0
| 本文作者： 黃楠 | 2022-11-30 11:36 |
《圣經·舊約·創世紀》里記載，有河從伊甸流出，滋潤那園子，從那里分為四道。
第一道河名叫比遜，環繞著由金子的哈腓拉全地；第二道河名為基訓；第三道河名叫希底結，有供給棕櫚之意；第四道河是伯拉河，寓意生長。這四道河有山和高地環繞成谷，向東流出，滋養著沿岸萬物靈長。
當時間邁進智能物聯網（AIoT）技術賦能的、各行各業數字化轉型并高速發展的今天，人們在探索 AIoT 技術和應用的征程中也要跨越四條河：
首先是數據之河，基于物聯網信息基礎設施完成海量數據的高質量采集；其次是算力之河，基于云網邊端多層協作的核心系統架構；再者是算法之河，基于物理模型和 AI 技術來實現系統資源的優化配置；最后是服務之河，基于以上三者在物理和數字世界中提供個性化、定制化的智能服務。
經過漫長的蓄力期，AIoT 成為人們邁進數字世界的關鍵入口，一眾科學家和工業界學者投身其中，共同描繪著一個“普惠智能和泛在計算”的未來智慧城市藍圖。楊旸正是其中之一。
楊旸很早就開始從事物聯網領域的研究，曾任國家科技重大專項“新一代寬帶無線移動通信網”總體組專家、科技部創新人才推進計劃“寬帶無線傳感網”創新團隊負責人等。2018 年，因其在無線接入和網絡方面的杰出成就和領導力，楊旸當選 IEEE Fellow。
楊旸
今年 4 月，楊旸投身工業界，加入特斯聯擔任首席科學家。在近日同AI 科技評論的交談中，他坦言，加入特斯聯更像是“創業”，在合適的時間做一件有意思的事情，“能看見自己的想法慢慢變成現實，這是最令人興奮的事情?！?/p>
「笨鳥」多飛
楊旸最早對無線電的啟蒙，來自父親。
他的父親是一名無線電研究從業者。從幼時開始，楊旸就經?？匆姼赣H在家搗鼓些電子產品，比如，有時在客廳調試電視機，把電視機的天線稍微調轉一下朝向、接受信號，原本滿是雪花的電視屏幕逐漸就有了清晰畫面......父親組裝時，楊旸就在一邊搞破壞，以檢驗父親的技術有沒有過關。
那是上世紀70年代，移動通信都還未出現，但一顆種子已經在楊旸的心中埋下。
1991 年，第三代移動通信系統（3G）的概念開始出現，西方已經使用了近 20 年的 BP 機在國內掀起熱潮，又大又厚重的“大哥大”被人們視為身份的象征，移動通信系統首次在中國迎來大規模應用，有關無線移動通信的研究也開始崛起。
受到移動通信熱潮的影響，1992年參加高考的楊旸在填報大學志愿時，將視線投向了無線電。
楊旸告訴 AI 科技評論，事實上，他起初是打算從事人文相關的研究的，也看了一些學校與專業，但那顆小時候埋下的種子突然破土萌芽，讓他覺得在未來，無線電研究一定是一個潛力無限的發展方向。在父親的影響下，楊旸沒有猶豫太久，很快選擇了報考東南大學的無線電工程系。
東南大學無線電工程系的前身是國立中央大學電機工程系，1932年由著名電子學家、教育家陳章先生任系主任，期間開創了我國無線電教育的先河。2006年，無線電工程系更名為信息與工程學院，到今天，該系仍是全國無線電領域的學術重鎮之一。
剛進入大學楊旸就發現，無線電研究與記憶中父親許多極具趣味性的動手實驗不同，有很多數學和理論知識，例如使用麥克斯韋方程理解無線電波現象等，這都是他此前從未接觸過的。要啃下這許多數學研究、深入到理論中去，對當時的楊旸來說是個不小的挑戰。
楊旸回憶，除了日常的課程安排，他本科大部分時間都是在實驗室里度過，遇到不懂的就追著師兄師姐詢問，甚至到臨近畢業時，身邊有不少同學已經有了很好的工作機會，他還后知后覺，整天泡在實驗室里。楊旸笑言自己是“笨鳥多飛”，“那時候沒有游戲機這么多的誘惑，也沒有看到那么多工作的機會，所以主要任務就是好好學習。”
