泛在智能感知技术前沿论坛 | CNCC2021

泛在感知是普适计算、移动计算、人机交互、物联网和人工智能等多个领域交叉的一个新兴研究方向。泛在感知主要通过内嵌在智能手机、手表、可穿戴设备、汽车、家电中的摄像头、加速度传感器、陀螺仪、WiFi、LTE、毫米波雷达、声波收发模块对人和环境进行多模态感知；利用信号处理和人工智能的方法对感知信息进行分析得到关于人和环境的情境状态；进而为人在合适的时间、合适的地点，提供智能的服务。

随着智能手机、可穿戴设备、无线通讯、智能器件成本越来越低、存在越来越普遍，泛在感知在智慧终端、智慧家居、智慧健康医疗、新型人机交互和自动驾驶等领域有着广泛应用，近年来受到了学术界和产业界的关注与重视，是具有重大意义的研究和应用主题。

张大庆

北京大学博雅讲席教授，中国计算机学会（CCF）普适计算专委会主任

报告主题：泛在无线感知: 理论与应用

作者简介：张大庆，北京大学博雅讲席教授，欧洲科学院院士，IEEE Fellow，中国计算机学会（CCF）普适计算专委会主任。1996年获得意大利罗马大学博士学位。主要研究方向包括普适计算、情境感知计算、城市计算、大数据分析和智能物联网等。在相关国际期刊、会议发表学术论文 300余篇，文章总引用20000余次，H因子72 (根据Google Scholar), 国际国内专利30余项。所创的情境感知、无线感知模型被国际普适计算、移动计算和服务计算学术界广泛采用, 近期工作先后获得中国计算机学会推荐的全部4个普适计算国际会议的最佳论文或提名奖，包括CCF A类会议ACM UbiComp 2015、2016 的最佳论文提名奖，以及IEEE UIC 2019和 IEEE PerCom 2013 授予的“十年最具影响力论文奖”。张大庆教授是普适计算顶级期刊IEEE Pervasive Computing、ACM会刊IMWUT、 ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology的编委, 担任过10多个国际会议的大会或程序委员会主席, 应邀在20多个国际会议做大会特邀报告。

报告摘要：泛在无线感知是指利用广泛存在于环境中的通讯RF信号，例如：WiFi、LoRa、4G/5G、Bluetooth等信号，在支持无线通信功能的同时，对人和环境进行感知。泛在无线感知因为成本低、非侵扰、普适性和隐私保护好，在智慧家居、智慧医疗、智慧仓储、居家养老等众多领域具有广阔的应用前景。但是，多年来无线感知领域因缺乏系统的感知理论体系以及对最基本的科学问题如感知极限、感知边界等的认知，一直未能做出广泛商用的无线感知应用。本报告首先回顾泛在感知的发展历程，然后介绍我们提出的基于菲涅尔区模型(Fresnel Zone Model)的无线感知理论，它直观刻画了收发设备位置、被感知移动目标位置、速度与无线接收信号之间的关系，揭示了各感知环境参数对无线信号时域特征与频域特征的影响、以及无线感知人体、物体活动的机理和感知极限, 使之成为WiFi等泛在信号实现毫米级人体行为状态感知的主要理论基础。本报告将介绍菲涅尔区感知模型、性质和系列感知技术，展示团队开发的基于WiFi、4G/5G、LoRa的无接触呼吸监测、手指输入、入侵检测、连续活动识别等一系列可应用于智能家居、智慧医疗领域且性能国际最佳的原型系统。

张燕咏

中国科学技术大学计算机科学技术学院教授，副院长，ACM中国理事会副主席及常务理事

报告主题：面向自动驾驶的智能感知

作者简介：中国科学技术大学计算机科学技术学院教授，副院长，ACM中国理事会副主席及常务理事。曾担任美国罗格斯大学助理教授、副教授、教授。获美国宾州州立大学博士，中国科学技术大学大学计算机本科。张燕咏教授一直从事智能物联网和智能感知等方面的研究。2017年获评IEEE Fellow。

