11月8日，2024首都前沿学术成果报告会（物联网领域）在北京信息科技大学举行。作为北京市科协重点打造的学术品牌，本次首都前沿学术成果报告会聚焦物联网这一充满活力的领域，旨在通过汇聚和展示最新的学术研究成果，推动该领域的学术交流与合作。多位在物联网研究领域具有深远影响和杰出贡献的专家学者齐聚一堂，在报告中展示最新的研究进展，为参会者带来了一场学术盛宴。
瞄准无人机精准降落难题
清华大学博士生导师、软件学院可信网络与系统研究所副所长、国家杰出青年科学基金获得者何源在其报告《面向无人机的远距离声学定位方法研究》中，详细介绍了与大型互联网公司合作的科研项目，旨在解决无人机在配送业务中精准降落的问题。
当前，低空经济兴起，基于无人机的物流配送业务具有突出的发展潜力。 高精度的定位追踪技术是保障配送服务无人机安全可靠精准起降的关键技术之一。 何源指出，尽管北斗卫星导航定位技术、视觉定位技术等已在无人机上得到应用，但在高楼林立的大型商区，卫星信号容易受到遮挡，导致定位误差；而视觉定位技术则受限于视野和光照条件，无法在恶劣天气下有效工作。因此，研究团队提出了一种新的定位技术—— 远距离声学定位（MicNest定位方案） 。
该方案的核心是在无人机上安装一个轻量级的扬声器，周期性发出具有唯一编码的声学信号。在地面上，通过安装麦克风阵列来接收这些信号。 由于每个麦克风接收信号的时间存在差异，多对麦克风就可以确定多个双曲面，结合无人机高度，建立方程组，就可以定位无人机。
报告中提到，该技术在实验中取得了成功，实现了在无人机巡航高度（120米）至地面高度范围内的持续正确定位，定位相对误差小于1%，定位位置刷新率达到每0.05秒计算出一个新坐标。此外，何源还讨论了声学定位技术面临的挑战，包括低信噪比、非线性信号失真、低时延等问题，并提出了相应的解决方案。
最后，何源提出了未来工作的方向，包括自动声速校准、高度自适应优化以及去除扬声器，利用无人机螺旋桨的声学特性建立新的定位模型。
神经符号赋能AI新篇章
北京理工大学教授、博士生导师，北京理工大学科研院院长，国家杰出青年基金获得者袁野带来了报告《神经符号数据库技术及应用》。他深入探讨了神经符号数据库在处理各类复杂数据类型和模式下的应用潜力，揭示了其在数据密集型领域的广阔应用前景。
袁野表示，中国目前的AI发展以数据为核心支撑， 数据可以分为非结构化数据（如文本、图片、声音、视频）和结构化数据（如银行信息系统中的数据）。
他以人物新闻采访视频作为例子，展示了AI通过调用人脸识别、表情识别等模型，将原始视频数据存储到数据库中，进而实现智能数据分析。他还介绍了智慧医疗、双系统智能的案例，表示目前人们对神经计算和符号推理迭代调用的应用十分广泛，但缺少高效的处理方法。
神经符号数据库作为一种新型的数据库平台，深度融合了人工智能分析、数据库查询及大数据计算的关键技术。 其突出优势在于不但能够高效地处理异构数据，包括结构化和半结构化数据，还能够有效地管理和解析非结构化数据，如图像、视频和文本等，实现对多源异构数据的深度挖掘。
报告中提到，神经符号数据库是基于存储层、计算层、表达层的神经符号数据库架构，其难点主要包括用户专业知识要求高、符号与模型混合调用、海量非结构化数据等，其技术方案包括基于自然语言的模型调用、CPU/GPU协同计算、非结构化数据压缩与解码等。
6G网络带来全新媒体体验
北京邮电大学教授、智能工程与自动化学院执行院长、国家杰出青年科学基金获得者许长桥在其报告《面向下一代6G网络的新媒体内容分发技术》中，分享了新媒体内容分发技术目前的研究进展，并展望了这些技术在6G网络时代可能带来的革命性变革与广阔应用前景。
许长桥认为，随着移动通信技术的发展， 下一代6G网络被期望通过全域覆盖、万物互联和泛在智能等特性为用户提供以沉浸式新兴媒体为代表的创新性全新应用体验。 然而，下一代移动网络如何适配新兴媒体的超高带宽、超低时延、动态交互等业务特性，如何针对用户动态需求、高度波动网络，更加充分利用有限的网络资源，设计高效的新兴媒体内容分发策略成为未来亟须解决的难题挑战。
他提出，解决问题的基础， 是要建立立体化6G异构网络， 将实现信息传输速度从G比特到T比特、信息覆盖面从陆海空到陆海空天更加立体化的角度发展、信息融合深度从人机到人机物的全面突破。
在技术实现方面，他介绍了AI驱动的新媒体多路径传输方案、面向沉浸式媒体的视域自适应控制策略、算网泛在协同的媒体高效分发策略等，以实现高效内容分发。
突破工控系统安全困境
中国科学院信息工程研究所二级研究员、物联网安全技术北京市重点实验室主任孙利民带来了《物理域安全优先的工业控制系统主动防御》的报告。他深入探讨了工业控制系统的安全防御困境，并提出了物理域安全优先的主动防御理念。
报告指出， 工业控制系统是能源电力、石油石化、交通运输、智能制造、国防军工等基础设施的神经中枢，其安全严重影响经济发展、社会稳定、国家安全。
孙利民表示，工业控制系统包括过程监控层、现场控制层等多个层级，每个层级都承担着不同的职责和功能。 他通过案例分析揭示了工业控制系统面临的安全威胁，包括攻击隐蔽，难以发现；工控安全防护实现难等。报告中提到， 攻击者可以通过网络攻击对工业控制系统造成物理破坏， 如通过修改控制逻辑导致设备损坏或生产事故。
为了应对这些挑战， 孙利民提出了“物理域安全优先”的主动防御策略。 这一策略的核心是卯榫透视模式，以物理白状态为基线，构筑白状态式透视手段深度分析异常行为，以卯榫方式将信息安全技术与功能安全技术有机融合。
制作：北京市科协融媒体中心
记者：赵玲
摄影：张星海
制图：吉振
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