1995 年，施巍松從西安電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)，然后被保送到中科院計(jì)算所。2000 年，施巍松獲得中科院計(jì)算所的博士學(xué)位。博士畢業(yè)以后，施巍松去美國的紐約大學(xué)做了兩年半的博士后，并于2002 年的 8 月加入韋恩州立大學(xué)做助理教授。2013 年，施巍松被評(píng)為正教授。
施巍松有很多頭銜，比如韋恩州立大學(xué)終身教授，IEEE 會(huì)士，中科院計(jì)算所客座研究員，西安電子科技大學(xué)兼職教授等，但是他的另一個(gè)身份近幾年才為人熟知——邊緣計(jì)算的早期提出者之一。
什么是邊緣計(jì)算？
邊緣計(jì)算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算的一種新型計(jì)算模式，具體對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算包括兩部分：下行的云服務(wù)和上行的萬物互聯(lián)服務(wù)。邊緣計(jì)算中的“邊緣”是相對(duì)的概念，是指從數(shù)據(jù)源到云計(jì)算中心路徑之間的任意計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源。如果從仿生的角度來理解邊緣計(jì)算，可以做這樣的類比：云計(jì)算相當(dāng)于人的大腦，邊緣計(jì)算相當(dāng)于人的神經(jīng)末梢。
在萬物互聯(lián)時(shí)代，邊緣計(jì)算將變得越來越重要，特別是人工智能算法想要在終端設(shè)備上運(yùn)行，更是離不開邊緣計(jì)算。因此，包括微軟、亞馬遜等在內(nèi)的科技巨頭們也都在研究邊緣計(jì)算，可見這項(xiàng)技術(shù)未來的重要性。
近日，AI科技采訪到了施巍松教授，和他聊聊了個(gè)人經(jīng)歷、邊緣計(jì)算、以及中美高校的差異，并將其整理成文，希望讀者能從中受益。
#從西電本科生到美國教授
AI科技：一個(gè)中國本土培養(yǎng)的人才到美國當(dāng)教授，英語問題是怎么解決的？
施巍松：我在西電保送到中科院直博之后，那邊比較重視英文，我們英文老師是個(gè)外國人，這個(gè)外國老師對(duì)我的幫助很大。等我從中科院畢業(yè)的時(shí)候，英文的口語水平已經(jīng)還不錯(cuò)了。雖然跟現(xiàn)在還有些差距，但當(dāng)時(shí)我看見個(gè)外國人，基本可以自由和他對(duì)話。
另外一個(gè)關(guān)鍵的挑戰(zhàn)在于你對(duì)美國的教育系統(tǒng)不了解，這其實(shí)是一個(gè)很大的問題。因?yàn)槟銢]在美國讀過書，你不知道美國大學(xué)是怎么運(yùn)作的。但是我在紐約大學(xué)時(shí)做過兩年半的博士后，和紐約大學(xué)的老師同學(xué)經(jīng)常聊一些相關(guān)的事情，在那里觀察了一下紐約大學(xué)是怎么樣培養(yǎng)學(xué)生。我在紐約大學(xué)的老板是印度人，他對(duì)我的影響挺大，從他那里學(xué)了不少東西。
AI科技：為什么選擇去韋恩州立大學(xué)？
施巍松：回溯到 16 年前，那時(shí)候中國的學(xué)位外國人認(rèn)可度不高，不像今天清華、中國科學(xué)院的很多學(xué)者在國際上很有名氣，對(duì)當(dāng)時(shí)找工作、找學(xué)校還是有些影響。
