华为云账号：wangxu20001119+软件工程+王旭

华为云账号：wangxu20001119+软件工程+王旭生活方式，社区居民可以通过社区P-TV享受到全方面的一站式服务，包括购物、餐饮、娱乐、出行、医疗和社区活动等，平台更有在线支付与实时物流配送等便民措施，使居民享受到更高品质的智慧生活。小超市售货机（V-Store）CNIT小超市售货机售卖各种饮料、食品及日用小百货，并配备24”的屏幕显示、5”银行卡支付屏幕和NFC刷卡区域。显示屏上除了展示和查找商品之外，还可以进行广告运营。CNIT社区小超市，采用配备银行卡和NFC刷卡区域，用户只需轻轻挥动自己的银行卡，就可以买到各种物品，方便省时快捷。（1）通信分为有线通信和无线通信。电报、电话通信属于有线通信。有线通信的收发两端一定要有传输信号的导线相连，它需要架设电杆、电线，需要维护和修理。在电报、电话问世之前人们只能用邮政和“视觉通报”通信。19世纪30年代以后，人们开始使用电报和电话通信至今。使用有线通信可靠、方便、快速，但有线通信无法使飞机和船舶相互进行通信联系。

如果大家在学习【人人IOT】的课程中有什么问题，可以在此帖中回复，我们会有相关人员为大家解答。

请各位同学严格按照群中要求打卡，否则打卡无效。切记第一天打卡的同学还需回复你的华为云昵称（可以在华为云学院学习界面的右上角看到）。第二天打卡不在这

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华为&浙江树人大学物联网活动    从PC时代，到移动互联网时代，再到如今的智能时代，我们经历了从Station/Wintel，到Could/SDN再到如今的Cloud+IoT+AI的平台迭代。据预测，2035年，将实现AI超越人类，自驾普及，以及1万亿IoT连接。华为IoT携手浙江树人大学，一起将物联网的知识普及校园，让同学们能够与科技共舞！   如今，全球互联网正从“人人相联”向“万物互联”迈进，物联网作为互联网的网络延伸和应用拓展，实现对物理世界的感知识别、实时控制、精确管理和科学决策。现在的你是否适应了万物互通的时代？是否还对物联网这个名词感到陌生？是否能对这个时代不断涌现的新兴热词侃侃而谈？又是否能明白物联网对新时代的推动力？现在，华为云物联网知识学习活动强势来袭。  给自己一个机会，加入我们，7天时间让你解除对物联网知识的困惑，带你领略物联网的神秘力量，一起揭开物联网的神秘面纱！活动报名时间：2020.2.28——2020.3.02七天打卡学习：2020.3.03——2020.3.09（如果活动报名时间没有报名参加，也可以在七天打卡学习的时间段报名参加活动补打卡，按时打卡同样进行积分）划重点！！！报名方式如下：在本帖下方回复：姓名+专业+年级+华为云昵称 如有推荐人再+推荐人姓名完成七天打卡活动有什么奖励？ 当然有！！！一等奖：华为全景相机酷玩版*1二等奖：华为10000mAh移动电源 QuickCharge（Max18W）*2三等奖：（水杯）*n鼓励奖：三合一数据线优秀学员积分标准如下。根据以下维度进行评选：          

物联网是互联网的延伸吗？

微话题 “5G时代，物联网会给我们的生活带来什么变化？”希望大家能够畅所欲言。如果大家有其他任何与物联网相关的问题，也可以在本帖回复直接咨询云享专家谢冲。=======【华为云·微话题】5G时代，物联网会给我们的生活带来什么变化？ =======技术大爆炸时代，5G、IoT、人工智能等新一代信息技术的融合，物联网进入AIoT新时代。其实无论在生活中还是工作中，物联网正在潜移默化地影响着我们的生活。例如智慧路灯、智慧停车、智慧农业、智慧物流等等。今天我们一起来讨论，5G时代，物联网会给我们的生活带来什么变化？期望看到大家精彩的评论：1、听完直播，说说除了智慧路灯，物联网技术还可以运用到哪些行业？2、5G时代下，物联网可以给行业带来什么样变化？3、物联网在数据分析和人工智能领域会起到什么样的作用？4、我们在享受物联网带来的便利时，应该如何关注安全问题？ 微话题活动：参与本次微话题讨论，有机会获得优质评论奖，赢取书籍。活动时间：2019年11月20日-11月27日参与方式：直接在本帖回复关于以上4个问题中的任意1个或多个问题的理解或评论获奖方式：活动结束后，将由云享专家 谢冲 选取出3名优质评论奖，各送出《5G物联网及NB-IoT技术详解》书籍1本。评奖标准：回复话题数量和内容质量。 本期话题奖品：注：1. 本次活动回帖内容需满足华为云论坛发帖规范https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-23077-1-1.html；2. 11月28日将在此帖公布获奖名单，敬请关注；3. 获奖用户请在活动结束后3个工作日内添加华为IoT小助手（微信号：huawei-iot）并私信邮寄地址及联系人等信息便于奖品邮寄，所有实物奖品包邮，不额外收取任何费用。4. 奖品将在活动结束后15个工作日内发出。5. 由于获奖用户自身原因（包括但不限于提供的联系方式有误、身份不符或者通知领奖后超过15个工作日未领取等）造成奖品无法发送的，视为获奖用户放弃领奖。

