可佩带的腕表式PAM：便携式个人空气质量监测仪
2013-07-29 19:46:05   来源：微迷   评论：0   点击：

引子

“咱们的PAM终于开发出来啦！”姜小凡兴奋地在他的中关村办公室里与每位团队成员击掌庆贺着。

PAM是什么？姜小凡又是何许人？

这一切得从中国的大气污染说起。

为监测愈发严重的空气污染，中国政府一直执行基于PM10指数的空气质量标准，但是直到美国驻华大使骆家辉来京上任，中国公众才知道还有更可怕的PM2.5。

与水污染，人们可以选择喝净化水或特供水不同，PM2.5这种悬浮微粒无孔不入。因此PM2.5马上在人们心中引起了巨大恐慌，各公共场所都能见到不少捂着大口罩的人们，尤其是白领和机关聚集地。随后一场全国性的关于PM2.5监测的热议，促使政府在每日的空气质量播报中增加了PM2.5一项。

北京也在全市设立了20多个监测点，并购置了每套50万元左右的空气质量监测设备。

已有智能手机的人们也开始利用APP，从空气质量监测站公布的数据，获得有关PM2.5、PM10和空气质量指数的信息。然而，由于20个点的监测密度太小，这些数据只能代表北京的总体空气质量，并不能告诉人们周围PM2.5的具体情况，而这恰恰是每个人最关心的，也是最有价值的。

对于能够反映人们周围PM2.5情况的个人空气质量监测仪，虽然市场上也能买到，但基本上都是从美国进口的，价格对普通工薪族来说太贵了。例如，买一台DustTrak II差不多得花5000美元，大约相当于普通美国人一个月的税前工资。便宜点的Dylos也要500美元（约3000元人民币），相当于普通中国人一个月的工资。

PM2.5爆表触发设计灵感

2013年元旦过后不久的一天，包括北京在内的多地连续出现了严重雾霾天气。刚回国2年的中国英特尔物联技术研究院（简称物联院）首席架构师姜小凡博士，尽管之前对国内空气污染严重早有耳闻，来中国工作后也被迫逐步习惯了，但是PM2.5爆表的事实还是让他大为惊诧，并更加忧虑这种污染环境对公众健康的影响。

姜小凡在美国已生活了近20年，虽然冬季有些内陆地区有时也会出现灰色天气，但PM2.5数值很少有超过50的情况。偶尔有好朋友说，底特律的PM2.5达到60了，他和其他朋友都会惊呼：“真的吗？Oh my God！要注意身体呀，尽量别外出啦。”

这时姜小凡在北京的家里，心里感到非常纠结：“今天是周末，已经跟同事们说好了要加班的。是开车上班还是不开车呢？”犹豫再三，还是觉得开车能少吸一些PM2.5。当坐在车里时，又想知道车内的空气质量是什么样。到了位于中关村的办公室后还在想：“外面空气质量这么差还是别开窗通风了。可是，屋里的空气质量到底糟糕到了什么程度？”在随手打开空气净化器，过了一会儿之后，他又忍不住想知道净化的效果如何？

这一系列的纠结使坐在办公桌前的姜小凡突然萌生了一个念头，何不自己开发一款个人空气质量监测仪呢？

英特尔中国研究院有个很宽松的研究氛围，每位研究员可以随时做他喜欢的研究项目，而不用先向院领导汇报。等研究一段时间，有了眉目，需要申请大量研究经费时，可再向院里打立项报告。 心动不如行动，说做就做。

考虑到目前市场上已有的空气质量监测器价格昂贵，不适合大范围推广，且代表性极其有限。于是，他先花了几天时间，初步架构了开发平台：利用低成本分布式灰尘传感器获取海量、粗糙的小数据，通过物联网系统将这些数据送至云端。在云端大数据模型的帮助下，通过云处理技术将这些众包集映射成为有代表性的空气质量信息。

然后，他从院里物色了几位在传感器和云处理方面的设计师，成立了专门研究团队。动手能力很强的贾冀是姜小凡在美国卡内基梅隆的朋友引荐的，负责PAM硬件和嵌入式系统设计；曾在微软亚洲研究院实习过的程云，负责数据层和网络服务层的开发；张济显、李修成和彭倩分别负责数据可视化、数据挖掘和模型及用户行为判断的开发；物联院共同发起组织之一的中科院自动化所的副研究员刘禹，负责利用所收集的数据寻找污染源，并保持与政府部门的沟通。

核心揭秘

经过半年的研究，姜小凡领导的这个团队已初步开发出一种希望不超过200元人民币的便携式个人空气质量监测仪（Pervasive Air-Quality Monitoring，PAM），如图1所示。并计划将来布置在北京城区和郊区的2000个监测点，以便让用户随时随地了解身边的空气质量情况。