另外，韋恩州立大學(xué)在系統(tǒng)領(lǐng)域里的研究還是不錯(cuò)的，我當(dāng)時(shí)拿到兩所大學(xué)的 offer，一個(gè)是加拿大的滑鐵盧大學(xué)，一個(gè)是韋恩州立大學(xué)。但是當(dāng)時(shí)之所以想留在美國做老師，有兩個(gè)很重要的因素：一個(gè)是學(xué)術(shù)自由，國內(nèi)真正博導(dǎo)放開是很久以后的事了，在美國當(dāng)助理教授直接就是博士生導(dǎo)師，而且你很獨(dú)立，可以做自己想做的研究，沒有人會(huì)管你。第二點(diǎn)，美國大學(xué)教授只發(fā) 9 個(gè)月的工資，這有什么好處呢？就是你有 3 個(gè)月的工資是靠自己拿科研經(jīng)費(fèi)去掙。那3個(gè)月學(xué)校不給你發(fā)錢，你是自己的老板，所以你特別自由，你愛去哪去哪。在美國比如夏天可以到公司去跟公司合作，也可以去到別的學(xué)校去合作。
滑鐵盧大學(xué)有點(diǎn)像中國和美國的結(jié)合體，加拿大的大學(xué)發(fā) 12 個(gè)月工資，就意味著學(xué)校一直給你發(fā)工資，你夏天就不能隨便在外面跑動(dòng)。另外，助理教授去了加拿大以后并不是博士生導(dǎo)師，一開始只能帶碩士，帶博士還要一段時(shí)間。
韋恩州立大學(xué)比較符合我的想法。中間也有一些其他學(xué)校想挖我走，但我覺得我們學(xué)校在底特律，交通非常方便，可以直飛北京、上海。另外，像我們做智能汽車和自動(dòng)駕駛，因?yàn)榈滋芈墒鞘枪I(yè)城市，有很多合作的機(jī)會(huì)。
AI科技：之前有很多媒體報(bào)導(dǎo)底特律衰落了，治安不好，底特律到底是怎樣的城市？在那里做科研有優(yōu)勢(shì)嗎？
施巍松：其實(shí)底特律還是相當(dāng)不錯(cuò)的，100 年前它很富有，雖然前些年沒落了，但是“瘦死的駱駝比馬大”。古話說“壞事傳千里，好事不出門”，底特律在過去 10 年其實(shí)發(fā)展的非常好。舉個(gè)例子，微軟剛剛把它們?cè)诿绹形鞑康募夹g(shù)中心剛剛搬到底特律市。
從投資的角度，通用汽車在自動(dòng)駕駛上的投資是二十幾億美元，福特也是十幾億美元，而且這些車企這幾年非常成功。特別是我最近做邊緣計(jì)算，自動(dòng)駕駛最合適的地方就是底特律，比硅谷還要合適。因?yàn)楣韫仁菍?duì)計(jì)算、對(duì)IT比較熟悉，但是懂車的人不多，我們那有很多懂車的人。
AI科技：您在韋恩州立大學(xué)已經(jīng)待了 16 年了，從助理教授到教授，在美國想評(píng)上教授需要怎樣的成果？
施巍松：我先說一下通用的，國外對(duì)大學(xué)教授的要求是，你一定要在你這個(gè)領(lǐng)域里有一定的 visibility （知名度），別人都知道你，不是悶著頭發(fā)多少論文就代表水平很高，它很強(qiáng)調(diào)知名度。像有的教授，花了 16 年才評(píng)上教授。能不能評(píng)上教授有一個(gè)很重要的因素，得從外面找評(píng)審人，這些寫信人的大學(xué)通常比你的大學(xué)還要好，從他們的角度看你是不是夠資格當(dāng)教授，如果這些人寫信說你的水平不夠，那你肯定上不了。
AI科技：評(píng)上正教授是因?yàn)槭裁闯晒渴且驗(yàn)檫吘売?jì)算嗎？
施巍松：邊緣計(jì)算是正教授以后的事，之前是主攻功耗（energy efficiency）方向。美國的終身教授評(píng)審很有意思，就是評(píng)上終身教授以后，你有一些自由選擇下一個(gè)研究方向，所以我在 2008 年做了一個(gè)大膽的選擇。當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)中心已經(jīng)很重要了，但是耗電很大，怎么樣才能節(jié)能？我們幾乎和 Google 等同步開始做數(shù)據(jù)中心的節(jié)能研究，到 2013 年左右我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域里寫的論文、做的工作已經(jīng)有一定的影響力。我到美國基金委去做借調(diào)的項(xiàng)目主管，也是因?yàn)槲以诠倪@個(gè)領(lǐng)域的工作，他們需要這樣的人去做主管。我開始關(guān)注邊緣計(jì)算是在 2014 年左右。
