CCCF精选｜我与移动互联网一同前进的岁月
王新兵，上海交通大学电子信息与电气工程学院教授。他的研究领域包括物联网、知识图谱和大数据分析。他曾获得国家自然科学基金杰出青年科学基金、CCF青年科学家奖、宝钢优秀教师特等奖提名、IEEE通信学会亚太区杰出论文奖等，入选科技创新领军人才。王新兵曾担任CCCF动态栏目主编，现担任ACM中国理事会主席，IEEE/ACM Transactions on Networking期刊、IEEE Transactions on Information Theory期刊的编委等职务，著有中文教科书《移动互联网导论》。
关键词：移动互联网 数联网 智联网
在CCCF出刊200期之际，王新兵接受了CCCF的访谈。他在访谈中谈到了自己在移动互联网领域取得的重要研究成果以及曾克服的困难，并展望了未来20年移动互联网领域可能出现的机遇和需要解决的挑战。
问：您当初为何选择移动互联网作为研究方向？请简单介绍一下移动互联网。
王新兵：我在攻读博士学位时，无线通信技术发生了革命性的进步，蜂窝网络等无线通信产品开始了指数级的增长，这让我深刻意识到移动互联网将改变整个世界的面貌。2006年回国后，我开始了移动互联网的研究，一方面通过理论研究对移动互联网进行定性分析和提升，另一方面通过系统应用研究对移动互联网技术进行迭代和升级。
移动互联网最终要达到的目标就是万物互联，使安全可信、智能高效、高可靠性的泛互联网服务成为可能。这就要求将蜂窝网络、无线局域网、物联网与互联网进行融合，构建可扩展的智能网络架构，同时要通过学科交叉的方法对移动互联网中的新问题进行研究和解答。例如移动互联网中的资源配置问题，有很大一部分可以在现有的经济学理论的指导下进行建模和进一步研究；而移动互联网的组网调度等问题，可以通过大数据和深度学习的方法进行研究。
问：无线网络中蕴含着丰富的知识和关联，我们如何挖掘这些知识，这些知识又有何用处？
王新兵：我们早期的研究更多地专注于无线网络中的物理连接与信息交互，但各类网络中的设备规模随着技术和时代的发展日益增长，其中产生的数据量更是与日俱增。由于数据大多是高维的，并具有复杂属性，我们逐渐意识到这些数据可能比网络连接本身更有价值，复杂的数据关系中可能存在着更丰富的“知识”，而这些知识蕴含着网络乃至客观世界中存在的规律，能更好、更深入地帮助我们研究网络、认识网络。
但知识间的联系要比网络中的互联关系更加复杂。挖掘网络中的知识与研究网络中的物理、信息连接也有所不同，需要一套新的技术理论体系，用以获取知识、评价知识内容以及拓展知识的应用。为此，我们启动了Acemap项目，目标是从学术网络出发，研究如何通过数据分析与挖掘，抽取网络大数据中的隐含知识，并将其以直观的形式呈现给学者，帮助学者以最简便的方式获取学术主题、领域的发展趋势、学术论文间的联系、领域的代表学者等信息。
该系统自2013年研发、上线至今，已经收录了发表在5万余会议、期刊等来源上的2亿余篇论文和上亿位学者信息，凭借在数据融合、图谱可视化、学者画像、专家推荐等知识发现与挖掘方面的应用成果和技术积累，在科技部、教育部等国家部委及相关企业中获得了实际应用。我们从启动Acemap到实现大规模应用的过程中也学到了很多，对如今在更丰富的网络场景中进行知识挖掘大有裨益。
问：在未来20年内，您认为移动互联网的下一个网络形态是什么？接下来的发展过程中需要解决的挑战是什么？
王新兵：作为网络和数据的集成应用载体，物联网在近年来持续发展，不但网络设备数量飞速增长，其交互过程中产生的数据的种类、规模更是以惊人的速度与日俱增。而数据因其来源、功能等不同，往往具有更高维度的属性信息，相较于物联网，高维数据之间彼此关联形成的“数联网”更能帮助我们深入地发现和提取客观世界中存在的规律。然而随着计算机和信息技术的不断进步，世界已进入全新的“智能化”阶段。智能化已成为信息时代的共识，并逐渐成为网络下一阶段发展的必然趋势。在现实网络场景中，信息来源于数据，知识能创造智慧。“智联网”可以看作以网络知识关联分析为基础形成的一类智能化应用，借助机器智能及其联结，使网络应用实现增强型智慧决策，从而提升网络系统及应用的智能化水平。
从物联网到数联网，再到智联网这样一种网络形态的演化发展，在给研究者提供巨大机遇的同时，也带来了不少挑战。一方面，在物联网和数联网中，设备连接和数据连接分别由通信连接关系和数据间显性的高维连接关系确定，而智联网中的连接关系由设备、数据、信息、知识及其复杂的隐性不确定性关联构成。另一方面，物联网的平面结构和数联网的高维结构中蕴含着大量的信息、知识，亟待挖掘，而如何利用智联网中的数据、信息、知识及其对应的隐性连接关系来实现多样的智能化应用是一大挑战。
随着网络、大数据与人工智能技术的不断发展，从物联网到数联网再到智联网，网络的形态与功能不断丰富与完善。在此过程中，数据、信息、知识和智慧四者并非相互独立，而是可以有机地统一起来并逐步递进，形成一套自下而上贯通“数据-信息-知识-智慧”的体系，为网络智能化的实现提供重要的理论和技术保障。其中，数据是最基础的要素，而具有逻辑且对决策有价值的数据流则称为信息，有价值的信息被结构化后便形成知识，通过对获取的信息进行分析和演绎找出解决方案的能力即为智慧。此外，在数据、信息、知识、智慧的基础上，未来网络可能会衍生出更多的形态。进一步推进网络强国建设，促进当代网络技术乃至生产生活方式的变革，还需更深入、完善的探索与研究。
智联网时代，更多的数据、更快的响应、更低的成本是必然需求。将公共共享网络数字服务的作用边缘化，将其从网络剥离而赋予到连接设备上以降低数据传输量，是这种需求主导下的发展趋势之一。此外，随着未来网络的演进，由数据衍化的信息、知识乃至智慧将与生产生活的各方面结合，诞生数字与实体结合、跨越时空的全新连接方式。这不仅为各产业的真实应用场景提供新的解决方案，更进一步促进各领域与网络技术的交叉融合，孕育全新的产业生态。正如我们合作参与的深时数字地球(Deep-time Digital Earth，DDE)国际大科学计划，通过构建固体地球科学领域的知识体系与知识图谱，追溯地球物质演化、地理演化等核心研究的发展历程，探索未来的发展方向；结合人工智能等技术，为矿产勘探等提供协助：利用移动智能设备实现勘查数据的数字化采集，实时识别矿物种类、岩体结构，分析、预测矿体形态，为勘探人员提供远程指导，减少人员工作负荷的同时极大地提高勘探效率。大数据、人工智能与固体地球科学的结合，是网络技术与各产业交叉融合的缩影，未来网络将在不断的探索与发掘中完善丰富，实现研究领域的突破、应用方面的创新，推动生产生活全方面进步发展。
王新兵
CCF杰出会员，2012年CCF青年科学家奖获得者，曾任CCCF动态栏目主编。
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