更新日志20200214，ExP_v22界面优化，增加进度显示增加按钮保护，单次操作完成前禁止多次点击20200213，ExP_v20增加profile转excel文件功能工具更名为ExP其他bug修复20191231，excel2profile_v15代码重构，大幅提升转换效率支持同一命令多属性字段解析20191228，excel2profile_v10增加图形界面20191226，excel2profile_v08增加对OM字段解析处理；修复service字段解析错乱问题；min、max等字段数字处理方式优化；20191220，excel2profile_v07增强enumList字段解析容错能力；20191216，excel2profile体验版发布；缘起物模型是设备接入OceanConnect物联网平台的核心要素，虽然目前华为已经提供了在线开发中心，但目前的开发过程还是略显繁琐。尤其是在开发行业复杂物模型（如楼宇自控系统物模型包含超过100个条目），以及调测中需要频繁修改模型定义的时候（这在项目交付调测过程中十分常见），问题尤为明显。因此，我开发了一个设备模型批量生成工具（excel2profile），支持把预设excel模板内容一键转换为profile文件，也可以把profile文件转回excel表，可作为现有在线开发工具的补充，供大家参考试用。说明：此工具为个人业余开发制作，非官方工具！使用场景场景1：面向个人开发者，降低设备模型（profile）开发门槛，会填表就会开发profile；场景2：面向高阶开发者和集成商，提升行业复杂模型开发效率，可以随时编辑调整模型定义，一键式转换生成profile；场景3：针对行业复杂设备模型，当前上百条模型参数全都是自定义英文简写，不支持注释，模型更新和维护比较困难。excel文件可作为profile文件配套文档，部分缓解这个问题。使用说明将压缩包下载到本地，解压缩得到ExP.exe可执行文件及excel和profile两个子目录，默认在excel子目录中已放置一个名为Profile信息采集模板.xls的模板文件；模式一：excel文件批量转换为profile物模型文件按华为物模型规范在excel模板文件填写相关字段信息（注意需要填写“设备”和“参数”两个页签的内容），并将编辑完成的excel表保存到excel目录（注意修改文件名，包含“模板”名称的excel文件会被跳过不转换）；华为云OceanConnect物联网平台Profile开发规范在转换选项区域选择Excel -> Profile模式，并点击转换按钮，程序会自动将excel目录的excel文件批量转换为符合华为OC规范的profile文件压缩包，并保存到指定的profile目录；注意：1、每次转换将根据最新excel表数据生成profile文件，并直接覆盖profile目录下以“设备类型厂商ID设备型号”命名的同名文件；2、excel目录下请勿放置非标准模板格式的.xlsx文件，并关闭该目录下正在编辑的excel表，否则将转换失败。自动生成的profile文件包支持在OC设备管理平台或开发中心导入并在线编辑。也可以直接编辑本地excel表中对应字段，再重新用工具一键转换profile；模式二：profile物模型文件批量转换为excel文件将符合华为OC规范的profile文件，保存到对应profile目录；在转换选项区域选择Profile -> Excel模式，并点击转换按钮，程序会自动将profile目录的profile文件压缩包批量转换为excel文件，并保存到指定的excel目录；注意：1、必须在excel目录放置一个名为“Profile信息采集模板.xlsx”的excel模板文件，否则无法成功转换；2、每次转换将根据最新profile压缩包文件生成excel表，并直接覆盖excel目录下以“设备类型厂商ID设备型号”命名的同名文件；3、excel目录下请勿放置非标准模板格式的.xlsx文件，并关闭该目录下正在编辑的excel表，否则将转换失败。

