2008年，杂志《连线》的编辑Jeff Howe首次提出了众包的概念。众包是通过征募大量人群，特别是在线社区人群的贡献来获取所需服务或内容的做法，即服务方平台利用网络将工作任务分配给一个公众的、未加定义的群体，利用其资源和智慧来解决问题。一个典型的例子就是维基百科，它是来自世界各地的数千名贡献者共同创建的世界上最大的百科全书。

 近年来，随着智能手机市场被打开，智能手机在全国迅速普及，几近成为我们日常生活中必不可少的一部分。如今，移动智能手机和各类传感器（例如相机、光线传感器、GPS、加速计、数字罗盘、陀螺仪、麦克风和距离感测器等）集成在一起。此外，可穿戴式传感器的出现显著提高了传感器的传感能力，且大多数传感器可以通过接口直接连接到智能手机上进行数据共享。总体而言，用户携带的这些传感器可以感知人类参与的各种活动以及周围环境。

 从2011年开始，人们又将众包的思想和移动群智感知技术相结合，将普通用户的移动设备作为基本感知单元，通过移动互联网进行有意识或无意识的协作，形成移动群智感知网络，实现感知任务的分发与感知数据的收集。移动群智感知与众包相比，移动群智感知专注于移动设备而众包专注于在线人群的参与。在移动互联网发展如此迅速的今天，完成复杂感知任务的参与者无需是拥有专业技能的人士。与此相反，大量拥有移动智能手机的普通用户成为移动群智感知应用的核心力量，他们通过相互密切的合作来完成他们一个人没办法完成的感知任务。

 根据智能手机用户收集感知数据时合作方式的差异，可以将感知类别分为参与式感知和机会感知。参与式感知主要是由用户主动参与，因此它收集的数据精度非常高，但是该感知方式容易受到智能手机用户主观意识的干扰。而机会感知与之相反，它是通过间接的方式感知移动用户的行为，对用户干扰是最小的，但是它收集的数据精度非常依赖于感知算法和应用所处的环境，而且机会感知方式需要设计良好的隐私保护机制来保证用户的隐私不被泄露。

 感知和挖掘是移动群智感知的主体，感知层主要是由个人和携带的移动智能设备组成，挖掘层则主要是由后台数据服务器构成。由于近年来数据爆发性的增长，边缘计算和云计算也开始支持数据的储存与挖掘。移动群智感知采集的数据不再仅仅局限于位置，移动设备附带的各种传感器在个体数据采集时都能够发挥作用，路人通过分析手机麦克风采集到的环境声音检测环境噪声，旅行者通过手机摄像头GPS轨迹分享旅游攻略，晨练者通过加速度传感器监测运动量并结合GPS轨迹分享晨练感受，司机或者乘客通过加速度传感器采集道路坑洼状况上传给城市管理部门。

 从AI的角度来看，移动群智感知系统是建立在分布式问题解决模型的基础上的。数十年前，Surowiecki编写了一本名为“群体的智慧”的书，其中一个普遍现象被揭露，即群体中聚合的信息产生的决策往往比由该群体中的任何一名成员决策好。它提出了使人类变得聪明的四个关键特质：观点多样性，思维独立性，权力下放和意见聚合。移动群智感知主要是关注群智数据的收集和分析过程。

 在个体之间的数据共享中，发展稳固的经济模式非常重要。当设备（例如，移动电话，可穿戴传感器）具有非常有限的资源（例如，能量和存储容量）或所揭示的信息高度敏感时，该问题更为关键。大规模部署移动群智感知系统需要大量的参与者。参与者可能会退出群智感知，除非投资回报率高于他们的预期。关于参与者动机的问题一直是哲学和经济学的核心。对于市场和传统组织中的大多数参与者而言，金融或货币收益的承诺是一种重要的激励方法。在许多情况下没有货币收益的前景，兴趣和娱乐也是重要的激励因素。人们也可以出于社会和道德原因参与活动，例如与他人交往或被他人认可。

 移动群智感知作为一种新的感知方式，它使我们可以利用普遍存在的具有感知能力的移动设备来收集和共享本地信息。移动群智感知技术具有成本低、扩展性好、空间覆盖率高，应用前景广等突出的优点，因此在各个领域包括医疗、交通、环境监测、噪声监测、活动监测以及社交网络等，吸引了大量的研发人员开发了许多基于移动群智感知的应用系统。

 例如，新加坡南洋理工大学开发了基于群智感知的公交车到达时间预测系统，如图1所示，共享用户利用智能手机对通信基站的访问序列进行取样，并将序列发送到后端服务器。然后，后端服务器使用基站序列匹配数据库中存储的公交车路由，并预测各个站点的到达时间。 

图1:基站序列匹配

 参与式城市噪声测绘系统由新南威尔士大学开发。这个系统由手机和中央服务器组成。手机组建的信号处理模块在相应的时间间隔内从麦克风采集的原始声学样本。这些采样被传输到中央服务器，在中央服务器中有一个计算长期等效噪声级的组件，并根据噪声测量值重构噪声地图。

 澳大利亚的雾霾监测项目开发了一种可移动的空气污染传感器，该传感器将安装在机动车上，用于收集空气污染读数。这些装置将测量一氧化碳、臭氧、二氧化硫和二氧化氮。通过蓝牙，这些测量数据将被发送到车内的iPhone上，融合时间和GPS坐标信息后发送到服务器上。如图2所示，感知的空气污染读数可以在可视地图上显示，以反映颗粒物污染物的浓度水平。 

图2: 雾霾监测项目用户接口

 在科技不断飞速发展的未来，移动群智感知应用最终会发展成为以人为核心的应用。智能手机将成为移动门户，为人机交互、健康护理、智能社群等领域带来巨大变化，形成以人为中心的感知源和计算终端。各个终端通过移动智能手机相连，就具有了扩展式的感知和交互能力，并能记录每个人的有关信息，从而提供个性化的服务。

作者：南京邮电大学 徐佳