也正是得益于自己的刻苦學習，1996 年，楊旸保送東南大學無線電系碩士，跟隨尤肖虎教授從事無線移動通信研究。尤肖虎教授是通信學領域的著名專家，長期從事移動通信與信號處理方面的研究工作，2011 年當選 IEEE Fellow。
尤肖虎
楊旸碩士階段的研究工作都是在尤肖虎擔任主任的移動通信國家重點實驗室中完成。在那里，他第一次接觸到了移動通訊領域最先進的科技和知識。當時 CDMA （Code Division Multiple Access，碼分多址）技術剛剛興起，楊旸加入后首次參與的，就是 IS-95 標準化相關工作。科研之外，他也收獲了許多在后來對他產生重大影響的良師益友。
1999 年楊旸碩士畢業，但是出來社會找工作、還是追求更高的學術造詣？他很徘徊。彼時，實驗室的沈連豐老師向楊旸推薦了香港中文大學的任德盛教授。任德盛教授博士畢業于哥倫比亞大學，曾在 AT&T 任職多年，有著豐富的產學研經驗，這與東南大學無線電系學以致用的學風非常一致。
對楊旸來說，沈老師的提議給當時正處于迷茫狀態的他指明了方向。楊旸告訴 AI 科技評論：“我覺得在不同的人生階段，可能就是這么一個貴人或導師給你的建議，在某個點上突然就打動你了?！睏顣D很快辦好了申學手續，1999 年 8 月赴港中文讀博深造。
起初，楊旸非常不適應。團隊每周都會跟導師開一次會，導師會要求學生閱讀大量的英文文獻、并用英語在會上講出來。那時候內地學生能接觸到英文文獻的機會較少，不僅要把文章讀完、讀懂，還要用英文表達出來，對于剛到香港的楊旸和其他幾位內地學子來說，都是個蠻大的挑戰。
“幸運的是，我的導師任教授是個很隨和的人?！睏顣D回憶。任德盛是上海人，即使輾轉海外、回國后在香港多年，他對內地學子也很是照顧，非常愿意給他們成長的時間與空間。
當時，楊旸的首個工作是通訊網絡中的接入協議，需要運用數學工具來分析無線通信系統的接入協議和系統性能，楊旸經常會找導師討論問題。在楊旸的第一篇論文中，任德盛更是改了有十六次，他們才將論文投出去。這種認真、細致的態度一直影響著楊旸。
任德盛
楊旸也沒有辜負導師的這份“等待”。2002 年，楊旸的博士畢業論文拿下了當年港中文工程學院唯一一個最佳論文獎，同年他參選了香港科學院評比，獲得青年科學家獎。
在香港讀博期間，楊旸的另一個直觀體會是，港中文的學習和交流氛圍非常好：任何學校的借書證在所有大學圖書館都通用，不僅如此， 許多學校每周還會有各種各樣的學術報告，趁著這種資源開放共享的便利，楊旸基本跑遍了香港所有的大學，去現場向相關領域的不同學者學習和請教。
站在中國通信事業騰飛的路口，當外界紛紛將目光投注到信息化建設和移動通信應用中，楊旸度過了三年充實又純粹的科研時光。
邁進工業界的第一只腳
博士畢業后，楊旸被港中文聘為助理教授留任一年。
此前，香港高校普遍不招聘內地背景的博士畢業生。但在楊旸博士畢業的那一年、也就是2003年，香港提出輸入內地人才計劃和非本地畢業生留港／回港就業安排。楊旸幸運地踩在了對的時間點上，享受到了政策紅利：
“學校也希望給我一個不錯的教學經歷，之后也能找到更好的工作?！睏顣D對此很是感激。
這份助理教授的經歷也的確為他提供了事業上的助力。一年后，楊旸收到了來自新加坡、倫敦等幾所高校的邀約，他很快敲定了英國布魯內爾大學 （Brunel University)的 Offer，原因很簡單，“我就想著趁年輕還能跑得遠的時候，可以體驗多一點不同的文化?！?/p>
2003 年，楊旸飛往布魯內爾大學任教，2005 年 3 月又轉到英國倫敦大學學院（UCL）任教。
楊旸在英國任教時