     hihttps是一款基于MQTT的免费的物联网防火墙，同时也是web应用防火墙，既支持传统的检测功能如SQL注入、XSS、恶意漏洞扫描、密码暴力破解、CC、DDOS等），又支持无监督机器学习，自主对抗，重新定义网络安全。今天笔者就从物联网安全的角度，介绍hihttps怎样通过机器学习自动生成对抗规则的5个过程： 一、   样本采集MQTT是物联网loT最广泛采用的协议，腾讯百度阿里云都支持，基础协议请百度搜索“物联网防火墙himqtt源码之MQTT协议分析”。和图形图像的人工智能一样，机器学习无论是有监督还是无监督，第一步都是先采集样本。物联网安全有先天性的样本采集优势，成本几乎为0，方法是：通过反向代理的模式采集完整的MQTT协议数据，可以参考hihttps源码https://github.com/qq4108863/himqtt/ ，样本要求如下：1、足够的随机化，在不同的IP地址之间随机采集。2、足够多的样本，保证99.99%的正确率，至少需要采集数万份的样本。3、足够的时间，至少在不同的时间段采集3-7天的样本。4、尽量是正常流量下采集，减少样本被黑客攻击污染的可能性。5、完整的数据，样本包括全部的MQTT协议头和body。 基于机器学习的物联网防火墙hiihttp是怎样工作的呢？比如有个TOPIC接口"hihttps/read"，在正常情况是通过json形式访问，hihttps先把采集到样本参数保存在train训练目录下，样本文件主要内容如下："topic": "hihttps/read"{ "id": 123,"token": "2458-a632-3d56-a9bf "}{ "id": 456,"token": " ce58-a49d-b767-68ed"}{ "id": 678,"token": "2bd8-c4d2-d324-29b3"}{ "id": abc,"token": "45d8-35d2-e8f3-fe4a"}{ "id": abc%20’or 1=1,"token": "2bd8-c4d2-d324-29b3 "}…… 当采集到的样本数量，达到一定数量（如1万），hihttps机器学习引擎就开始启动，第一步就是滤噪。二、 滤噪在正常的情况下，拿到的样本绝大多数是大量重复性存在的，但是也不排除样本存在黑客攻击，也就是说，个别样本可能已经被污染了，hihttps在降维和特征提取之前先过滤。滤噪的方法通常是用聚类方法，把样本分为两类，把其中小于3%的样本去掉，通常有以下几种做法：1：json参数过滤。比如正常情况下是{ "id": xxx,"token":xxx}，那么如果有小于1%的是{ "sql": xxx,"xss":xxx}，那么就要过滤这条样本。2：名称长度过滤。一般来说，字符串长度值分布，均值μ，方差σ3，在切比雪夫不等式范围外，要过滤掉。3：参数值长度过滤。一般来说，参数如tolken=xxx，其中xxx的长度值分布，均值μ，方差σ3，在切比雪夫不等式范围外，要过滤掉。4：SQL注入过滤。用libinjection库查一遍，符合SQL注入特征的样本要过滤。5：XSS攻击过滤。用libinjection库查一遍，符合XSS特征的样本要过滤。6：其他已知攻击过滤。如ModSecurity 的OWASP规则很牛，先跑一遍过滤。 经过滤噪处理后，我们把样本就分为正常和异常样本，正常的如下： { "id": 123,"token": "2458-a632-3d56-a9bf "}{ "id": 456,"token": " ce58-a49d-b767-68ed"}{ "id": 678,"token": "2bd8-c4d2-d324-29b3"}{ "id": abc,"token": "45d8-35d2-e8f3-fe4a"}……少数异常样本，如疑似SQL注入攻击则去掉{ "id": abc%20’or 1=1,"token": "2bd8-c4d2-d324-29b3 "}…… 整个过程，无监督进行，可以用到的数学算法有K均值（K-Mean）、主成分分析PCA、切比雪夫不等式、高斯混合模型GMM、稀疏矩阵……具体的算法源码可以参考https://github.com/qq4108863/AI 三、 降维滤噪后最重要的一步就是降维，这是机器学习的核心。降维就是通过特定的数学算法，把复杂的东西，用特征表达向量，变为机器可以理解的东东，降维方法分为线性降维（PCA 、ICA LDA、LFA、LPP等）和非线性降维KPCA 、KICA、KDA、ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU等）。怎么让机器理解/hihttps?id=abc%20’or 1=1’这就是一条攻击呢？在物联网安全领域和图形图像完全不同，主要就是涉及自然语言处理，尤其是文本的识别，主要有下面几种模型：1、词袋模型文本的降维本质上涉及到了文本的表达形式。在传统的词袋模型当中，对于每一个词采用one-hot稀疏编码的形式，假设目标语料中共有N个唯一确认的词，那么需要一个长度N的词典，词典的每一个位置表达了文本中出现的某一个词。在某一种特征表达下，比如词频、binary、tf-idf等，可以将任意词，或者文本表达在一个N维的向量空间里。凭借该向量空间的表达，可以使用机器学习算法，进行后续任务处理。这种方式被称为n-gram语法，指文本中连续出现的n个语词。当n分别为1、2、3时，又分别称为一元语法（unigram）、二元语法（bigram）与三元语法（trigram）。 2、维度选择方法常用的有卡方、互信息这种统计检验的方法；还有借助机器学习模型降维的方法。