AI科技：為什么后來轉(zhuǎn)做邊緣計(jì)算？
施巍松：在云這端做了很多事情以后，自然就想到再下一步應(yīng)該到哪去執(zhí)行這些計(jì)算，所以我們就開始要把計(jì)算推行到邊緣上來。乍一看這兩者之間好像沒什么關(guān)系，但實(shí)際上邊緣計(jì)算相當(dāng)于是之前項(xiàng)目的延伸。
#關(guān)于邊緣計(jì)算
AI科技：您之前講到 CDN 是最早邊緣計(jì)算的雛形，從 CDN 到 Edge Computing，您覺得在概念上最大的改變是什么？
施巍松：CDN 主要是 Content Cache（內(nèi)容緩存），現(xiàn)在是 Function Cache（功能緩存），等于你現(xiàn)在要把計(jì)算功能搬到邊緣上來，這就是這次 Edge Computing 最大的特點(diǎn)，就是要把Function放上去，而不是簡單的把內(nèi)容放上去。
AI科技：邊緣計(jì)算在是一個(gè)很大的領(lǐng)域，您現(xiàn)在主攻哪個(gè)方向？
施巍松：我現(xiàn)在一方面是推進(jìn) Edge Computing，另外我覺得邊緣計(jì)算要想成功就必須找到自己殺手級(jí)的應(yīng)用。我自己在前面幾年一直致力于在這件事，我自己做得比較多的有兩大應(yīng)用場景，一個(gè)是公共安全，因?yàn)楣舶踩珨z像頭有很多視頻需要處理。視頻的分析是很重要的一個(gè)殺手級(jí)的應(yīng)用，因?yàn)閿?shù)據(jù)送不到云端去，又已經(jīng)有了這么多數(shù)據(jù)，必須要在本地處理。還有一個(gè)是考慮到我們自己在底特律，所以我們也在做智能網(wǎng)聯(lián)車和自動(dòng)駕駛。
邊緣只是個(gè)位置，最終上面跑的算法是什么，比如自動(dòng)駕駛都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)的東西，所以這里我在這兩個(gè)場景下面做 AI 的加速。舉個(gè)例子，譬如我們?cè)鯓幼孴ensorFlow 在邊緣上運(yùn)行得更快。
AI科技：通過軟件？
施巍松：一個(gè)是通過軟件，還有一個(gè)是把車上搭載的硬件的特性全部都發(fā)揮出來。我們不做硬件，我們利用軟件的方法來提升它的性能。但時(shí)間會(huì)證明，一個(gè)硬件擺在那，如果沒有很好的軟件，它的性能并不好，所以要做很多這樣的優(yōu)化，這是我們目前在做的事情。
AI科技：為了實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算的可編程性，您提出了數(shù)據(jù)流和計(jì)算流的概念，能解釋一下嗎？
施巍松：這兩個(gè)意思比較接近，比如一段視頻數(shù)據(jù)，視頻采集在端上已經(jīng)做了些處理，比如我們先看一下這個(gè)地方到底有沒有人，如果這個(gè)地方有人就進(jìn)行下一步，看看到底是誰；如果發(fā)現(xiàn)這個(gè)地方連人都沒有，那我就把視頻扔掉了。相當(dāng)于從這開始有一步計(jì)算，然后數(shù)據(jù)減少了，有人的數(shù)據(jù)會(huì)傳到下一步去，做人的匹配，把人匹配出來以后再做下一步，比如追蹤這個(gè)人的軌跡。這個(gè)計(jì)算本身跟數(shù)據(jù)流也差不多，但我們用了一個(gè)“計(jì)算流”的概念，在不同的地方做一些事情，最終把這個(gè)事情做完，不像以前所有東西都在一個(gè)地方運(yùn)行。
AI科技：邊緣計(jì)算目前為止最大的突破是什么？
