物聯(lián)網顧名思義，就是物物相連的互聯(lián)網。這有兩層意思：其一，物聯(lián)網的核心和基礎仍然是互聯(lián)網，是在互聯(lián)網基礎上的延伸和擴展的網絡;其二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。
物聯(lián)網在未來將會連接數(shù)百萬甚至數(shù)十臺設備，實現(xiàn)機器與機器(M2M)以及機器與人之間的通信。雖然物聯(lián)網實現(xiàn)難點大部分仍然不確定，但物聯(lián)網的生態(tài)系統(tǒng)正在逐漸形成，業(yè)界可以看到在軟件平臺、數(shù)據分析系統(tǒng)甚至底層網絡技術方面開始出現(xiàn)行業(yè)的領導者。

有鑒于此，本文將介紹六個物聯(lián)網相關技術，以幫助理解這個新興的市場并保持對該領域的認知。
CAT-M或LTE-M
CAT-M(Category-Machine)是指適用于各種物聯(lián)網應用的第二代LTE芯片組，但可在相當?shù)统杀镜脑O備上應用。CAT-M有時也被成為LTE-M，這是一個簡化的行業(yè)術語，被3GPP廣泛采用，在3GPP發(fā)布的第13個版本規(guī)范中的一部分。CAT-M使用1.4 M的帶寬，與使用高達20 M帶寬的前一代CAT-1相比，具備更多的優(yōu)勢。
包括Verizon和AT&T的多個服務提供商已經推出了CAT-M網絡，Verizon在今年3月份表示，其CAT-M網絡已經在全美推出。5G月份，AT&T表示在全美推出CAT-M網絡，AT&T還表示到今年年底，將向墨西哥推出CAT-M網絡。目前Sprint擁有LTE CAT-1網絡，但表示將在2018年中期將其網絡升級到CAT-M。
分析機構ABI預測，從2018年開始，CAT-M將獲得大幅增長。
EdgeX IoT
EdgeX是今年4月份才成立的Linux基金會管理的開源物聯(lián)網項目，該項目的主要重點是標準化工業(yè)物聯(lián)網邊緣計算，并建立一個通用架構。該項目結合了Linux IoTX和戴爾公司開發(fā)物聯(lián)網FUSE軟件的工作。
通用架構將托管在硬件和操作系統(tǒng)不可知的參考軟件平臺中，這將使組件能夠即插即用進而加速技術的部署。自成立以來，業(yè)界有多家公司成為該項目的成員，并成立了董事會，還為開發(fā)者舉辦了一系列培訓課程。今年9月份，EdgeX發(fā)布了首個代碼版本Barcelona，以降低物聯(lián)網的復雜性。
EdgeX現(xiàn)在與工業(yè)互聯(lián)網聯(lián)盟一起工作，以最大限度地提高兩個組織的努力。
工業(yè)物聯(lián)網
工業(yè)物聯(lián)網指的是適用于制造、物流、石油和天然氣、交通、能源/公共事業(yè)、采礦、航空和其他工業(yè)領域的特定物聯(lián)網用例。工業(yè)物聯(lián)網主要致力于優(yōu)化運營效率、自動化和維護。
雖然目前這一市場還沒有完全實現(xiàn)，但工業(yè)物聯(lián)網有望在自動化、智慧行業(yè)、工業(yè)控制和資產績效管理方面帶來創(chuàng)新。根據AGG Research的研究顯示，不同無線接入網(RAN)中的云原生邊緣計算平臺將使工業(yè)物聯(lián)網成為可能。
GE Digital預測，全球40%的經濟可以從這項技術中獲益，到2020年，工業(yè)物聯(lián)網市場可能會達到2250億美元。
LoRa或LoRaWAN
LoRa是Long Range的縮寫，是一種無線調制方案，適用于使用非授權頻譜的長距離、低功率、低數(shù)據速率的應用。LoRa經常與LoRaWAN互換使用，LoRaWAN是一個遠程廣域網。 LoRa聯(lián)盟是一個以LoRaWAN為基礎創(chuàng)建標準的非盈利組織，LoRa聯(lián)盟將LoRaWAN定義為一種技術，將提供智能“事物”之間的無縫互操作性，并實現(xiàn)物聯(lián)網網絡的部署。
很多服務提供商正在推出和試用LoRaWAN，Comcast正在與制造LoRa芯片組的Semtech合作，并正在費城和舊金山測試LoRaWAN協(xié)議; 思科基于其LoRaWAN模塊和工業(yè)路由器已經在德國機場部署了一個LoRaWAN網絡; Senet已經在計量、農業(yè)、石油和天然氣等一些垂直行業(yè)使用LoRaWAN協(xié)議部署了LoRa網絡。
機器學習
機器學習是人工智能的一種應用，機器通過經驗來自動學習和改善他們的行為，而不需要以編程的形式實現(xiàn)。機器學習的主要目標是使電腦自動學習，無需人工干預或協(xié)助。
雖然機器學習技術可以應用于多個不同的領域，但其在多個位置輸出、分析和利用數(shù)據的能力使其成為物聯(lián)網的最佳選擇。因為物聯(lián)網是一個數(shù)據密集型業(yè)務，機器學習將是不斷改善和發(fā)展智慧物聯(lián)網流程的必要條件。
多家物聯(lián)網公司正在將機器學習融入到他們的平臺中，SAP的Leonardo平臺采用了大數(shù)據、分析、區(qū)塊鏈和機器學習等技術，而IBM的Watson依靠人工智能、機器學習和分析。
窄帶物聯(lián)網(NB-IOT)
窄帶物聯(lián)網(NB-IoT)是一種低功耗，廣域技術，于2016年6月成立，被認為是3GPP標準的一部分，該技術是為了實現(xiàn)廣泛的新型物聯(lián)網設備和服務而開發(fā)的。它的優(yōu)點之一是降低了用戶設備的功耗，并且實現(xiàn)了高效頻譜。 因此，終端用戶設備的電池壽命通常可以持續(xù)10年或更長時間，使得它對于許多使用情況具有吸引力。
多家運營商開始對NB-IoT進行測試，Sonera去年年底使用諾基亞的設備對這項技術進行了試用; T-Mobile在拉斯維加斯使用高通和愛立信設備進行實地試驗，并表示計劃在2018年建立一個全國性的網絡。去年，軟銀(SoftBank)宣布計劃推出NB-IoT網絡。