情景感知：基本概念、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用系統(tǒng)

王海濤，宋麗華

1.南京審計(jì)大學(xué)，金審學(xué)院，江蘇 南京 210023

2.陸軍工程大學(xué)，指揮控制工程學(xué)院，江蘇 南京 210007

前 言

當(dāng)前，計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日新月異，各種感知、通信和計(jì)算設(shè)備的類(lèi)型和數(shù)量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)并且其性?xún)r(jià)比大幅提升，人類(lèi)社會(huì)正由個(gè)人計(jì)算機(jī)時(shí)代逐步過(guò)渡到泛在計(jì)算（Ubiquitous Computing）或普適計(jì)算（Pervasive Computing）時(shí)代[1]。泛在計(jì)算的概念最早是由Mark Weiser 教授于1991年提出的，指遍布于世界的計(jì)算設(shè)備可無(wú)縫與人們的日常生活整合在一起，使得系統(tǒng)任務(wù)和用戶(hù)體驗(yàn)成為關(guān)注重點(diǎn)，而非計(jì)算設(shè)備或技術(shù)本身[2]，換句話(huà)說(shuō)，泛在計(jì)算為用戶(hù)提供了一種無(wú)所不在的透明計(jì)算，計(jì)算根據(jù)環(huán)境為用戶(hù)提供特定的服務(wù)。在這種背景下，智能化的人機(jī)交互將成為人工智能今后發(fā)展的一種必然趨勢(shì)，而作為實(shí)現(xiàn)人機(jī)智能交互的關(guān)鍵技術(shù)之一——情景感知（Context Awareness），目前也得到了越來(lái)越多的關(guān)注和研究。

相比于機(jī)器智能，人類(lèi)通過(guò)大腦中某種當(dāng)前未知的機(jī)理可以很自然地對(duì)感知到的大量信息進(jìn)行綜合分析推理，進(jìn)而得出較合理的判斷和結(jié)論[3]。但是，這種看似簡(jiǎn)單的人人交互方式，在傳統(tǒng)的人機(jī)交互中卻變得難以實(shí)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)習(xí)慣于人們通過(guò)外圍輸入設(shè)備把他們的想法和意圖，通過(guò)機(jī)器能看懂和理解的方式傳遞給計(jì)算機(jī)來(lái)執(zhí)行，顯然這種強(qiáng)烈依賴(lài)于人的人機(jī)交互方式是非智能化的。情景感知的一個(gè)重要目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)能夠和人類(lèi)進(jìn)行智能（擬人）化的交流溝通，省去原本需要人為控制機(jī)器來(lái)執(zhí)行的一些操作，計(jì)算機(jī)能夠根據(jù)當(dāng)前情景自適應(yīng)調(diào)整自身行為或參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)既定的任務(wù)目標(biāo)，這也是當(dāng)前自主無(wú)人系統(tǒng)正在力求實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)之一。在普適計(jì)算逐漸成為主流計(jì)算模式的今天，智能化人機(jī)交互的需求顯得更加迫切。

隨著計(jì)算、感知設(shè)備技術(shù)能力的不斷提升和生產(chǎn)成本的快速下降，各類(lèi)辦公和生活設(shè)備日趨小型化、人性化和智能化?，F(xiàn)今的移動(dòng)智能手機(jī)配備了種類(lèi)繁多的傳感器件和功能強(qiáng)大的處理器，可以獲取用戶(hù)及其周?chē)h(huán)境的各種數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的傳感器件包括光線傳感器、加速度計(jì)、觸摸傳感器、重力傳感器、GPS 和陀螺儀等，它們采集的數(shù)據(jù)能一定程度上反映當(dāng)前設(shè)備使用者的個(gè)體狀況和周?chē)h(huán)境情況[4]。這些技術(shù)的革新變化為智能人機(jī)交互的實(shí)現(xiàn)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，使得機(jī)器的使用者（用戶(hù)）成為關(guān)注的焦點(diǎn)，而非技術(shù)本身，這也正是泛在計(jì)算的初衷（計(jì)算對(duì)人是透明的）。因此，機(jī)器如何有效利用這些感知數(shù)據(jù)并緊密結(jié)合用戶(hù)特性，對(duì)用戶(hù)當(dāng)前所處的狀態(tài)和未來(lái)可能的態(tài)勢(shì)進(jìn)行推理預(yù)判，是情景感知關(guān)心的核心內(nèi)容之一[5]。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外對(duì)情景感知相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行了廣泛的研究，并取得了豐碩成果，研究?jī)?nèi)容涉及情境分類(lèi)、情境建模、情境推理、情境感知系統(tǒng)架構(gòu)和應(yīng)用服務(wù)等。但是這些研究往往是針對(duì)特定的應(yīng)用領(lǐng)域、某一研究方向或相關(guān)技術(shù)手段開(kāi)展的工作，尤其是國(guó)內(nèi)的研究工作缺乏有關(guān)該領(lǐng)域的系統(tǒng)性研究和相關(guān)工作成果的總結(jié)梳理。為此，本文試圖對(duì)情景感知的概念內(nèi)涵、研究現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)和典型應(yīng)用進(jìn)行較為系統(tǒng)的闡述，包括其定義、分類(lèi)方法、情景建模技術(shù)和系統(tǒng)體系架構(gòu)等，歸納當(dāng)前基于情景感知技術(shù)的多種典型應(yīng)用系統(tǒng)，總結(jié)現(xiàn)有工作的成果和不足并展望其未來(lái)發(fā)展前景。

