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商用进度慢于eMTC,NB-IoT会不会出局?

2017-05-26 09:21
苏子言岁月
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根据此前comobs发布的系列文章,可以发现:

1.中国电信应该是在窄带蜂窝物联网发展规划上最为明确的一家运营商。

在NB-IoT方面,中国电信商用走在了最前列,全网31万站升级支持800M NB-IoT,5月底建成国内首个全球连接管理平台,6月底开展全国试商用,年底前实现全国网络无缝覆盖。

同时,根据2016年年底披露的eMTC商用时间表,中国电信必然会在近期开启eMTC的测试。

另一方面,中国电信通过2亿元补贴推动NB-IoT和Cat.1的模组发展。由此可以判断,中国电信2017年的物联网终端发展重心虽在Cat.1上,但随着NB-IoT网络覆盖的完善,模组补贴力度可能将在2018年加大。

2.中国联通5月在上海宣布试商用NB-IoT。其中,上海完成了800+站点建设,基于900M standalone覆盖外环内区域,可提供智能停车、智能燃气、火灾预防等服务,预计年底完成上海2600个站点升级。

中国联通将采取1.8G和900M进行NB-IoT商用网络部署,农村以900M为主。“有的地方可能1.8G频谱资源更丰富一些,毕竟中国联通900M资源不如中国移动丰富”,常刚认为,联通会考虑频谱的实际情况去部署NB-IoT。

3.当前,中国移动尚未正式公开究竟先行商用NB-IoT还是eMTC。

不过,从去年并行展开eMTC/NB-IoT测试,到近期,摩拜与四川移动、华为签约NB-IoT共享单车项目,与中国移动政企、爱立信合作助力一带一路,以及展开的多模蜂窝物联网外场测试。

从上述种种迹象显示,中国移动似乎先行商用NB-IoT的可能性更大一些,同时z中国移动没有放弃对未来商用eMTC的准备。

4. 在国外,NB-IoT形成了星星之火可以燎原的态势。Vodafone预计2017年将在全球6个子网商用NB-IoT,面向智能停车和抄表领域服务;2017年5月底,T – mobile在荷兰将实现全国覆盖标准的NB-IoT网络;此前的4月,LGU+完成全国NB-IoT覆盖,7月将商用。值得注意的是,包括LoRa阵营的运营商也在采纳NB-IoT技术。华为预计2017年将在全球建成超过30张NB-IoT网络,覆盖10%的国家。

按照业界相关人士的观点,单纯依靠中国电信和中国联通的推进,短时间内难以促成NB-IoT模组成本的规模下降,并不能为全球商用NB-IoT树立起绝对的示范效应,中国移动如果商用eMTC对于NB-IoT产业链是利空消息。此前comobs文章也指出,eMTC在商用初期具备了阶段性替代NB-IoT的效应,尽管笔者看好eMTC的商用价值。

NB-IoT的价值:不在于连接本身

在常刚看来,国内三家运营商发展NB-IoT的态度非常明确。因此,从全球发展看,NB-IoT与eMTC商用进度孰先孰后均在伯仲之间。其次,运营商商用eMTC和NB-IoT并非非此即彼的单选题。

从芯片层面看,由于多模多频对蜂窝物联网商用的支持,将形成互为补充的效应,因此,运营商建设NB-IoT的同时,也可以部署eMTC。

业内人士预计,随着商用的逐步推进,2018年NB-IoT将实现模组成本5美元的目标。多模芯片具备了提升应用场景灵活性的同时,如果能够通过规模效应没有带来模组成本的叠加,多模芯片将成为蜂窝物联网芯片的发展趋势。

不过,面对2020年的500亿连接,爱立信目前没有计划进行窄带物联网芯片的研发,倒是让人多少有些遗憾。

对于业界观点认为,eMTC商用价值大于NB-IoT。常刚认为,根据具体的适用场景,NB-IoT和eMTC各有侧重,NB-IoT更适合不用考虑移动性、大规模部署传感器的场合,eMTC除了移动性和窄带物联网等特性之外,还支持VoLTE。因此,eMTC比NB-IoT包容更多的场景。例如,在爱立信与相关运营商合作提供的车辆管理解决方案中,通过包含eMTC的芯片同时提供定位、传感器数据传输、司机与后台(救援中心)等通话等多项服务。

行业物联网的价值在于应用与服务,而非连接本身。在这一点认知上,爱立信和华为对于NB-IoT的商用价值见解趋同。爱立信专家认为,如果运营商不提供行业应用和服务,则运营商将完全成为物联网应用和服务提供商的资源提供方,这意味着离客户越来越远。

常刚说,NB-IoT和eMTC的出现,会为传统行业打开更多转型升级的窗口。NB-IoT模组趋向5美元,将使得商用门槛进一步降低。

基于NB-IoT在医疗服务领域的应用,阿斯利康与爱立信在雾化器上展开了合作, “目前实现的功能还非常简单,包括雾化设备使用情况的跟踪和位置的结合,之后设备的改造将进一步考虑患者具体病情的需求。”

通过雾化器+NB-IoT,使得传统设备物联网化,网络能力的普及化使得功能、数据、场景化实现叠加。单一病人动态数据的汇总,可以为个体治疗提供支撑和帮助,对多个病人的数据跟踪汇总,数据量的变化将为数据分析带来价值(例如,国外依靠大数据帮助人们早期发现皮肤癌),未来深度的机器学习叠加进来之后,会孕育更多的价值空间,有利于对整个社会疾病的预防和对患者治疗产生建设性的意见。

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