施巍松：我覺得整個(gè)領(lǐng)域取得最大的貢獻(xiàn)是應(yīng)用場景逐漸清晰化。基本上現(xiàn)在幾大場景已經(jīng)比較清晰了，比如公共安全、智能駕駛、智能制造、智慧家庭、智慧醫(yī)療等，應(yīng)用場景一旦清晰化以后，大家可以開始聚精會(huì)神做事情了，不會(huì)和以前像無頭蒼蠅一樣。
從技術(shù)角度上講，我覺得有幾項(xiàng)共性的技術(shù)開始慢慢被抽象出來，比如像分布式處理的編程模型，像我們自己的 2015 年提出的煙花模型 （Firework），今年已經(jīng)開始在幾個(gè)場景下使用。
從 IoT 的角度講，微軟今年開始把自己做的 Azure IoT 的全部開源。亞馬遜做了一個(gè) Lambda 計(jì)算，也是嵌入到 Edge上去做的，但是沒有開源，而是作為一個(gè)service提供給別人。
關(guān)鍵是你要讓別人能寫代碼，所以一些開源軟件今年開始出現(xiàn)，這樣讓別人可以下手了。
AI科技：邊緣計(jì)算里最重要的幾大類技術(shù)是哪幾方面？
施巍松：目前最重要的幾大類技術(shù)：
一是邊緣端的處理器，目前很多人在做。
第二個(gè)，從分布式系統(tǒng)角度來講就是編程模型，邊與邊之間怎樣互相合作，邊與cloud之間怎樣互相合作。如果更加傾向物聯(lián)網(wǎng)裝置的話，那就是命名機(jī)制，這也是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。還有，邊緣命名機(jī)制其實(shí)是跟邊緣網(wǎng)絡(luò)有關(guān)系的，Edge Network 的目標(biāo)是讓它做得更快，但今天很多網(wǎng)絡(luò)最后一步并不快。要想讓它做得快，Edge Network 可能就要采用新的命名機(jī)制、新的協(xié)議。
最后一個(gè)很重要的是邊緣上的安全也帶來了很多的挑戰(zhàn)，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的在云里面比較好弄，弄到邊緣上以后算力不夠，有新的安全隱患。另外，邊緣可以作為新的計(jì)算模式，來解決以前的安全問題，比如智能家居里的隱私保護(hù)就是一個(gè)特別好的例子。
AI科技：現(xiàn)在邊緣計(jì)算處于什么發(fā)展階段？
施巍松：現(xiàn)在它處在很好的上升階段，再過 兩三年 年應(yīng)用的場景更加清晰化以后，有些技術(shù)就可以用在上面。現(xiàn)在比以前的迭代周期好像更快一點(diǎn)，這個(gè)變化很大。幾年前國內(nèi)很少有學(xué)校對(duì)邊緣計(jì)算有興趣，現(xiàn)在完全不一樣了。現(xiàn)在是2018年，對(duì)中國來講它是個(gè)元年， 很多公司和科研單位都開始搞邊緣計(jì)算了。
AI科技：制約邊緣計(jì)算的最大因素是什么？
施巍松：邊緣計(jì)算和云計(jì)算的最大區(qū)別是，云計(jì)算開始熱的時(shí)候就已經(jīng)有了 MapReduce 和 Hadoop ，而且它是統(tǒng)一的，大家下載就可以馬上可以用。邊緣計(jì)算為什么很多人在觀望，因?yàn)樗鼒鼍安惶粯樱瑳]有一個(gè)簡單的編程模型，讓別人可以很容易地感觸到。
AI科技大本營：邊緣計(jì)算能夠?yàn)槿斯ぶ悄軒硎裁矗?/p>
施巍松：很多人工智能應(yīng)用可以在云端運(yùn)行，但人工智能又想下行，就是把Function下行，從這個(gè)角度來講，如果人工智能的Function下行的話，它最好的落腳點(diǎn)是在邊緣上，這是邊緣給它帶來的好處。
AI科技：中美兩國的邊緣計(jì)算發(fā)展有什么不同？
施巍松：美國邊緣計(jì)算的推手最成功的是云服務(wù)商，所以邊緣計(jì)算目前最成功的還是在美國。中國是智能制造走得很前沿，這也是為什么中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)成立邊緣計(jì)算專委會(huì)的原因，這是中國的特點(diǎn)。國內(nèi)云計(jì)算公司早先真正對(duì)邊緣計(jì)算感興趣的就百度一家。
