物联网如火如茶，LoRa、Sigfox、NB-IoT三大物联网技术谁能称雄？

无线通信技术是物联网的传输基础，随着智慧城市大应用成为热门发展，各种技术推陈出新，纷纷抢占物联网市场。在LPWAN技术里，最热门的莫过于LoRa、Sigfox和NB-IoT。

在物联网趋势中，这三种技术各自具有什么优势。

谁才会是你专业领域的最佳拍档？

物联网、大数据、AI人工智能这几个词汇，相关产业人员想必娴熟于心。
在物联网的技术架构中，“感测”是最基础的核心源头，无论在农业、工业、建筑、交通、医疗等领域，要让感测到的数据透过AI分析，进而形成相关应用，首先必须部署适合的传输技术与网域，才能搜集并回报巨量的环境数据。

在无线通信技术里，WI-FI、bluetooth、ZigBee、Z-Wave这几项较早推出的应用已经于不同领域中奠定发展基础。

WI-FI适用于大数据量的传输，比如影音传输或者A R/V R等领域，同时也是一般无线网络的基础，缺点是耗电量大；蓝牙多用于个人穿戴式装置，在声音领域的应用较为成熟

ZigBee和Z-Wave则是在工业、建筑等自动控制应用中成果丰硕。

谈到无线网络，大家脑中想到的，除了WI-FI之外，大概就是手机的移动式通信网路了。
如今的通讯技术即将迈入5G，讲求更大带宽、更高速率、更低延迟，当然也更耗电，由于是对应人与人之间的通讯，因此数据传输较密集、交换量也更为庞大。

针对M2M的通讯，由于装置的部署范围通常更宽广，且无线装置必须避免频繁更换电池，LPWAN(Low Power Wide Area Network，低功耗广域网)技术顺势而生，其小数据量、长距离传输及省电的特性，在物联网应用领域中大放异彩。

较早期的无线传输技术，如WI-FI、ZigBee和Z-Wave，通讯传输距离顶多只有100公尺，用在智能家居领域，必须再加装讯号加强的天线或中继站。

若是要满足智能城市的相关应用，例如环境监测或资产追踪，传输距离可达20公里的LPWAN技术显然能大幅缩减布建成本，只要几个基站就能覆盖大面积的范围；以电池作为电力来源，则省略了布线问题，让传感器的安装步骤更简易。
目前最受关注的LPWAN技术分别是LoRa、Sigfox和NB-IoT，这三种技术具有各自的优势，业主可根据不同领域及使用需求，选择最适合的通讯技术。

●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。\x0d\●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。\x0d\●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。\x0d\传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。\x0d\●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。\x0d\当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。\x0d\●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

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