脚步。以成都玖锦为例，其投入大量的研发人员与研发资金，其中研发人员占比达到66%，研发费用占比达到35%，均领先行业内的其他企业。这样的做法带来的成效也是极其显著的，经过多年技术积累，成都玖锦通过自主掌握的“宽频段超带宽多通道信号生成及模拟技术”、“宽带高隔离激励源和多通道信号分离接收技术”、“宽频段大动态宽带信号接收和分析技术”、“高速数字采集与处理技术”等四大硬核技术，打破国际技术壁垒，开发了“信号分析仪”、“信号发生器”、“矢量网络分析仪”和“综合测试仪”等产品线，正在国内高端电子测试测量仪器市场迅速崛起。

——倾力品牌打造

近年来党和国家高度重视中国品牌的建设。自2017年起将每年5月10日设立为“中国品牌日”。新时代、新经济、新赛道背景下，品牌价值对于企业的重要性已毋庸置疑，从中国制造到中国创造，随着电子信息产业链的强化发展，高端科研仪器技术的国产替代，其难点不只在技术，更在于整个市场的一份“信任感”。

国产自主品牌的建设之道在于用互联网思维打造工业品牌，例如成都玖锦从诞生之日起，就定位高端技术，秉持“一群人、一件事、一颗心、一辈子”的人文主义和长期主义精神，投入到了高端电子测试测量仪器仪表的研发工作上。2022年成都玖锦也备受国家重视，入选了中国品牌日。
同时，在疫情防控常态化下，国产自主品牌紧密结合新时代传播渠道特色，创新打通线上线下进行国产品牌的传播与推广，打造自己的品牌阵地。

——重视市场培育与建设
在射频三大件所属的通用电子测试测量仪器领域，欧美有是德 科技 、泰克、力科和罗德与施瓦茨等行业优势企业，培育了更为成熟的使用者，其能够熟练理解和使用功能日趋复杂的通用电子测试测量仪器，在选择相关仪器时能够更好的鉴别产品的性能，选择一些性价比高的品牌。

由此可见，企业对于市场消费者使用习惯的培育与建设尤为重要，是打造市场和品牌护城河的一项有力手段。例如成都玖锦通过对国内客户消费/使用习惯的洞察，从市场需求和使用习惯的角度出发，使得其产品符合国内消费者的 *** 作习惯，无需适应新的 *** 作模式，极大地降低了产品使用的学习成本;除此之外，成都玖锦产品具有出色的可扩展性和兼容性，极大地降低了用户相关产品生态的建设成本。上述两种方式均是快速实现国产替代的有效手段和途径。

再例如电科思仪最新发布的“天衡星”系列产品，除了在性能和功能方面具有优势以外，“天衡星”系列产品采用高清大屏呈现测量结果，多种参数一览无余，且支持多点触控、自定义 *** 控界面、“一键搜索”等功能，使 *** 作更为简洁高效。

4、总结：中国市场快速发展，国产化替代正当时

近年来中国射频三大件市场规模快速增长，并且带动下游万亿级市场进一步发展。与此同时，国内厂商无论是在市场地位方面还是产品性能方面均得到了不同程度的提升和发展，尤其是技术水平的差距进一步缩小。综合来看，万事俱备，国产化替代正当时。
在国产化替代方面，不同企业选择了不同的实施路径，部分企业着力于实现技术壁垒的突破，部分企业倾力于品牌的打造，部分企业重视市场培育与建设，部分企业则多管齐下，致力于走出一条可持续化发展的国产替代之路。

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1 物联网的标准体系

2 急需的物联网总体标准
3 传感器标准
4 传感器标准
5 传感器标准进展情况
6 传感器标准体系框架

认知感知层

1．感知层的概念

物联网层次结构分为三层,分别为感知层、网络层、应用层。感知层位于最 底层,它是物联网的核心，其功能为“感知”，即通过传感网络获取环境信息。 感知层是物联网的核心，是信息采集的关键部分。

2．感知层的应用

感知层包括二维码标签及识读器、RFID 标签及读写器、摄像头、GPS 导航、 各种功能传感器、M2M 终端、传感器网关等，主要功能是识别物体、采集信息， 与人体结构中皮肤和五官的作用类似。

3．感知层的关键技术

(1) 传感器：传感器是物联网中获得信息的主要设备，它利用各种机制把被 测量转换为电信号，然后由相应信号处理装置进行处理，并产生响应动作。 (2)RFID：它的全称为 Radio Frequency Identification，即射频识别， 又称为电子标签。RFID 是一种非接触式的自动识别技术，可以通过无线电讯号 识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份 标示。

