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NB-IoT和LoRa都不要争了,你们都只能满足初级物联需求

2019-03-10

最近, ?#34892;业?#19968;个朋友帮忙, 让我们有机会向深圳的一家如雷贯耳的电子产品代工巨无?#36234;?#27969;我们的解决方案。交流对象是这家公司的一个子公司的负责人,该子公司承担其全球供应链的物流业务, 也向其他工厂提供B2B的物流服务, 估计业内人士可能已经猜出这家公司的名字。

作为行业头部公司, 自然会不断尝试各种新的技术来提高其竞争力,因此, 在物联网方面他们已经尝试过了LPWAN的两个主流标准NB-IoT以及LoRa, Short range也尝试了BLE、Zigbee等。 Short Range的标准就不说了, 他们容量比较小, 覆盖距离也非常有限, 虽然他们能够适应单兵场景(就是单辆车上的管理)部分要求, 但也是削足适履的无奈之举,无法取得足够好的ROI(支出收入比), 所以,并没有大规模地推广。 他们实际上更关注的是仓储盘点、资产管理和物流运输这三个方面, 因此,低功耗、容量大和覆盖距离广的LPWAN是他们更需要的技术。 他们也对他们分别做了测试和实验,结果非常令他们失望。 实际上,这虽然在我们的意料之中,但仍然值得写下来,以供大家在技术决策时有个参考。

NB-IoT实践

他们搭建了一个私有的NB-IoT网络, 包括NB-IoT基站,但试验下来发现问题很大。因为他们的需求是需要网络能够实时或者准实时响应, 因此,需要?#20013;?#30340;双向通信, eDRX模式或者PSW模式并不适用,结果试验下来发现和2G网络的功耗相差无几;然后是容量问题, 一个基站下接200个终端网络就?#31561;?#24471;很厉害, 导致响应时间很长。 他们的结论是NB-IoT宣传有很大的误导成分, 其所谓的低功耗、大容量在实时双向通讯的场景中根本无法实现。

所以,他们试验完了后,感觉有种被骗的感觉,认为NB-IoT的宣传有很大的问题, 应该要在宣传上注明其?#25215;?#20154;们看重的特性的前提条件, 否则,对大多数人来说都会造成决策的失误,浪费了时间和金钱。

显然, NB-IoT完全不能满足他们的需求。

LoRa实践

他们也搭建了一个LoRa网络, 现有2000个终端(endpoints)。 LoRa有三种模式, Class-a和Class-b不适用双向实时或者准实时的应用, 因此只能使用Class-c模式。 试验中也发现了一些供应商宣传中的一些花招, 例如超低功耗、广覆盖、大容量是LoRa联盟一直着重宣传的三大特性,但在Class-c的模式下, 他们一块20000毫安时的可充电大电池也只能用5个月;覆盖距离和数据传输速率是成反比的,本身数据速率就不高, 当用更高的扩频因子而提升覆盖距离时,数据传输量就更是少得可怜;响应速度非常慢, 2000个终端盘点一下需要半个多小时,这也?#24471;鱈oRa基站的真实的并发容量并不大。

相比于NB-IoT, LoRa的功耗确实要小一些, 但依然很不理想;要命的是由于LoRa使用的网络模型是Aloha, 因此, 根本不能用来做实时或者准实时双向通信, 对响应速度要求比较高的仓库盘点完全无法适用。 但对资产管理这类单向通信为主,?#32423;?#21452;向通信的应用场景, LoRa还是可以用的,但在中国的问题是,LoRa所支持的subG频?#38382;?#23454;上是被无线委禁止使用的。

?#25970;?#26368;终的结果是, NB-IoT完全不能用;虽然不考虑频?#38382;?#26435;因素, LoRa可?#36234;?#20915;部分问题,但在实际应用中又不得不考虑中国的政策问题, 因此,客户现在很苦恼, 因为他们实际上?#25970;?#26377;方案可以用的。

这些情况,实际上我们在从前期的协议分析和客户访谈中就知道了。 在我们看来,NB-IoT和LoRa?#25970;?#21521;低频次单向通信设计的物联网协议, 而这种低频次单向通信机制只适合物联网发展初期的一些需求, 例如表记类应用。但随着人们对物联网智能化越来越多的需求,物联网通讯协议和模块必须要能够支持双向实时或者准实时通讯模式下的超低功耗、超大容量和超快响应速度, 而这,在目前的LPWAN的主流技术中尚不能实现, 必须要有?#19981;嵊行?#30340;技术出现。

优势科技 WF-IoT融合物联网是划时代的创新技术,其内核是唐芯系列物联网芯片,是一?#21482;?#20110;RFID的低功耗广域网通信技术,为用户提供一种简单的能实现远距离、大容量、中高速、免付费、低功耗的物联网?#20302;场?/span>WF-IoT融合了射频识别、实时定位、无线传?#23567;?#35270;频联动和智慧照明等五大基础功能,可以满足大多数应用场景的需要。


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