专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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除了在电子消费市场狂飙突进，展锐5G技术 探索 和应用，于物联网（IoT）生态构建层面，布局更广、速度更快且相对前者的现状而言，竞争力更强。

9月16日，展锐和11家物联网模组和方案商签署5G合作协议。这显示出这家目前国内除了海思（Hisilicon）之外唯一拥有消费级（5G移动SoC）和工业级（物联网）芯片设计能力的芯片商，正在加快物联网应用生态的搭建速度。

从展锐对自身商业定位“数字世界的生态承载者”角度观察，不难发现，在5G时代，展锐更侧重底层数字通信技术的生态聚合对物联网的支撑能力。

整体上，展锐的商业定位由三大底座技术支撑：马卡鲁通信技术平台， AIactiver技术平台和先进半导体技术平台。
展锐正在两个方向——消费级5G SoC移动及基带以及工业级物联网芯片设计——与高通、联发科、海思和苹果等芯片商展开正面“竞合”。

展锐消费级5G SoC移动芯片设计水平和市场主流旗舰级顶尖竞品的差距，已从10年缩短至1年。在各类消费级终端出货量上，展锐的同比增幅因基数较低而显得璀璨夺目。展锐4G移动芯片也开始为荣耀和realme等主流智能手机商大规模采用。

除此之外，展锐在4G/5G技术的主场——物联网，斩获同样颇为耀眼。

根据市场研究公司Counterpoint近日发布的第二季度全球蜂窝物联网市场跟踪报告，展锐在物联网领域依然延续高速增长：2021年第二季度，展锐是全球前五大蜂窝物联网芯片厂商中唯一一家同比增速超过100%的玩家。

在NB-IoT、Cat1和5G等物联网全场景各个领域，展锐在高速推进，并于中国、欧洲、印度、中东和非洲和拉美等区域，蜂窝物联网芯片出货量均位列当地芯片供应商前三。

展锐高级副总裁、工业电子BU总经理黄宇宁说，“工业电子BU自2019年成立以来，顺应了工业与 社会 数字化转型中对连接和计算的刚需，整体业绩连年翻番。”

展锐CEO楚庆认为，5G技术专为“万物互联”而生。即使是智能手机，也是物联网的一部分，有别于工业物联网，智能手机终端属于C端消费级场景。

自2019年进入“5G”元年至今，物物连接的规模快速扩容。

据黄宇宁预计，2023-2024年，支持5G R17技术规范的RedCap（低容量：Reduced Capacity）特性设备将得以普及，这将进一步提供超高密度的连接容量，真正实现将“每一块石头都连上网”。

5G万物互联网络的价值和连接数量的关系是什么？

根据梅特卡夫定律（Metcalfe's law）：网络的价值与联网数量的平方成正比。有别于一般的资源，分享使用的人越多，每个人得到的资源就越少。依靠连接构建的网络则恰恰相反，使用的人越多，网络的价值越大。

黄宇宁说，“可以想象，拥有30亿-50亿甚至 500亿个连接的网络价值能有多大？！”

超量的IoT连接，叠加“端边云”的智能计算，数字世界和物理世界的边界将被打破，数字化红利也将从消费领域扩展到 社会 的各个基础行业，包括5G在内的全场景通信技术，将完成从个人到工业体系再到整个 社会 的智能化升级。

当前，IoT蜂窝通信网络呈现出四代技术并存的局面。

2G/3G正在加速向4G/5G转网，4G阶段出现为物联网场景做“预热”的通信标准，如NB-IoT低功耗广域物联网和Cat1中速广域物联网等，这些标准的特性是“人联网”。

5G通信技术，是为物联网而生的首个通信制式，除了“人联网”，还实现了“物连物”。

在5G三大场景中，eMBB（Enhanced Mobile Broadband）最先实现商用，侧重追求极致大宽带移动通信体验；uRLLC（ultra-Reliable and Low Latency Communications）提供极低时延和高可靠性，是5G面向行业连接应用的关键手段；mMTC（massive Machine Type of Communication），即海量机器类通信，专为构建万物互联而生。
基于展锐在全场景通信技术领域长期的技术沉淀，展锐能为多样化的连接（尤其是工业级IoT）提供技术支撑：从十米到十万公里距离的连接，展锐有较为完整的商用连接技术和产品体系。

