——记香港中文大学教授邢国良

　　　李白薇  李志岸

　　在香港中文大学校园里有一幅看不见的高精地图，可以帮助汽车实现厘米级精度、低时延（0.2秒）、百米范围的车-路协同感知及辅助驾驶；在香港，百余名长者的对话、用餐等日常时刻被捕捉与分析，为阿尔茨海默病等慢性疾病的早期诊断和干预提供数字化生物标志物……这些变化离不开一个人——邢国良，香港中文大学工程学院信息工程学系教授，国内少数荣获全球专业组织国际计算机学会（ACM）与电气电子工程师学会（IEEE）双会士的学者之一。

　　邢国良的研究横跨人工智能、物联网与系统应用，核心在于推动嵌入式人工智能在真实世界场景中的大规模部署，既强调学术前沿的理论创新，也注重成果的落地与社会价值。他的工作正在持续拓展人工智能与物联网的边界，并为未来的智慧健康与自动驾驶奠定关键技术基础。“我的最终目标，是推动嵌入式人工智能和物联网技术真正走出实验室，深度融入社会，造福大众。科研的价值不仅体现在理论突破上，更在于通过产业化和跨领域合作，解决医疗健康、交通安全、城市可持续发展等关键问题，为社会带来长远而切实的影响。”

找到方向

　　进入20世纪90年代，计算机网络技术迎来了飞速发展的时代，在我国尤其如此。1994年4月20日，通过美国斯普林特（Sprint）公司的一条64K国际专线，中关村地区教育与科研示范网络（NCFC）工程完成了与国际互联网的全功能IP连接，打开了通向国际互联网的第一扇大门。此后，我国互联网用户数量开始增长，同时出现了门户网站、电子邮件服务及初步的电子商务尝试。

　　也是这一年，邢国良考入西安交通大学，攻读电子工程学士学位。西安交通大学肇始于1896年的南洋公学，是中国近代电子信息学科的重要发源地之一。“和当时的很多大学生一样，我很崇拜比尔·盖茨、乔布斯，萌生了用计算技术改变世界的理想。”邢国良说。在国内，很多电子商务网站方兴未艾，他和同学也曾经尝试搭建购物网站。

　　另一方面，互联网行业的高速发展引来了狂热和过度投机，形成了互联网泡沫。如成立于1998年的美国互联网销售宠物食品和配件的网站Pets.com，2000年2月上市融资8250万美元，却在9个月后倒闭。“随着对更多计算机技术的了解，我认为互联网的大规模商业应用有很多关键技术需要突破。”1998年，邢国良被保送西安交通大学计算机专业攻读硕士，有机会了解更多计算机前沿知识。

　　嵌入式系统和硬件是邢国良的兴趣所在。一来，他有扎实的电子工程学科背景，大学三年级就和同学组队获得了全国电子设计竞赛一等奖；二来，虽然当时物联网的概念还没被提出，但他已经被互联网和物理世界深度集成的愿景所吸引，“我和几位志同道合的同学自发跟踪研究当时还非常小众的Linux开源操作系统，通过修改系统内核来改善其在嵌入环境中的实时调度性能”。

　　这些初步的科研经历使邢国良决定去互联网的发源地，也是当时互联网技术最先进的国家——美国。2001年，邢国良来到圣路易斯华盛顿大学，师从吕晨阳教授从事计算机科学工程研究。圣路易斯华盛顿大学是互联网研究的圣地之一，曾诞生了异步传输模式（ATM）等高速交换网络技术。21世纪前10年，是无线传感器网络（Wireless Sensor Networks）研究的黄金时期，从无到有开创了很多全新的研究方向，无线传感器网络的研究为后来的物联网（IoT）和嵌入式智能领域奠定了基础并有深远的影响。

　　吕晨阳教授则是一位极具国际影响力的研究者，他在实时系统、无线传感器网络、智能健康等领域有多项奠基性的研究。“对我影响最大的就是吕教授，他开阔的研究视野使我深深受益，两次经历对我影响特别大。”博士二年级时，邢国良已经利用计算几何和图论理论解决了无线传感器网络的两个问题，也发表了比较有影响力的文章。当他打算在这个方向上“大展宏图”时，吕教授劝他从事系统研究，使用当时功能非常有限的无线传感器平台搭建网络，并研究系统级的问题。“吕教授非常鼓励我们系统性地学习包括从链路层到网络路由、传输层等各个协议层的设计和实现，以及无线网络测量、操作系统、安全、软件工程和大规模系统部署等方面的研究。”2006年，即将开始教职的邢国良曾找吕教授请教往后的研究方向，吕教授明确指出，如何在无线网络系统中把信息处理和网络设计相结合将是一个非常有前景的方向。

