国内主流的窄宽带物联网技术有哪些?

通信世界消息（CWW）物联网是“中国制造2025”的核心组成部分，而NB-IoT是目前物联网众多标准技术当中最热门、最被看好的一项技术。窄带物联网（NB-IoT）成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180kHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。

全球范围内的运营商都在寻找新的应用模式，物联网的迅猛发展给通信产业带来新的生机。与传统的蜂窝通信不同，物联网要求有海量的连接数、低的终端成本、低的终端功耗和超强的覆盖能力。物联网通信能否成功发展的一个关键因素是标准化。这些年来，不同行业和标准组织都制定了一系列物联网通信方面的标准，大的就有LTE

R12和R13的低成本终端Category0及eMTC，小的更是难以计数。但从至今的部署情况来看，无论从终端成本、终端能耗和穿透覆盖等方面，这些技术标准都难以与免授权频谱的LoRA,
Sigfox等技术相竞争。

NB-IoT的出现一下子带来了希望。NB-IoT从2015年9月在3GPP

RAN立项以后，得到全球大多数的运营商、系统设备商、终端厂商的关注和响应。R13的NB-IoT协议于2016年6月冻结，这标志着一个具有巨大商业前景的、世界范围统一的物联网通信标准已经产生，为今后物联网的发展提供了广大的先机。

三位作者针对中国的NB-IoT、乃至物联网的产业链发展会起到积极的作用创作的《窄带物联网：标准与关键技术》对LTE
R13
NB-IoT的整体协议做了比较详尽和全面系统的描述，涉及网络架构、物理层的各类信道、空口控制面、空口用户面、关键过程、射频指标和后续演进。不仅讲述协议中涉及的关键技术，而且对重要的、但未被采纳的候选技术也进行了对比，呈现部分标准化的过程。书中还配有大量的性能分析。

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。

个人觉得他们没有多大的区别 ,均是和射频识别（RFID）技术密切相关,有些不同的地方也就是在连接距离的小差别上,他们的理念都是电子设备间的通信,我的想法一直都是物联网就是一些现行技术的新瓶装旧水具体可以读一下我下边的总结,个人见解,希望可以对你有些帮助;
NFC:
在射频识别(RFID)及互联互通技术发展的推动下，为了满足电子设备问近距离通信的需求。飞利浦、诺基亚、索尼等著名厂商联合推出了的一项新的无线通信技术——NFC。即近场通信技术。
NFC是一种基于标准的近距离无线连接技术。能够在多个电子设备之间实现简单而安全的双向交互，当两台NFC兼容的设备彼此距离为十几厘米远时．它们之间就可进行通信。NFC的最初设想是将RFID技术和互联网络技术进行简单的合并，随着这两项技术的发展和用户对此技术能力需求的增加，目前已经演变成一种具有相应标准的近距离无线通信技术。
与RFID一样，NFC信息也是通过频谱中无线频率部分的电磁感应耦合方式传递，但两者之间还是存在很大的区别。首先，NFC是一种提供轻松、安全、迅速的通信无线连接技术，其传输范围比RFID小，RFID的传输范围可以达到几米、甚至几十米，但由于NFC采取了独特的信号衰减技术，相对于RFID来说NFC具有距离近、带宽高、能耗低等特点。
物联网:
物联网中非常重要的技术是射频识别（RFID）技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。
RFID是射频识别（Radio Frequency Identification）技术英文缩写，是20世纪90年代开始兴起的一种自动识别技术，是目前比较先进的一种非接触识别技术。以简单RFID系统为基础，结合已有的网络技术、数据库技术、中间件技术等，构筑一个由大量联网的阅读器和无数移动的标签组成的，比Internet更为庞大的物联网成为RFID技术发展的趋势。 而 RFID，正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品(商品)的识别，进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。

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