在英國，楊旸延續了博士階段的研究方向，聚焦在無線通信領域的網絡接入協議和資源分配兩個重要環節中。當時，Internet of Things （物聯網）的概念在歐洲掀起了一陣熱潮，吸引了許多科學家和工業界人士投身其中。也是在這個時候，楊旸的研究興趣逐漸轉向了無線傳感器網絡（WSN）。
與傳統的集中式網絡架構不同，無線傳感器網絡的網絡體系結構是分布式的，其末梢是可以感知外部環境的的傳感器。二者存在明顯的不同：集中式網絡架構包括操作系統、中間件、數據庫等閉源商用系統，在銀行、電信等傳統行業中應用較多；分布式架構的靈活性更高，易于擴充，可以自主研發和靈活兼容，因此受到許多互聯網企業的關注，但其在運維上也更復雜。
楊旸研究的，就是分布式網絡架構里面的接入協議和資源分配。雖然在應用場景上發生了很大的變化，但總的來說，解決的還是“為誰服務”、“提供怎樣的服務”這兩個問題。
那時候，楊旸正經歷著“青椒”的焦慮。作為一個此前同英國完全沒有交集的空降兵，他不僅要花最短的時間跟產、學、研不同領域的同事充分交流，還要面臨申請研究經費的壓力。工作之余，楊旸經常利用空閑時間去參加各種會議，希望能多認識一些人。
一次偶然的交流中，一位從事空氣學動力研究的專家跟楊旸提到了噴氣式發動機里的數據收集難題：在制造噴氣式發動機的過程中，技術人員需要連接超過 2000 個傳感器，但連接以后無法復查，所有的傳感信號是否能夠準時接入分析系統卻無法保證。
楊旸聽完十分感興趣，隨即與對方討論起來，提出了將 WSN 網絡架構應用到噴氣式發動機數據搜集的想法。得知楊旸正巧在做網絡接入協議的工作，兩人一拍即合，對方很快邀請他加入到自己的研究項目中。
2008 年，楊旸團隊與羅爾斯·羅伊斯公司（Rolls-Royce）合作，獲得了“WIDAGATE: Wireless Data Acquisition in Gas Turbine Engine Testing”項目。該項目是由英國技術戰略委員會（Technology Strategy Board，TSB）評審和資助。
在這次合作中，楊旸團隊遇到的第一個難題，就是無線傳感器部署面臨的惡劣通信環境。噴氣式發動機在工作時，由于其有線通信系統涉及到大量的線束，因此設置過程冗長、復雜且昂貴。但此前在權威研究中，有關惡劣通信環境對 WSN 性能影響的研究工作很少，因此 WSN 在安全敏感型工業自動化領域中遇到了很大的部署困難和應用障礙。
為此，楊旸和團隊根據噴氣式發動機在測試期間受到工業環境影響的物理層（無線電信道）狀態，搭建了一個用于開發真實無線網絡模擬器的 3D 物理模型。他們基于現實物理層模型的測試數據，模擬不同的WSN應用中的媒體訪問控制協議，展示了如何選擇和優化合適的接入控制協議，相關工作發表在“Development and validation of a simulator for wireless data acquisition in gas turbine engine testing”一文中。
論文地址：https://doi.org/10.1049/iet-wss.2012.0064
在生產過程中，如何利用實時采集的物聯網數據來保證產品的高質量和可靠性，解決制造過程中的質量監控問題，這令楊旸感到非常有意思。“現在想來，這就是智能制造和工業4.0的雛形。”
在英國期間，楊旸雖然身處校園，但他和工業界保持著緊密的合作。除了羅爾斯·羅伊斯公司，楊旸還跟許多國際機構和企業有過合作：
在與 Airbus 合作研發主動型飛行器（Active Aircraft）的關鍵技術項目中，楊旸負責 WSN 接入控制和路由協議設計，并協助實現 WSN 在飛機中的部署，從而降低了飛行過程中的機身抖動和燃油消耗；
