還記得《少數(shù)派報(bào)告》里，阿湯哥踏進(jìn)智能服裝店的場景嗎？

一個(gè)眼神，虛擬客服就能查出阿湯哥過去的購買記錄資料，在他面前投影出推薦產(chǎn)品。

△電影《少數(shù)派報(bào)告》

這種感覺好似計(jì)算無處不在，又有種不知不覺的透明感。

實(shí)際上，類似的場景已經(jīng)進(jìn)入到我們的生活方方面面。

一個(gè)Wi-Fi，就能實(shí)時(shí)監(jiān)測人的呼吸、睡眠、身體狀況，還能檢測老人有沒有摔倒。

△收集老人睡眠時(shí)的狀態(tài)信息

家具不需要手動(dòng)操控，空調(diào)、風(fēng)扇就能自動(dòng)感知房間人數(shù)情況，實(shí)時(shí)調(diào)控風(fēng)速和強(qiáng)度。

大到用基站的無線信號(hào)來預(yù)測城市的人群流動(dòng)，用出租車的GPS來檢測有無繞路；

小到用日常通勤的交通IC卡，無接觸就能自動(dòng)扣款乘車。

……

它們無處不在、形狀各異，但背后都有同一種技術(shù)——普適計(jì)算。

而落到感知層上的研究方向，叫做泛在感知。（泛在指利用廣泛使用的設(shè)備，比如手機(jī)、手表、WiFi路由器等）

量子位采訪到了在該領(lǐng)域深耕已有二十余年的北大博雅講席教授、歐洲科學(xué)院院士張大慶，對這一領(lǐng)域有了更深入的了解。

「計(jì)算無處不在」時(shí)代已來臨

如前所言，普適計(jì)算有兩種特性——

無處不在與不知不覺，即普適性和透明性。

從用戶的角度來看，普適計(jì)算就是能夠隨時(shí)隨地獲得自己希望的服務(wù)，而不去考慮這服務(wù)是從哪里來的，甚至壓根兒也感覺不到計(jì)算的存在。

而從技術(shù)層來看，普適計(jì)算是盡可能將計(jì)算融入人類的生活中，用低成本、使用便捷的設(shè)備和自然的交互方式，滿足用戶的各種服務(wù)需求。

也正因這樣的特性，決定了普適計(jì)算是以人為本、應(yīng)用導(dǎo)向的。

比如，面向獨(dú)居老人的跌倒檢測系統(tǒng)。

張大慶教授團(tuán)隊(duì)就曾利用WiFi信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了在室內(nèi)自然生活狀態(tài)下的跌倒行為識(shí)別。

放在當(dāng)時(shí)的學(xué)術(shù)界，做連續(xù)行為識(shí)別還是國際上首例。

無接觸、實(shí)時(shí)、也沒有任何行為拘束、低成本……甚至相較于用攝像頭識(shí)別來說，還沒有隱私的困擾。

而除了實(shí)時(shí)檢測跌倒外，無線信號(hào)還能感知呼吸、心跳以及睡眠狀態(tài)等生理參數(shù)。

這一技術(shù)還可以進(jìn)一步延伸到醫(yī)院、養(yǎng)老院、倉儲(chǔ)、醫(yī)院、家庭、辦公室、賓館、汽車等應(yīng)用場景。

張大慶教授聯(lián)想到，新聞上時(shí)不時(shí)有小孩被家長鎖進(jìn)車?yán)锇l(fā)生意外的場景，有了這項(xiàng)技術(shù)問題就能得到解決——

無線信號(hào)感知到汽車?yán)镉腥嗽诨顒?dòng)，然后及時(shí)告知孩子的父母。

如此前沿性的技術(shù)理念，追本溯源，卻要從三十年前的一篇經(jīng)典文章說起。

Mark Weiser，馬克?雅瑟，施樂公司PARC研究中心的首席科學(xué)家，普適計(jì)算之父。

他在文章的開頭寫道：最影響深遠(yuǎn)的技術(shù)應(yīng)該是那些消失的技術(shù)。（The most profound technologies are those that disappear. ），未來的計(jì)算、通訊、感知、服務(wù)應(yīng)該是無處不在的，計(jì)算會(huì)像電和水一樣成為我們生活環(huán)境的一部分。