(3)无线传感网络：它的英文名称为 Wireless Sensor Network，简称 WSN。 传感器网络是一种由传感器节点组成网络，其中每个传感器节点都具有传感器、 微处理器和通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络，共同协作来感知和 采集环境或物体的准确信息。它是目前发展迅速，应用最广的传感器网络。

认知网络层

1 网络层的概念

网络层位于物联网三层结构中的第二层，它功能是通过通信网络进行信息传 输。网络层作为纽带连接着感知层和应用层，它由各种私有网络、互联网、有线 和无线通信网等组成，相当于人的神经中枢系统，负责将感知层获取的信息，安 全可靠地传输到应用层，然后根据不同的应用需求进行信息处理。

2 网络层的组成

物联网网络层包含接入网和传输网，分别实现接入功能和传输功能。传输网 由公网与专网组成，典型传输网络包括电信网、广电网、互联网。接入网包括光 纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等各类接入方式，实现底层的传感器 网络、RFID 网络最后一公里的接入。

3 网络层的主要技术

物联网用到的通信技术主要包括 3G/4G 通信、IPv6、WI-FI 和 WIMAX、蓝牙、 ZigBee 自组网技术等。正在向更快的传输速率，更宽的传输宽带、更高的频谱 利用率、更智能化的接入和网络管理发展。
认知应用层

1 应用层的概念

应用层位于物联网三层结构中的最顶层，它的功能是通过云计算等计算平台 进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起，是物联网的显著特征和核心所在， 应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘，从而实现对物理世界 的实时控制、精确管理和科学决策。

2 应用层的技术

（1）物联网应用：它是用户直接使用的各种应用，通常用应用软件的形式 表现。如智能 *** 控、安防、电力抄表、远程医疗、智能农业等。

（2）物联网中间件：物联网中间件是一种独立的系统软件或服务程序，将 各种可以公用的能力进行统一封装，提供给物联网应用使用。

（3）云计算：它对物联网海量数据的存储和分析。根据服务类型不同将云 计算分为：基础架构即服务(IaaS)、平台即服务（PaaS)、服务和软件即服务（SaaS)。

3 应用层与其他两层的关系 感知层将采集到的数据通过网络层传递给应用层，应用层将接收到的数据进 行分析管理，再将这些数据根据各行各业的应用做出反应处理。例如，在智能电 网中的远程电力抄表应用：安置于用户家中的读表器上显示感知层中的传感器采 集到的数据，通过网络层将数据发送并汇总到发电厂的处理器上，该处理器及其 对应工作就属于应用层，它将完成对用户用电信息的分析，并自动采取相关措施。

NB－IoT特点

NB－IoT在带宽和成本上优势明显，构建于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署UMTS网络、LTE网络和GSM网络，很容易实现网络的升级。同时，相对于4G网络，它支持的待机时间长，连接高效，而且联网设备的电池寿命很高。

NB－IoT的优势应用场景：正是因为NB－IoT技术成本低、功耗低，所以在定位、水表和停车等领域应用很广泛，如共享单车里就有内置NB－IoT模组，实现物联网通讯。

更重要的是，NB－IoT背靠运营商对于室内场景覆盖有着天然的优势。确定的频谱资源，并可利用运营商原有的室分系统完成覆盖，可通过融合套餐，设备体验等方式将NB－IoT设备推入到用户家庭当中。广泛应用于如智能家居、智能零售和智慧城市等行业中。

NB－IoT虽然优势明显，但在国内的发展现状是缺乏一个统一的开放产业平台，同时标准、芯片、网络和相关的应用层厂商以中小企业为主，还需要壮大自身联盟的实力，打造强大的生态。

LoRa特点

目前在国内，由于备受国家政策、电信运营商和业内大厂的青睐，NB－IoT技术的发展可谓如火如荼。相比而言，此前因频段授权问题沉寂许久的LoRa技术低调很多。

然而，随着阿里巴巴和中国铁塔合作，以及腾讯等互联网巨头宣布加入LoRa联盟的消息又为该产业注入一支“强心剂”，LoRa技术或将在国内迎来又一个春天。

LoRa的一大特点是在同样功耗下比其它无线方式传播的距离更远，实现了低功耗和远距离的统一，LoRa网络主要由基站（也可以是网关）、服务器、LoRa终端和物联网云四部分组成，其特点是应用端和服务器端数据双向传递。

LoRa的优势是超低功耗和多信道数据传输，增加了系统数据容量，网关和终端系统能够支持测距和定位，非常适用于位置敏感的应用。

LoRa拥有着阿里、腾讯、谷歌等的支持，可直接获得围绕在这些头部互联网玩家周围的生态支持。

可以预见，在未来的室内场景中，NB－IoT与LoRa无疑将依托各自的生态进行长期的龙争虎斗。

NB－IoT和LoRa对比

（1） 频段、成本、服务质量

NB－IOT和蜂窝通信使用的是运营商提供的授权频段，因为是专门划分的频段，因此干扰相对要少很多，虽然实际应用中会收取一定的通信费用，但是相应的也会提供更好的信号服务质量，安全性和认证。而且针对目前蜂窝网络基站的建成更有利于快速大规模应用。