此外，楊旸與東芝歐洲研究實驗室合作了“Cognitive Network”項目，首次將認知無線電擴展到認知無線網絡，實現了感知和通信技術在網絡中的融合……
一只腳邁進工業界的楊旸看到了物聯網技術的巨大潛力。那時候將 AI 應用到通訊協議、物聯網的研究并不多，但物聯網可以深入很多行業、發揮重大的作用，楊旸深感這個方向或能給未來帶來巨變，便將自己的研究重心也逐漸轉移到智能物聯網上。
物聯網的早班車
2009 年，楊旸有了回國的念頭，當時的他已經拿到 UCL 的終身教職，“但還是希望把我在英國學到的知識、以及科研成果在國內落地應用。”
楊旸在 UCL 時與學生的合照
當時有多所高校向楊旸拋出了橄欖枝，中國科學院也是其中之一。最終，他選擇了中國科學院上海微系統與信息技術研究所，這也是國內最早提出和倡導物聯網研究的團隊之一，楊旸加入了無線通信研究中心，之后還擔任了中科院無線傳感網與通信重點實驗室的主任。
2012 年，楊旸迎來了他回國以來首個大型的物聯網項目——南水北調中線干線工程。
南水北調是將長江流域的水資源自其上、游、下游，結合地域特點分東、中、西三線進行抽調，每條長度超過 1000 公里，輸送至華北、淮海平原和西北地區等水資源短缺地區。數據顯示，每年從中國南部的河流轉移至北方地區的水量達到 448 億立方米，運河支撐著近年來北部省份人口和經濟的迅速增長。
南水北調中線工程
而因其涉及地區廣，地理環境復雜，物聯網安全監測系統需要支持對地質、氣象、水質、水文、工程、入侵、災害和突發事件等的全面監測和分析，覆蓋多類型海量傳感數據的感知、融合、傳輸與處理。面對著龐雜繁復的數據，要搭建起一個全面的傳感器網絡，這對楊旸和團隊來說無疑是個巨大的難題。
“當時有位負責人說了句話讓我印象非常深刻，他說，世界一流的水利工程值得世界一流的信息化工程來服務它?！睏顣D告訴 AI 科技評論。難題梗塞在前，但楊旸充滿了迎接挑戰的興奮。
解決問題的第一步是先了解問題。楊旸團隊花了一個月時間跑遍了中線干線工程全段，當時沿線還未通車，團隊成員經常坐著越野車進到各個節點部署地勘查，要是遇上雨天，地面被車輪軋過帶著泥土留下兩道深深的痕跡，一不小心就打滑。
僅沿線實地調研過程中，他們就發現了不少嚴峻的問題：工程流經地區屬地震多發地，還有如泥石流等多種自然災害都可能對基礎設施帶來損害；需要定期進行水質檢查，以免城市水源出現污染物或其他毒素侵入；需要人工化控制水流，以減少和避免水資源等浪費......楊旸團隊所發現的問題達到了50多項，可劃分為基礎設施安全、水質安全和人身安全三個大類。
而進入工程階段，在網絡架構的核心技術層面，楊旸主要聚焦三個關鍵性問題：海量感知數據的融合處理、異構通信網絡協作傳輸架構、以及網絡化平臺統一調度和實時監控。
當時，距離 NB-IoT 標準的提出還有四年時間，沒有統一的物聯網標準格式，要將上百種類型的傳感器數據集中分析，服務核心應用十分困難。面對結構化和非結構化的海量感知數據，怎么能花最小的代價、把大體量的數據匯集起來，楊旸想到了 Web 技術 。
Web 是一種典型的分布式應用結構，利用 Web 技術對超過 130 家企業的傳感器進行統一格式和集中，為傳輸架構在數據層的融合和處理搭建設備基礎。這些基礎設施傳感器可以被嵌入到運河沿線的土地當中，其中還包括了用于控制水流的水壩里，可用于對振動、位移、土壓力和滲水等參數的收集。
下一步，面對收集到的海量數據，如何進行傳輸也是個難題。由于全線覆蓋地域廣泛，有的偏遠地區并沒有光纖網絡和可靠的移動網絡可供連接使用，對此，楊旸團隊提出了智能網關（Smart Gateway）系統。