對此，他和他的團(tuán)隊(duì)設(shè)想并設(shè)計(jì)了三種形式的計(jì)算設(shè)備。

• Tabs，尺寸以厘米計(jì)算，類似便利貼；

• Pads ，尺寸以分米計(jì)算，類似一張紙、一本書或一本雜志；

• Boards ，尺寸以米計(jì)算，類似一塊黑板或公告板。

值得一提的是，他預(yù)測未來的物品都會(huì)包含一個(gè)計(jì)算機(jī)或者標(biāo)簽，人們可以很容易地得到有關(guān)物品的信息， 比如看到的某件衣服由誰設(shè)計(jì)，商店是否有庫存，還可以在哪里買到？

如今看來，Mark Weiser的想法正在影響整個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)科，而他的愿景也正在逐步實(shí)現(xiàn)。

談到這里，張大慶教授感慨道，普適計(jì)算的時(shí)代也已經(jīng)來臨！

在過去10多年中，普適計(jì)算在世界各國都得到了重視和發(fā)展。

日本、韓國在2004年提出“U-Japan”“U-Korea”計(jì)劃；在歐洲，普適計(jì)算已被歐盟采納為信息社會(huì)技術(shù)研究及技術(shù)開發(fā)計(jì)劃的主導(dǎo)項(xiàng)目，撥款超36億歐元……

而對于國內(nèi)的發(fā)展，張大慶教授作為最早從事普適計(jì)算的華人學(xué)者之一，在跟我們交談過程中充滿了激情。

將國內(nèi)普適計(jì)算的研究帶到國際前沿

1996年，張大慶在羅馬大學(xué)獲得博士學(xué)位。博士畢業(yè)后，他決定先在國外發(fā)展一段時(shí)間，再將新的研究思路和成果帶回國內(nèi)。

在新加坡國立大學(xué)和資訊通訊研究院（I2R）工作幾年后，他在新加坡開拓了普適計(jì)算這一研究方向并在2003年創(chuàng)立智慧家居實(shí)驗(yàn)室，在2004年成立情境感知系統(tǒng)研究部并擔(dān)任創(chuàng)始部長，期間提出了目前仍被國際普適計(jì)算、移動(dòng)計(jì)算和服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域廣為采用的基于本體的情境模型。

也是從2003年起，他開始擔(dān)任西北工業(yè)大學(xué)客座教授致力于為國內(nèi)培養(yǎng)普適計(jì)算的青年人才。

2007年開始，張大慶受邀成為法國巴黎國立電信學(xué)院一級(jí)終身教授，創(chuàng)建ALPS（Ambient Intelligence and Pervasive System Group）實(shí)驗(yàn)室。

無論是在新加坡的I2R， 還是在法國的ALPS實(shí)驗(yàn)室，他和國內(nèi)的高校如西工大、清華、北大、浙大、華中科大一起合作，培養(yǎng)了一大批國內(nèi)在普適計(jì)算、群智感知和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的青年才俊， 其中不少已成為這一領(lǐng)域國內(nèi)的中青年領(lǐng)軍人才。

除此之外，他培養(yǎng)的一些國外的學(xué)者，如今在美國、澳大利亞的知名高校、企業(yè)擔(dān)任教授、研究主管工作。

△張大慶和學(xué)生在ALPS

2014年，張大慶正式加入北大，成為信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院的講席教授；很快又擔(dān)任中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)普適計(jì)算專委的副主任、主任。他通過組織普適計(jì)算夏令營、前沿論壇和講習(xí)班，每年邀請國際、國內(nèi)著名學(xué)者一起推進(jìn)國內(nèi)普適計(jì)算的研究。

2016年起， 國內(nèi)學(xué)者在普適計(jì)算A類會(huì)議ACM UbiComp發(fā)表的論文數(shù)量開始位居國際第二（僅次于美國），張大慶教授的團(tuán)隊(duì)也保持著在UbiComp發(fā)表文章數(shù)量國際領(lǐng)先、引用數(shù)每年位居前三的記錄。