1 基本概念

情景感知的英文是Context Awareness，需要說(shuō)明的是，由于譯法不同，一些中文文獻(xiàn)中也會(huì)出現(xiàn)諸如情境感知、情景意識(shí)之類(lèi)的術(shù)語(yǔ)，本文采用更為常見(jiàn)的情景感知一詞。顧名思義，情景感知是對(duì)情景的感知，要理解情景感知，首先需要知道什么是情景。情景也稱(chēng)情境或上下文，這個(gè)詞最早常用于語(yǔ)言文學(xué)，用來(lái)表述在不同的背景下文字的含義可能發(fā)生改變。在信息技術(shù)領(lǐng)域，最早用情景一詞來(lái)描述實(shí)體環(huán)境的學(xué)者當(dāng)屬Schilit，早在1994年他就采用情景來(lái)描述一種用于發(fā)布某一區(qū)域內(nèi)對(duì)象位置信息的活動(dòng)地圖服務(wù)（AMS）[6]，并對(duì)情景的基本含義做了闡釋?zhuān)呵榫熬褪窃O(shè)備不斷變化的執(zhí)行環(huán)境，如設(shè)備環(huán)境的光線、噪聲水平、網(wǎng)絡(luò)連通性、通信代價(jià)、信道帶寬，甚至包括社會(huì)環(huán)境等信息在內(nèi)。實(shí)際上，信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)η榫耙辉~并沒(méi)有明確統(tǒng)一的定義。例如，Ryan 等人是這樣定義情景的：用戶(hù)的周?chē)h(huán)境，如位置、時(shí)間、溫度和身份信息，計(jì)算機(jī)依此做出反應(yīng)[3]。Richard Hull 認(rèn)為情景涵蓋用戶(hù)環(huán)境的方方面面[7]，Rodden 等人則簡(jiǎn)單地將情景視為應(yīng)用所處的周?chē)h(huán)境狀況[8]。目前，學(xué)術(shù)界比較認(rèn)可的是Dey 給出的關(guān)于情景的定義：“任何可以表征一個(gè)實(shí)體所處環(huán)境的信息”，其中“實(shí)體”是與人機(jī)交互過(guò)程相關(guān)的人、地點(diǎn)或者物體，也包括用戶(hù)和應(yīng)用本身[9]。關(guān)于情景的概念業(yè)界存在兩種觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為情景是以可定義的、穩(wěn)定的、獨(dú)立于用戶(hù)活動(dòng)的形式存在的，情景可以用一組可觀察的屬性來(lái)表達(dá)，是先驗(yàn)的知識(shí)；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為情景是在動(dòng)態(tài)中定義的，帶有偶然性，用戶(hù)活動(dòng)產(chǎn)生新的情景，新的情景進(jìn)一步影響用戶(hù)活動(dòng)，應(yīng)該與其應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合起來(lái)去認(rèn)識(shí)它的具體意義。

綜上，情景本身是一個(gè)內(nèi)涵豐富的概念，難以找到統(tǒng)一的定義，需要與應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合來(lái)認(rèn)識(shí)和理解，從廣度和深度兩方面考慮，充分挖掘情景和應(yīng)用之間的聯(lián)系，作為系統(tǒng)自調(diào)整、自配置的行為依據(jù)。

情景感知就是對(duì)情景的發(fā)現(xiàn)、采集和使用，可以視為伴隨著泛在計(jì)算而出現(xiàn)的一種新型服務(wù)模式。情景感知也就是感知情景，感知是一種 “認(rèn)知映射”過(guò)程，是指決策者采用數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及可視化等相關(guān)技術(shù)對(duì)從多個(gè)信息源獲得的不同格式的信息去噪、整合，然后對(duì)融合處理后的信息進(jìn)行語(yǔ)義提取，識(shí)別出需要關(guān)注的重要要素并做出有效評(píng)估和決策的過(guò)程（參見(jiàn)圖1）[10]。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，情景感知就是利用信息感知、采集和處理等相關(guān)技術(shù)使計(jì)算機(jī)等設(shè)備能夠盡可能準(zhǔn)確地理解自身及其用戶(hù)當(dāng)前所處的態(tài)勢(shì)。實(shí)際上，情景感知系統(tǒng)應(yīng)該將人的狀態(tài)、行為、喜好和情感信息予以考慮，以便更好地在不同的環(huán)境下服務(wù)用戶(hù)變化的需求。從技術(shù)上看，情景感知服務(wù)需要解決網(wǎng)絡(luò)服務(wù)搜索和發(fā)現(xiàn)，用戶(hù)需求預(yù)測(cè)，情景收集、篩選、交互、推理和解釋等一系列問(wèn)題?？紤]到用戶(hù)所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的異構(gòu)性和動(dòng)態(tài)性，情景感知服務(wù)必須能夠跨越不同類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)為用戶(hù)提供無(wú)縫透明的個(gè)性化服務(wù)。

圖1 情景感知的知識(shí)映射過(guò)程Fig.1 Knowledge mapping process ofcontext awareness

值得一提的是，情景（Context）和態(tài)勢(shì)（Situation）有時(shí)也會(huì)混用，但態(tài)勢(shì)往往強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的宏觀狀況，是指系統(tǒng)中各個(gè)對(duì)象狀態(tài)的集合或綜合，是一個(gè)整體和全局的概念，任何單一的情況和狀態(tài)均不能稱(chēng)為態(tài)勢(shì)[11]。此外，態(tài)勢(shì)多用于軍事和安全防護(hù)領(lǐng)域。態(tài)勢(shì)感知（Situation Awareness）一詞最早是由Mica R.Endsley 在1988年國(guó)際人因工程（Human Factor）年會(huì)上提出的一個(gè)概念[12]，指環(huán)境/系統(tǒng)觀察者在一定時(shí)間和空間內(nèi)對(duì)環(huán)境中各組成成分（要素）的感知（覺(jué)察）、理解，進(jìn)而預(yù)知這些成分（要素）的隨后變化狀況。

2 情景分類(lèi)

