第1章
绪论

1.1　背景与趋势

“泛在的智能感知计算”是计算机科学领域的重要研究课题。近年来，大量具有丰富感知能力的智能设备（如智能手机、可穿戴设备）得以普及。“群智感知计算”作为一种新的感知模式迅速发展起来[1-2]。它利用大众的广泛分布性、灵活移动性及其蕴含的丰富群体智能完成大规模、复杂的感知计算任务。与传统感知网络相比，群智感知计算面临一系列新的科学挑战和问题，目前已经在参与者感知能力评估、感知资源优化组合、感知数据优选汇聚、参与者激励机制等方面取得了很多研究进展。最近，一些新兴技术的发展正在推动新一代群智感知计算的形成和演化。

首先，随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展与加速融合，智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）[3]正成长为一个具有广泛发展前景的新兴前沿领域。AIoT首先通过各种传感器联网实时采集各类数据（环境数据、运行数据、业务数据、监测数据等），进而在终端设备、边缘设备或云端通过数据挖掘和机器学习方法进行智能化处理和理解，如智能感知、目标识别、预测预警、智能决策等。近年来，智能物联网应用已经逐步融入国家重大需求和民生的各个领域，例如智慧城市、智能制造、社会治理等。一个典型的例子是工业互联网[4]技术的发展和应用，它通过人、机、物的全面互联推动全新的工业生产制造和服务体系构建，是智能物联网在工业领域变革中起到引领作用的具体体现。

其次，人机物三元世界的融合是信息技术发展的重要趋势。习近平总书记2021年在两院院士大会上的讲话指出“科技创新速度显著加快，以信息技术、人工智能为代表的新兴科技快速发展，大大拓展了时间、空间和人们认知范围，人类正在进入一个‘人机物’三元融合的万物智能互联时代”[1]。李国杰院士在《创新求索录》中提到“过去几十年信息领域主要致力于将物理世界和人类社会转换到信息空间，即信息物理系统（Cyber-Physical System, CPS），在此基础上未来将进一步发展人机物三元融合系统（Human-Cyber-Physical System, HCPS）”[5]。CPS的概念由美国国家基金会科学家Helen Gill于2006年首次提出[6]，本质上是构建一个具有控制属性的网络实体系统，在网络和实体空间框架下实现人与人、人与物、物与物、人与服务/物体交互连接的体系，目的是更好地感知和控制物理世界。当前，CPS的研究方兴未艾；而与此同时，在“互联网+”“工业4.0”等的推动下，HCPS则更多地关注如何将虚拟的信息世界实体化，将智能融入物理世界，即通过真实部署的物联网设施及网络、人类携带的移动设备等实体方式从线上走向线下，彻底改变实体经济，实现万物互联和无缝智能，这与群智感知计算通过异构的人类便携终端（如手机、可穿戴设备）、物联网嵌入式实体（如摄像头、智能小车）、互联网应用（如边缘、云服务器）等群体智能的协作增强感知计算系统智能化程度的本质内涵不谋而合。

再次，国务院于2017年发布《新一代人工智能发展规划》（即人工智能2.0），其目标为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。其中“群体智能”成为新一代人工智能基础理论体系的重要组成部分之一，是一种通过聚集群体的智慧解决问题的新模式。“群体智能”概念起源于科学家对群居性生物的观察与研究，早在1989年，Beni和Wang便提出“Swarm Intelligence”的概念[7]，刻画群居性生物通过协作而涌现出的集体智能行为，以及受自然界中群体协作行为启发来解决问题或构建人工集群系统的方法。在互联网和大数据技术高速发展的背景下，人工智能2.0中的“群体智能”则更多体现基于互联网的群体智能涌现，包括基于群体编辑的维基百科、基于群体开发的开源软件、基于众问众答的知识共享等方面[8]。其研究内涵体现在通过互联网组织结构汇聚大规模参与者，以竞争/合作等方式来共同应对复杂任务。智能物联网是海量人、机、物融合的主体，在未来智能物联网研究中如何发挥人机物异构智能体的协同增强以实现其群智感知计算系统的进一步提升成为一个重要的科学问题。

近年来，在国际学术前沿针对人、机、物智能融合问题已有一些探索性研究。2016年，美国康奈尔大学的米歇尔博士等在《科学》杂志中提出“人智计算”（Human Computation）的概念[9]，强调群体与机器智能结合可用于解决复杂问题。2019年，美国MIT媒体实验室的拉曼教授等在《自然》杂志中提出“机器行为学”（Machine Behavior）的概念[10]，强调跨空间的人机行为协同共生理论。同年，MIT人工智能实验室的研究人员在《自然》杂志中阐述了一种能模拟生物细胞集体迁移的集群机器人系统[11]，该系统可以模拟自组装、修复和搬运等典型的生物群体协作行为，体现了群体智能的优势和应用前景。与此同时，Gartner提出了“智慧空间”概念并将其列入2020年十大战略科技发展趋势[2]，指出人工智能与物联网、边缘计算和数字孪生等技术的快速发展及深度融合，可为智慧城市、智慧社区、智能制造等领域提供高度集成的智慧空间环境，人、机、物等要素在其中彼此交互与激发，将构建更加组织灵活、行为自适、自主演化的空间。

综上，无论在学术界和产业界，人机物的协同融合均成为新的发展趋势，也将推动新一代群智感知计算的产生。鉴于此，本书将传统的“以人为中心”的群智感知计算拓展深化为“人-机-物异构群智能体融合计算”（简称为人机物融合群智计算），从单纯的群智感知数据收集提升为人机物群智融合的协作计算与增强学习。人机物融合群智计算面向物联网和普适计算领域的国际学术前沿，探索异构群智协同的基础理论创新，通过关键技术突破推动人、机、物要素的有机连接、协作与增强，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智慧空间，对促进智慧城市、智能制造、军事国防等国家重大需求领域新模式/新业态形成，提高我国生产力和竞争力，推动新一代智能物联技术的发展变革等具有重要意义。