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去年12月，華為首發AIoT生態戰略，而后今年3月份，小米成立了AIoT戰略委員會以強化智能物聯網業務布局。從中可以得知，AI與IoT的結合，已成為物聯網未來發展的重要方向。
我們知道，不管是AI，還是IoT，都離不開對海量數據的分析處理，而位置定位作為智能化和自動化的基礎，目前行業發展情況如何？
雷鋒網了解到，由于定位行業下游應用較為零散和垂直化，而定位應用本身較難復制，因此該行業呈現出各種定位技術百花齊放的場景。
江蘇唐恩科技有限公司（簡稱：唐恩科技，DONN），成立于2012年，現已推出了基于UWB、激光、視覺、衛星等技術的高精度定位產品和行業解決方案，并與南京大學和南京市政府合作，成立并運營南京智能制造軟件新技術研究院。
該研究院于2018年開始運營，擁有精確定位、智能視覺、自動駕駛、機器人、身份識別、深度學習和大數據分析等軟件新技術，研發了基于無線、激光和視覺的精確定位產品，并針對特殊應用場合推出了多模融合定位系統。
UWB（Ultra Wide Band，超寬帶），作為近年來興起的高精度定位技術，其與傳統通信技術有極大差異。它不使用傳統通信體制中的數據載波，而是通過發送和接收具有納秒或微秒級以下的極窄脈沖來檢測時間，中心頻率可以是3.1~10.6GHz，使用500M以上的頻率帶寬。目前。包括美國、日本、英國等在內的發達國家都在研究UWB技術，現階段該技術已在室內無線定位領域有了廣泛的應用，尤其是工業領域。
UWB技術的傳輸速率高(可達1000Mbps以上)，發射功率較低，穿透能力較強。無論是從定位精度、實時性，還是穩定性、容量大小等方面考慮，他都完全符合工業應用中的“硬核”標準。
唐恩科技總經理李俊表示，“工業場景里面的位置服務，主要是對人員、工具、物料車、成品和半成品等各種生產要素進行定位。相比其他定位技術，UWB技術更適用于室內環境中需要高精度定位的應用場景，比如制造工廠、電廠電站、物流園區、隧道管廊等。”
通過UWB定位系統，可以為企業提供精準的位置信息，幫助企業更好地對人員、物資進行管理。比如幫助化工、電力、能源行業解決工作區人員較為分散、承包商管理難、無法約束監督巡檢等行業痛點；此外，也能幫助制造業解決物資、車輛位置信息含混不清，無法高效統一調度以及工人管理難等問題。
對于UWB定位技術為何會有如此高的精度，雷鋒網了解到，從定位底層技術來講，用于定位的信號源一定要有很大的帶寬，帶寬越大定位精度就越高；如果帶寬過小，系統的定位精度就會低，這是一個基本的原理或者基本的限制。現在的UWB信號，一般都有1G的帶寬，比如中心頻率是6G，發射電波可能是5.5G到6.5G這樣的帶寬，用這樣帶寬的信號進行定位測算，就能實現高精度的定位。
在用UWB技術進行定位時，可能有針對二維空間的定位，也可能會有針對三維空間的定位。一般情況下，UWB定位技術有如下幾種算法：
TDOA（Time different of arrival，時間差定位法）：采用到達時間差進行定位時，通過測量被定為標簽信號到達不同基準站的時間差，利用多組時間差，通過二次函數相交解算算法，就能確定信號發射源（標簽）的位置。
TOF（Time of flight，飛行時間法）：基于測距的定位方式，需要被定位的標簽和每個基站發起測距，測距完成后進行位置計算。零維模式下，只需要和一個基站測距即可；一維模式下，至少需要和兩個基站測距；二維模式下，至少要和三個或以上基站測距；特殊模式下，則可以和兩個基站測距等。
AOA（Angle of Arriva，到達角度定位法）：基于相位差的方式計算出信號到基站不同天線的到達角度，即可測算出被定位標簽的大致位置。該算法一般不單獨使用，由于AOA 涉及到角度分辨率的問題，若單純采用AOA進行定位，離基站越遠，定位精度就越差。
而在唐恩科技主導的淮南電廠UWB定位項目中，需要同時對二維空間和三維空間進行定位。電廠中的鍋爐，一般有十幾層樓房的高度，我們不但要對鍋爐旁邊樓梯的每一層進行定位，還要對相鄰樓層之間的樓梯部分實現定位，這樣才能把工作人員在電廠鍋爐附近的運動情況全部實時地展現出來。