　　这一时期，邢国良的关注点集中于感知覆盖和低功耗设计，他和实验室同学合作的文章入选2003年国际计算机学会嵌入式网络感知系统大会（SenSys）论文及2005年《传感网络汇刊》（TOSN），成为传感器网络领域被广泛引用的成果之一。如今回忆起来，邢国良很感慨：“这段经历为我后续开展系统研究奠定了非常坚实的基础，让我立志于设计并实现能够大规模部署的真实系统，这成为我此后近20年研究生涯的核心方向。”

成果落地

　　2008年，邢国良在美国密歇根州立大学计算机科学与工程系任教。由于资源和条件限制，他计划中的大规模系统研究无法立即开展。但充满科研热情、嗅觉灵敏的他很快发现了一个新的契机——物联网。

　　什么叫物联网？即将互联网的连接延伸到物理世界，让所有物体都能通过互联网进行信息交换和通信。1999年美国麻省理工学院凯文·艾什顿团队提出“万物皆可通过网络互联”的核心理念，并制定电子产品代码标准体系，这项技术后来广泛应用于沃尔玛等零售巨头的供应链管理系统，将商品流通效率提升40%以上。2005年，国际电信联盟发布《ITU互联网报告2005：物联网》，首次在政府间组织层面确立技术发展方向，直接推动各国制定物联网发展战略。2008年，IBM推出智慧地球商业计划。

　　“将来，物联网可以在我们的生活里被大规模地部署。”邢国良准确预测。但问题也随之而来。在无线网络中，多个设备或信号源同时使用相同频段或邻近频段，会导致信号质量下降、传输效率降低的现象。物联网系统基于无线系统传输，会与其他的无线系统发生资源竞争和干扰，特别是Wi-Fi。此前，对该问题的研究基本停留在学术层面，并未在实际环境里进行深入的验证和测量。

　　邢国良和合作者利用实验，研究物联网系统如何在Wi-Fi强干扰环境下实现低功耗的高效通信。他们发现Wi-Fi系统中存在大量未被充分利用的时域白空间（White Space），并设计了全新的协议，极大地提升了ZigBee等低功耗网络的传输性能，该研究成果获得了2010年网络协议国际会议（ICNP）最佳论文奖。基于这一研究，他们还进一步提出了全新概念：将长期以来被认为是无线网络“诅咒”的干扰转化为一种“祝福”（Blessing）。在2010年的移动计算与网络国际年会（MobiCom）上，他们发表了ZigBee节点利用Wi-Fi的干扰来发现Wi-Fi网络服务的成果。这一研究及邢国良实验室的后续多篇相关文章影响或开创了无线共存、跨标准通信等方向的多个研究课题。如今，相关领域已经发表近1000篇相关论文。

　　从2010年开始，邢国良在密歇根州立大学的研究团队规模不断扩大，他终于有机会开始进行一些大规模系统的设计和部署工作，包括数据中心能效管理、火山地震监控系统及智能健康系统。2012年，他与美国乔治亚大学和北卡罗来纳大学教堂山分校合作，在哥伦比亚和智利的两座活火山上部署了火山地震监控传感器网络。他们在系统中采用了智能手机作为计算节点，并结合了多层信息处理框架，实现了从传感器节点、智能手机到云端的高效实时数据处理。这些研究结果可以算是后来边缘计算中的云边端联合设计这一核心思想的雏形。

　　在智能健康研究上，邢国良和团队开发了基于智能手机的睡眠监测系统，利用手机上的声音传感器检测睡眠过程中翻身动作噪声、打鼾及咳嗽等，并通过信号处理和机器学习算法量化睡眠质量。该研究成果发表在2013年SenSys会议上，并对后来基于智能手机的睡眠监控系统产生了重要影响，最新的Google Pixel手机系列也基于类似的原理采用声音传感器来监测打鼾及睡眠质量。

