物联网无线通信——通往未来的连接

由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出。

其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也会提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，每隔18-24个月将会翻一倍以上。此定律揭示了无线通迅模块http://cells-net.net/gytxsb/product.php?lang=cn&class1=337 信息技术进步的速度。

计算机行业有一个摩尔定律：计算机的CPU每两年计算能力翻番，缩小一倍，功耗降低一倍，成本也会低一倍。此定律也从根本上影响了通信行业的发展。

自从香农发明通信理论以来，算法从根本上决定了通讯的效率，而计算机芯片的计算能力决定了算法是否能实现。通信的吞吐量越高，算法就越复杂，对芯片的要求就越高，而价格、功耗、体积决定了这种通信技术是否能得到大规模的应用。

从2G到3G，从3G到4G的跨越，背后都是计算机技术和通信技术的不断迭代的结果，且迭代的节奏越来越快。现在还未商用的5G，已经逼近芯片技术的物理极限，如果在原理方向未有突破，人类社会将进入技术停滞的冰川期。

从2G时代到4G时代，无线蜂窝通信技术一直朝着更高速，更低时延发展，到现在eMTC,LTE CAT.1/CAT.M, NB-IoT, LoRa众多广域网低功耗无线通讯模块技术纷至沓来，让人眼花缭乱，一个方向是继续向更高速、低时延的5G方向发展；另外一个方向却朝着截然相反的低功耗、广覆盖发展。

无线通讯模块无人驾驶驱动5G到来

技术造就了商业的繁荣，商业推动了技术的发展。4G技术所带来的，不仅让移动端的数据处理能力足够支撑多媒体的应用，还颠覆了很多行业的商业模式和行业生态，让很多行业巨头人人自危，生怕明天倒下的是自己。这算是移动通信技术有史以来造成最大影响的一次。

4G网络一般能达到50ms的延时，但这对车联网来说，还远远不能满足需要。

传统的燃油车，浑身上下最多200多个传感器，都是低速且需要实时传输数据的，所以汽车电子工程师在总线技术的基础上发明了CANBUS高速的本地控制总线，虽然带宽比较低，但是实时性比较好，可以很好地满足安全气囊、ABS防抱死等应用。

但对于无人驾驶汽车来说，燃油车的传感器就是过家家的玩意了，除了浑身密布的测距、测障、测速等传感器以外，无人驾驶还多了很多摄像头，因此数据量更大，但实时性的要求丝毫没有降低。于是汽车电子工程师在以太网协议的基础上发展出了TSN(Time-Sensitive Network)这种能在数据量巨大的压力面前仍然能保持微秒级的实时性, 让这些传感器，图片、视频等海量、高频的数据及时到达无人驾驶汽车的计算机。这样，无人驾驶汽车就彻底变成了带着四个轮子的计算机。

同时，为了保障车辆、路面的安全，无人驾驶汽车还需要跟云端通信，以获取车流、车速、位置、事故、线路状态和规划等信息，也要和附近的车辆交互信息。这些需求，毫秒级都慢了，要让无人驾驶汽车真正上路，就得有微秒级的网络延迟。前两天，华为在北京怀柔完成的5G真实网络环境业务验证中，空口的延时已经达到了0.5ms，这个数据已经代表了空口技术的极大突破，但是要真正实现端到端毫秒级的延时，还需要核心网下沉和一系列技术突破。

安全是无人驾驶需要解决的首要问题，譬如在大雾天气下极易发生车辆连环追尾的事故，假设在高速公路行驶方向的前方发生了车辆追尾，后方车辆必须能够立刻得到这些信息，在短短几毫秒之间完成规避的操作，或者减速、变换车道，整个高速公路上附近的车辆都得联动起来，给规避的操作腾挪出空间。这就需要车辆和车辆之间能够及时、高频地交换信息，协商，才能提前规划好规避动作，不因规避导致二次事故。

除了微秒级的网络延迟，5G技术还要面对海量连接、更高速通信的挑战。

面向500亿的连接

无人驾驶汽车的数据交互具有高频、数据丰富、实时，三个特点，但是在GARTNER预测物联网世界的500亿连接中，很大一部分是低频、数据单一、实时要求低的特点。

比如你家的门窗的开关状态，0和1就能表达开和关，一个bit就能解决。实际情况却远远要复杂很多，假设你要通过手机的客户端来查看你健忘的老妈是否把窗户关了，实际的传输过程，就需要把一个装手机的盒子放进一个集装箱里面，然后通过高速公路送货到你的手机中，然后你手机再把这个包装打开，获取这一个bit的数据。显然，这对网络和计算资源来说都特别浪费。