鑒于情景的含義比較寬泛，根據(jù)應(yīng)用實(shí)際對(duì)情景進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆诸?lèi)是十分必要的，這有助于情景感知應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)人員了解和掌握最具價(jià)值的情景類(lèi)型。比如，如要開(kāi)發(fā)旅行向?qū)蛻?yīng)用，那么包含地理位置和用戶(hù)偏好信息的情景至關(guān)重要，因?yàn)檫@關(guān)系到如何設(shè)計(jì)一條最佳的路線引導(dǎo)用戶(hù)到達(dá)旅游目的地。目前，關(guān)于情境信息的分類(lèi)并沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。迄今，相關(guān)學(xué)者對(duì)情景按不同標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了多種分類(lèi)。例如，Schilit等人建議將情景分為用戶(hù)情景、計(jì)算情景和物理情景三大類(lèi)[6]。其中，用戶(hù)情景包括用戶(hù)個(gè)人情況、用戶(hù)位置、社會(huì)關(guān)系等以用戶(hù)為主體的一些信息；計(jì)算情景包括CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)連通度、通信開(kāi)銷(xiāo)和通信帶寬等有關(guān)計(jì)算資源的信息；物理情景包括環(huán)境的光線、噪聲、溫度和氣象條件等信息。Prekop 等人將情景分為外部和內(nèi)部?jī)蓚€(gè)維度[13]：外部情景包括常見(jiàn)的位置、時(shí)間、溫度、光照以及與其他物體的接近度等外在信息；內(nèi)部情景包括用戶(hù)任務(wù)、業(yè)務(wù)進(jìn)程、工作背景、個(gè)人事件以及用戶(hù)情感和身體狀況等內(nèi)在信息。與此類(lèi)似，Mylopoulos 等人把情景分為物理情景（如地點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備等）和社會(huì)情景（包括個(gè)人興趣、特征和偏好等）兩類(lèi)[14]。Anind K.Dey 將情景分為四大基類(lèi)[9]：位置、身份、時(shí)間和活動(dòng)情景，基類(lèi)情景不僅包含了最基本的信息，同時(shí)也可作為其下屬情景信息的索引。例如，給定一個(gè)人的身份信息，就可以檢索出這個(gè)人的手機(jī)號(hào)碼、郵箱地址、住宅地址、生日及社會(huì)關(guān)系等信息。這實(shí)際上是一個(gè)分級(jí)的情景分類(lèi)法。

華東師范大學(xué)的顧君忠教授在總結(jié)了前人工作基礎(chǔ)上，認(rèn)為情景的使用應(yīng)以人為本，并歸納出一個(gè)分級(jí)的情景譜系，如圖2所示[15]。實(shí)際上情景分類(lèi)并沒(méi)有統(tǒng)一的分類(lèi)規(guī)則，在一些基本的分類(lèi)方法下，可以根據(jù)具體需要來(lái)進(jìn)行細(xì)化或者修改，使其適用于用戶(hù)關(guān)注的領(lǐng)域。

圖2 一種可行的情景分類(lèi)Fig.2 A feasible context classification

參照?qǐng)D2對(duì)情景信息的分類(lèi)方法，針對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的實(shí)際特點(diǎn)和應(yīng)用需求，筆者設(shè)計(jì)了一種面向戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的情景分類(lèi)樹(shù)，如圖3所示。圖中，用戶(hù)情景、物理情景、計(jì)算情景和時(shí)間情景為一級(jí)情景，其下又可細(xì)分為諸多二級(jí)情景，并且某些二級(jí)情景之間相互關(guān)聯(lián)，如用戶(hù)的身份級(jí)別會(huì)在一定程度上決定其業(yè)務(wù)類(lèi)型。此外，不同級(jí)別的情景之間可能存在繼承關(guān)系。

圖3 戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下的情景分類(lèi)Fig.3 Context classification in battlefield environment

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 技術(shù)需求

如前所述，情景感知是伴隨普適計(jì)算出現(xiàn)的一種新型服務(wù)模式，也是一種以情景感知為目的的計(jì)算模式。眾所周知，人機(jī)交互體驗(yàn)設(shè)計(jì)的一個(gè)難點(diǎn)在于了解用戶(hù)使用產(chǎn)品的情況和環(huán)境[16]?；谇榫案兄?，可以通過(guò)傳感器等手段獲得關(guān)于用戶(hù)使用產(chǎn)品所處環(huán)境的相關(guān)信息，從而進(jìn)一步了解用戶(hù)的行為動(dòng)機(jī)等，特別對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言，基于手機(jī)的情景感知對(duì)研究用戶(hù)體驗(yàn)具有重要價(jià)值。同時(shí)，情景感知可用于面向用戶(hù)體驗(yàn)的“主動(dòng)服務(wù)”設(shè)計(jì)，即計(jì)算設(shè)備可以通過(guò)情景感知做出自適應(yīng)的改變，特別是用戶(hù)界面的改變，為用戶(hù)提供適當(dāng)?shù)耐扑褪椒?wù)。比如，基于情景感知的社交平臺(tái)可以通過(guò)監(jiān)視用戶(hù)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)行為來(lái)獲悉用戶(hù)的社會(huì)關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而了解用戶(hù)的性格和社交習(xí)慣，并為用戶(hù)提供適當(dāng)反饋來(lái)改善他們的社交行為等。

Schilit 認(rèn)為情景感知通常應(yīng)具備四項(xiàng)基本功能[6]：（1）鄰近選擇（Proximate Selection）：一種便于選擇用戶(hù)和設(shè)備資源的用戶(hù)接口技術(shù)；（2）自動(dòng)情景重配置（Automatic Context Reconfiguration）：根據(jù)情景的變化，按需添加新要素、移除現(xiàn)有要素或者改變這些要素之間的關(guān)系；（3）情景信息和指令（Context Information and Command）：根據(jù)特定信息和指令的情景來(lái)相應(yīng)生成不同的結(jié)果；（4）情景觸發(fā)的動(dòng)作（Context Triggered Action）：基于簡(jiǎn)單的If-then 范式規(guī)定在特定的條件下觸發(fā)的動(dòng)作。

Ryan 則認(rèn)為情景感知的四大能力包括：情景檢測(cè)（Context Sensing）、情景自適應(yīng)（Context Adaptation）、情景資源發(fā)現(xiàn)（Context Resource Discovery）和情景增強(qiáng)（Context Augmentation）。

基于上述功能需求，情景感知技術(shù)需求可歸納為四大特征[17]：

（1）以人為本：所有的情景分類(lèi)、采集和處理都應(yīng)面向用戶(hù)，以用戶(hù)為中心感知情景；

（2）情景抽象：可以對(duì)情景信息和情景服務(wù)進(jìn)行抽象表示，對(duì)應(yīng)“鄰近選擇”和“情景檢測(cè)”功能；

（3）服務(wù)自動(dòng)執(zhí)行：能夠根據(jù)情景變化自動(dòng)執(zhí)行必要服務(wù)，反映了“情景觸發(fā)動(dòng)作”或“情景自適應(yīng)”能力。

（4）情景標(biāo)記：把情景標(biāo)記為便于以后查詢(xún)的信息，體現(xiàn)了“情景增強(qiáng)”能力。

3.2 情景獲取

情景獲取方式可依據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。從信息獲取的主動(dòng)性的角度，情景獲取可分為推（push）和拉（pull）兩種方式。拉方式中，情景獲取器通過(guò)向傳感器發(fā)出請(qǐng)求來(lái)獲取相關(guān)信息；推方式中，傳感器定期或基于事件驅(qū)動(dòng)向情景獲取器推送情景信息。