如今，張大慶在Google學(xué)術(shù)上的論文引用次數(shù)達(dá)到21000+，H因子72，他也是普適計(jì)算頂刊IEEE Pervasive Computing唯一的國內(nèi)編委，和ACM IMWUT會(huì)刊7位國際指導(dǎo)委員會(huì)委員之一。

他也曾獲得過中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）推薦的全部4個(gè)普適計(jì)算國際頂會(huì)的最佳論文或提名獎(jiǎng)，包括ACM UbiComp 2015、2016的最佳論文提名獎(jiǎng)，和IEEE PERCOM、IEEE UIC的“十年最具影響力論文獎(jiǎng)”。

今年9月的ACM UbiComp 2021上，張大慶團(tuán)隊(duì)的「Exploring LoRa for Long-range Through-wall Sensing」論文，再次獲得了杰出論文獎(jiǎng)。

從2000年起至今，已有20余年時(shí)間，張大慶一直沒有停下研究的腳步，這也與他選擇普適計(jì)算的初心有關(guān)。

其一，普適計(jì)算屬于應(yīng)用（場景）驅(qū)動(dòng)型研究：

我們做普適計(jì)算研究時(shí)，首先都要選一個(gè)場景，就像“老人健康監(jiān)測”這個(gè)應(yīng)用場景，它并不限制技術(shù)實(shí)現(xiàn)的方式，用可穿戴、無線設(shè)備、攝像頭都可以做，目標(biāo)是把性能做到極致，這讓我們的研究方式很靈活。

我很喜歡參加普適計(jì)算會(huì)議，因?yàn)槊看味寄芸吹絿H同行們展示最新、很酷的應(yīng)用，都是我們?nèi)粘６寄苡龅降膱鼍?，能切?shí)感受到這些研究是有用的。

其二，普適計(jì)算屬于交叉學(xué)科，“永遠(yuǎn)在路上”：

普適計(jì)算的研究沒有“固定套路”。你可以利用最先進(jìn)的感知技術(shù)、也可以研究通訊和AI算法，只要它對你解決具體的應(yīng)用有幫助，你都可以探索，這也是我現(xiàn)在還在不斷學(xué)習(xí)新知識(shí)的原因。

這兩點(diǎn)，在張大慶所做的研究中都得到了完美的印證。

以2016年發(fā)表在UbiComp的無線感知論文為例，張大慶等人將源于光學(xué)的菲涅爾區(qū)模型引入到無線感知領(lǐng)域，揭示了用WiFi信號(hào)何時(shí)能檢測人的呼吸的機(jī)理。

理論上，WiFi作為一種電磁波信號(hào)，是可以用來反映物體活動(dòng)情況的。但相關(guān)研究大都沒有建立WiFi信號(hào)變化與設(shè)備位置、人體活動(dòng)位置、方向、速度之間的定量關(guān)系，因此WiFi感知應(yīng)用遇到問題時(shí)，人們不能從原理上理解為什么。

菲涅爾區(qū)，是源自光學(xué)理論中的一個(gè)概念，指以收發(fā)信號(hào)的設(shè)備（這項(xiàng)研究中指WiFi信號(hào)發(fā)射和接收器）兩點(diǎn)為焦點(diǎn)的一系列同心橢圓。

乍一看，WiFi信號(hào)似乎和光學(xué)并不相關(guān)，但如果仔細(xì)一想，就會(huì)發(fā)現(xiàn)WiFi信號(hào)屬于電磁波，廣義上性質(zhì)與光波相似。

基于菲涅爾區(qū)的基本模型，張大慶等人進(jìn)一步考慮了電磁波反射特性和WiFi信號(hào)的頻率多樣性，使得擴(kuò)展后的模型能捕獲到人體亞波長級(jí)別的微小移動(dòng)。這項(xiàng)研究，也奠定了用WiFi信號(hào)感知人體毫米級(jí)行為的理論基礎(chǔ)。