报告摘要：感知(perception)是无人驾驶系统的前端和瓶颈，其目标是利用摄像头、激光雷达、GPS等传感器，通过对其产生的数据进行学习实现对场景和车位姿的感知。现今的无人驾驶系统面临数据爆炸、学习模型爆炸、场景爆炸以及车载算力不足等问题，导致很难实现精准、实时的感知。为了解决以上问题，我们提出基于多模态融合以及端边云协作的感知元模型。该元模型可以实现多种传感器的有效前融合，传感器数据与车载算力及边缘算力的动态适配，并实现跨场景的精准感知。

谢磊

南京大学计算机科学与技术系教授、博士生导师，中国计算机学会普适计算专委会秘书长

报告主题：面向智慧医疗的多模态感知与融合技术

作者简介：谢磊，南京大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，入选“教育部青年长江学者”、南京大学首届“仲英青年学者”。担任中国计算机学会普适计算专委会秘书长、南京大学-南方电网深研院工业互联网联合实验室主任。曾在美国威廉玛丽学院、法国巴黎六大、德国哥廷根大学、IBM中国研究院进行访问和合作研究。曾获江苏省科学技术奖一等奖（2016年/2019年两次获得）、江苏省六大人才高峰创新人才团队、江苏省优秀博士学位论文、ACM南京分会新星奖、南京大学五四青年奖章、国际会议MobiQuitous最佳论文奖、国际期刊TPDS的SpotlightPaper等荣誉。主要研究领域为智能感知计算。目前在分布式计算和普适计算研究领域共发表论文100余篇，包括国际一流学术会议ACM MOBICOM、ACM UBICOMP、IEEE INFOCOM， 国际一流学术期刊ACM/IEEE TON、 IEEE TMC、IEEE TPDS等。在科学出版社出版编著《射频识别技术：原理、协议与系统设计》。研究成果荣获由教育部主办的全国高校物联网应用创新大赛的特等奖和一等奖，并受到中央电视台、江苏城市频道、江苏公共新闻频道、新浪网、搜狐网等报导。

报告摘要：在本次报告中，报告人将介绍当前智慧医疗领域面临的新的机遇和挑战，并结合实际应用案例，探讨如何利用多模态感知与融合技术来实现具备高精度、实时性、鲁棒性的智慧医疗解决方案，包括生命体征监测、术后康复步态监测、智能输液滴速监测等。报告人将会进一步展示近年来研究团队在智慧医疗领域的多模态感知系统方案和应用成果。

周定富

百度机器人与自动驾驶实验室资深研究员

报告主题：AI技术在机器人中的研究和应用

作者简介：周定富，目前就职于百度研究院、机器人与自动驾驶实验室。加入百度之前，曾在澳大利亚国立大学从事博士后研究。博士毕业于法国贡比涅技术大学（索邦大学联盟成员）、系统工程专业，本科、硕士都毕业于西北工业大学。目前主要从事计算机视觉、三维点云处理，多模态三维物体检测及其在机器人与自动驾驶中的应用等相关研究，成果发表在CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, IROS, T-PAMI, T-IP, T-MM, T-ITS, RAL等计算机视觉与机器人相关领域会议与期刊上。

报告摘要：当前人工智能技术在学术界和工业界得到了广泛的研究和应用。本报告将以机器人应用场景为切入点，从大规模仿真数据生成、三维场景理解和自动驾驶中的罕见事件检测等方面来介绍当前的研究成果及其在无人驾驶和无人挖掘等真实场景中的应用。

全书学

OPPO研究院美国研究所计算机视觉和AR研发总监

报告主题：AR/VR中的感知与交互

作者简介：全书学博士是OPPO研究院美国研究所计算机视觉和增强现实研发总监。在加入OPPO之前，是美国高通公司计算机视觉和机器学习技术总监，更早以前在博通、美光、高通和SONY从事研发工作。博士毕业于美国罗切斯特理工学院、成像科学专业，本科、硕士都毕业于北京理工大学光电信息学院。全书学博士主要从事传感器融合和感知，三维视觉，人机交互技术，深度学习应用和优化，以及计算影像等方面的研发。

报告摘要：随着技术的迭代和应用场景的扩展，AR眼镜和VR头显逐渐走向工业应用和消费者。本报告从AR/VR的常见应用场景出发，探讨其核心基础功能，也就是位姿估计，三维建图和重定位，以及借助手势或手柄进行虚实交互的现状和演进。最后，用户体验作为这些核心基础功能的终极目标也将会被触及。