就在Verizon和AT&T在美全國商用eMTC，國內運營商展開規(guī)模部署NB-IoT即將商用之際，國外媒體Light Reading適時發(fā)布了一篇《愛立信與華為互不兼容阻礙了NB-IoT發(fā)展》，其中引述物聯網領域幾位公司高管的結論，“NB-IoT面臨的一個問題是中國華為技術有限公司的設備與瑞典愛立信公司的設備無法實現兼容，這意味著存在多個NB-IoT‘版本’。”
但上述結論，與事實有所出入。
NB-IoT標準完善，并不代表出現分歧
目前，華為與愛立信關于NB-IoT的互聯互通工作正在進行之中。
經歷NB-IoT標準制定過程的華為相關人士表示，這個標準從無到有，過程痛苦而曲折，但由于有包括高通在內的NB-IoT產業(yè)鏈支持，前景是光明的。當前，NB-IoT需要盡快提供低成本模組。
“國外媒體報道NB-IoT不能互聯互通，不知道背后存在什么陰謀，包括我們與愛立信在運營商的主導下都在進行測試。遇到困難是客觀存在的，包括早前華為的NB-IoT芯片與華為基站剛開始測試也是測不通的。”4月，在某公開場合，上述人士如是指出，高通相關人士亦在場。
相對其他行業(yè)，通信行業(yè)的特質之一就是標準化，這也是影響整個產業(yè)發(fā)展的重中之重。在愛立信中國首席市場官常剛看來，在NB-IoT標準未確立之前，愛立信和華為在標準的細節(jié)方面的確存在不同的觀點。在標準確定之后，雙方都會按照標準化的方式驅動NB-IoT生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。“如果在標準確立之后，還認為愛立信和華為在打架，背后的目的是不是為了擴大分歧？”
對于NB-IoT標準，形成的過程永遠都存在增補或者變化，標準修改并不代表雙方共同的立場南轅北轍，最終標準需要得到產業(yè)生態(tài)系統(tǒng)認同的路徑，這樣才能把商業(yè)化做得更好。常剛認為，“如果標準單方面偏向一方，主導廠商對于產業(yè)的發(fā)展就會帶來令人迷惑的信號，我們并不認為當前處于分歧嚴重的狀態(tài)。”
據其透露，NB-IoT最終標準的確立，其中幾個關鍵的部分采用了愛立信的思路，產業(yè)界也達成了共識。
NB-IoT產業(yè)：互聯互通才能將蛋糕做大
事實上，在上述國外媒體的報道中，對于互操作性問題，愛立信網絡部門4G和RAN移動寬帶業(yè)務主管Eric Parsons表示：“我們現在已經在客戶實驗室開展了一段時間的測試，未出現任何這樣的問題。我們并不知道任何問題，我們的客戶也未提出任何問題。”
由于NB-IoT適合靜止場景的應用，因此，也有業(yè)界專家認為，芯片是否支持多家設備商的網絡并不重要，這不影響NB-IoT的整體發(fā)展。那么，未來是否存在擁有芯片的各個設備商將以自家網絡支撐自家芯片和業(yè)務發(fā)展的局面？
常剛直接否定了這種假設存在的可能性，這種現象不會發(fā)生，“如果這樣，NB-IoT就失敗了”，通信標準制定的規(guī)則就是大家遵循一個游戲規(guī)則，共同做大蛋糕，“NB-IoT不應該受限于多廠商的互聯互通”。
相關運營商的外場測試將保證多家系統(tǒng)設備和芯片實現互聯互通，“這些都是必測項目，而非選測項目。”目前，愛立信NB-IoT網絡與Intel、高通、海思等芯片均進行了互聯互通測試。
5月23日，摩拜、中國移動和高通啟動了中國首個eMTC/NB-IoT/GSM（LTE Cat M1/NB1和E-GPRS）多模外場測試。
中國移動研究院副院長黃宇紅談到蜂窩物聯網時指出，以往局域物聯網技術很難滿足客戶的需求，蜂窩物聯網的優(yōu)勢在于隨時隨地聯網，這也是全球認可的標準技術。
在標準化階段，中國移動與產業(yè)鏈合作，推動NB-IoT標準的制定和形成。中國移動完成了業(yè)界首個基于標準NB-IoT端到端的互通、實驗室技術驗證，和啟動國內首個NB-IoT/eMTC端到端外場技術驗證測試。
“任何一項新的技術，都需要打磨的時間，我們把很多精力放在技術、標準、產業(yè)的完善方面。今年，中國移動會開展NB-IoT商用建設，很快就能提供高質量、高性能NB-IoT網絡，網絡的建成將對物聯網發(fā)展有很大的促進作用。”
NB-IoT：國內外商用進度并不慢
目前，在北美，如Verizon和AT&T 的eMTC網絡實現了全程全網，開始提供商用服務，資費方案分別為2美元和1.5美元起。
國內三家運營商商用NB-IoT的時間節(jié)點晚于前述大T，一度被認為NB-IoT商用進度慢于eMTC。不過，在國內包括華為、中興、大唐等均在NB-IoT商用準備上下足了功夫，只等運營商的發(fā)令槍響。
根據此前comobs發(fā)布的系列文章，可以發(fā)現：
1.中國電信應該是在窄帶蜂窩物聯網發(fā)展規(guī)劃上最為明確的一家運營商。
在NB-IoT方面，中國電信商用走在了最前列，全網31萬站升級支持800M NB-IoT，5月底建成國內首個全球連接管理平臺，6月底開展全國試商用，年底前實現全國網絡無縫覆蓋。