比如，使用随机森林，或者逻辑回归等模型，筛选出那些在分类任务中具有较大特征重要性，或者系数绝对值较大的TOP特征作为降维后的特征集合。 3、主题模型主题模型同时具备了降维和语义表达的效果，比如LSI、LDA、PLSA、HDP等统计主题模型，这些模型寻求文本在低维空间（不同主题上）的表达，在降低维度的同时，尽可能保留原有文本的语义信息。 4、神经网络如卷积神经CNN、循环神经RNN等。  理论可能有点复杂，那我们直接拿4条样本来举例说明吧：{ "id": 123,"token": "2458-a632-3d56-a9bf "}{ "id": 456,"token": " ce58-a49d-b767-68ed"}{ "id": 678,"token": "2bd8-c4d2-d324-29b3"}{ "id": abc,"token": "45d8-35d2-e8f3-fe4a"} …..降维的目的就是为了让机器能够理解id是什么，token又是什么，什么情况是攻击。我们先来定义一些稀疏编码：N：整数，0-9C：字符，a-zX: 16进制数字，0-9 a-fD:标点分隔符.-|……..{ "id": 123,"token": "2458-a632-3d56-a9bf "} 这种我们就用稀疏编码把其维度降为id=N，token=XDXDXDX，这样机器就可能理解了，哦，原来id就是数字嘛。当然这是最简单的情况，实际场景可能很复杂，比如10.1究竟是代表数字？或者钱？或者版本号呢？就需要做更多的参数关联运算（如money或者version）。如果我们观察到的样本，大于99.9%的参数id都是数字，就可以认为{ "id": abc,"token": "45d8-35d2-e8f3-fe4a"}就是一条非法攻击，这就是机器学习能够检测未知攻击的核心原理。实际生产环境中情况更复杂的，所以让机器达到网络专家的智能水平，还有很长的路要走，但这是必然的发展方向。四、特征提取下一步，hihttps就是对正常流量进行数值化的特征提取和分析。通过对大量样本进行特征分布统计，建立数学模型，特征提取包括：JSON参数个数、参数值长度的均值和方差、参数字符分布、TOPIC访问频率等等。如下表所示： 类别 序号 特征名称 特征描述 语法特征 1 Topic_lenTOPIC 长度 2 Path_len 路径长度 3 Path 路径最大长度 4 Path_Maxlen 路径平均长度 5 Argument_len参数部分长度 6 Name_Max_len参数名最大长度 7 Name_Avglen 参数名平均长度 8 Value_Max_len 参数值最大长度 9 Value_Avg_len 参数值平均长度 10 Argument_len 参数个数 11 String_Max_len 字符串最大长度 12 Number_Maxlen 连续数字最大长度 13 Path_number 路径中的数字个数 14 Unknow_len 特殊字符的个数 15Number_Percentage 参数值中数字占有比例 16 String_Percentage 参数值字母占有比例 17 Unkown_Percentage 参数值中特殊字符的比例 18 BigString_Percentage   大写字符所占比例 20 Spacing_Precentage 空格字符所占比例 攻击特征 21 ContainIP 参数值是否包含IP 22 Sql_Risk_level SQL 类型危险等级 23 Xss_Risk_level Xss 类型危险等级 24Others_Risk_level 其他类型危险等级 自然语言25NLP自然语言理解处理 五、生成对抗规则最后hihttps通过大量的样本采集 ，精确给这个"hihttps/read"接口参数，生成对抗规则，保存在rule目录下，和传统OWASP规则放在一起，保护物联网服务器不被攻击。下面的一律视为攻击，只有机器学习才有可能检测未知攻击，这是网络安全专家也难以做到的。{ "id": 123 }                                 参数缺少{ "id": abc,"token": " ce58-a49d-b767-68ed"}    参数id值不正确{ "admin": %0acdef,"token": "2bd8-c4d2"}      未知攻击….....最后总结如下：1、整个过程完全是无监督的机器学习，有些特殊的参数，也可以由网络安全专家人为干预半监督，从而从99.9%到100%准确率的进化。2、传统的规则很难对付未知漏洞和未知攻击。让机器像人一样学习，具有一定智能自动对抗APT攻击或许是唯一有效途径，但黑客技术本身就是人类最顶尖智力的较量，物联网安全仍然任重而道远。3、幸好hihttps这类免费的物联网防火墙在机器学习、自主对抗中开了很好一个头，未来物联网安全很可能是特征工程+机器学习共同完成，必然是AI的天下。