李俊表示，由于電廠鍋爐附近的定位環境沒有樓層板隔著，導致在某層安裝定位基站時會對其他樓層產生信號干擾，信號從上到下全部貫穿，使得定位時樓層位置的分辨變得特別困難。在用UWB技術進行定位的時候，通過隨機森林的分析算法，結合TOF的測距算法，可以從信號時間差和信號強度等量值實現高精度的定位。一般來說，UWB技術實際應用的時候精度大概是在30到50厘米，通過把神經網絡、機器學習技術引入到定位算法中，能將該系統的精度穩定在十厘米以內。
“隨著某個定位現場的目標定位數據和定位環境數據不斷上傳到服務器上，系統會不斷地用新數據去訓練定位系統的模型，將定位解算模型訓練得更加智能和高效，再返回現場去，讓系統用新的模型去做定位。通過這種方法，可以使得定位系統的精度越來越高。”
根據不同的場景需求，物聯網應用中要用到的定位技術多種多樣，而未來定位技術的趨勢是朝著更高的精度、更長的續航和更大的容量方向發展。從定位所使用的信號源劃分，可以分為衛星、UWB、藍牙、可見光、視覺、Wi-Fi、ZigBee、RFID、衛星定位等。
李俊表示，“從應用方面來看，衛星、UWB、藍牙和慣導這四種技術應用得比較多，并且各自已有擅長的應用領域；而從研究力度來看，可見光定位和視覺定位的關注度比較高，但兩者現階段主要處于在高校、科研院所的研究階段。”
衛星定位技術，是最直接、覆蓋范圍最廣的室外定位技術。衛星定位是通過接收衛星提供的無線信號來進行定位，衛星定位系統主要有美國全球定位系統(GPS)、中國北斗衛星導航系統、俄羅斯格洛納斯(GLONASS)以及歐洲伽利略(GALILEO)系統，其中GPS系統是現階段應用最為廣泛、技術最為成熟的衛星定位技術。GPS全球衛星定位系統由三部分組成：空間部分、地面控制部分、用戶設備部分。
雷鋒網了解到，隨著5G進入商用落地階段，LoRa和NB-IoT等LPWAN技術的成熟和普及，這些新的連接技術很可能對現有的衛星定位技術有很好的輔助作用，使得未來的室外定位技術更加完備。
不同于現階段室外衛星定位一統天下的情形，各種室內定位技術呈現出百花齊放的盛況，此外，室內定位也面臨很多獨特的挑戰。比如室內環境動態性很強，室內布局多種多樣，室內環境更精細等情況。
藍牙定位
基于藍牙的定位技術，2014年左右開始在室內監控定位領域被應用；2017年7月，藍牙Mesh正式推出，在一年半的時間里，已經有超過105種具有藍牙Mesh網絡功能的產品獲得認證。只要設備的藍牙功能開啟，就能夠對其進行定位。另外，藍牙傳輸不受視距的影響，但對于復雜的空間環境，藍牙系統的穩定性稍差，受噪聲信號干擾大，且藍牙器件和設備的價格比較貴。
根據《2019藍牙市場最新資訊》顯示，位置服務已成為增長最快的藍牙解決方案，預計未來五年其年復合增長率將達到43%。
慣導定位
而慣導定位，早在二戰期間，德國人馮·布勞恩就將慣導技術應用于V-2火箭的制導；2014年，慣導系統從軍事走向民用，國防科技大學宣布成功研制了“基于微慣導的人員自主定位系統”，能夠在沒有衛星導航信號的環境下實現精確定位。
其工作原理是以牛頓力學定律為基礎，通過測量載體在慣性參考系的加速度，將它對時間進行積分，且把它變換到導航坐標系中，就能夠得到在導航坐標系中的速度、偏航角和位置等信息，從而實現定位。目前大熱的無人駕駛技術中的導航定位，慣導定位技術是其導航系統不可缺少的一部分，除了可以填補GPS因信號丟失留下的空缺外，還能與GPS配合一起為激光雷達的空間位置和脈沖發射姿態提供高精度的定位。
最后，關于現階段主要處于高校、科研院所研究階段的光定位和視覺定位技術。首先是光定位，該研究方向的可見光定位和激光定位都是目前發展較好的技術方向，其定位精度最高能達到毫米級，但缺點是光線傳輸過程中不能有遮擋。
例如HTC的Lighthouse室內定位技術屬于激光掃描定位技術，通過墻上的兩顆激光傳感器識別佩戴者佩戴的機身上的位置追蹤傳感器，從而獲得位置和方向信息。具體來說，Lighthouse室內定位技術不需要借助攝像頭，而是靠激光和光敏傳感器來確定運動物體的位置。
