邁向物聯網互聯

計算機科學最佳研究的專家策劃指南

Deepak Vasisht，麻省理工學院CSAIL

本期“實踐研究”專欄特邀Deepak Vasisht策劃選編，他將帶領我們了解物聯網的系統和網絡。Deepak的選編涵蓋能量收集到農業，展望了物聯網部署的未來及其可用性。
—Peter Bailis

過去幾年中，我們開始實現物聯網 (IoT) 的夢想。亞馬遜Echo、Dash按鈕、Nest攝像頭、谷歌Home等已經滲透到我們的家庭生活，零售、航空、運輸和物流等各個行業的企業也開始從工業物聯網解決方案中獲益。受此推動，通用電氣最近估計，僅工業物聯網的投資在未來15年內就將超過60萬億美元。

所有這些增長都得益於多年來應對多項挑戰的研究，範圍從低功耗網絡到新型傳感器設計，再到安全和隱私。本期“實踐研究”專欄介紹旨在實現以下目標的研究論文：（a）使物聯網部署更普及，以及（b）使用戶能夠從現有部署中獲得更多效用。

降低部署成本

Zhang, P., Bharadia, D., Joshi, K., Katti, S. 2016. HitchHike：使用商用Wi-Fi的實用反向散射。《第14屆嵌入式網絡傳感器系統CD-ROM會議 (SenSys)：》：259-271；https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2994565。

大規模網絡傳感器部署的自然挑戰之一是為其供電的成本。通信模塊的高功耗成本導致頻繁的電池更換，進而產生巨大的人工成本。最近一系列反向散射解決方案旨在通過利用現有的射頻傳輸進行通信來改變這種狀況。具體而言，反向散射通信系統允許設備調製和反射現有的Wi-Fi傳輸，從而實現低功耗通信模塊，這些模塊可以通過收集環境能量或使用可持續數年的電池供電。

HitchHike因兩個原因而獨特。首先，它不僅可以反射來自商用Wi-Fi設備的傳輸，其反射也可以被商用Wi-Fi設備接收和解碼。這使得廣泛普及的Wi-Fi設備（例如您的接入點）能夠以非常低的功耗成本與傳感器交互。其次，HitchHike可以在54米的距離內實現200 Kbps的數據速率。這個數據速率對於大多數傳感器來說已經足夠高，並且覆蓋了非常大的區域，大於大多數家庭和小型企業。展望未來，HitchHike和該領域的其他技術有望允許具有嚴格功耗限制的應用，例如植入式傳感器、可穿戴設備、嵌入在牆壁和橋樑中的傳感器等。

設計新型傳感機制

Adib, F., Mao, H., Kabelac, Z., Katabi, D., Miller, R. C. 2015. 監測呼吸和心率的智能家居。《第33屆人為因素計算系統年會：》：837-846；https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2702200。

物聯網領域持續不斷的創新一直是新型傳感機制的設計。該領域最近的一個趨勢是以完全非接觸的方式監測健康指標，例如呼吸、心率、步行模式、睡眠階段、步態，甚至情緒健康。例如，亞馬遜Echo或谷歌Home可以配備這些功能，使用戶能夠更多地了解自己的身心健康。

本文介紹了VitalRadio，這是一種無需與用戶接觸即可在最遠八米的距離（即使在不同的房間）監測用戶呼吸和心率的設備。VitalRadio介紹了構成後來許多關於監測各種其他健康指標的工作基礎的基本技術。在較高層面上，VitalRadio的工作原理是分析來自人體的無線電信號反射。當人類呼吸（或心跳）時，反射會受到任何微小變化的影響。VitalRadio提取反射中的這些微小變化來估計個人的心率和呼吸。儘管系統的運行仍然存在一些限制，例如多個用戶之間需要至少一到兩米的間隔以及準靜態用戶行為（看電視、打字等），但這些限制都不足以阻礙主流健康監測應用。

利用已部署的傳感器提供新服務

Abari, O., Vasisht, D., Katabi, D., Chandrakasan, A. 2015. Caraoke：用於智慧城市的電子收費應答器網絡。《2015年數據通信特殊興趣組會議記錄：》：297-310；https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2787504。

過去十年對物聯網的推動確保了我們已經部署了數十億個傳感器，例如汽車中的收費應答器、倉庫和餐廳中的RFID等。這些設備實現了非常特定的功能——汽車自動收費或倉庫庫存跟踪。那麼，一個關鍵問題是，如何利用這些大規模部署來實現更通用的應用？