在張大慶教授看來，要想真正把無線感知做好做到實(shí)用，第一件事就是要把人的活動(dòng)對無線信號(hào)影響的機(jī)理搞明白。

包括WiFi信號(hào)是怎么傳播的，有什么特殊的性質(zhì)，感知的極限和邊界是什么；否則將AI算法生硬地用于無線感知遇到問題時(shí)，就無法理解問題的根源。

這也是當(dāng)前為何全球很多團(tuán)隊(duì)都在將各種AI、機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于WiFi感知，但性能并不穩(wěn)定的原因。而張大慶團(tuán)隊(duì)利用商用WiFi，就可將20米外的人的微弱呼吸檢測到。

在未來，只有將基礎(chǔ)理論和AI有機(jī)結(jié)合起來，才能將無線感知應(yīng)用做好。但在那之前，還是要先從基本原理出發(fā)，去理解感知問題背后的本質(zhì)。

實(shí)際上，這種研究方法放在其它應(yīng)用領(lǐng)域，也是同樣通用的。

把握「原始的創(chuàng)新」

在與量子位的聊天里，張大慶教授談及最多的，就是基礎(chǔ)研究的重要性。

現(xiàn)在我們有不少學(xué)生和研究人員，喜歡跟風(fēng)其它團(tuán)隊(duì)的研究，僅對算法做些改進(jìn)。

但我覺得，要想真正搞好科研，還是需要去做基礎(chǔ)理論的探索與創(chuàng)新，要理解技術(shù)和方法使用的假設(shè)條件和背后的道理，不能僅停留在方法的簡單運(yùn)用和改進(jìn)上。

其中，張大慶教授尤其強(qiáng)調(diào)了原始創(chuàng)新的重要性。

這是一種觀念、思維方式上的創(chuàng)新，誠如那些前所未有的重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)、基本原理、顛覆性技術(shù)等創(chuàng)新成果：

只有原始創(chuàng)新，才能把技術(shù)真正做到前沿，對問題有深層的認(rèn)識(shí)，并最終把應(yīng)用做好。

至于像普適計(jì)算這樣的交叉學(xué)科，具體怎么去學(xué)基礎(chǔ)理論、怎么去做研究。張大慶教授表示，方法是很靈活多樣的：

你可以先做深一個(gè)學(xué)科，專精后再去理解其它學(xué)科，然后做交叉；

你也可以先接受通識(shí)教育，將知識(shí)面拓寬，然后再聚焦某個(gè)領(lǐng)域；這樣做交叉學(xué)科是從通識(shí)到專精，再慢慢延申研究的范圍，都是可以的。

如今，普適計(jì)算已經(jīng)發(fā)展正好30年，在張大慶教授的眼中，這個(gè)領(lǐng)域依舊如最初那般“有吸引力”。

它打破傳統(tǒng)的學(xué)科學(xué)習(xí)思路——先定義場景，再去思考如何用技術(shù)去實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)過程中進(jìn)一步去參悟其中的科學(xué)問題。

正因?yàn)檫@種獨(dú)特而實(shí)用的研究思路，深受工業(yè)界的認(rèn)可和推崇，其多學(xué)科交融的內(nèi)在使之已經(jīng)落地多樣的場景當(dāng)中去。

或許過不了多久，真就如科幻電影那般，計(jì)算、通訊、感知就無處不在了……

參考鏈接

[1]https://www.slideshare.net/panchendrarajanruba/ibat-detecting-anomalous-taxi-trajectories-from-gps-traces-93850893

[2]https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9386235

[3]https://www.researchgate.net/publication/49612119_CDTOM_A_Context-driven_Task-oriented_Middleware_for_Pervasive_Homecare_Environment

[4]http://www-public.it-sudparis.eu/~zhang_da/people.html

[5]https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9505583

[6]https://web.archive.org/web/20140913030923/http://www.ubiq.com/hypertext/weiser/SciAmDraft3.html

本文來自微信公眾號(hào) “量子位”（ID：QbitAI），作者：楊凈 蕭簫，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。