比如5G R15 eMBB场景，展锐研发了业内首款同时支持载波聚合、上下行解耦和超级上行等技术的5G调制解调器。

R15 eMBB实现了5G基本功能，保证5G“能用”：但是，虽然R15的网络传输速度在目前应用最广泛，但该版本只解决了传输数据的问题，做不到终端精度控制，这需要R16加以解决。

R16标准完善了uRLLC和mMTC特性，让5G从“能用”进化到“好用”，加速5G在工业、 汽车 、能源、医疗和公用事业等行业领域的规模应用，使5G成为推动经济 社会 数字化转型的重要抓手。

7月30日，展锐和中国联通完成全球首个基于3GPP R16标准的5G eMBB+uRLLC+IIoT（增强移动宽带+超高可靠超低时延通信+工业物联网）端到端的业务验证。

9月16日，展锐与联通数科联合官宣基于唐古拉V516（5G）平台，在5G物联网领域开展战略合作，共同面向5G工业互联网重大机遇，推进5G R16技术发展和商用加速向纵深落地。

展锐5G R16 Ready的关键特性，主要功能是实现了5G更好地支持垂直行业应用，为工业装备、钢铁制造、交通港口、矿产能源、医疗 健康 等领域带来数字智能技术变革。

除了5G，在中低速物联网技术应用场景，展锐也有所布局，如在公网对讲机领域，展锐份额接近80%，云喇叭市占率为70%，OTT（Over The Top）领域Wifi份额有60%，市占率第一，在快递车充电换电领域，展锐产品份额占比近60%。

与业内通行做法一样，展锐在构筑4G/5G物联网技术和应用体系时，也采取了与上下游合作伙伴联合的方式。

这种联合，就技术层面看，分为两层：一是在最新5G通信技术版本方面于中国联通单独合作；二则是基于成熟的5G通信技术版本，与更广泛的生态合作伙伴建立战略关系。

比如9月16日，除了官宣和中国联通在新一代5G通信版本R16方面的深度合作，展锐还与包括鼎桥通信、广和通、海信通信、通则康威、讯锐通信、移远通信和有方 科技 等11家物联网模组和方案解决商，基于唐古拉V510（5G）平台做了战略联合发布。

展锐唐古拉V510是已成熟商用的5G基带芯片平台，支持5G网络切片等多项5G前沿技术，可广泛适配全球移动通信运营商的网络，能满足5G发展阶段中的不同的通信和组网需求。
为物联网提供通信技术、算力和芯片，探究展锐的商业目标，不难发现，展锐希望围绕芯片应用平台构筑产业生态，通过提供算力和通信技术能力，改造产业链，进而拓展全新业务空间。

华尔街见闻了解到，展锐的产业目标是成为“全场景物联芯片解决方案技术服务商”，其商业定位确立为“数字世界的生态承载者”。

此项定位由三大底座技术支撑：马卡鲁通信技术平台， AIactiver技术平台和先进半导体技术平台。

据展锐高级副总裁夏晓菲解释，马卡鲁技术平台将调制解调器（Modem）、射频（RF）收发器及射频天线模块集成为统一的5G解决方案，在支持3GPP协议演进的同时，能针对5G典型高价值特性，开发网络驱动单元，以提供一栈式解决方案包。

马卡鲁技术平台的能力，主要集中在为港口、钢铁、矿区和制造等垂直行业客户，包括智能机、智能穿戴和AR/VR等消费应用，提供低时延、高精度和安全可靠的连接体验。

5G行业应用将分阶段实现商业化落地，这已是业界共识。夏晓菲说，“马卡鲁通信平台能在不同阶段支撑产业变革。”

华尔街见闻了解到，展锐马卡鲁通信技术平台的技术设计路径分三个阶段：2019年为5G元年，eMBB技术得以落地，5G FWA（Fixed Wireless Access：固定无线访问）/CPE（Customer Premise Equipment：信号转换器）和5G视频监控为典型的大带宽应用得到初步应用。

