在北交大，陈为老师获得过 2018 年 CCF - 腾讯犀牛鸟基金“卓创奖”，这是该年度唯一的荣誉，他是一位 80 后学者，在智能感知方面有突出成就，他的研究进展是如何实现的，现在我们一起来了解。

结缘智慧感知

十年以前，陈为在剑桥大学求学期间，接触到了智慧感知这一研究方向。彼时，斯坦福大学的伊曼纽尔·坎迪斯教授来此访问，介绍了压缩感知的基础知识。陈为与这位教授谈过后，选择将精力投入其中，开始钻研这个表面上不起眼的研究方向。在那个阶段，人工智能这个词汇对他而言还很陌生，因为他之前专注于通信技术领域，已经研究了七年之久。

攻克能耗难题

这个方向比较生疏，陈为还是下功夫去探索。日常的学业过程中，他持续地学习，把付出当作进步的支撑。后来，他借助压缩感知的办法，处理了物联网的耗能难题，让设备的使用时间变得非常长。这个收获为他的进一步探索打下了根基，也让他在这个智能探测的圈子中站住了位置。

回国投身研究

在国外读书的体验，使陈为深切领悟到自主创新核心技术的关键作用。完成学业之后，他马上回到国内开展科研工作。他给自己的日子贴上“普通”的标签，每天钻研数学定理，修正电脑代码，操作实验器材。那个存放着中国移动和中国联通大量通信设施的空间，是他勤奋付出的证明。

主要研究成果

陈为研究的核心内容，是一种兼具高效能与高稳定性的无线传感器网络结构化压缩感知信息获取方法，名称虽然复杂，但具有重大价值。这项基于 5G 的智能感知技术，能够应对大量传感器接入场景下的信息监测需求，同时也能支撑高密度连接的巨型铁路物联网，从而推动轨道交通行业进步。

坚持理论研究

陈为清楚，要搞好应用，得先把理论基础的框架弄通。他正在深入钻研结构化压缩感知物联网技术、海量机器通信随机接入技术的理论层面。他清楚，理论成果的推广应用可能只要一两年，可要让别人明白基础技术的价值却很不容易。

坚守科研初心

智慧感知作为一门新学科，模仿他人研究的情形很常见。陈为觉得权威人士的成就已成往事，如果只模仿别人，就会落后。团队负责人钟章队也提醒大家要回归科研的根本和初衷。陈为期望将来能达到每平方公里百万台设备联接的规模，以此提升铁路交通的智能程度，为川藏线的建设提供帮助。

科研工作中，保持基础研究的独特性很关键，大家有什么看法可以留言讨论，同时麻烦动动手指点个赞，把这篇文章传出去。