AI科技：百度的邊緣計(jì)算主要是做什么？
施巍松：是因?yàn)榘俣仍粕嫌泻芏鄻I(yè)務(wù)，百度要把它的業(yè)務(wù)推送到下面去，所以他們特別強(qiáng)調(diào)要在邊緣上做一些計(jì)算，這樣能夠幫助它們下行。
#中美高校的教育與科研
AI科技：在中美高校上課有什么不同嗎？
施巍松：美國把上課看得很重。舉個(gè)例子，國內(nèi)有些活動(dòng)請(qǐng)我來報(bào)告， 我告訴他們實(shí)在來不了，因?yàn)槲乙菂⒓幽愕幕顒?dòng)，我有兩堂課都上不了了，這在美國是絕對(duì)不允許的。美國課雖然上得很少，比如一個(gè)學(xué)期就上一門課，但你一定要花很多功夫，上課時(shí)間盡量不外出。
AI科技：當(dāng)了教授之后，還會(huì)考核您的科研成果嗎？
施巍松：美國很少考核你的成果，教授真的是一個(gè)鐵飯碗。在現(xiàn)代社會(huì)里如果你認(rèn)為還有一個(gè)鐵飯碗的話，那美國教授就是一個(gè)鐵飯碗。所以導(dǎo)致這種制度下肯定有些懶人，有些人拿到終身教授以后，連正教授都不想當(dāng)了，一輩子副教授退休。但這種人是少數(shù)，因?yàn)檫@么好的制度，天天養(yǎng)著你，你不干點(diǎn)事都不好意思。終身教授的好處在于提供一個(gè)特別自由、寬松的環(huán)境，讓你自由的想去做一些研究。
AI科技大本營：您之前曾提到，20 年前做科研，美國人在吃蹄髈肉，我們?cè)诔怨穷^縫里的肉，現(xiàn)在有改觀了？
施巍松：現(xiàn)在已經(jīng)有一些改觀，我們現(xiàn)在跟進(jìn)的速度快，至少不完全是啃骨頭了，但是目前還沒有真正提出全新“蹄髈”來。基礎(chǔ)原創(chuàng)性的工作還需要一段時(shí)間的積累，但已經(jīng)有很大的進(jìn)步了。要提出東西是很難的，需要天時(shí)地利人和，就像邊緣計(jì)算，你要早了，提出來了也沒人買你的帳。
AI科技：提出問題比解決問題更重要嗎？
施巍松：愛因斯坦說過，提出問題就已經(jīng)解決 50%了。如果這個(gè)問題是你提出來，所有后面解決這個(gè)問題的工作都要引用你提出問題的文章，這樣你的影響力會(huì)很大。如果你提出一個(gè)解決方案，后面的人再提出一個(gè)比你更好的解決方案，再后面就不會(huì)有人關(guān)注你的文章了，所以影響力就不一樣了。
提出一個(gè)問題來是很厲害的，國內(nèi)有些做研究的，特別是一些高校，為了追求發(fā)表論文，讓研究人員讀國際上頂級(jí)會(huì)議的論文，然后找出來哪一個(gè)有缺點(diǎn)，去提高它。按照這樣的思路，雖然你將來提高它了以后也可能發(fā)表論文，但人家第一個(gè)提出問題的人只是原創(chuàng)，你只是把它的方法稍微提高了一點(diǎn)，跟人家比起來是不一樣的。
AI科技：西電是您的母校，這幾年有哪些變化？
施巍松：2008 年以來這過去 10 年我經(jīng)常回西電，在過去這十年里西電進(jìn)步非常大。無論是自身人才的成長，還是引進(jìn)人才，西電做得都非常好。此外，西電過去這幾年在國際化方面做得相當(dāng)?shù)牟诲e(cuò)，我能看到它的進(jìn)步。比如西電的信息和通信工程和計(jì)算機(jī)學(xué)科都已經(jīng)進(jìn)入了全國的一流學(xué)科了。
AI科技：您在美國上課的話，學(xué)生到期末時(shí)會(huì)給你評(píng)分嗎？
施巍松：每個(gè)學(xué)生也給我們打分。美國像我們這種大學(xué)，讓學(xué)生打分也很重要，但我們不會(huì)把每一個(gè)學(xué)生找來，這之間還是有一些區(qū)別的。
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