從信息獲取渠道的角度，情節(jié)獲取主要包含以下幾種方式：

（1）手動(dòng)輸入：用戶(hù)通過(guò)人機(jī)界面直接向系統(tǒng)提供信息，如用戶(hù)的身份信息；

（2）從傳感器直接獲取：一般用于內(nèi)嵌有傳感器的設(shè)備，由傳感器直接感知采集情景信息；

（3）通過(guò)中間件間接獲?。菏紫扔芍虚g件從傳感器收集原始傳感器數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為應(yīng)用能理解的形式，然后應(yīng)用按需從中間件檢索感興趣的信息而不關(guān)心底層情景獲取的細(xì)節(jié)?？捎玫闹虚g件有Context Toolkit、CoolTown、Sentient Computing 和Endeavour 等[18]，中間件技術(shù)實(shí)現(xiàn)較靈活，但可擴(kuò)展性受限并且通信開(kāi)銷(xiāo)較大；

（4）通過(guò)情景服務(wù)器獲取信息，該方法允許多路用戶(hù)同時(shí)接入服務(wù)器獲得傳感器上傳的情景信息，實(shí)現(xiàn)了情景信息的復(fù)用。同時(shí)，情景服務(wù)器的使用減輕了計(jì)算和存儲(chǔ)能力相對(duì)較弱的終端設(shè)備處理情景信息的負(fù)擔(dān)；

（5）基于代理的情景獲取方法：該方法的核心是通過(guò)一種情景代理組件維護(hù)共享的網(wǎng)絡(luò)模型和公共策略語(yǔ)言，并在軟件代理、情景源、服務(wù)提供者和用戶(hù)之間協(xié)商資源和服務(wù)，較著名的代理方法包括CoBrA、SOUPA 和GAIA[19]。為了使軟件代理能夠一致地理解信息，可以使用語(yǔ)義Web 按照精確的機(jī)器可解釋的形式來(lái)表示信息。例如，myCampus 就是一種用于改善校園交流環(huán)境的語(yǔ)義Web 原型系統(tǒng)，用戶(hù)可以通過(guò)該系統(tǒng)獲悉當(dāng)前校園環(huán)境中可提供的各類(lèi)服務(wù)信息。

從上述情景獲取方法看，情景獲取的主要途徑依賴(lài)于多種傳感器感知各種情景信息。傳感器類(lèi)型可分為：物理傳感器、虛擬傳感器和邏輯傳感器[4]。真實(shí)的傳感器件稱(chēng)為物理傳感器，它們用于收集原始的情景數(shù)據(jù)，并可依據(jù)感知的數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)。虛擬傳感器則是通過(guò)檢索其他數(shù)據(jù)源來(lái)提供需要的信息，如電話(huà)簿檢索。邏輯傳感器也稱(chēng)作軟件傳感器，它整合前兩者提供的數(shù)據(jù)來(lái)產(chǎn)生更富意義的情景。常用的物理傳感器包括環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器和生理監(jiān)測(cè)傳感器兩大類(lèi)，如表1所示。

表1 常見(jiàn)的物理傳感器類(lèi)型Table 1 Common physical sensor types

當(dāng)前，已經(jīng)有許多可以利用的推理模型來(lái)完成情景推理過(guò)程，例如決策樹(shù)、樸素貝葉斯、隱馬爾科夫過(guò)程(HMM)、DS 證據(jù)理論、支持向量機(jī)(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN) 等[20]。這些方法多數(shù)是從機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域借鑒過(guò)來(lái)的，并且取得了較好的效果?；谇榫巴评淼贸龅慕Y(jié)果可以作為情景感知系統(tǒng)的輸出，并為系統(tǒng)進(jìn)行控制或重配置提供重要依據(jù)。

3.3 情景建模

情景建模是情景感知的重要組成部分，好的情景建模技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)不同情景信息的共享和重用。具體描述情景時(shí)，除了情景類(lèi)型外，還要考慮情景的取值、時(shí)間戳、來(lái)源和置信度等多個(gè)屬性。其中，情景類(lèi)型指出其所屬的分類(lèi)，如時(shí)間、噪聲等；情景取值是由傳感器獲得的原始數(shù)據(jù)大??；當(dāng)需要情景生成記錄時(shí)，就要添加時(shí)間戳屬性；來(lái)源表示產(chǎn)生該情景信息的傳感器ID；置信度則給出了情景數(shù)據(jù)的可信程度。情景建模主要解決情景信息在計(jì)算機(jī)中如何表示的問(wèn)題，即以一種機(jī)器可理解和處理的形式來(lái)定義和存儲(chǔ)情景信息并可清晰表達(dá)情景之間的關(guān)系[21]?；谒捎玫臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，現(xiàn)有的情景建模方法通常采用的模型主要包括以下幾種[22]：

（1）關(guān)鍵值模型

關(guān)鍵值模型(Key-Value Model)是最簡(jiǎn)單的一種情景建模方法，被廣泛用于各種服務(wù)框架(Service Framework)中，通過(guò)多個(gè)鍵-值對(duì)來(lái)描述服務(wù)能力，進(jìn)而用來(lái)實(shí)現(xiàn)服務(wù)發(fā)現(xiàn)的算法。該方法易于管理，但不能構(gòu)造復(fù)雜結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)有效的情景檢索算法。

（2）模式標(biāo)記模型

模式標(biāo)記模型(Markup Scheme Model)一般采用分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包含了許多帶有內(nèi)容(Content)和屬性(Attribute)的標(biāo)記標(biāo)簽（也稱(chēng)作Profile），并且任一標(biāo)記標(biāo)簽的內(nèi)容都可遞歸地被其他標(biāo)記標(biāo)簽所定義。標(biāo)記模型相對(duì)簡(jiǎn)單易用，常見(jiàn)的標(biāo)記語(yǔ)言有GML、HTML、XML 等。XML 是一種結(jié)構(gòu)化的標(biāo)記語(yǔ)言，可以根據(jù)用戶(hù)需求進(jìn)行靈活定義，且使用簡(jiǎn)單，為情景數(shù)據(jù)提供了一種形式化的描述方法，并可方便進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)操作了。此外，情景之間的繼承關(guān)系可用XML 中的父節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)來(lái)表達(dá)。例如，組合能力/傾向描述（Composite Capabilities/Preference Profile) 和用戶(hù)代理描述 (UAProf) 是用XML 描述的，用于定義用戶(hù)代理能力和偏好的一組規(guī)范[23]。

