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。

「1 智能制造推进的难点与问题」
我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业40的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业30的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业40典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
原则1正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
原则2正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
原则3必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业40的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
原则4必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
原则5企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备 *** 作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。

5G 清风徐来，静待应用花开。这是最好的时代，也是最具挑战的时代。

当下就国内而言，随着四张 5G 商用牌照的正式发放，运营商们纷纷扩大并加快了建网的规模与速度；手机厂商们也早已于今年年初相继推出了 5G 手机；与此同时，5G 的专利的战场，竞争也愈发激烈，日前，据德国专利数据公司 IPlytics 给出的最新报告显示，截至 6 月 15 日，在全球 5G SEP 标准必要专利排名中，华为以 2160 个 5G SEP 的专利数排名第一，第二名的诺基亚 5G SEP 专利为 1516 个，第三名则是 ZTE 中兴公司，拥有 1424 个 SEP 专利。

由此，我们不禁畅想从基础运营商、手机厂商，到芯片厂商、应用开发商等都在加紧布局的 5G 到底会为我们带来哪些改变？事实上，不论媒体把 5G 捧得有多高，也不论业界有多少人并不看好 5G 的发展，最终，落地的应用才是检验 5G 实用性的唯一标准。

那么，什么样的应用才适合 5G 的大环境？如今 5G 的标准已经发展到了什么样的程度？其机遇又在何方？为了更好地帮助国内开发者深入了解物联网与下一代通信技术 5G 的应用，中国专业的 IT 社区 CSDN 发起并举办以“5G 在物联网领域的技术应用实践”为主题的沙龙活动，围绕 5G、物联网、智慧、应用、挑战等核心话题，邀请到了行业内顶尖的领军者、资深的技术专家、一线的开发者们共聚一堂，展开探讨 5G 的巨大潜能。

目前主办方公布了沙龙的详细日程并确认了会议的演讲嘉宾，详细内容如下：

5G 来了，我们应该做什么？

演讲嘉宾

韦青 微软（中国）首席技术官

韦青，投身亚洲移动通信、信息技术和智能设备等领域二十余年，在电子信息产业领域拥有丰富的知识与经验，他的工作足迹遍及中国、新加坡等地，尤其擅长于移动与信息技术产品的开发、销售与市场管理工作。现任微软中国首席技术官，负责将微软的产业愿景、创新技术与数字化转型的切身体会介绍给中国的行业伙伴与业界领导者。

在微软公司的十多年间，韦青曾先后担任过微软大中华区产品管理，产业平台与生态链建设，消费市场推广等领导岗位。在加入微软之前，韦青曾经在摩托罗拉公司工作十年，历任移动产品开发，市场推广与销售管理之职。

韦青还是一位热心、积极的科技布道者，他是《万物重构-智能社会来临前夜的思索》一书的作者。该书以其多年的技术培训与公开演讲内容为蓝本，通过通俗易懂的方式为读者分析以“云-物-大-智”为代表的智能科技对人类社会产生的深远影响，以及每一个个体应该以何种积极心态与行动来迎接社会巨大变革的挑战。

演讲议题

5G 来了，我们应该做什么？

议题介绍

从全球范围来看，5G 的概念来势汹汹。无论是政府、媒体、投资界、还是电讯运营商、设备供应商、内容提供商，还有广大消费者，都在探讨 5G 和 5G 能够给大家带来的变化和机会。

同时，人们也开始从媒体上看到一些建议大家不用头脑过热，要循序渐进的发展 5G 和整体下一代通讯技术的声音，那么从通讯与计算机技术而言，我们到底处于何种发展阶段，5G 到底能够在“现在”以及“未来”带给我们何种机遇与挑战？更重要的是，各个行业能够如何储备必要的知识、经验与资源，以迎接一个新时代的来临，这些是本演讲希望与大家分享的主要内容。

通讯技术与社会进步的共同发展历程

下一代通讯技术——为什么 5G 还没商用，已经有人在研究 6G 了？

不同行业的不同机会

我们现在应该做什么？

听众受益

跟风永远智能是拾人牙慧，5G 作为名词的火爆并不意味着所有的基于与挑战全都是在 5G 这种通讯技术本身。通过本次交流，听众可以了解到任何一种新技术能够成功的背后所具有的社会价值，以及如何从一个生态链的角度去理解一门新技术的兴起，以及由此带来的整个生态链的发展机会。