LoRa工作在Sub－1G的非授权频段，无需申请便可以建立网络设备，相对来说网络架构简单，而且实际应用中不需要额外付通信费用，但是因为是开放频段，所以实际应用非常广泛，容易受到其他相同频段设备的干扰。

（2） 通信距离

NB－IOT信号覆盖范围取决于其基站密度和链路预算，借助前期的资源优势，能够实现比LoRa更广的范围覆盖和更好的QoS，且NB－IoT自身具有高达164dB的链路预算，使其传输距离可达15km～20km。

LoRa使用线性调频扩频调制技术，既保持了像FSK（频移键控）一样的低功耗特性，也显著增加了通信传输距离，从而提高网络效率和抗干扰能力，即不同扩频序列的终端在使用相同的频率同时发送时不会相互干扰，在此基础上研发的网关能实现多路并行的数据接受，大大扩展了网络容量。LoRa节点的传输距离可达 12～15 km覆盖范围（空旷郊区环境，市区环境传输距离会下降）。

（3） 低功耗、电池寿命

低功耗是物联网的指标之一，关于电池寿命方面需要考虑协议内容和节点电流消耗两个重要因素。

NB－IOT同步协议的节点必须定期地联网，所需要的“峰值电流”比采用非线性调制的LoRa多出了几个数量级，尤其是在唤醒后请求基站到接入服务器的过程中，会存在大量电池电量的消耗。

LoRa是基于ALOHA协议的异步通信方式，因此可以根据具体应用需求进行精准的休眠时间设定，达到充分利用电池电量的目的。

（4） 设备成本

对终端节点来说，LoRa相比NB－IOT更加简单，更容易开发，NB－IOT的协议和调制机制比较复杂，需要更复杂的电路设计和更多的花费，同时NB－IOT采用授权频段，通信需要收取一定的费用。

通过以上的分析，LoRa和NB－IoT最大的区别是：NB－IoT是工作在蜂窝授权频段上，网络由运营商进行部署和维护，为保证能与基站进行正常的通信以及工作，有必要在产品实际部署之前对其功能进行有效的验证。

而LoRa是非蜂窝网络，其标准细节的非公开性，使得产生用于验证的标准信号是个难点。LoRa可以利用传统的信号塔、工业基站甚至是便携式家庭网关来进行。构建基站和家庭网关价格便宜。在成本上来看，LoRa无线模块和NB－IoT无线模块成本相差不大，但在隐形成本上NB－IoT明显是要高于LoRa无线模块。

NB－IoT和LoRa目前都还处于发展的起步阶段，需要各方投入和共同发展。当大规模部署成为可能的时候，NB－IoT和LoRa的模组成本也会进一步降低。就技术方案而言，在短时间内，NB－IoT和LoRa肯定会并行，各有优点、各有缺点，很难说谁压倒谁；但是，如果受到技术方案以外的因素影响，比如赢利模式的创新，与应用行业的紧密结合，借助行业的影响力，两者都有可能率先占据市场。

LoRa和NB-IoT同样都属于LPWAN（低功率广域网络），是对目前网络通信的补充，主要用于物联网领域，例如“共享单车”“智慧农业”等领域。他们共同的特点是“覆盖范围广”、“低功耗，待机时间长”、“布置成本低”，技术本身是没有“优劣之分”的，主要是应用的区别。NB-IoT利用的是运营商专有频谱，是需要给运营商定期交钱的，LoRa需要自己进行网络建设，但是建成之后不需要再交钱，所以2017年开始国内3家运营商都开始建设NB-IoT网络，当时工信部的发文是要“到2020年，NB-IoT网络实现全国普遍覆盖”，本来以为NB-IoT网络会在国内大获全胜，可是现在已经2019年底了，3家运营商对NB-IoT网络的建设都已经减缓。因为NB-IoT的基站不像手机基站那样只要有人的地方就要覆盖的，一般是在有需要的地方才覆盖，运营商也要算投入产出比，所以目前实施的NB-IoT项目很多都发现网络覆盖不够好，还有很多的项目运营商会转用2G网络去代替NB-IoT。对于很多需要LPWAN的应用，如智慧农业、智慧电网等覆盖范围非常广、传输点位不多的项目，运营商是不会去专门建基站的，这种情况就非常适合用户自己利用LoRa去建设物联网络。个人认为LoRa会比较适合物理网应用，但是NB-IoT和LoRa会在非常长的时间里边共存，直到下一次的技术革新。

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