张大庆|靠WiFi信号就能检测呼吸跌倒!北大这项硬科技研究越来越藏不住了
杨净 萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
还记得《少数派报告》里,阿汤哥踏进智能服装店的场景吗?
一个眼神,虚拟客服就能查出阿汤哥过去的购买记录资料,在他面前投影出推荐产品。
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△电影《少数派报告》
这种感觉好似计算无处不在,又有种不知不觉的透明感。
实际上,类似的场景已经进入到我们的生活方方面面。
一个Wi-Fi,就能实时监测人的呼吸、睡眠、身体状况,还能检测老人有没有摔倒。
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△收集老人睡眠时的状态信息家具不需要手动操控,空调、风扇就能自动感知房间人数情况,实时调控风速和强度。
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大到用基站的无线信号来预测城市的人群流动,用出租车的GPS来检测有无绕路;
小到用日常通勤的交通IC卡,无接触就能自动扣款乘车。
……
它们无处不在、形状各异,但背后都有同一种技术——普适计算。
而落到感知层上的研究方向,叫做泛在感知。(泛在指利用广泛使用的设备,比如手机、手表、WiFi路由器等)
量子位采访到了在该领域深耕已有二十余年的北大博雅讲席教授、欧洲科学院院士张大庆,对这一领域有了更深入的了解。
「计算无处不在」时代已来临如前所言,普适计算有两种特性——
无处不在与不知不觉,即普适性和透明性。
从用户的角度来看,普适计算就是能够随时随地获得自己希望的服务,而不去考虑这服务是从哪里来的,甚至压根儿也感觉不到计算的存在。
而从技术层来看,普适计算是尽可能将计算融入人类的生活中,用低成本、使用便捷的设备和自然的交互方式,满足用户的各种服务需求。
也正因这样的特性,决定了普适计算是以人为本、应用导向的。
比如,面向独居老人的跌倒检测系统。
张大庆教授团队就曾利用WiFi信号,实现了在室内自然生活状态下的跌倒行为识别。
放在当时的学术界,做连续行为识别还是国际上首例。
无接触、实时、也没有任何行为拘束、低成本……甚至相较于用摄像头识别来说,还没有隐私的困扰。
而除了实时检测跌倒外,无线信号还能感知呼吸、心跳以及睡眠状态等生理参数。
这一技术还可以进一步延伸到医院、养老院、仓储、医院、家庭、办公室、宾馆、汽车等应用场景。
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张大庆教授联想到,新闻上时不时有小孩被家长锁进车里发生意外的场景,有了这项技术问题就能得到解决——
无线信号感知到汽车里有人在活动,然后及时告知孩子的父母。
如此前沿性的技术理念,追本溯源,却要从三十年前的一篇经典文章说起。
Mark Weiser,马克?雅瑟,施乐公司PARC研究中心的首席科学家,普适计算之父。
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他在文章的开头写道:最影响深远的技术应该是那些消失的技术。(The most profound technologies are those that disappear. ),未来的计算、通讯、感知、服务应该是无处不在的,计算会像电和水一样成为我们生活环境的一部分。
对此,他和他的团队设想并设计了三种形式的计算设备。
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