移动计算的未来十年与超越—记Mahadev SATYANARAYANAN的大会演讲
2010-12-21 09:24阅读：
新浪博客
Mahadev
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世界渴望移动
非常感谢你们邀请，很荣幸来到这边和著名学者参加这次会议。今天我想和大家分享一下对于未来移动计算的展望，但是在展望未来之前，我们也需要了解一下我们现在的情况。我想告诉大家的是，在2008年到2010年这段时间，电脑的销量减少了，而与此同时移动计算机在2010年的时候，销售量第一次超过了台式机，而且在未来这一趋势会继续。
更有意思的是智能手机的销量。五年前智能手机甚至不存在，没有人知道智能手机是什么，但是在很短时间里，智能手机销量大幅上升，明年智能手机销量将预计超过各种各样电脑的销量，包括台式机和笔记本。所以我们可以非常清楚的看到世界变得越来越移动，世界渴望着移动，更小、更轻、电能储蓄时间更长，成为压倒一切的需求！
梦想的起航和发展
在90年代，如果你就这些主题问一些刚刚在这个领域起步的研究者的话，他们会说，任何时间、任何地点用手提的硬件，或者用无线网络访问数据的能力就是移动技术。这是15年前研究人员的想象，但是今天这已经不足为奇了。
我们看到通信技术方面的进展也同样令人瞩目。十年当中我们有了PC卡，再过四年就看到了你们笔记本中无线模块的芯片卡。由此可见，前进的势头一点都没有减缓。上周一微软发布了windows Phone 7系列的智能手机，显而易见，无论是计算还是通信技术领域都取得了很大的进展。
在这我想跟大家分享的是，我们的研究情况如何呢？实际上移动计算可以追溯到70年代末期和80年代的分布式计算。不过，随着计算硬件和通信的融合，一旦我们开始研究移动计算的系统，我们就觉得这个工作比预想的要难。我们必须要适应无线网络中不同的传输协议，解决好网络技术的问题，而且要具有足够的灵活应变性，能根据够得到的资源改变行为，以克服在网络环境当中任何可能的失败。另外，要控制好功耗，因为你的移动设备是要靠电池的。我们要让系统能够识别位置，并且通过判定位置、使用场景，对软件发出指令，这就是在过去15年当中我们主要的研究领域。
在过去的几年当中又出现更多的研究工作，在90年代早期，谈到了无处不在、普及性的计算，正如一位教授早上所说。有了这个想法之后就带来一系列我们需要解决的问题。比如从用户角度来说它的可见性。另外，要解决用户在不同水平空间之间的移动问题，这是当时的研究者推进无处不在的移动需要所面临的。
我刚才也谈到了要注意能源，这是移动计算要解决的非常重要的方面。另外一个层面是人和移动计算间的交互性。因为人是移动的，没有办法用鼠标、键盘，比方说他们的眼睛是看着路面，而不能看着手上的电脑。所以语音识别、手势识别这些新型的人机交互模式变得越来越重要。这些模式在计算上面会提出更高、更苛刻的要求，而且会带来更高的功耗。
今天很多人都在谈的话题就是注意力分散，比如开车的时候用手机就会造成注意力分散。再从另外一个角度看，移动系统必须要认识到人，人是用户，他的注意力已经分散在太多的东西了，所以移动计算系统必须要解决注意力分散的问题。
最后一点也是同样重要的，就是移动计算是有危险的，你的计算机有可能被偷走，被水淹或遇到其他各种各样的危险，所以这些挑战是我们继续要面对的，在将来也不例外。
未来三大新兴主题
接下来给大家讲讲未来十年当中移动计算的推动力何在。在这里，主要给大家介绍三个新兴的主题：一是把移动设备作为丰富的传感器来用（Mobile devices as rich sensors），二是移动计算和云计算的融合（Cloud – Mobile Convergence），三是资源丰富的移动应用（Resource-Rich Mobile Applications）。
关于第一个主题，我们举个例子吧。首先在一个很大的人群中，一个小孩走丢了，他的父母非常着急，希望找到自己的孩子，于是就报了警。所有在一定距离之内的用户都用手机发了一个短信，说刚刚走丢了一个孩子，如果看到这个孩子的话，请把在过去一小时当中你们拍的任何照片都上传过来，然后大家帮忙上传很多照片，最后，这对父母和警官一起看很多用户上传过来的照片，并在其中的一张照片里看到了这个孩子，然后警官赶紧带着孩子父母过去找到了这个孩子。这是一个例子。
再讲一个“GigaPan”的技术，它可以把这个照片变成为一幅可以伸缩的，分辨率极高的图片，即使是海滩上小的警告牌都可以分辨出来。这有什么用途呢？举一个最简单的例子——用于灾后的拍照。这是今年海地大地震太子港震后的情况，有一个记者正好是在地震前来到海地的，在太子港用刚才这个技术去拍了一些照片，然后把这个景象传到美国了。一般出现灾难之后所有老地图没有用了，因为原来标志物坏掉了，楼也倒了，你不知道该怎么办，而这个技术可以帮你在灾后迅速做出新的地图。如果没有这个地图，搜救工作就难以开展。有了这个技术，我们普通公民可以拍照，把数据结合在一起，形成一个高分辨率、可伸缩的图像。
我刚才给大家举了两个例子，有许多属性和特点。通过这些特点，移动设备实际上已经成为了功能丰富的传感器，而且这种功能丰富的传感器捕获的数据要比那些传统传感器丰富得多。
我想讲的第二个不断兴起的研究主题，就是移动计算和云计算的融合。我们看到自由和简单之间的矛盾，移动要给我们无时无处的自由，但这样的自由是要付出代价的，这个代价就是复杂性，你得记住你的数据在哪一个终端和设备上，你众多设备中哪一个是最新的版本，而且还有故障要解决。云计算能给你带来简单便捷，它对你的意义是不需要太艰苦的思考数据放在哪，在云里面都可以找到。云计算就好比开灯一样，想用电，拉开电灯就可以了，想用自来水，打开水龙头就可以了。
第三个我想讲的正不断兴起的主题是“资源丰富的移动应用程序”，这指的是现在仍然不存在，但是有很好的未来的一些应用程序。之所以这些程序现在还不存在可能是因为之前讲的移动性的问题。这种题目其实挺容易让人晕眩的，因为移动应用程序本身所含的资源是比较少的，移动设备所包含的资源也不会很多。
举个例子来说，有一个技术叫面部识别技术，十年前，如果我们来比较一下软件和人，我们会发现这个软件是完全没用的，软件没有办法识别人脸，它识别人脸的能力远远低于人的肉眼，但是到了2005年，人脑和电脑基本上是打平的，而到了2006年，就是四年前，我们看到，这个世界上最好的人脸识别软件要比人的肉眼识别的准确率更高。
不管是语言翻译，还是人脸识别都已经取得了很大的成功，当然这取决于更好的算法。但除了算法以外，我们也充分地使用了大量的、多样的电脑资源，所谓的云计算就可以让我们充分利用云来实现以上我们所讲的计算，这就是问题所在。
最后总结下，至少有三个不断兴起的研究主题：把移动设备作为功能丰富的传感器来用，云计算和移动计算的融合，以及新一类的移动应用的问世以推动低延时、高计算性能的移动应用，通过这种移动应用，客户还可以随需进行定制。我希望我已经说服大家了。谢谢大家！
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