智能網關可以接收來自本地傳感器的數據，經由任何信號包括 3G、4G、以太網、Wi-Fi 或 Zigbee 等將數據上傳至云服務器中，隨后，這些數據或被儲存在云端、或被轉發到五個管理服務器（位于丹江口水庫和北京之間的幾個省級城市）中的任意一個，最終到達北京的主服務器中心。在北京的主服務器上，楊旸還設計了一個網頁平臺和用戶界面，工作人員可以通過這個網站，對其服務器內的數據進行讀取和判斷，以便隨時了解遠程站點的最新情況，及時進行指揮調度。
從 2012 年到 2016 年，四年間，他們在這條1432公里的中線干線工程上部署了近10萬個傳感器。楊旸和團隊成員用物聯網網絡編織的一條條線，連接著丹江口水庫與京津兩地，最終形成了一張巨大的網，牢牢包裹著干線工程沿線的人們的生活和生產用水的日常。
“現在天津90%以上、北京70%以上的水都是南水北調提供的?！睏顣D告訴AI科技評論。
南水北調工程的順利完成，令世界為之驚嘆，也讓人們看到了物聯網無限的可能。隨著 AI 浪潮席卷而來，人工智能與物聯網加深融合，外界都齊刷刷將目光瞄準下一個重要命題——AIoT。
簡單來說，AIoT 可以理解為 AI+IoT（物聯網）：IoT 提供數據和硬件載體，AI 提供智能分析和決策能力，通過將 AI 能力引入物聯網場景中，實現設備和場景的互聯互通，共同推動人類社會走向“萬物智聯”。因此，AIoT 成為近年來學術界研究和工業界追尋的一大焦點。
與大部分人將注意力投注在 AI 算法的創新上不同，楊旸很早就意識到計算資源的重要性。
“我自己的興趣點是做 AI 算法背后的承載者和支撐者?！睏顣D告訴 AI 科技評論，“算力網絡上承載著各種各樣的算法，而數據分析也是數據和算法的融合，我們需要泛在的計算資源、來支撐無處不在的智能服務。”伴隨著物聯網的急速發展，其底層對傳感器的數量、類型和需求呈現爆發式增長態勢。當海量的數據通過管道被傳輸至云端，管和云在不堪重負的同時，往往還會給實時決策帶來負面影響。
有沒有什么好的計算方式，能夠更貼近用戶需求、針對服務側的計算資源提供數據處理能力？楊旸想到了“霧計算”。
“霧計算”最早是由美國思科公司于 2012 年提出的。與云計算“智能集中化”的方式不同，霧計算更像是“局部集中”的解決方案。它位于云和邊緣之間，通過其分散的多層次算力架構，既可以完成云端集中決策，也能實現在網計算和邊緣智能，在楊旸看來，這也更符合物聯網在多個行業廣泛應用下的多元需求。
這個想法很快得到了上海科技大學與中科院上海微系統與信息技術研究所領導的支持。2018 年 3 月，世界首個“霧計算”實驗室在上海正式成立，楊旸出任上海霧計算實驗室聯合主任。此后，該實驗室同思科、英特爾、戴爾、普林斯頓等多個國際機構建立了合作。
AIoT 正以更快地速度連接每一個物體、人和機器，在此基礎上，楊旸和團隊又往前再走了一步，“我們認為未來的算力資源不光是集中在云上，也不光是部署在邊緣，在網絡里也都會部署各種各樣的計算資源。當前，面向 AIoT 技術和應用需求的多層次算力網絡的研究和實踐才剛剛起步，但未來肯定是屬于泛在普惠智能的天下?！?/p>
AIoT，如何更好前進？
在 AIoT 的飛速發展中，楊旸做了一個更徹底的決定：離開高校，加入企業。
今年年初，楊旸加入特斯聯擔任集團首席科學家，負責智能物聯網應用場景設計和核心技術及產品的研發規劃。楊旸說，他覺得很興奮，從學術界走向工業界，令他有種“創業”的感覺。
特斯聯在 AIoT 的多個領域均有布局，在發展 AIoT 上提出了“精準數據、泛在智能和 Smart Space（智能空間）”三板斧，業務線眾多。楊旸認為，這為他鉆研技術應用提供了豐富的落地場景。