　　这一时期，邢国良不但在科研上取得了一系列进展，也在成果产业化、商业化落地方面积累了丰富经验。在活火山部署火山地震监控传感器网络，是一个国际研究合作的大项目，从与大学、当地地震局协调，到地震传感器设备在南美入关时被无故扣留等各种问题的解决，邢国良花费了相当多精力。“在这些事情上花的时间可能比花在研究上的时间还要多。”他这样总结自己的体会，“作为一个研究者，特别要带领大型国际性团队开展工作，如何更好地协调团队、协调资源，让科研成果落地，实现大规模商业化，领导力和沟通协作能力是不可或缺的。”

引领前沿

　　2018年，邢国良选择回国，加入香港中文大学信息工程学系。对于香港，他并不陌生，2006—2008年，他曾在香港城市大学任教。“我喜欢香港这个城市，觉得特别有活力。当时，香港几所大学虽然研究水平是世界一流，但基本上是纯学术研究，与工业界合作很少。”10年后再回来时，香港已不同往日。2017年，国家发展改革委与粤港澳三地政府共同签署《深化粤港澳合作，推进大湾区建设框架协议》；2018年，广深港高铁开通；2019年年初，《粤港澳大湾区发展规划纲要》发布，香港的发展融入国家战略。“祖国发展非常快，不仅在很多研究领域进入世界前列，而且在产业落地方面走出了一条特色道路，从基础研究到技术开发再到产业落地，迭代速度非常快。这吸引非常多的海外研究者回国，也包括我，我们希望实验室的科研成果能够真正服务于社会发展。”邢国良说。

　　一名优秀的计算机系统研究者，一定是一个对技术充满热情的狂热爱好者，对前沿技术有敏锐追踪和深入思考。被问及如何选择研究方向时，邢国良说：“我的方法通常是从当前技术趋势出发，思考工业界未来3年或者更长时间内可能遇到的技术痛点和瓶颈。因为如果是当前的技术痛点，工业界往往会投入巨大的资源快速解决，它采用的技术路线与学术界的研究方法可能有很大差异。学术研究的优势在于，可以从更长远、更前沿的角度探索工业界尚未解决的问题，甚至提出全新的解决思路。”深入思考后，邢国良确立了3个主要研究方向：嵌入式智能、智能健康、自动驾驶。

　　彼时，大多数研究者专注于深度学习算法的优化，如压缩模型规模、改进算法效率，邢国良却开始思考如何突破主流深度学习编程框架的限制，从中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）等底层硬件出发，挖掘计算资源的潜力。由于商业GPU/CPU底层设计并不公开，很难充分利用边缘设备的计算资源，他们提出联合管理和调度CPU和GPU资源，挖掘边缘设备计算能力以支持深度学习任务，成果获得SenSys2022最佳论文候选，并转化到了相关工业项目中。这个研究的思路和DeepSeek设计中绕过统一计算设备架构（CUDA）框架深度挖掘GPU计算资源的技术路线非常相似。

　　在智能健康研究方面，当时研究大多集中于利用智能设备监测单一疾病或少数人群的健康行为，邢国良则关注如何使用传感设备和AI技术监测人类日常行为，从而支持跨疾病的大规模健康管理方案，其中最具有代表性的项目主要是研究如何利用基础模型推动老年退化性疾病的早期诊断与个性化干预。随着人口老龄化的加剧，认知障碍症和肌少症等疾病日益普遍，而且两者之间还存在复杂的相互作用。为此，他们研发了全球首个基于基础模型的环境智能系统，它能够通过多模态传感器长期捕捉老年人的日常行为，结合数字生物标志物和医疗信息，实现无创监测、早期诊断和个性化干预。目前，他们正在开展一个由香港政府资助的大型临床实验，计划在未来5年招募1000名参与者，验证其在跨疾病研究中的价值。这将是老年慢性病领域世界上规模最大的跨疾病临床研究之一，对揭示认知障碍症与肌少症之间的病理机制、提升早期诊疗水平具有重要意义。在这个项目的大规模系统设计及部署过程中，他们进行了联邦学习、深度传感器优化、本地大模型推理等方向的一系列工作，并获得了ACM国际移动系统、应用与服务会议（MobiSys）2023最佳论文奖等荣誉。