请教各位大大，用华为的IOT平台，里面对lifetime是如何定义的？取值范围是多少？假设设置成30天，会对NB-IOT表具的使用有影响吗？lifetime是否是可以通过设置平台上的参数，表具来同步这个参数？

低功耗广域物联网的诸多标准，如NB-IoT、LoRa、SigFox等，正在用各自擅长的技术和应用抢夺IoT风口，以争取在这片广阔的市场上占得先机。物联网通过通信技术将人与物、物与物进行连接，在智能家居、工业数据采集等区域网通信场景一般采用短距离通信技术，对于广范围、远距离的连接则需要远距离通信技术。在生活中的应用场景(如远程抄表、环境监测、智能停车、位置追踪等)时，我们需要一种覆盖广、成本低、部署简单、支持大连接的物联网，因此低功耗广域物联网(Low-Power Wide-Area Network，简称LPWAN)应运而生。并且，以这些应用场景为主导的物联网数量将占到物联网总连接数的60%。LPWAN可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术;另一类是工作于授权频谱下，3GPP支持的2/3/4G蜂窝通信技术，比如EC-GSM、eMTC、NB-IoT等。 LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计，与传统的物联网技术相比，LPWAN有着明显的优点：与蓝牙、Wi-Fi、Zigbee、802.15.4等无线连接技术相比LPWAN技术距离更远;与蜂窝技术(如GPRS、3G、4G等)相比连接功耗更低。在物联网通讯的发展中，NB-IoT已经获得全面性的支持，未来相关应用的市场荣景可期。LoRa与SigFox虽然受到NB-IoT强大的挤压，但因为物联网应用还属于成长中的市场，这两个技术已逐渐找到与NB-IoT区隔的发展道路，未来的发展重点是创造良好的消费者使用体验，朝着正确的航道加速、起飞。物联网通讯是这两年产业最热门的话题之一，尤其在5G三大愿景中正式定义为mMTC(Massive Machine Type Communication)，未来物联网的联网规模将大幅超越过去的人联网，每平方公里网络节点甚至高达100万个。低功耗广域网(Low Power Wide Area Network, LPWAN)技术简单、应用广泛，将是MTC早期的切入点，包括NB-IoT、LoRa、SigFox等都是相关的明星级技术，而未来3GPP的MTC标准陆续订定之后，可以支持更多不同类型的物联网应用。事实上，在过去物联网概念尚未成熟时，已有许多利用2G/3G技术的机器通讯(Machine to Machine, M2M)应用，如车队管理、物流、工业等B2B应用，未来几年市场需求将持续成长。在现有2G/3G/4G模块的基础之下，2018年NB-IoT、LoRa、SigFox大力拓展新兴应用市场，加上LTE Cat. M1，与未来可满足更多高传输速率、高移动性、定位、低耗电、语音等功能的MTC标准，共同建构物联网通讯的产业面貌。NB-IoT：中国的物联网标准　　NB-IoT产业2017年开始起步，2018年进入加速阶段，2019年将要正式起飞。从技术标准发展来看，2016年3GPP R13版本发表NB-IoT技术，2017年大厂高通(Qualcomm)与海思(HiSilicon)相继推出支持初版标准的芯片，年底联发科进一步推出R14版本芯片，更有许多芯片厂商陆续宣布投入NB-IoT，市场蓬勃发展，同时也刺激了通讯模块厂商的脚步。自2016年6月16日，NB-IoT 技术协议获得3GPP无线接入网(RAN)技术规范组会议通过以来，我国随后就出台一系列政策支持 NB-IoT 发展。2017年5月，工信部发布《电信网编号计划(2017年版)》，新编号中增加了物联网网号，将“140XX~144XX”明确为物联网网号。2017年6月16日，工信部下发《关于全面推进移动物联网(NB-IoT)建设发展的通知》，《通知》对2017年到2020年的NB-IoT标准、NB-IoT设备、NB-IoT芯片、NB-IoT模组、NB-IoT测试、NB-IoT应用、NB-IoT网络的发展，部署了“定量”的任务。2017年6月20日，工信部发布2017年第27号公告，从三方面明确了 NB-IoT 系统频率的使用要求。2017年8月7日，工信部批准同意了部分单位提出的电信网码号资源有关申请，对2017年第10批《中华人民共和国电信网码号资源使用证书》颁发结果进行公示，其中就包括了物联网号段分配。有了中国政府和中国市场对NB-IoT的全力支持，NB-IoT如日中天。　　三大运营商NB-IoT部署进度NB-IoT的发展离不开芯片和模组等产业链上游厂商的发力。华为的Boudica120、Boudica150;高通的MDM9206;联发科的MT2625。除此之外，锐迪科、英特尔、中兴微电子等公司也有自己的芯片规划。　　