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电影《少数派报告》。
这种感觉就像计算无处不在，而且有一种难以察觉的透明感其实类似的场景已经走进了我们生活的方方面面无线网络可以实时监控人们的呼吸，睡眠和身体状况，还可以检测老年人是否摔倒
收集老年人睡眠时的状态信息。
家具不需要手动控制，空调和风扇可以自动感应室内人数，实时控制风速和风力大小。
利用基站的无线信号预测城市中的人流，利用出租车的GPS检测是否有绕行，
有了小至日常通勤的交通ic卡，可以自动扣钱乘车，无需联系。
。
它们无处不在，形态各异，但背后都有相同的技术:——普适计算。
落在感知层的研究方向叫做泛在感知。
量子采访了深耕该领域20多年的北京大学文科教授，欧洲科学院院士张大庆，对该领域有了更深入的了解。
计算无处不在的时代已经到来。
如前所述，普适计算有两个特点——。
无处不在，不易察觉，即普遍性和透明性。
从用户的角度来看，普适计算就是能够随时随地获得想要的服务，而不管服务来自哪里，甚至根本感受不到计算的存在。
从技术层面来看，普适计算就是将计算尽可能地融入人类生活，以低成本，易用的设备和自然的交互方式满足用户的各种服务需求。
正是因为这个特点，普适计算才是以人为本，以应用为导向的。
例如，为独居老人设计的跌倒检测系统。
张大庆教授团队利用WiFi信号识别室内自然生活中的坠落行为。
在当时的学术界，连续行为识别是世界首创。
非接触，实时，无任何行为约束，成本低即使与摄像头识别相比，也没有隐私顾虑
除了实时检测跌倒，无线信号还可以感知呼吸，心跳，睡眠状态等生理参数。
这项技术可以进一步扩展到医院，养老院，仓库，医院，家庭，办公室，酒店，汽车等应用场景。
张大庆教授认为，新闻中时不时有孩子被父母锁车的情况发生，这个技术问题是可以解决的。
无线信号感测到有人在车内移动，然后及时通知孩子的父母。
这样前沿的技术概念可以追根溯源，但应该是从三十年前的一篇经典文章开始的。
马克魏泽，马克亚塞尔，施乐PARC研究中心首席科学家，普适计算之父。
文章开头，他写道，最深远的技术应该是那些消失的技术未来，计算，通信，感知和服务应该无处不在，计算将像电和水一样成为我们生活环境的一部分
为此，他和他的团队设想并设计了三种类型的计算设备。
制表符，以厘米为单位，类似于便利贴，
以分米为单位测量的垫子，类似于一张纸，一本书或一本杂志，
以米为单位测量的板类似于黑板或公告板。
值得一提的是，他预测未来所有的商品都将包含一台电脑或一个标签，人们可以很容易地获得关于商品的信息，比如谁设计了他们看到的衣服，商店是否有库存，在哪里购买。
现在，马克魏泽的想法正在影响整个计算机科学，他的愿景正在逐步实现。
说到这里，张大庆教授感慨地说，普适计算时代已经到来！
在过去的10年里，普适计算在世界范围内得到了重视和发展。
日本和韩国在2004年提出了U—日本和U—韩国计划。在欧洲，普及计算已被欧盟采纳为信息社会技术研发计划的主导项目，拨款超过36亿欧元.
至于在中国的发展，张大庆教授作为中国最早从事普适计算的学者之一，在与我们的交谈中充满了激情。
将中国普适计算的研究推向国际前沿。
1996年，张大庆获得罗马大学博士学位博士毕业后，他决定在国外学习一段时间，然后把新的研究理念和成果带回中国
在新加坡国立大学和信息与通信学院工作数年后，他在新加坡开创了普适计算的研究方向，2003年创建了智能家居实验室，并于2004年作为创始部长成立了态势感知系统研究部，期间他提出了一种基于本体的态势模型，至今仍广泛应用于全球普适计算，移动计算和服务计算等领域。
自2003年以来，他一直是西北工业大学的客座教授，致力于培养中国普适计算的年轻人才。
2007年起，张大庆受邀成为法国巴黎国家电信研究院一级终身教授，并成立ALPS实验室。
无论是在新加坡的I2R，还是在法国的ALPS实验室，他都与国内的西工大，清华，北大，浙大，华中科技大学等高校合作，在普适计算，群体智能感知，大数据分析等领域培养了一大批国内的青年人才，其中不少已经成为国内该领域的中青年领军人物。
此外，他培养的一些外国学者现在在美国和澳大利亚的著名大学和企业担任教授和研究主管。
张大庆和他的学生在ALPS。
2014年，张大庆正式加入北京大学，成为信息科学与技术学院的讲座教授不久，他成为中国计算机联合会普及计算委员会的副主任和主任他组织了尖端的普适计算夏令营
论坛和讲习班，每年邀请国际，国内著名学者一起推进国内普适计算的研究。
2016 年起，国内学者在普适计算 A 类会议 ACM UbiComp 发表的论文数量开始位居国际第二，张大庆教授的团队也保持着在 UbiComp 发表文章数量国际领先，引用数每年位居前三的记录。