HTC Vive頭盔和手柄上有超過70個光敏傳感器。激光掃過的同時，頭盔開始計數，傳感器接收到激光后，利用傳感器位置和接收激光時間的關系，計算相對于激光發射器的準確位置。同一時間內激光束擊中的光敏傳感器足夠多，就能形成一個3D的模型。不僅能探測出頭盔的位置，還可以捕捉到頭盔的方向。
其次是視覺定位，該技術是基于攝像頭捕捉周圍物理環境，從而為機器人提供更精準定位的視覺定位技術，主要研究方向是精確識別和位置判定。該技術不僅有著更精準的定位精度，而且在平臺的投入成本方面亦有巨大優勢。預計在不久遠的未來，這種技術將在更多的智慧物流平臺上應用，成為智慧物流領域的標配對象。
如今，定位技術的應用場景越來越龐雜，大型商超、化工廠、各類工廠、停車場、綜合性醫院、機場等對于定位、導航的需求日益增多。例如大型商超尋求室內定位技術為前來購物的消費者提供實時導引服務，同時基于消費者所處位置提供對應的營銷服務；而高危化工廠則通過對人員進行定位管理，來減少或避免安全事故的發生；此外，隧道及城市軌道工程的人員安全管理及考勤問題，由于工程環境復雜，人員眾多，這給工程管理帶來許多不便，對重要隧道路段（如人員進出洞+掌子面作業段）的人員加以精確定位，可以針對施工的危險程度確定相應的定位路段，在保證效果的同時，有效地降低方案成本。
在工業、特殊人員這樣的一些室內定位領域，幾乎都是用UWB技術來實現定位的。而在商場、超市等一些To C場景的定位，這些應用中的定位技術則大多是基于藍牙技術。一般來講，藍牙定位精度好一點能達到米級，目前為止，基于該技術的定位在商場、超市等場景基本可以滿足要求。
李俊表示，“對于To C場景定位技術的未來，其市場前景較好的技術要么是視覺定位，或者是在手機上就能實現定位的技術，比如藍牙。隨著科技的進一步發展，如果UWB也能夠放到手機中，那么相信UWB在To C也能像在工業場景中一樣得到廣泛的應用。”
現階段，很多定位技術的應用案例中，存在很多規模比較大的體系，市場的需求使得我們不能僅僅解決一部分問題，而是要能解決全部的問題。然而，光靠一種定位技術，往往不一定能解決全部問題，所以我們必須把多種定位技術進行融合，或者聯合起來形成一個綜合性的解決方案。
在唐恩科技和上海振華港機公司合作的全自動碼頭項目，該項目里面的AGV需要實現全程精確定位，這就意味著需要將幾種不同的定位技術進行融合才能夠把這個問題很好地解決，而單純靠GPS是達不到要求的。最終的定位解決方案里，不僅包括衛星定位、UWB定位、激光定位，還涉及了視覺定位。
在碼頭進行作業時，部分區域很可能會存在衛星信號被遮擋的問題，所以單純用衛星進行定位其穩定性是達不到要求的；加入UWB定位技術以后，可以提供一個小范圍高精度定位，目前精度已經能做到5cm以內；而視覺定位，主要是用于AGV防撞，但是視覺定位也存在一個缺陷，在距離遠或者刮風、下雨和黑夜情況下他的工作情況會受影響；此外，加上激光定位，可以使得AGV的全程精確定位和防撞安全進一步得到保障。
李俊表示，“現在要想真正地解決用戶的問題，很多時候會涉及到多種定位技術的融合。我們必須要掌握兩種及兩種以上的定位技術，才能夠給用戶提供比較完美的解決方案。”
對于定位行業下游應用比較零散和垂直化，因此定位行業未能出現巨頭企業。雷鋒網了解到，下游應用比較零散和垂直化，沒有龍頭企業的出現，其原因在于定位應用本身的服務很難復制。這就意味著很多定位企業都能夠活下來，一起去推進定位技術的發展，更好地滿足行業的應用需求。
AIoT時代正在開啟，基于定位技術的位置服務將會遍布各行各業，而位置數據將成為大數據分析中的重要組成部分。現如今，定位技術作為物聯網感知層三大數據入口之一，其已與眾多萬物互聯的應用場景密不可分。
除了文中提到的這些定位技術，目前來看定位技術的種類有幾十甚至上百種，而每種定位技術都有自己適用的場景。當提到工業領域的定位，很多人會想到UWB；提到室外定位，很多人會想到衛星；而在一些To C場景的定位，很多時候會讓人想到藍牙。
然而，隨著應用場景的復雜化和多樣化，很多時候廠商要想真正地解決用戶的問題，單靠一種定位技術很難達到理想的效果，必須要掌握多種定位技術才能夠給用戶提供比較完美的解決方案。
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