（3）圖形化模型

圖形化模型(Graphical Model)的一種典型代表是統(tǒng)一建模語(yǔ)言（UML），UML 是一種用來(lái)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界物體進(jìn)行建模的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記，它同樣可以用于進(jìn)行情景建模[24]。Sheng Q 等人提出了一種基于UML的情景感知Web 服務(wù)建模語(yǔ)言——ContextUML，極大簡(jiǎn)化了情景感知Web 服務(wù)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。此外，也有學(xué)者將對(duì)象-角色建模方法（Object-Role Modeling）用于情景建模。

（4）基于邏輯的模型

邏輯通常用于定義在什么樣的條件下可以推理出什么樣的結(jié)論?；谶壿嫷哪Ｐ?Logic Based Model)一般都是高度形式化的，定義模型時(shí)常會(huì)用到事實(shí)(Facts)、表達(dá)式(Expressions)和規(guī)則(Rules)。在基于邏輯的模型中，情景信息被表達(dá)為形式化的事實(shí)，模型對(duì)事實(shí)或者規(guī)則進(jìn)行添加、更新或刪減等操作，并可以按規(guī)則在已有規(guī)則上推理出新的事實(shí)。

（5）面向?qū)ο蟮哪Ｐ?/p>

面向?qū)ο蟮哪Ｐ头椒梢岳妹嫦驅(qū)ο笤O(shè)計(jì)方法的優(yōu)勢(shì)，如封裝性（Encapsulation）、重用性（Reusability）和擴(kuò)充性（Scalability）。情景處理過(guò)程被封裝到對(duì)象之中，對(duì)其他組件是透明的，情景信息通過(guò)特定的接口提供給用戶(hù)。

（6）本體模型

在信息科學(xué)領(lǐng)域，本體（Ontology）是共享概念模型的一種形式化規(guī)范說(shuō)明，能夠很好描述概念及其相互關(guān)系。因此，基于本體的模型(Ontology Based Model)是一種有前景的情景建模方法，用于開(kāi)發(fā)本體模型的典型語(yǔ)言有資源描述語(yǔ)言（Resource Description Language,RDF）和Web 本體語(yǔ)言（Web Ontology Language,OWL)等[25]。本體模型能方便地支持新情景元素和關(guān)系的添加，使之易于擴(kuò)展，并且不局限于具體某一情景元素，而是應(yīng)支持各種類(lèi)型的情景。此外，Sin-seok Seo 等人認(rèn)為已有的情景建模方法沒(méi)有考慮情景“以人為本”的特征，提出了一種以用戶(hù)為中心的情景建模方法——U-CoUDE（User-centric Context Manager for Ubiquitous and Distributed Environments）[26]，并給出了分級(jí)的情景管理結(jié)構(gòu)，將情景分為用戶(hù)、社會(huì)級(jí)情景、域級(jí)情景和傳感器情景，具有靈活表達(dá)各種類(lèi)型情景的優(yōu)點(diǎn)。

相關(guān)學(xué)者從分布式、可驗(yàn)證性、信息豐富度、模糊性、形式化程度和可用性等方面對(duì)上述多種情景建模方法進(jìn)行了比較分析，發(fā)現(xiàn)基于本體的情景建模方法的性能總體上最優(yōu)。

4 應(yīng)用系統(tǒng)

4.1 應(yīng)用發(fā)展概述

簡(jiǎn)而言之，情景感知系統(tǒng)就是充分利用情景感知技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)，目標(biāo)是在不需人為干預(yù)的條件下，系統(tǒng)可根據(jù)周?chē)h(huán)境的變化對(duì)自身行為或配置進(jìn)行更改以適應(yīng)這種變化，進(jìn)而達(dá)到提高系統(tǒng)自適應(yīng)性和自配置的能力[27]。由于情景感知系統(tǒng)兼具重要的科研價(jià)值和巨大的商業(yè)潛力，近年來(lái)學(xué)術(shù)界和商業(yè)界紛紛致力于情景感知系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，各種情景感知系統(tǒng)層出不窮。總的來(lái)說(shuō)，情景感知系統(tǒng)可分為兩大類(lèi)：主動(dòng)情景感知系統(tǒng)通過(guò)主動(dòng)改變系統(tǒng)自身行為來(lái)適應(yīng)發(fā)現(xiàn)的情景；被動(dòng)情景感知系統(tǒng)把更新的情景呈現(xiàn)給感興趣的用戶(hù)，或者保留情景供以后查詢(xún)檢索[28]。情景感知系統(tǒng)的一般工作流程分為三部分，即情景獲取、情景處理和情景使用。

有趣的是，情景感知系統(tǒng)的出現(xiàn)反而早于“情景感知”這一學(xué)術(shù)名詞。早在1992年，Roy Want 就研發(fā)了一種被視為最早的具有情景感知能力的實(shí)用系統(tǒng)——主動(dòng)徽章定位系統(tǒng)（Active Badge Location System,ABLS）[29]。ABLS 系統(tǒng)基于紅外定位技術(shù)，可確定當(dāng)前用戶(hù)的位置信息，然后根據(jù)這些位置信息又可將呼入的電話(huà)轉(zhuǎn)接到距離用戶(hù)最近的電話(huà)上。此后，出現(xiàn)了很多基于用戶(hù)位置信息的情景感知應(yīng)用，這也積極推動(dòng)了基于位置的服務(wù)（(Location Based Services,LBS）的發(fā)展和繁榮。例如，在旅游方面，基于情景感知技術(shù)的導(dǎo)游助手軟件可以根據(jù)游客的位置進(jìn)行景點(diǎn)推薦和路線導(dǎo)游；在餐飲購(gòu)物方面，情景感知應(yīng)用可以根據(jù)顧客的位置進(jìn)行飯店和商品推薦等。