如今，张大庆在 Google 学术上的论文引用次数达到 21000+，H 因子 72，他也是普适计算顶刊 IEEE Pervasive Computing 唯一的国内编委，和 ACM IMWUT 会刊 7 位国际指导委员会委员之一。
他也曾获得过中国计算机学会推荐的全部 4 个普适计算国际顶会的最佳论文或提名奖，包括 ACM UbiComp 2015，2016 的最佳论文提名奖，和 IEEE PERCOM，IEEE UIC 的十年最具影响力论文奖。
今年 9 月的 ACM UbiComp 2021 上，张大庆团队的「Exploring LoRa for Long—range Through—wall Sensing」论文，再次获得了杰出论文奖。
从 2000 年起至今，已有 20 余年时间，张大庆一直没有停下研究的脚步，这也与他选择普适计算的初心有关。
其一，普适计算属于应用驱动型研究:
我们做普适计算研究时，首先都要选一个场景，就像老人健康监测这个应用场景，它并不限制技术实现的方式，用可穿戴，无线设备，摄像头都可以做，目标是把性能做到极致，这让我们的研究方式很灵活。
我很喜欢参加普适计算会议，因为每次都能看到国际同行们展示最新，很酷的应用，都是我们日常都能遇到的场景，能切实感受到这些研究是有用的。
其二，普适计算属于交叉学科，永远在路上:
普适计算的研究没有固定套路你可以利用最先进的感知技术，也可以研究通讯和 AI 算法，只要它对你解决具体的应用有帮助，你都可以探索，这也是我现在还在不断学习新知识的原因
这两点，在张大庆所做的研究中都得到了完美的印证。
以 2016 年发表在 UbiComp 的无线感知论文为例，张大庆等人将源于光学的菲涅尔区模型引入到无线感知领域，揭示了用 WiFi 信号何时能检测人的呼吸的机理。
理论上，WiFi 作为一种电磁波信号，是可以用来反映物体活动情况的但相关研究大都没有建立 WiFi 信号变化与设备位置，人体活动位置，方向，速度之间的定量关系，因此 WiFi 感知应用遇到问题时，人们不能从原理上理解为什么
菲涅尔区，是源自光学理论中的一个概念，指以收发信号的设备两点为焦点的一系列同心椭圆。
乍一看，WiFi 信号似乎和光学并不相关，但如果仔细一想，就会发现 WiFi 信号属于电磁波，广义上性质与光波相似。
基于菲涅尔区的基本模型，张大庆等人进一步考虑了电磁波反射特性和 WiFi 信号的频率多样性，使得扩展后的模型能捕获到人体亚波长级别的微小移动这项研究，也奠定了用 WiFi 信号感知人体毫米级行为的理论基础
在张大庆教授看来，要想真正把无线感知做好做到实用，第一件事就是要把人的活动对无线信号影响的机理搞明白。
包括 WiFi 信号是怎么传播的，有什么特殊的性质，感知的极限和边界是什么，否则将 AI 算法生硬地用于无线感知遇到问题时，就无法理解问题的根源。
这也是当前为何全球很多团队都在将各种 AI，机器学习算法用于 WiFi 感知，但性能并不稳定的原因而张大庆团队利用商用 WiFi，就可将 20 米外的人的微弱呼吸检测到
在未来，只有将基础理论和 AI 有机结合起来，才能将无线感知应用做好但在那之前，还是要先从基本原理出发，去理解感知问题背后的本质
实际上，这种研究方法放在其它应用领域，也是同样通用的。
把握「原始的创新」
在与量子位的聊天里，张大庆教授谈及最多的，就是基础研究的重要性。
现在我们有不少学生和研究人员，喜欢跟风其它团队的研究，仅对算法做些改进。
但我觉得，要想真正搞好科研，还是需要去做基础理论的探索与创新，要理解技术和方法使用的假设条件和背后的道理，不能仅停留在方法的简单运用和改进上。
其中，张大庆教授尤其强调了原始创新的重要性。
这是一种观念，思维方式上的创新，诚如那些前所未有的重大科学发现，基本原理，颠覆性技术等创新成果:
只有原始创新，才能把技术真正做到前沿，对问题有深层的认识，并最终把应用做好。
至于像普适计算这样的交叉学科，具体怎么去学基础理论，怎么去做研究。张大庆教授表示，方法是很灵活多样的:
你可以先做深一个学科，专精后再去理解其它学科，然后做交叉，
你也可以先接受通识教育，将知识面拓宽，然后再聚焦某个领域，这样做交叉学科是从通识到专精，再慢慢延申研究的范围，都是可以的。
如今，普适计算已经发展正好 30 年，在张大庆教授的眼中，这个领域依旧如最初那般有吸引力。
它打破传统的学科学习思路 —— 先定义场景，再去思考如何用技术去实现，实现过程中进一步去参悟其中的科学问题。
正因为这种独特而实用的研究思路，深受工业界的认可和推崇，其多学科交融的内在使之已经落地多样的场景当中去。
或许过不了多久，真就如科幻电影那般，计算，通讯，感知就无处不在了。
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