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陳為:智慧感知守護高鐵通信安全

“這一屋子的設備,幾乎能夠承載中國移動、中國聯(lián)通所有的通信功能!”眼前這個身穿防輻射服的年輕人,一邊自豪地向科技日報記者介紹著,一邊穿梭在實驗室一排排轟鳴作響的黑色機柜之間,檢測著實驗數(shù)據(jù)。

他叫陳為,35歲,北京交通大學現(xiàn)代通信研究所副所長。


日復一日地推導數(shù)學公式,調試計算機程序,與設備打交道。對于每天的工作,陳為用兩個字來形容——平凡。


10年前,斯坦福大學伊曼紐爾·坎迪斯教授的一堂課,引導陳為進入了這個“平凡”的智慧感知研究領域。


2017年,陳為獲得了人工智能領域頂級國際會議ICCV的青年研究者獎。未來,他的愿望是提高川藏線軌道交通智能化水平。


智慧感知 讓高鐵“耳聰目明”的前沿妙方


高能量效率和高可靠性的無線傳感器網(wǎng)絡結構化壓縮感知信息獲取技術,這么一大串拗口的詞放在一起,就是陳為的主要研究成果。這項技術可用于滿足高速鐵路的巨大通信安全運營需求。


據(jù)國家統(tǒng)計局報告顯示,2018年末,我國鐵路營業(yè)總里程達到13.2萬公里,高鐵營業(yè)總里程3萬公里,超過世界高鐵總里程的三分之二,居世界第一位。


高鐵里程長、速度快,但線路運力并未充分發(fā)揮,信息傳輸瓶頸是其中的重要原因。陳為分析道:“鐵路沿線基站的密度較低,基站之間一般相隔3公里甚至更遠,單個基站覆蓋面積很大,信息傳輸受限。為了安全起見,必須保障足夠的列車間距。”


基于5G的智慧感知技術可解決海量傳感器接入環(huán)境下的信息監(jiān)測問題,支持高密度互聯(lián)的巨型鐵路物聯(lián)網(wǎng)。“運行狀態(tài)等信息監(jiān)測更加精確,便可以縮短發(fā)車間距,鐵路運載能力將會極大提高。”陳為講道。

在更高密度的感知下,災害預警能力可以大幅度提高。如山體滑坡、暴風雨雪、積雪厚度等要素對列車運行產生的影響,智慧運維系統(tǒng)都將及時通知列車,進行導向安全決策。


夜以繼日 決心將理論底層面的架構打通


10年前,陳為剛到劍橋大學攻讀博士學位,適逢斯坦福大學教授伊曼紐爾·坎迪斯(Emmanuel Candès)來訪,親自講授了壓縮感知的基礎理論。深入交流后,陳為決定在此深耕。


壓縮感知是人工智能的信息降維技術,也是后5G通信中的可能應用技術之一。人工智能,對專攻了7年通信技術的他來說,是個新詞匯。為了跟上進度,陳為打了一場場“游擊戰(zhàn)”。當時,劍橋大學不允許學生留宿實驗室。為了抓緊做實驗,他常常工作到凌晨,偷偷在沙發(fā)上睡一會兒,趕在樓管巡視之前溜出去,過一會兒再回來假裝剛剛上班。


終于,他成功運用壓縮感知技術解決了物聯(lián)網(wǎng)中的能耗問題,提高了物聯(lián)網(wǎng)的能量壽命,為之后的研究工作打下堅實基礎。


這段海外求學經(jīng)歷,讓他深刻認識到原創(chuàng)性基礎技術的重要性。“我國在很多科研領域已經(jīng)呈現(xiàn)優(yōu)勢,但發(fā)達國家的技術體系相對完善。我國所借鑒的一些核心技術,隨時面臨掣肘風險。5G、物聯(lián)網(wǎng)這些新興技術,可能正是國家目前需要的。”學成之后,陳為立刻回國投入研究工作。


6年后,華為事件印證了他的觀點。現(xiàn)在,他正在進一步研究結構化壓縮感知物聯(lián)網(wǎng)技術、海量機器通信隨機接入技術的理論基礎。“只有將理論底層面的架構打通,才能做好應用。”


不急躁不盲從 坐熱科研的冷板凳


陳為坦言,做科研要坐得住冷板凳。理論成果一旦應用,推廣起來可能也就一兩年,但之前20年、30年做的大量工作,沒有人知道。“多倫多大學杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)教授早就提出了深度學習理論,2019年獲得圖靈獎時已經(jīng)70多歲了。讓別人理解基礎技術的價值,是一件挺困難的事。即便如此,也一定要堅持下去。”陳為認為。


在陳為看來,智慧感知這門新興學科,只有少數(shù)人掌握最尖端的技術,其他學者往往是跟風研究。“大咖們發(fā)表出來的成果都是過去式,一味跟隨就會一直落后。坐上科研這張冷板凳,就要始終保持冷靜,不斷思考如何使自己更加先進。”


團隊帶頭人、中國高鐵GSM-R首席專家鐘章隊常常叮囑團隊成員們,做科研就要回歸到科研的本質和初心,踏踏實實把東西做出來,要有長遠規(guī)劃,不要尋求短期可兌現(xiàn)的利益。“這個冷板凳,我們不光要坐扎實,還要坐‘熱’了。”陳為笑著說道。


關于未來,陳為的愿望很“簡單”。“我們正在參與到川藏線的列控通信系統(tǒng)的設計工作中,希望能夠盡快實現(xiàn)每平方公里百萬級的設備接入量,提高軌道交通智能化水平,助力川藏線建設。”

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