早期的情景感知系統(tǒng)考慮的情景比較單一，多為用戶(hù)位置信息[30]。隨著傳感器技術(shù)的快速發(fā)展，傳感器的種類(lèi)不斷豐富，獲得的情景信息也隨之多樣化，情景感知系統(tǒng)處理的信息不再局限于用戶(hù)位置，越來(lái)越豐富的情景被用來(lái)設(shè)計(jì)更為智能、人性化的應(yīng)用系統(tǒng)。Chou S.C 等人設(shè)計(jì)了一種情景意識(shí)的博物館導(dǎo)游系統(tǒng)[22]，該系統(tǒng)可以根據(jù)游客興趣和游覽時(shí)間等情景向用戶(hù)推薦博物館展品和游覽線路，同時(shí)還允許游客自由選擇與其他人分享其體驗(yàn)。Pimentel L 等人設(shè)計(jì)了情景感知的SIP-QoS 服務(wù)器基本架構(gòu)和算法[31]，用來(lái)控制多媒體流的服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service,QoS），考慮的情景信息主要包括IP 流信息、多媒體類(lèi)型、用戶(hù)存在性和用戶(hù)喜好等。針對(duì)在線教育領(lǐng)域，王傳安等人構(gòu)建了一種基于情景感知的本體網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)[24]，該系統(tǒng)可根據(jù)情景信息合理調(diào)度學(xué)習(xí)服務(wù)資源并及時(shí)反饋給學(xué)習(xí)者。首先，由情景獲取模塊實(shí)時(shí)采集情景信息，并構(gòu)造情景信息模型；然后，情景推理模塊對(duì)情景信息進(jìn)行推理和分析，構(gòu)造出關(guān)于學(xué)習(xí)合理性、學(xué)習(xí)效果等推理規(guī)則；最后，學(xué)習(xí)資源調(diào)度模塊根據(jù)采集的情景值及相應(yīng)推理規(guī)則調(diào)用合理學(xué)習(xí)資源及時(shí)提供給學(xué)習(xí)者。在醫(yī)療保健方面，英國(guó)SafeGuardian 公司研發(fā)了一種用于醫(yī)療緊急救援和日常家用健康監(jiān)控的AlarmNet 系統(tǒng)[32]，該系統(tǒng)集成了物理環(huán)境傳感器（包括溫度、濕度、浮塵、光線和噪聲等）、個(gè)人便攜式生理和活動(dòng)傳感器（如心電圖、血氧飽和度、脈搏和體溫傳感器），借助無(wú)線傳感網(wǎng)（Wireless Sensor Network,WSN）對(duì)用戶(hù)全天24 小時(shí)周期的活動(dòng)規(guī)律進(jìn)行檢測(cè)和分析，掌握用戶(hù)的生活模式，實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶(hù)的各項(xiàng)生理指標(biāo)，并將這些信息通過(guò)家庭網(wǎng)關(guān)傳送給醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)中心，對(duì)用戶(hù)健康信息進(jìn)行處理分析，并可結(jié)合專(zhuān)家系統(tǒng)及用戶(hù)的歷史信息進(jìn)行健康診斷。AlarmNet 還可根據(jù)情景信息實(shí)現(xiàn)智能的電源管理，例如當(dāng)用戶(hù)在戶(hù)外時(shí)，自動(dòng)關(guān)閉室內(nèi)的傳感設(shè)備來(lái)節(jié)省能量。同時(shí)，該系統(tǒng)也實(shí)現(xiàn)了情景感知的用戶(hù)隱私保護(hù)，當(dāng)用戶(hù)不愿透漏生理信息時(shí)，可阻斷醫(yī)務(wù)人員訪問(wèn)其個(gè)人數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)用戶(hù)生理指標(biāo)表現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)則強(qiáng)行向醫(yī)療人員發(fā)出告警。

另外，最新的智能手機(jī)已可以實(shí)時(shí)采集所屬用戶(hù)的心理狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后采用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法來(lái)檢測(cè)和分析用戶(hù)自身心理狀態(tài)的變化，并通過(guò)決策樹(shù)分類(lèi)方法對(duì)狀態(tài)進(jìn)行分類(lèi)，主要包括生氣、恐懼、高興、自然和悲傷五類(lèi)狀態(tài)，并在必要時(shí)能輔助用戶(hù)對(duì)心理變化進(jìn)行干預(yù)[33]。當(dāng)前，移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)非常流行，擴(kuò)大和方便了人們的社會(huì)交往。WhozThat 是一種支持情景意識(shí)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[34]，該系統(tǒng)希望將社交網(wǎng)絡(luò)中豐富的個(gè)人信息用于現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的人際交往，從而方便人們交流、溝通并提高交流的效率和愉悅感。它采用的技術(shù)手段是通過(guò)綁定手機(jī)和社交網(wǎng)絡(luò)，在本地共享社交網(wǎng)絡(luò)ID，并通過(guò)無(wú)線接入技術(shù)訪問(wèn)在線社交網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)人身份及相關(guān)信息。

4.2 系統(tǒng)組成

一個(gè)情景感知系統(tǒng)通常應(yīng)該包括情景獲取、情景處理和情景使用等基本組件，如圖4所示。

圖4 情景感知系統(tǒng)的基本組成Fig.4 Basic components of context awareness systems

首先，系統(tǒng)從外部環(huán)境和系統(tǒng)內(nèi)部收集各種情景信息，然后進(jìn)行情景信息的分類(lèi)和建模，最后根據(jù)融合的情景信息和任務(wù)目標(biāo)進(jìn)行情景推理并做出科學(xué)決策。系統(tǒng)根據(jù)情景做出自適應(yīng)調(diào)整或配置后，系統(tǒng)所處的情景又可能會(huì)發(fā)生變化，這種變化可能由系統(tǒng)配置引起，也可能由外界環(huán)境所引起。當(dāng)情景改變程度足夠大時(shí)，又會(huì)觸發(fā)系統(tǒng)新的自適應(yīng)調(diào)整行為，這樣就構(gòu)成一個(gè)閉環(huán)，使得系統(tǒng)不斷迭代演化。

（1）情景獲取

在設(shè)計(jì)情景感知系統(tǒng)時(shí)，情景獲取的方法非常重要，因?yàn)樗谀撤N程度上影響了系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。情景獲取通過(guò)布設(shè)的各種傳感器（包括物理的、虛擬的和邏輯的）和用戶(hù)界面來(lái)收集當(dāng)前系統(tǒng)所需的情景信息，常用的情景獲取方法包括查詢(xún)(query)、周期檢測(cè)(cyclical detection)和事件驅(qū)動(dòng)(event-driven)等手段[35]。