其次，5G To B应用逐步实现规模复制，同时更深入垂直行业。机器视觉、工业网关、AGV（Automated Guided Vehicle：自动导引车）小车及无人机等典型行业应用具备适应性高、通用性强等特点，有机会率先实现千万级规模复制。

以5G R16新版通信技术标准为代表，将有效满足智能电网/制造/交通/医疗等行业的差异化需求。此阶段具有更高性能、更广连接和更安全可靠的特性。

马卡鲁通信技术平台具备R16的技术能力，故而能推动5G技术真正进入生产核心环节，从而为工业40提供技术保障。

技术的演进永无止境。

虽然R16最先落地的三种能力——超低时延、超高可靠和更低能耗进一步夯实工业40的技术基础，R16的其他技术能力还没完全落地，但展锐已在参与推进R17版的技术标准制定。

华尔街见闻获悉，5G终端向末端节点渗透，需要更精简的终端解决方案。在3GPP R17讨论轻量版5G时，展锐认为合理的带宽范围是20MHz，这个主张已成功被标准采纳。

通过对工业I/O节点的带宽、时延、性能需求分析，展锐在天线数、MIMO（Multi Input Multi Output：无线扩容和增频技术）层数、BWP带宽等方面做了精确的精简，从而实现更高的灵活性。

同时，通过增强的非连续接收特性（eDRX：Discontinuous Reception），采用更长的休眠模式，让特定的物联网终端得到更高的续航能力。

通过这些关键技术，马卡鲁平台将彻底实现从网关到I/O节点的全场景覆盖，而这也是 AIactiver技术平台的能力，能实现5G技术对生产全流程的改造。

值得一提的是，今年2月展锐成为荣耀芯片套片供应商。

什么是套片？

单独的芯片无法在终端硬件体系中发挥作用，必须做成套片形式。这就涉及了展锐第三大技术底座——先进半导体技术平台。

这个技术平台的支柱是工艺制程和封装，展锐提供整体套片方案。

简单来说，套片包括SoC、射频和电源芯片（PMIC）等。根据芯片集成度、功耗和数模混合架构的不同需求做各类芯片组成，最终通过封装技术做成集成度更高、无线性能更优的解决方案。

华尔街见闻了解到，展锐正在持续投入SiP（System in Package：系统封装）技术。其成果是通过SiP技术，将LTE Cat1整个方案的尺寸，做到了一元硬币大小。

开发之间的重要问题

这些问题对物联网应用开发人员很重要。哪一种才是最好的方法，来构建一个“物联网应用”，它可以做很多事情，从远程控制家庭应用到对引擎改动机制造商发送通知，而这一需要维护服务的引擎有个能在世界任何一个地方？开发人员要具备怎样的技能？要从哪里先开始？

物联网应用开发的始占在于它本身。这些边缘设备通常没有屏幕(尽管并非总是如此)、处理器功耗低，搭载的是某种嵌入式 *** 作系统，使用一个或多个通信协议进行交流(通常是无线)。这些东西可能直接与网络、相邻事物和网络网关相连，一般外形就是一个盒子带一些闪闪发光的灯。

系统的下一层即集成层是软件和基础设施，运行在企业数据中心或云中，来从各种事物中接收和管理数据流。运行在集成层的软件通常也负责管理这些事物，必要时更新固件。

接下来就分析层，用于管理并处理数据。最后，还有一个终端用户层，这一层上应用程序用于用户之间交流。这些可能是企业应用、可能是网络应用，也可能是移动应用。

如果你正在想办法构建物联网应用，最后两层将会是你接触最多的。作为开发人员，你可能没有工具处理这些边缘设备或网关，或者没有适应集成层的能力。

这也就是为什么说构建应用程序要从已经就绪的“物联网平台”开始是有道理的了。这些平台通常包含集成层，这一层承载着以时间为序列输入的数据，以及分析层、自动精简配置,激活和管理功能，实时消息总线和建立其上的平台和应用之间的通信API。

现在市场上有许多公司都在提供这类平台。这有Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx，他们都有能力与不同的制造商产生的大量“事物”进行沟通。

还有些比较有名的公司，如微软的智能系统服务，和企业软件厂商如SAP的物联网解决方案，这些厂商都在他们的产品中增加了物联网功能。

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