　　当时，工业界聚焦于单车智能，邢国良开始考虑如何利用路侧基础设施来辅助车辆的自动驾驶。这样的系统级解决方案，需要政府、工业界和学术界协同参与，所以在当时这一方向并未被广泛关注。他与同事杨伟豪教授合作，开展了基于车路协同的自动驾驶方向的研究，并在香港中文大学校园部署了由20余个智能灯柱组成的路边智能基础设施，这也是学术界迄今为止最大规模之一的车路协同系统。该系统结合了包括网络编码在内的多种无线网络和深度学习技术，实现了高精度地图定位和车路协同感知功能。这一系列研究成果——《VIPS：面向基础设施辅助自动驾驶的实时感知融合系统》获移动计算与网络国际年会（MobiCom）2022最佳论文亚军、《VI-Map：基础设施辅助自动驾驶实时高精地图构建》获MobiCom 2023最佳社区贡献奖、《αLiDAR：自适应高分辨率全景激光雷达系统》获MobiCom 2024最佳系统奖等，开创了多个研究热点。如今，越来越多研究者与企业意识到路侧基础设施是实现全自动驾驶的重要条件，它也开始成为工业界和学术界的研究热点。

　　无论是面向医疗还是交通，这些探索都体现了邢国良和团队的一贯理念：以系统创新为核心，让前沿技术真正落地，为社会带来可持续的积极影响。

未来图景

　　谈及目前的研究，邢国良介绍道：“我和团队正同时推进多个方向的科研项目，这些项目可以分为3个核心主题。”一是边缘智能与实时计算，聚焦如何在算力受限的边缘设备上实现高性能的深度学习推理与协作计算，这是让智慧城市和自动驾驶真正落地的关键。二是智慧健康与老年疾病干预，它们的目标是借助人工智能实现老年退化性疾病的早期诊断和个性化干预。三是泛在感知与智慧城市应用，如Wi-Fi感知、室内定位、感染病传播建模，以及基础设施辅助自动驾驶，这些研究关注如何通过网络、传感与边缘智能的结合，为社会运行和公共健康提供新型工具。“这些未竟的目标拼合在一起，指向了一个清晰的未来图景。在不远的将来，我们能够构建一个真正智能、可信赖的城市与社会系统，出行更安全高效，医疗更早期、更个性化，公共卫生管理更科学精准，推动人类社会从数字化迈向智能化。”

　　“未来，跨学科合作会成为我的科研布局中愈加重要的一环。”邢国良说。在自动驾驶方面，他们即将开展的项目将探索多模态感知融合与交互，这不仅涉及计算机视觉与边缘智能，还需要交通工程、机器人学等领域的交叉协作，从而让基础设施与车辆之间的感知更加自然高效。“我希望通过这些新的尝试，推动嵌入式人工智能在更复杂、更开放的场景中发挥作用，同时也让研究与产业和社会需求结合得更紧密。因为只有真正整合多方知识与技术，才能应对现实世界的复杂挑战。”

　　培养更多优秀的青年学者和工程师，也是邢国良未来图景的重要组成。目前，他和鄢振宇、陈鸿凯两位年轻教授一起带领的香港中文大学嵌入式智能与物联网实验室（AIoT Lab）团队有30余名博士生、6名博士后及10名研究助理，他们来自计算机科学、电子工程、数据科学等不同学科。

　　邢国良说，20年学术生涯中最大的幸事就是有机会和一群才华横溢的学生及年轻学者一起进行研究。在他看来，科研道路上最重要的品质有3点：好奇心、坚韧和合作精神。“首先是好奇心。这是科研的原动力，只有保持对未知的兴趣，才能不断提出新的问题和思路。其次是坚韧。科研是一条长期且充满挑战的道路，失败和反复是常态，能够在挫折中坚持下去才可能看到真正的成果。最后是合作精神。当下科研越来越依赖跨学科和跨团队的合作，懂得分享与合作的人，才能在复杂的科研生态中发挥更大的作用。”

　　这些品质也是邢国良在指导学生时最希望他们逐步建立和践行的。“科研不仅是技术探索，更是一种长期修炼。我认为，自己最重要的责任之一，就是以身作则：坚持学术诚信，倡导开放协作，为年轻学者提供成长的平台。我非常强调在团队中营造信任氛围，鼓励学生保持独立思考，同时创造机会让他们拓展视野、积累经验，从而成长为未来能够独立引领科研方向的人。”