假如你想知道你家饮水机里面水位的高低，这也不是一个快速变化的量，很多时候，一天采集两三次数据就可以了。就算这些状态值有几个小时的延迟，实际上对你的使用也不会很大影响，只要你能够在饮水机低水位的时候叫水就行了。

低频、非实时、数据小是很多物联网所连接对象的特点，但这非全部。低功耗和低成本、体积小也是物联网很重要的诉求。

现在的电表大部分已经通过GPRS的方式来读取数据了，但是很多水表却还没有做到这点。这主要是因为，水表的安装环境很难像电表获得供电，因此只能装电池，但电池肯定不能经常更换，需要保证5年的使用时间，这就对传感和通信部分提出了非常苛刻的低功耗要求；另外在商业上，水表和电表不一样，一个家庭在夏天开空调的时候一个月收几百块钱的电费很正常，而水费则每个月都差不多就那么几十块钱。因此水务公司往往没有电力公司那么愿意投钱，因为无钱可投。这也是水表的物联网化为什么一致迟滞于电表的原因。

显然，只有功耗、成本到达引爆水表物联网化的临界点，水表抄表工才能摆脱日复一日毫无意义的劳动。

从技术演进的角度来说，除了摩尔定律以外，我们还要遵循物理学最朴素的能量守恒定律。

这就是说，你发送越多的数据，需要的能量就越多，你消耗的能量越多，所发送的数据越小，浪费也就越严重。

4G/5G等高速的无线数据传输技术就像刚才承运一台手机的集装箱，对于这些小数据包来说，显然是极为奢侈的浪费。因此各种物联网通信技术就应运而生，通过降低通信的速率、和实时性来控制物联网终端的功耗和成本。

LTE CAT.1, CAT.M, NB-IoT, LoRaWAN, Sigfox是现在主流的物联网通信技术，他们之间的区别就在于通信速率和功耗。但是开发这些技术的目的也是不一样的。

频谱是运营商的最核心资源，运营商的天然垄断就体现在对频谱资源的占用上。运营商推广LTE CAT.1和CAT.M的原因是想用他们来替代原有的3G和GPRS网络，然后把3G和GPRS网络关闭掉。GPRS就好比绿皮火车，3G就好比动车组，4G LTE就好比高铁。对于铁道公司来说，他们当然想把铁轨全部换了全部上高铁，因为再不重新征地修铁路的情况下，他能解决创造更多的收入。一辆绿皮车从广州跑到武汉需要跑1天，而高铁运作得好一天就能跑3回。绿皮车一个座位一天能创造200元的收入，高铁票一张450快，一个座位就能创造1350元的收入。

你说运营商会选哪个？

但是市场上肯定还有区间交通对低速列车的要求，因此铁路公司就用高铁车组减配和降速去跑区间交通市场，因为原来的绿皮车和动车组肯定不能在高铁的轨道上跑了。

NB-IoT, LoRaWAN, Sigfox所能提供的速率更低，因此功耗更低。它们在功耗控制、速率和成本上并没有根本性的区别，但是在商业模式上有很大的不同。

NB-IoT是移动运营商用以替代部分低速的GPRS和新的物联网应用的网络，所以要使用NB-IoT网络就得向运营商缴纳费用。

而LoRaWAN则可以让用户自行建设网络，摆脱对运营商的依赖，但是你要负责网络的运营。Sigfox则通过自行建网和运营，向用户提供网络并收取费用，实际上就是一个广域网低功耗网络的电信运营商。

那么在实际的应用中，又有什么区别呢？

假设润田桶装水公司，想通过获取你家桶装水的水位信息来提前跟你预约送水，以提高他们的服务水平，获得更多的市场份额和收入？这三种通信技术应该选哪家呢？

Sigfox显然不可能，因为中国没有这种网络。作为物联网的运营商，想来中国砸中国电信、移动联通的饭碗，显然是不可能的。

LoRaWAN呢？显然润田桶装水是不可能自己来建一个覆盖全广州的网络的，因此润田桶装水公司只能选择运营商的无处不在的NB-IoT网络。

但是如果润田桶装水在它的生产基地想监控水质情况，而生产基地又在深山老林里面，没有网络怎么办？那么自行或者找第三方协助，建设LoRaWAN网络来覆盖整个园区，不失为一种很好的选择。

物联网是一个充分碎片化的市场，客户的需求是丰富多样的，单一技术无法为所有客户解决所有问题。虽然Sigfox、NB-IoT、LoRaWAN等等都是朝着一个方向演进，尽管彼此有竞争，但却是互为补充的关系，因为物联网的未来，没有一种通信技术能够一统天下。物联网无线通讯模块的世界，一定是五彩缤纷的。

随着工信部宣布150万个NB-IoT基站部署的计划，物联网基础设施正在以前所未有的速度加快落地，面向未来的连接已经来到我们的面前，未来已来！