智能物联新世界需要仰赖各式无线技术才能达成…
作为一家“小而美”的公司，u-blox一直致力于为全球汽车、工业和消费市场提供领先的定位和无线通信技术。2017年，该公司综合收入达到4.037亿瑞士法郎，较2016年增长了12.1%，净利润率达到12.7%。得益于中国经济对整个地区的积极推动，u-blox在亚太地区实现了13%的收入增长。日前，u-blox首席执行官、市场营销及销售总裁Thomas Seiler就工业物联网(IIoT)、智能驾驶、5G等热门话题接受了《电子工程专辑》(EE Times)中国版的专访。
u-blox首席执行官、市场营销及销售总裁Thomas Seiler
在公司2017年营收市场分布中，工业占据了第一的位置，而工业物联网也恰好是近两年的热门领域。u-blox对这一市场的发展如何看待？哪些应用会为公司带来发展机会？
Seiler：工业物联网是非常重要的市场。当前很多工业系统彼此独立，并没有实现互相连接，这意味着u-blox会有非常多的机会。对于工业市场而言，技术和产品的选择至关重要，因为不但需要知道相关技术在哪里使用，如何使用，还需要保证它们的安全性、易用性和兼容性，因为工业领域涉及的都是极为重要的基础设施。
u-blox拥有的很多技术其实都能应用于工业物联网领域，比如短距离无线技术、5G/LTE蜂窝技术等，产品类型也非常丰富，完全能够满足客户多种多样的部署和运营需求。但单纯的机器对 机器(M2M)连接其实并不能满足工业物联网的需求，因为无线技术本身也在不断发展和演进，要想让数十亿的设备连接在一起，技术必须要和物联网有着更高的适配性。
部署NB-IoT/eMTC网络是运营商首次全面针对物与物连接经营的尝试，一经推出就得到了全球运营商的大力追捧。在您看来，为什么运营商会对部署NB-IoT/eMTC这样的低功耗广域网(LPWAN)如此积极？u-blox有没有和中国的运营商展开进一步的合作？
Seiler：NB-IoT对于物联网产业而言是非常重要的技术，在中国也有着非常广泛的部署。之所以说它重要，是因为它能够以极低的功耗实现数以十亿计的物-物相连，实现了很多在过去很难想象的事情，比如智能计量、智能楼宇、智能城市、农业与环境，而且只需一颗电池就可以让终端设备运作多年，有时甚至超过十年，从而减少了对维护的需求。此外，良好的室内和地下信号渗透和广泛覆盖能力使得物联网可以应用于其他极具挑战性的地点，如地下室、地下深处或偏远地区。目前，u-blox的NB-IoT模块已经通过了中国电信的认证，和中国移动、中国联通的认证工作也正在紧锣密鼓的进行中。
目前人们所谈论的智能驾驶或是无人驾驶，更多集中在智能单车。有人将其描述为“短视”，意指只有全面导入V2V场景，才能真正表示智能驾驶时代的到来。您是否认同这样的观点？V2V的引入是否意味着全面实现智能驾驶的难度被进一步放大？
Seiler：除了工业外，汽车也是u-blox的重点关注领域，智能汽车更是大家非常感兴趣的话题，其中也涉及到很多与自动驾驶相关的技术。我们当前正在做的一项工作，就是将这些不同的技术进行很好的整合，最新推出的高精准度定位解决方案F9技术平台就是一个很好的例子。在新平台中，我们将多频段全球导航卫星系统(GNSS)技术与航位推算法和高精准度算法结合，并兼容各种GNSS校正数据服务，实现了公分级的精确度水平，从而为下一代高精准度导航、增强现实(AR)和无人驾驶车辆技术的发展奠定了基础。
在V2V应用中，车辆需要了解周边的环境状况和周边车辆的驾驶意图，需要大量道路基础设施的辅助，所以我们必须要能够提供非常稳健、非常强有力的无线蜂窝技术，才能够确保稳健的因特网连接。u-blox不久前推出的业内最小的V2X通信芯片UBX-P3，就可用于基于DSRC/802.11p标准的V2X无线通信。
当然，所有的车辆和基础设施连接都是自动化的，我们在保证它的功能性运作良好的前提下，还要确保它的安全性，这不是一件容易的事情，需要很好地遵守各项安全协议。
您认为u-blox的核心竞争力体现在哪里？
Seiler：竞争是无处不在的。但u-blox每年会将销售收入的18%投入研发，确保能够持续创新以保持竞争优势，自动驾驶、LTE连接、智能调制解调器、安全、产品强健性、降低尺寸和成本是主要研发方向。同时，我们也拥有超强的技术支持能力，可以提供包括评估套件、评估软件、参考设计、制造商小区支持、技术支持团队在内的完整解决方案。
我们的竞争对手规模有大有小，对u-blox来说，无论是针对生命周期短暂的消费电子领域，还是工业和汽车这种长生命周期的产业，首先要确保产品质量的绝对出色。此外，提供不同技术间的整合，以及丰富的产品组合，也是有效应对客户需求的法宝，这也是我们为什么喜欢采用模块化产品的原因所在。
另一方面，我们在产品中使用人工智能(AI)技术已经有很长的时间了，尤其是在定位产品中。比如接收器如何去智能的获得数据？如何在信号比较弱的时候进行数据挖掘？…等，只不过没有刻意提出来。
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