（2）情景處理

情景處理則主要是對(duì)信息的建模過(guò)程，將其表達(dá)為計(jì)算機(jī)可以處理的形式并存入數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)，也可對(duì)一些冗余信息進(jìn)行過(guò)濾或融合，減小數(shù)據(jù)量的規(guī)模[36]。僅僅從各個(gè)信源收集信息進(jìn)行簡(jiǎn)單匯總可能難以反映實(shí)際情況，因此需要將采集到的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理，包括數(shù)據(jù)清洗、整理、解釋、轉(zhuǎn)換和融合，生成有意義的情景信息，并以計(jì)算機(jī)能理解的格式加以表示。

（3）情景使用

情景使用是情景感知系統(tǒng)的最后階段，主要是對(duì)融合處理后的情景信息進(jìn)行情景建模和情景推理，挖掘提取出系統(tǒng)用戶(hù)關(guān)注的情景信息并按需提供給應(yīng)用系統(tǒng)，以便系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)目標(biāo)做出科學(xué)決策和行動(dòng)，如呈獻(xiàn)給用戶(hù)有價(jià)值的信息或進(jìn)行系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整。這其實(shí)是一種基于情景推理器（Context Reasoner），通過(guò)眾多零散的低級(jí)情景推斷出高級(jí)情景的過(guò)程。情景推理器的任務(wù)就是根據(jù)信息請(qǐng)求實(shí)體的要求組織和協(xié)調(diào)相關(guān)情景傳感器來(lái)感知和收集信息并推導(dǎo)出有用的情景信息[37]。從功能角度上看，情景推理器需要解決三個(gè)問(wèn)題：匹配情景信息源描述和應(yīng)用特定的參數(shù)；檢索和選擇現(xiàn)有的情景信息源；通過(guò)組合來(lái)自多個(gè)情景信息源的情景參數(shù)來(lái)推導(dǎo)或估計(jì)所需的情景信息。

4.3 系統(tǒng)架構(gòu)

目前，相關(guān)學(xué)者已提出了許多面向情景感知應(yīng)用的系統(tǒng)架構(gòu)，比較著名的有情景意識(shí)子結(jié)構(gòu)(Context-Awareness Substructure,CASS)、感知對(duì)象模型架構(gòu)(Sentient Object Model,SOM)、基于本體模型的中間件結(jié)構(gòu)和堆棧式架構(gòu)等[35-37]。

（1）CASS 架構(gòu)

CASS 是一種面向移動(dòng)終端的基于服務(wù)器的架構(gòu)（參見(jiàn)圖5），克服了移動(dòng)終端計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的不足，支持高級(jí)情景的抽象并可以將情景推理與系統(tǒng)應(yīng)用相分離。CASS 架構(gòu)中，感知監(jiān)聽(tīng)器負(fù)責(zé)收集傳感器和手持終端上傳的各種情景信息，并將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到情景數(shù)據(jù)庫(kù)中，方便情景檢索器查詢(xún)搜索相關(guān)情景信息。情景解釋器負(fù)責(zé)處理和分析采集和檢索來(lái)的情景信息。情景數(shù)據(jù)庫(kù)允許使用SQL 語(yǔ)言對(duì)高度抽象的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，還可存儲(chǔ)有關(guān)應(yīng)用的行業(yè)知識(shí)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)作為情景感知的推理規(guī)則。

圖5 CASS 的體系結(jié)構(gòu)Fig.5 The architecture of CASS

（2）SOM 模型架構(gòu)

SOM 模型是針對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的情景感知應(yīng)用設(shè)計(jì)的，由感知捕獲、情景分級(jí)和推理引擎模塊組成，如圖6所示。其中，感知捕獲模塊負(fù)責(zé)收集傳感器感知的情景信息；情景分類(lèi)負(fù)責(zé)對(duì)情景信息進(jìn)行分類(lèi)融合，以消除感知信息的不確定性；推理引擎根據(jù)相關(guān)規(guī)則對(duì)融合的情景信息進(jìn)行推演，生成決策信息以控制激勵(lì)器的行為。

圖6 SOM 模型架構(gòu)Fig.6 SOM model structure

（3）本體模型中間件結(jié)構(gòu)

基于本體模型的中間件是針對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的多媒體服務(wù)提出的一種情景感知架構(gòu)（參見(jiàn)圖7），采用了本體模型對(duì)情景建模，使用OWL 語(yǔ)言來(lái)描述情景。

圖7 基于本體模型的中間件結(jié)構(gòu)Fig.7 Middleware architecture based on ontology model

圖7中，情景聚合器綜合來(lái)自多種信源的原始信息，把關(guān)于某個(gè)對(duì)象實(shí)體的所有信息融合在一起；情景推理器從原始收集的底層情景中推理出抽象的高級(jí)情景，同時(shí)也負(fù)責(zé)解決某些底層情景之間的沖突和維護(hù)情景知識(shí)的一致性；移動(dòng)多媒體服務(wù)中用戶(hù)個(gè)人偏好是非常重要的一類(lèi)情景知識(shí)，情景學(xué)習(xí)器從用戶(hù)的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到其喜好；情景聚合器、情景推理器和情景學(xué)習(xí)器獲取的各層次情景信息統(tǒng)一存放到情景知識(shí)庫(kù)中。內(nèi)容過(guò)濾器根據(jù)用戶(hù)偏好信息對(duì)多媒體信息內(nèi)容進(jìn)行針對(duì)性的篩選過(guò)濾，并會(huì)根據(jù)用戶(hù)情景輸出相關(guān)內(nèi)容；內(nèi)容推薦器根據(jù)各類(lèi)情景為不同的用戶(hù)提供合適的多媒體內(nèi)容，包含“內(nèi)容評(píng)分”和“內(nèi)容格式”兩部分，前者反映用戶(hù)對(duì)多媒體內(nèi)容的感興趣程度，后者反映特定多媒體設(shè)備可用的媒體格式；內(nèi)容適配器利用壓縮編碼和轉(zhuǎn)碼多媒體信息來(lái)執(zhí)行多媒體內(nèi)容自適應(yīng)調(diào)整。