物联网技术在 5G 中的机遇与挑战

演讲嘉宾

孙松林 北京邮电大学信息与通信工程学院多媒体教研中心主任

孙松林，博士生导师，现任北京邮电大学信息与通信工程学院多媒体教研中心主任、IEEE 高级会员、中国计算机学会 CCF 高级会员、ACM 会员。2003 年于北京邮电大学获得工学博士学位。研究方向为智能信号处理、视频编码与通信，在移动互联网安全技术国家工程实验室、可信分布式计算与服务教育部重点实验室从事科研工作。

负责的留学研究生课程《通信综合实验》在 2016 年被教育部评为来华留学英语授课品牌课程，是目前获评的唯一的实验类课程。

2014 年获得北京邮电大学“大学生创新实践工作突出贡献指导教师奖”。

2016 年，赴美国马里兰大学参加“北京邮电大学优势学科全英文课程体系建设青年骨干教师海外研修计划”项目。

2014 年、2015 年连续两年获得中国产学研合作创新成果奖。

国家自然科学基金评审专家、教育部学位与研究生教育发展中心评审专家、北京航天飞行控制中心评审委员会专家。

演讲议题

物联网技术在 5G 中的机遇与挑战

议题介绍

1 概述：物联网技术现状、5G 现状

2 5G 关键技术概述

21 性能指标及其专有场景

22 目前进展和展望

3 物联网关键技术的特点

31 关键技术概述

32 NB-IoT 与 LoRa

33 目前进展和展望

4 5G 中物联网技术的机遇

41 专有场景

42 切片技术

43 边缘计算

5 5G中物联网技术的挑战

51 安全体系

52 终端设备

53 产业生态

6 总结

听众受益

了解到目前 5G 网络和物联网技术的最新进展，为物联网技术选择提供参考；

了解到 5G 网络对物联网技术的支持，将有哪些新技术会解决物联网中的固有难题，为方案设计提供参考；

了解到 5G 网络的到来依然无法解决的物联网短板，为创业和技术攻关提供参考；

了解到物联网产业形态的特点，为创业和技术选择提供参考。

5G 时代下的智慧人居新高度

演讲嘉宾

肖江  金山云 AIoT 事业部高级研发总监

肖江，金山云 AIoT 事业部高级研发总监。2009 年毕业于中国科学院研究生院，曾在微软 STB、华为 2012 实验室从事云计算产品和服务的设计与开发。

2018 年加入金山云任 AIoT 事业部 VP，拥有 10 年的互联网软件设计和开发的经验，在智能物联网领域有着非常深入的理解。

演讲议题

5G 时代下的智慧人居新高度

议题介绍

智慧人居行业的现状和痛点；

5G 技术的特征与行业应用；

5G 技术在智慧人居行业的前景。

听众受益

通过讲座，听众将了解 5G 技术将为智慧人居行业带来新动能，将促使智慧人居行业走向新高度。

5G 与物联网

演讲嘉宾

朱怀松 爱立信中国研发部多天线高级专家

朱怀松，2004 年毕业于北京邮电大学并获硕士学位，现任爱立信中国研发部多天线高级专家。长期从事无线基站的开发工作，主要研究领域包括多天线信号处理和系统性能分析等，工作期间获得专利 100 余项。

刘阳 爱立信中国研发部主任系统工程师

刘阳，2003 年毕业于西安交通大学电信学院并获硕士学位。现任爱立信中国研发部主任系统工程师，从事无线接入网产品研发，经历了 3G、4G 到 5G 一系列基站产品，主要负责无线资源管理等算法的研究和产品化。

演讲议题

5G 与物联网

主题介绍

从各种物联网应用场景入手，讨论了各种应用对物联网的需求。

概述各种无线物联网的现状，介绍了蜂窝无线物联网的优势。

讨论 5G 标准如何有效解决物联网的需求。包括：

通过低功率广域蜂窝网络来处理大规模物联网的需求。详细介绍了低功率广域蜂窝网络如何在降低终端功耗的同时，极大提高无线网络的覆盖；

通过全新的 5G 标准——NR，来满足高实时性和高可靠性物联网（URLLC）的需求。详细介绍 5G 网络如何让网络的时延达到 ms 级别。

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