Caraoke針對電子收費應答器實現了這一目標，通過使用它們來監測交通、定位和識別汽車、檢測超速以及實現自動檢測空閒停車位——所有這些都無需更改汽車上部署的電子收費應答器。由於美國70-89%的駕駛員（取決於州）正在使用此類應答器，並且在全球範圍內的使用率不斷提高，因此Caraoke可以在推動智慧城市方面發揮重要作用，在智慧城市中，交通信號燈會對實時交通信息做出反應，並且駕駛員會自動被引導至空閒停車位。Caraoke的基本貢獻在於其能夠使用新穎的信號處理技術分離來自多個應答器的同時傳輸，這些技術利用了信號的頻域結構。Caraoke將這些技術整合到一種新的應答器讀取器中，該讀取器可以部署在路燈桿上並收集太陽能來運行。展望未來，不同領域的此類創新可以成倍擴展已部署物聯網系統的效用。

將物聯網擴展到“未觸及”的環境

Vasisht, D., Kapetanovic, Z., Won, J., Jin, X., Chandra, R., Kapoor, A., Sinha, S. N., Sudarshan, M., Stratman, S. 2017. FarmBeats：用於數據驅動型農業的物聯網平台。《第14屆Usenix網絡系統設計與實施研討會記錄》；https://www.usenix.org/conference/nsdi17/technical-sessions/presentation/vasisht。

雖然物聯網在連接良好、供電充足的環境（例如城市家庭和大型企業）中蓬勃發展，但在電力和互聯網資源匱乏的惡劣環境中的採用率相對較低。這些環境包括農業、建築和採礦——這些行業僱用了發展中國家和發達國家的很大一部分人口。例如，即使在美國，農業中的數據收集過程仍然主要依靠人工，這限制了先進農業技術的採用率低於20%的農民。

FarmBeats試圖通過專注於數據驅動型農業的挑戰來應對這一挑戰。數據驅動型農業技術（例如精準灌溉）可以使農民提高產量，降低投入成本並提高勞動生產率。FarmBeats通過開發用於農業的端到端物聯網平台，使農民能夠採用這些技術，該平台可以無縫地從傳感器、攝像機和無人機收集數據。

FarmBeats使用三個想法來實現這個平台。首先，為了在農場實現連接，它混合使用了電視空白頻段（以實現數英里範圍的遠程連接）和Wi-Fi（以實現與商用傳感器的接口）。其次，為了應對與天氣相關的停電和低帶寬，它設計了一個位於農場的物聯網網關，該網關為農民提供服務，同時為雲創建摘要。最後，它利用機器學習技術結合來自無人機和地面傳感器的輸入，以提供更準確的信息並減少對傳感器部署的需求。該論文介紹了FarmBeats在美國東西海岸兩個不同農場的多季部署結果。

最後的想法

物聯網系統中正在進行的令人興奮的研究不僅使我們越來越接近開發新服務，而且還接近於為消費者和企業應用收集新的數據集。結合近期人工智能和機器學習的重大進展，這些數據集可以推動新的應用。例如，VitalRadio已被擴展為利用新穎的深度學習技術來完全被動地監測用戶的睡眠階段。研究人員還可以利用新的機器學習技術作為設計更好系統的工具。FarmBeats已經展示瞭如何利用人工智能來減少對傳感器放置的需求，並指導傳感器的放置以最大化信息。

雖然這種規模的數據為改進提供了新的途徑，但物聯網系統日常普及的關鍵挑戰圍繞著管理這些數據展開。首先，我們需要考慮數據在哪裡被處理和存儲——在本地邊緣計算機上還是在雲端——以及這些策略的隱私和系統影響是什麼。其次，我們需要開發能夠從這些多樣化、難以解釋的數據中為非技術用戶生成可操作見解的系統。解決這些挑戰將使物聯網系統能夠為最終用戶提供最大價值。

Deepak Vasisht 是麻省理工學院電子工程和計算機科學博士候選人。他的研究重點是無線網絡和物聯網系統。他設計、構建和部署了提供普適感知、精確室內定位、增強的通信能力和新型人機界面的系統。他的研究已在《經濟學人》、《IEEE Spectrum》、《BBC》和《CBC》等媒體上報導。他是 SIGCOMM最佳論文獎、微軟研究院博士獎學金和印度理工學院德里分校校長金牌的獲得者。

最初發表於Queue雜誌第15卷第6期—
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