网络部署情况中国是现今NB-IoT最大部署市场，随着2017年中国国务院和工信部发文，引导物联市场健康有序发展，NB-IoT产业生态在中国蓬勃发展。NB-IoT产业联盟、移动物联网联盟的成立吸引了一千多家企业布局NB-IoT市场，智慧抄表、智能停车、智慧医疗、智能物流等四十多个行业应用已启动规模商用部署，预计年底中国NB-IoT连接数将达1亿。海外NB-IoT发展也即将进入快车道。在NB-IoT商用快速增长、产业蓬勃发展的带动下，原有LoRa的支持者们也逐步尝试转向NB-IoT阵营。　　NB-IoT网络架构NB-IoT网络架构方案NB-IoT 组网主要分成5 个部分：NB-IoT 终端：支持各行业的IoT 设备接入;NB-IoT 基站：主要是指LTE 基站;NB-IoT 核心网：NB-IoT 基站和NB-IoT云的连接枢纽;物联云平台：各类业务的处理及反馈的中心;应用服务中心：既可以获取到本中心的NB-IoT 业务数据，也可以完成对NB-IoT 终端的控制。　　NB-IoT应用由政府推动的公共事业与智慧城市建设，都是NB-IoT的主要应用，包括最常被提到的智能三表(水表、电表、燃气表)、智慧路灯、停车管理、环境监测等。事实上，NB-IoT今年已证明将在公共事业、服务与智慧城市建设等领域，取得主导性的发展地位。NB-IoT由电信营运商建置网络并提供服务，网络建置与原先的无线通信基地台一致，在人口稠密的都会区，4G LTE讯号完善，只需透过最简易的软件升级，不需重新布建网络;采用授权频段，公共服务质量有保障，只要谈好服务费率，商业模式建立也相对简易。2018下半年到2019年，将有更多类型、更大规模的NB-IoT应用导入。LoRa：LPWAN无人能敌的最强者　　LoRa是美国半导体制造商Semtech借助其并购的法国公司Cycleo所开发的无线通信技术LoRa，在这个基础上与IBM合作完成规范，并由Semtech、IBM、Cisco为核心所组成的LoRa联盟推动相关发展。2016~2017年备受期待，有可能成为物联网时代的Wi-Fi，因为其采用非授权频段，技术简易、应用方便，开放的生态圈也提供与电信领域较远的资通讯厂商插旗物联网通讯的机会，很快的就吸引数百家厂商加入产业联盟，台湾地区也有许多厂商大力投入。省掉授权频段权利金，背后又有思科(Cisco)、IBM、阿里巴巴、腾讯这些大厂力挺，甚至许多电信商也押宝，技术、产品都在2017年以前就Ready，产业推动时程较NB-IoT更有优势。不过，从2017~2018年，LoRa发展受到NB-IoT强大的竞争压力，业界传出不少撤换网络解决方案的传闻，主要原因分为内部与外部两个面向，外部原因就是NB-IoT的大规模推动，原先推动较顺利的LoRaWAN与其应用领域重迭性高，尤其像前述公共事业的物联网应用，没有大型的服务商如电信业者来扮演与政府合作的角色。内部原因则是LoRa技术1.0版未达最大的省电效果，讯息传送采用类似广播的方式，会出现终端与服务器不同步的问题，导致重要讯息遗漏，掉封包的状况经常出现;另外，LoRa虽然芯片几乎都掌握在Semtech手上，但因为验证与互通测试服务还不成熟，也会造成不同厂商终端设备互通互连的瓶颈。去年底，无管局发布了“征求意见稿”。意见稿里有一条细则，规定“470-510MHz的非授权频段，限单频点使用，不能用于组网应用”。LoRa本就用于物联网，如此一刀切非授权频谱的物联网应用，意味着频段内LoRa等物联网通信技术均请出国门，频段内的千亿产业链及生态均被扼杀。最终在LoRa支持者们的努力下，这件事情最终没有定论。但无管局并未明确透露何时推出新的政策，对身在其中的人们来说，这是没有落地的“靴子”。LoRa主导厂商当然也知道现在的困境，尽管整体市场还在成长中，不过在产业中受瞩目的程度降低却是不争的事实。网络部署情况目前LoRa联盟已有500多个成员，在100多个国家提供服务，58家联盟成员运营商在41个国家运营，67家公共网络运营商，从美国、中国到俄罗斯、东南亚、南美，实现在全球范围内的广泛覆盖。其全球网络覆盖情况如下图所示：LoRaWAN网络架构从LoRaWAN网络架构来看，主要有以下几部分：终端节点(End Nodes)、集中器/网关(Concentrator/Gateway)、回程(Backhual)、网络服务器(Network Server)、应用服务器(Application Server)。终端节点(End Nodes)：终端节点是在最左边，异步地广播数据包到网络。遵循Aloha网络规范，保证终端设备可以大部分时间处于空闲模式，功耗少于1uA。 这种方法可确保在小型电池上的应用可以实现10至15年的使用寿命。集中器/网关(Concentrator/Gateway)：通过终端节点广播的数据包将会被网络中的一个或多个网关获取。网关有一个多信道和多数据速率的射频嵌入式设备，可以扫描和检测任何活动信道上的数据包并进行解调。回程(Backhual)：网关通常有一个以太网的回程，然而，目前一些部署使用了2G、3G、4G、Wi-Fi、NB-IoT、以太网等作为回程。