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刘云浩，密歇根州立大学教授、计算机科学与工程系主任。他还担任清华大学长江学者特聘教授、清华大学软件学院教授。他的研究领域包括物联网、普适计算和本地化，传感器网络/射频识别（RFID）和分布式系统。

他曾获得ACM总统奖、ACM MobiCom最佳论文奖，中国国家自然科学奖、NSF中国国家杰出青年奖学金奖、中国计算机大会物联网青年成就奖等。

刘云浩著有《位置，本地化和可本地化》一书，以及中文教科书《物理网导论》。他因为对传感器网络和物联网做出的杰出贡献被评为ACM Fellow。他还担任 ACM Transactions on Sensor Networks期刊主编、ACM中国理事会名誉主席等职。

近日，ACM官方对刘云浩教授进行了专访，刘教授在访谈中谈到自己如何对走上物联网研究之路，展望了未来五年物联网和传感器领域可能出现的进步，并以ACM中国理事会主席的身份，提到了ACM在中国面向开发者和从业者开展的一系列活动。

以下是新智元对此次访谈内容的编译。

ACM：您是如何开始对传感器网络和物联网产生兴趣的？

刘云浩：我当了四年工程师，进入研究生阶段学习，开始关注物流和供应链问题。在产业界的工作经历也让我具备了使用网络和其他IT技术的经验。本世纪初，当我开始攻读博士学位时，互联网革命刚刚起步，我当时就意识到互联网将在全世界产生巨大的影响。

我喜欢互联网本身即可自我扩展的设计理念。而且我认为我们不仅需要连接机器，而且最终需要连接人、汽车、衣服和其他几乎所有东西，使互联网变得更加智能化。另一方面，用眼睛和耳朵增强互联网的能力。因此，我对深入研究物联网/传感器网络/ RFID有着充分的动力，并致力于打造互联、可编程、智能化和功能性兼备的新型设备，并提供比以往更多的信息。

ACM：您主持的项目Green Orbs在森林中部署了1000多个传感器节点，收集数据的时间段超过一年。开发Green Orbs面临着哪些机遇和挑战？

刘云浩：启动该项目出发点是，人们在过去几十年中为应对全球气候变化所做的共同努力。环境学研究表明，温室气体排放量的增加（其中主要成分是二氧化碳）是全球气候变化的罪魁祸首。森林在陆地生态系统中能够螯合碳储量，而城市则是二氧化碳排放的主要来源。

我们在2007年启动了Green Orbs项目。首演目标是在森林中建立一个长期、大规模的传感器网络，以提供全年的生态监测，收集各种感官数据，包括温度，湿度，光照和二氧化碳含量等数据，然后与研究人员共享数据。

当时，超过200个传感器节点的传感器系统还无法在野外工作。而且当时的系统一次持续工作时间最长只有几个月。因此，我们是第一个创建具有数千个传感器，连续工作时间长达几年的系统项目。从2008年开始，Green Orbs在不同地方进行了多次不同规模的部署。到2010年初，我们在杭州项目的网络规模达到了330个节点。

后来我们将网络规模扩大到了500多个节点，并将网络扩展到中国国家级自然保护区天目山。总体而言，到2011年时，我们已经在森林中部署了2000多个节点。我们还使用网络进行“林冠郁闭度”（Canopy closure）测量。林冠郁闭度的定义为：由顶叶垂直遮蔽的地面面积占林区总面积的百分比。这是一种广泛使用的重要林业指标，但传统的测量技术要么准确性差，要么成本过高。使用类似的方法，Green Orbs还能够另一个名为“叶面积指数”的林业指标，系统传感器部署在三维空间中。

在Green Orbs项目第一阶段的基础上，我们开始了推进第二阶段，CitySee。2011年，我们在江苏省无锡市区部署了1200个节点，每个节点配备了数十个传感器。在未来三年内，在中国国家科学基金会的资助和行业的支持下，我们在30多个城市部署了不同规模的CitySee子系统。该系统能够收集多个维度上的数据，包括二氧化碳、温度、湿度、声音、光照、位置和人类行为等。

极其动态的环境以及对城市区域进行长期，大规模，连续和同步监控的需求带来了新的挑战，因此我们采用了一系列创新设计，包括低功耗协议，无线定位，网络诊断和无传感器感应。GreenOrbs和CitySee成为智能城市实施中的两个早期项目，我们从这个项目中学到了很多，有利于我们今天的系统设计。

ACM：在未来五年内，您认为传感器网络或物联网技术可能会有什么明显的进步？

刘云浩：近年来，我们可能会经常听到AI + IoT，边缘计算和大数据等词。ACM不久前刚刚将2018年的图灵奖授予三位AI领域的开拓者——Yoshua Bengio，Geoffrey Hinton和Yann LeCun。我很清楚，嵌入AI技术的物联网是未来最有前途的技术之一。物联网设备多年来一直致力于建立一个互联世界。这些设备生成大数据，能够处理从办公室到家庭到汽车的所有事务。

现在，有些人已经开始使用“万物互联”（或IoE）一词，而不是“物联网”。对于传统的数据分析方法而言，数据是以集中的方式存储在云中的，需要到云中去挖掘。然而，对于像自动驾驶汽车这样的实时应用来说，这个数据分析过程还不够快，而且仍然要面对隐私等问题的挑战。

相比之下，AI嵌入式物联网技术能够帮助企业和个人直接从物联网设备中获得有意义的观点。边缘系统变得更加智能，AI+物联网系统的强大功能将使工业设备更安全、更个性化。这些技术也将使家用设备走向智能化和私密化。互联网服务将从更多关注以消费者为导向的需求，转向以行业为导向的需求，转向更广泛的领域。

ACM：中国的研究人员和从业人员如何通过参与ACM和ACM中国理事会的活动中获益？

刘云浩：自2009年ACM中国理事会成立以来，在过去的10年里，我们在中国建立了20多个城市分会和10多个ACM特别兴趣小组（SIG）分会。这些分会非常活跃。例如，由北京大学张明主持的ACM SIGCSE（中国）与ACM中国会员就计算机科学，软件工程和人工智能的课程建设上进行着合作。ACM中国分会还帮助为ACM中国会员提供在线学习资源和课程。其他SIG中国分会，包括SIGAI，SIGMOD，SIGCOMM，SIGMOBILE，SIGBIO，SIGMM，SIGSAC，SIGOPS等机构也为中国研究人员和从业人员举办了大量的辅导和研讨会活动。

在南京，合肥，成都，上海，重庆，西安，大连，北京，哈尔滨，太原，天津，济南，青岛，兰州等地ACM分会的支持下，ACM中国理事会自2017年以来每年在中国组织ACM图灵奖庆祝大会（ACM TURC）。每年有1500多名ACM中国会员参加。许多图灵奖得主在该活动中举办讲座。在往年的会议上，Vinton Cerf，Raj Reddy，John Hopcroft，Leslie Valiant和姚期智等图灵奖得主都曾出席。前ACM主席亚历山大·沃尔夫和Vicki Hanson也参加了此次活动，并进行了会谈。

简而言之，作为ACM家族的一员，ACM中国理事会为中国的研究人员和从业人员提供了强大的工具和资源，起到促进职业生涯发展、丰富知识的作用，同时帮助他们在行业内结识更多的人。

原文链接：

https://www.acm.org/articles/people-of-acm/2019/yunhao-liu