在特斯聯，楊旸專注于泛在智能，正帶領硬件團隊打造 mNode （multi-function Node） 系列產品。
楊旸分析，未來的智慧城市布滿了各種各樣的異構計算資源，但當下的問題是：這些算力節點之間并沒有形成協作，反而都是“各自為政”的狀態。
以智能社區為例。
我們可以將社區看做一張地圖上分散著的各個點，安防、跑道、路燈、停車、甚至是垃圾分類等等都是遍布在這張網上的各個“節點”，每個“節點”都會產生大量的數據，它們被通信網絡牽連著，相互之間關系錯綜復雜。
這當中，網絡是傳輸核心。但在此前的社區中，這些數據只是被簡單地傳到后臺運算、甚至還可能互相競爭傳輸資源。此外，不同社區、城市的建設也有差異，在 A 小區順利實施的方案并不一定適用于 B 小區。
針對上述存在的諸多問題，楊旸帶領團隊提出一種搭建多層次算力資源共享架構的想法，“通過泛在計算和普惠智能架構，能夠實現越來越多的數據在本地進行分析處理，從而讓越來越多的服務在本地完成實時響應?！?/p>
基于算力資源共享架構，對老舊小區實現智能化升級
人們期待智能網絡能夠連接更多的數據和資源，支持更復雜、定制化的服務和應用，實現更可靠、低時延的數據連接。這時候，6G 開始出現在 AIoT 從業者的視野中。
“我一直在反思一個問題，就是作為一個單體用戶，我們到底需要什么樣的智能服務。”楊旸說道。
“在以往通信領域的研究中，我們最關注的是網絡側的性能指標，比如：頻譜效率、能量效率、系統吞吐量、用戶容量等問題，其最終目標在于如何實現網絡性能最優化。但站在用戶的角度，我們對大部分網絡性能指標并沒有實際獲得感，用戶最在乎的還是自己的個性化需求有沒有得到最好的滿足。”
每個人的需求和服務指標組合都是不同的，支持泛在普惠智能的網絡架構要如何去滿足不同用戶千差萬別的服務質量和體驗要求？
針對這個問題，楊旸與產業和學術界合作者最近共同提出了“6G Network AI Architecture for Everyone-Centric Customized Services”，即以每個用戶為中心的 6G 智能內生網絡架構。這項研究成果在今年夏天被 IEEE Network Magazine錄用。
“首先，我們要理解每個用戶千差萬別的個性化需求。第二，在新型網絡架構上把普惠智能和泛在計算資源部署于整個網絡的多層次架構中，就能夠有效支持用戶千人千面的定制化服務需求。”楊旸補充道。
論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9839652
加入工業界不過數月，楊旸對智能物聯網技術與泛在智能領域的認知變得更接地氣，也取得了更豐碩的研發成果。
比如，針對工業物聯網場景中的苛刻時延要求，通過對原始最優化函數的解耦分析，提出了“雙層閉式反饋控制算法（TACAN）”，實現時延分布方差的最小化；面對復雜的無線信道環境和多層次移動通信網絡架構難題，提出了基于大規模多天線中繼節點輔助的多層次算力系統，以增強復雜用戶任務的計算能力和效率......
學以致用，一直是楊旸的研究風范。而特斯聯這個與實際問題更接近的平臺，給了他在 AIoT 方向更大的施展機會。
像許多人一樣，楊旸相信，隨著人工智能和物聯網的加速融合，“萬物智聯”的世界不再只是想象、或局限于電影的畫面中，人們探索如 AIoT 等更智能化手段，終會實現人、物、環境與社會之間的深層次鏈接。
一個概念從提出到成熟需要一個周期。而在楊旸看來，當下正是最好的時代。
（雷峰網(公眾號：雷峰網)雷峰網）
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