网络服务器(Network Server)：核心网络是LoRaWAN系统的重要组成部分。 它承载所有需要的智能来管理网络并将数据分发到其他服务器。应用服务器(Application Server)：LoRaWAN协议支持不同类型的网络。一些网络提供商也是应用提供商。因此，在LoRaWAN网络架构图图中最右侧的应用服务器可以与网络服务器分别托管或与网络服务器集成在一起托管。　　LoRa应用LoRa正在全球范围内应用部署，因为其低功耗、深度覆盖、容易部署等优势使得其非常适用于要求功耗低、距离远、大量连接以及定位跟踪等的物联网应用，如智能抄表、智能停车、车辆追踪、宠物跟踪、智慧农业、智慧工业、智慧城市、智慧社区等等应用和领域。　　SigFox：国外最火的LPWAN技术　　Sigfox是一家法国公司，成立于2009年，创建了连接低功耗设备的无线网络，主要用于低功耗物联网，如：电表等，这类应用需要连续地发送少量的数据。Sigfox希望建立第一个仅供用于物联网的全球蜂窝连接的公司，其基础设施完全独立于现有的网络(如电信移动网络)。SigFox是自行建构一个产业生态体系(Ecosystem)，由SigFox负责全球共同的网络营运与云端平台管理，再透过各地特许的网络营运商SNO(SigFox Network Operator)提供服务，原则上单一地区由单一业者负责，其经营理念为“One Globe, One Network. One Globe, One Contract.”，截至目前为止讯号涵盖已达46个国家和地区，预计在2018年底达到60个国家和地区的网络部署。SigFox尤其适合跨国性的物联网应用，如资产追踪。SigFox在台湾的营运商优纳比(UnaBiz)在Computex 2018也邀请多家发展SigFox解决方案的厂商展出相关服务。Sigfox正在推出首个全球性的物联网网络，可以监听数十亿的对象广播数据，而无需建立和维护网络连接。在无线连接的世界中，这种独特的方法是没有信令开销的，紧凑和优化的协议，而物不依赖于网络。Sigfox提供了一种基于软件的通信解决方案，所有的工作和计算的复杂性都是在云端进行的，而不是在设备上。所有这一切，大大降低了能源消耗和连接设备的成本。　　网络部署情况由于物联网连接使用低数据速率，Sigfox网络利用了超窄带，UNB技术。传输功耗水平非常低，而仍然能维持一个稳定的数据连接。Sigfox无线链路使用免授权的ISM射频频段。频率根据国家法规有所不同，但在欧洲广泛使用868MHz，在美国是915MHz。Sigfox网络中单元的密度(基于平均距离)，在农村地区大约30-50km，在城市中常有更多的障碍物和噪声距离可能减少到3-10km之间。整个Sigfox网络拓扑是一个可扩展的、高容量的网络，具有非常低的能源消耗，同时保持简单和易于部署的基于星型单元的基础设施。　　SIGFOX网络全球部署情况根据官方数据，截止上半年Sigfox 在 29 个国家建有应用网络，主要为欧洲国家，如：西班牙、法国、俄罗斯、英国、荷兰、德国等，覆盖 170 万平方公里。　　Sigfox网络架构由上图可以看出，Sigfox网络架构可以分为三部分。中间部分Sigfox Gateway和Sigfox Cloud部分由Sigfox公司提供，也就是Sigfox网络和Sigfox网络服务器或设备管理服务器由Sigfox提供。左边终端部分Sigfox则是开放的，与多个RF芯片公司合作无线前端的连接，为用户提供多RF芯片供应商的选择，但终端必须符合Sigfox网络认证。右边的部分则是业务的应用，包括应用服务器和Web客户端或App等。　　Sigfox的应用以行业部分来看，Sigfox应用主要集中在工业、共用事业、农业、公共部门等领域。按用例来看，Sigfox应用主要集中在智能计量、智能跟踪、温度检测上。　　Sigfox在中国的第一个项目2018年1月，“中法合作 成都国际智慧养老服务示范社区”Sigfox项目签署。项目总投资约3亿欧元，由Sigfox物联网公司和KRG智慧养老公司提供物联网技术标准和智慧养老技术解决方案，中国联通提供技术运营支持。KRG智慧养老公司针对独居的老人及行动不便者开发了智能居家新一代远程养老监护系统，提供基于Sigfox物联网技术的新一代远程协助解决方案，能够观测到可能将上述人员置于危险境地的跌到、不适和等反常行为。　　LPWAN技术正各自起飞　　2018年是物联网通讯正式商用化的元年，尤其是NB-IoT，根据资策会MIC的研究显示，今年LPWAN模块市场将挑战第一个1亿规模，该会产业分析师曾巧灵指出，上半年NB-IoT多功能整合模块市价都在10~15美元左右，对于诉求大规模简易的应用来说，成本压力沉重，不过下半年NB-IoT模块出货已经逐渐放量，加上投入的芯片、模块厂商越来越多，模块价格有下降到8~10美元的趋势。