同時，根據2016年年底披露的eMTC商用時間表，中國電信必然會在近期開啟eMTC的測試。
另一方面，中國電信通過2億元補貼推動NB-IoT和Cat.1的模組發(fā)展。由此可以判斷，中國電信2017年的物聯網終端發(fā)展重心雖在Cat.1上，但隨著NB-IoT網絡覆蓋的完善，模組補貼力度可能將在2018年加大。
2.中國聯通5月在上海宣布試商用NB-IoT。其中，上海完成了800+站點建設，基于900M standalone覆蓋外環(huán)內區(qū)域，可提供智能停車、智能燃氣、火災預防等服務，預計年底完成上海2600個站點升級。
中國聯通將采取1.8G和900M進行NB-IoT商用網絡部署，農村以900M為主。“有的地方可能1.8G頻譜資源更豐富一些，畢竟中國聯通900M資源不如中國移動豐富”，常剛認為，聯通會考慮頻譜的實際情況去部署NB-IoT。
3.當前，中國移動尚未正式公開究竟先行商用NB-IoT還是eMTC。
不過，從去年并行展開eMTC/NB-IoT測試，到近期，摩拜與四川移動、華為簽約NB-IoT共享單車項目，與中國移動政企、愛立信合作助力一帶一路，以及展開的多模蜂窩物聯網外場測試。
從上述種種跡象顯示，中國移動似乎先行商用NB-IoT的可能性更大一些，同時z中國移動沒有放棄對未來商用eMTC的準備。
4. 在國外，NB-IoT形成了星星之火可以燎原的態(tài)勢。Vodafone預計2017年將在全球6個子網商用NB-IoT，面向智能停車和抄表領域服務；2017年5月底，T – mobile在荷蘭將實現全國覆蓋標準的NB-IoT網絡；此前的4月，LGU+完成全國NB-IoT覆蓋，7月將商用。值得注意的是，包括LoRa陣營的運營商也在采納NB-IoT技術。華為預計2017年將在全球建成超過30張NB-IoT網絡，覆蓋10%的國家。
按照業(yè)界相關人士的觀點，單純依靠中國電信和中國聯通的推進，短時間內難以促成NB-IoT模組成本的規(guī)模下降，并不能為全球商用NB-IoT樹立起絕對的示范效應，中國移動如果商用eMTC對于NB-IoT產業(yè)鏈是利空消息。此前comobs文章也指出，eMTC在商用初期具備了階段性替代NB-IoT的效應，盡管筆者看好eMTC的商用價值。
NB-IoT的價值：不在于連接本身
在常剛看來，國內三家運營商發(fā)展NB-IoT的態(tài)度非常明確。因此，從全球發(fā)展看，NB-IoT與eMTC商用進度孰先孰后均在伯仲之間。其次，運營商商用eMTC和NB-IoT并非非此即彼的單選題。
從芯片層面看，由于多模多頻對蜂窩物聯網商用的支持，將形成互為補充的效應，因此，運營商建設NB-IoT的同時，也可以部署eMTC。
業(yè)內人士預計，隨著商用的逐步推進，2018年NB-IoT將實現模組成本5美元的目標。多模芯片具備了提升應用場景靈活性的同時，如果能夠通過規(guī)模效應沒有帶來模組成本的疊加，多模芯片將成為蜂窩物聯網芯片的發(fā)展趨勢。
不過，面對2020年的500億連接，愛立信目前沒有計劃進行窄帶物聯網芯片的研發(fā)，倒是讓人多少有些遺憾。
對于業(yè)界觀點認為，eMTC商用價值大于NB-IoT。常剛認為，根據具體的適用場景，NB-IoT和eMTC各有側重，NB-IoT更適合不用考慮移動性、大規(guī)模部署傳感器的場合，eMTC除了移動性和窄帶物聯網等特性之外，還支持VoLTE。因此，eMTC比NB-IoT包容更多的場景。例如，在愛立信與相關運營商合作提供的車輛管理解決方案中，通過包含eMTC的芯片同時提供定位、傳感器數據傳輸、司機與后臺（救援中心）等通話等多項服務。
行業(yè)物聯網的價值在于應用與服務，而非連接本身。在這一點認知上，愛立信和華為對于NB-IoT的商用價值見解趨同。愛立信專家認為，如果運營商不提供行業(yè)應用和服務，則運營商將完全成為物聯網應用和服務提供商的資源提供方，這意味著離客戶越來越遠。
常剛說，NB-IoT和eMTC的出現，會為傳統(tǒng)行業(yè)打開更多轉型升級的窗口。NB-IoT模組趨向5美元，將使得商用門檻進一步降低。
基于NB-IoT在醫(yī)療服務領域的應用，阿斯利康與愛立信在霧化器上展開了合作， “目前實現的功能還非常簡單，包括霧化設備使用情況的跟蹤和位置的結合，之后設備的改造將進一步考慮患者具體病情的需求。”
通過霧化器+NB-IoT，使得傳統(tǒng)設備物聯網化，網絡能力的普及化使得功能、數據、場景化實現疊加。單一病人動態(tài)數據的匯總，可以為個體治療提供支撐和幫助，對多個病人的數據跟蹤匯總，數據量的變化將為數據分析帶來價值（例如，國外依靠大數據幫助人們早期發(fā)現皮膚癌），未來深度的機器學習疊加進來之后，會孕育更多的價值空間，有利于對整個社會疾病的預防和對患者治療產生建設性的意見。
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