4.4 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

鑒于情景感知能夠顯著提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的適應(yīng)性和可用性，近年來(lái)情景感知在移動(dòng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用研究已成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)之一[38]。縱觀已有研究成果，主要可分為兩類(lèi)：以網(wǎng)絡(luò)為中心的應(yīng)用和以用戶(hù)為中心的應(yīng)用。前者主要利用情景感知技術(shù)提高移動(dòng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)和自配置能力以改善網(wǎng)絡(luò)整體性能；后者通過(guò)收集用戶(hù)所在位置、個(gè)人喜好、活動(dòng)規(guī)律等情景信息，向用戶(hù)提供個(gè)性化、定制化、區(qū)分化的服務(wù)。

以網(wǎng)絡(luò)為重心的應(yīng)用主要側(cè)重通過(guò)網(wǎng)絡(luò)情景感知來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自我管理、自我配置，以適應(yīng)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。這類(lèi)應(yīng)用中感知的情景往往是有關(guān)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算情景，包括移動(dòng)設(shè)備的剩余電量、移動(dòng)性、處理能力、存儲(chǔ)能力、連通度等等[39]。例如，為實(shí)現(xiàn)無(wú)線自組網(wǎng)中的自適應(yīng)路由協(xié)議選擇，關(guān)注的是節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性，當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性較高時(shí)，可選用反應(yīng)式路由協(xié)議AODV 以適應(yīng)快速變化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性較低時(shí)，可選用先驗(yàn)式路由協(xié)議OSLR，以減少不斷建立路由而帶來(lái)的控制開(kāi)銷(xiāo)。又如，在車(chē)聯(lián)網(wǎng)的路由協(xié)議設(shè)計(jì)上，可根據(jù)車(chē)輛位置、車(chē)輛的目的地和緩存隊(duì)列是否已滿(mǎn)等情景來(lái)自適應(yīng)地選擇一條最為可靠的車(chē)輛間消息傳輸路由。

以用戶(hù)為中心的應(yīng)用是以改善用戶(hù)體驗(yàn)、為用戶(hù)提供可能條件下最優(yōu)服務(wù)為目的的一類(lèi)應(yīng)用，關(guān)心的往往是外在環(huán)境信息的變化。例如，Younes 等人針對(duì)車(chē)輛無(wú)線自組網(wǎng)設(shè)計(jì)了一種行車(chē)路線推薦協(xié)議[40]，在獲知用戶(hù)的目的地后，根據(jù)各個(gè)路段的交通擁塞度、天氣狀況、是否有障礙物等情景信息，為用戶(hù)推薦一條最合適的行車(chē)路線。這類(lèi)應(yīng)用一般是從用戶(hù)的角度出發(fā)，以底層移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)為依托，以情景感知為手段，從而為用戶(hù)提供感興趣的信息，協(xié)助用戶(hù)完成某種任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)某些智能的功能。

5 結(jié)語(yǔ)

情景感知的基本目的在于基于動(dòng)態(tài)變化的情景為用戶(hù)提供有價(jià)值的信息和適宜的服務(wù)。對(duì)情景感知技術(shù)進(jìn)行深入系統(tǒng)研究具有重要理論意義和實(shí)用價(jià)值，是邁向智能化人機(jī)交互的必經(jīng)之路。當(dāng)前情景感知已成為計(jì)算機(jī)科學(xué)、大數(shù)據(jù)和人工智能等學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外許多機(jī)構(gòu)和學(xué)者多年來(lái)致力于該領(lǐng)域的研究，并推出了許多有價(jià)值的理論研究成果和得到市場(chǎng)好評(píng)的實(shí)用系統(tǒng)[41-42]?？傮w來(lái)說(shuō)，國(guó)外對(duì)于情景感知領(lǐng)域的研究較為充分、成果頗豐，不僅包含理論層面的探討，而且關(guān)注系統(tǒng)的商業(yè)應(yīng)用，較知名的研究群體包括韓國(guó)人機(jī)交互實(shí)驗(yàn)室的Nam MiYoung 團(tuán)隊(duì)、韓國(guó)三星的Lee Su 團(tuán)隊(duì)和意大利摩德納大學(xué)的Mamei Marc 團(tuán)隊(duì)等。國(guó)內(nèi)的研究相對(duì)零散，更多關(guān)注某一技術(shù)方向和應(yīng)用領(lǐng)域的研究，西北工業(yè)大學(xué)的於志文研究團(tuán)隊(duì)的工作相對(duì)突出。但從為不同用戶(hù)提供滿(mǎn)足實(shí)時(shí)個(gè)性需求的智能化服務(wù)的角度而言，國(guó)內(nèi)外情景感知的研究水平仍處于初步階段，面臨許多有待解決的技術(shù)難題和商業(yè)困境。本文的工作旨在拋磚引玉，為情景感知的進(jìn)一步研究提供參考和思路，并希望情景感知研究領(lǐng)域得到我國(guó)政府和產(chǎn)業(yè)界更多的關(guān)注和重視，以便更好推動(dòng)該領(lǐng)域的良性發(fā)展。

隨著人工智能的不斷發(fā)展和可穿戴設(shè)備的廣泛運(yùn)用，未來(lái)的情景感知將更加智能化，人們使用的各種設(shè)備特別是隨身攜帶的移動(dòng)智能設(shè)備，會(huì)主動(dòng)與用戶(hù)及外部環(huán)境進(jìn)行交互，成為人與人之間以及人與外部世界互動(dòng)交流的門(mén)戶(hù)，通過(guò)分析用戶(hù)所處環(huán)境、狀態(tài)甚至個(gè)人情感，運(yùn)用眼動(dòng)追蹤、機(jī)器視覺(jué)、觸覺(jué)反饋等技術(shù)看懂和識(shí)別人的眼神、手勢(shì)、姿態(tài)等身體語(yǔ)言，并能預(yù)見(jiàn)性地做出準(zhǔn)備和反應(yīng)[43]。當(dāng)前，情景感知的應(yīng)用主要集中在智能家居、健康護(hù)理、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、信息檢索、社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)辦公和智慧教育等領(lǐng)域。隨著情景感知基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù)研究的不斷深入以及應(yīng)用服務(wù)的逐漸推廣，可以預(yù)見(jiàn)，情景感知必將大有作為，會(huì)逐漸在交通物流、節(jié)能環(huán)保、應(yīng)急管理、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、工業(yè)控制、城市治理、安全防護(hù)和國(guó)防軍事等領(lǐng)域展露頭角并發(fā)揮價(jià)值。

利益沖突聲明

所有作者聲明不存在利益沖突關(guān)系。