世界各地电信营运商的NB-IoT服务在2017年下半年陆续开台，市场推动力量加大，2019年以后NB-IoT模块将出现高度成长，预计2021年LPWAN联网装置数量规模将高达8亿(图1)，其中约7亿是NB-IoT与eMTC这类授权频段技术产品，尤其以中国与欧洲市场的发展最为强劲。　　2017~2021年LPWAN联网装置数量另一研究单位IHS Markit的看法也相当乐观，预测到2021年IoT联网数量将超过10亿。从2014年到2021年的年复合成长率(CAGR)高达206%，中国的物联网市场在政府的大力支持下，中国三大营运商的物联网连接从2014年的5,350万成长到2016年的1.62亿，中国政府在策略上希望主导NB-IoT的产业发展，也让中国成了全球NB-IoT发展的火车头与观察指标。而在非授权频段的LPWAN市场中，LoRaWAN在2017年出现高于预期的成长，据了解，Semtech的LoRa芯片出货量超过1,000万颗，IHS Markit预计LoRaWAN的联网节点数量到2021年将增加到近3亿。针对另一个明星级的LPWAN技术SigFox，IHS Markit的看法则较为保守，整体而言，NB-IoT已经成为现阶段物联网通讯的霸主，LoRa与SigFox的早发领先优势已经逐渐消失，不过在物联网的高度成长趋势下，LoRa与SigFox也积极寻求合适的领域与应用。整体而言，NB-IoT已经获得全面性的支持，其实与去年业界的看法一致，大部分物联网通讯厂商投入的方向也以NB-IoT为主，部分两边押宝的厂商大都将策略重心放在NB-IoT，还有更多先前观望的厂商，已经确定要投入NB-IoT的发展，未来相关应用的市场荣景可期。另外，LoRa与SigFox虽然受到NB-IoT强大的挤压，但因为物联网应用还属于成长中的市场，这两个技术的市场也在不断成长。或许在不久的将来，也会在单一物联网模块内整合LoRa或NB-IoT等不同的无线网络通讯技术，像是在偏远工厂，以LoRa形成局域网络内设备间的数据传输，再将数据传送到外部的LTE网络，整合多个厂区的数据进行整体分析。　　LPWAN三大技术阵营的主要半导体供货商　　总结NB-IoT带动的不仅仅是自身产业生态阵营的快速发展，也让LoRa、Sigfox等其他低功耗广域网络技术获得了绝佳的市场教育机会，尤其是LoRa以及以此为基础制定的广域网络规范LoRaWAN，在过去一年多的时间里，国内外从业者对LoRa并不陌生，而且有大量基于LoRa的物联网应用案例已经落地。思科(Cisco)、IBM、阿里巴巴等巨头力挺LoRa，上个月腾讯也宣布加入LoRa联盟，腾讯云副总裁王慧星表示：“LoRaWAN已经实现了快速增长，我们认为，它在LPWAN市场上与NB-IoT高度互补。加入LoRa联盟将使我们能够影响LoRaWAN的技术开发、推进相关的物联网应用，并通过与全球其他LoRaWAN供应商建立紧密的合作关系来加强推进我们的云业务。”总的来说，LoRa与SigFox已逐渐找到与NB-IoT区隔的发展道路，未来两年的发展重点应该是创造良好的消费者使用体验，包括硬件终端芯片/模块的降价、软件服务的完善与便利性等，真正从正确的航道加速、起飞。来源：李震物联

    根据示例代码想集成Javasdk订阅iot平台数据，写入数据库。   1.回调证书倒出时，https://server:8099/v1.0.0/messageReceiver访问不了，https://localhost:8099/v1.0.0/messageReceiver才可以访问，请问是ip的问题么？     2.只能通过datacollection查询到数据，pushmessagereceiver，回调监听没有反应，请问具体是哪方面可能出现了问题，制作的回调证书已经导入到平台了。

     我想集成Java sdk将iot数据读取出来，并存入数据库，在订阅回调中有一些疑问。    1.我在利用公网ip回调证书倒出时，到使用浏览器打开回调地址https://server:8099/v1.0.0/messageReceiver，以Google为例，并查看证书这步，我只能通过https://localhost:8099/v1.0.0/messageReceiver访问，无法用https://ip:8099/v1.0.0/messageReceiver，请问是我的ip问题嘛？本机公网ip可以作为这个ip地址么？    2.我将做好的回调证书加载到平台上后，无法利用回调显示出示例效果，只能通过DataCollectionTest这个示例相关代码，查询到平台上的历史数据，请问我是在哪一步出现了问题呢？我现在只想在回调函数PushMessageReceiverTest类中中，监听到历史数据上报就可以了。

对接华为iot平台，数据上报正常。但是指令立即下发出现问题。当NB设备刚刚上报完数据，一两分钟内，通过平台侧下发指令。NB设备是可以收到指令的。但是NB设备上报完数据8分钟之后，那么在通过平台侧下发指令。NB设备就收不到指令了。且一段时间后，平台侧显示指令下发超时。