图1 便携式个人空气质量监测仪

终端方面，在PAM两侧的风道处布置了2个较便宜的PPD42N灰尘传感器，以得到原始的粒子数量的数据，再用2个Arduino控制器对这些数据进行本地过滤。

图2 数据本地过滤（A）、与环境相关的校正曲线（B）、用基准曲线重估的空气质量指数（C）

PAM自带一个网页服务器，用户在电脑上输入PAM的IP地址后，可以在本地实时查看监测数据。网页服务器还会每隔一分钟通过以太网口把本地测量的数据推送到云端，后台云端会不断地收集所有2000个PAM实时上传的监测数据并进行过滤。尽管这些数据不是很精确，但通过参考这些PAM所在位置的温度、湿度、大气压力和高度等信息，及研究小组开发的算法，可以建立空气质量的多维统计模型。目前初级阶段的模型只是个二维地图。

此外，在北京还用100多个Dylos设备，设置了一些测量相对更可靠的点。统计模型对于这些相对更可靠测量点的数据给予较高的置信度，对于PAM测量的不太精确的数据给予较低的置信度。上面所有的测试点有室内或室外之分，可由智能手机中的接近式传感器区分出来（见图3）。室外的数据可以进行简单加权平均，而室内的分析方法有些复杂。综合所有这些精确和不精确的数据信息，可分别画出室内或室外与环境相关的颗粒分布校正曲线（见图2B）。

图3 用户在室内外的行为识别

服务器会把相邻位置的PAM作为一个群进行分析、校正，所选定的基准曲线用来重估PM2.5、PM10和空气质量指数（见图2C），这些最终数据通过内部服务器回传给用户的PAM或MiniPAM。此外，用户也可以用装有专门应用程序的智能手机或平板电脑通过3G网络与云端连接，并通过低功耗蓝牙，将MiniPAM数据显示在智能手机或平板电脑的屏幕上（见图4）。这个就是用户身边比较准确的空气质量数据了。

图4 通过低功耗蓝牙，将MiniPAM数据显示在智能手机或平板电脑的屏幕上

MiniPAM与PAM的一个主要区别是，PAM有2个灰尘传感器，而MiniPAM只有1个。MiniPAM与手机处于连接状态时，红色指示灯每5秒闪一次。粒子通过时，传感器会有一个电压脉冲。这时显示两个数据，一个是直径在1.0μm以上的粒子数，另一个是直径在2.5μm以上的粒子数。对于1.0μm以上或2.5μm以上的粒子，脉冲幅度不同，以此就可判断出相应的粒子数。用前一个数值减去后一个数值，就是直径介于1.0μm和2.5μm之间的粒子数。

由于中国政府规定，未经国家认证，任何机构不能向个人用户提供详细的空气质量数据。考虑到要遵守政府法规，所以，PAM给出的最终空气质量监测数据不是以精确数值的形式出现，而是划分成好、较好、差、较差、最差等1~10个档，以这样的方式提供给用户。

与师父的理念异曲同工

由于空气质量统计模型需要海量数据支撑，为了得到这些数据，目前中国英特尔物联技术研究院正与北京市空气质量监测中心协商，看能否把PAM安装在电线杆上。因为电线杆上面有网线，这样，就可在北京的道路上布置成全球最密集的空气质量监测点。

其实，大家熟知的谷歌地图就是用大量廉价设备的测量数据构建的网络，这比用几台高端设备得到少量精确数据，更全面、更有代表性。谷歌的这个理念其实是基于姜小凡的导师David Culler带领发明的Network of Workstations理论。现在微软、雅虎、谷歌等大部分网络公司都是受了Network of Workstation的影响，用很多联网的中小型计算机，而非几台超级计算机。

姜小凡团队开发的监测数据表达与传输层是基于他在美国加州大学伯克利分校博士毕业设计中的sMAP协议。看来，姜小凡把导师的理念用在了空气质量监测上，两者有着异曲同工之妙。

由于电线杆比人们日常工作和生活所处的地面位置高很多，所以不少人可能会对监测结果的准确性产生质疑。姜小凡解释说，人们的这种担心不无道理，不过，现在仅是初始研究阶段，空气质量统计模型是二维地图，由于也考虑到了温度、湿度、大气压力、风的走向和高度等信息，因此，今后在测量数据积累多了以后，会开发出更加复杂的多维分布曲线模型。算法会根据电线杆高度的测量数据，计算出人的高度环境下的精确的空气质量数据。

吸引了北京黑客马拉松

姜小凡希望自己团队研究的上面这种城市大气环境监测及预报管理系统不仅可用标准的接口提供空气质量数据源，还可为生态系统提供更加包容型的数据接口，例如PAM云接口。为此，他和团队的几位研究人员三天三夜没睡觉，开发出了PAM云接口。

与美国谷歌等企业都有黑客马拉松（Hackathon）相似，北京也有这种头脑风暴式的黑客马拉松活动群体，包括计算机专业或非专业人士、设计业人士，还有像中央美院这样的艺术界及其他各界人士。他们在48小时或类似短的时间内，不睡觉，提出并实现自己的创意。

现在，这些黑客马拉松群体中的很多人想用空气质量做一些非常有趣的事情，因此需要相关的数据源。

6月底的一个周末，“北京创客空间”和“交互北京”组织了包括软硬件产品设计师、交互设计师和服装设计师在内的100多位黑客马拉松人士，聚集在姜小凡的实验室，进行了“Hack for Air”主题创新活动。

其中一项成果是，利用PAM云接口连夜开发出一个“空气表情”的应用程序。任何人可以自己猜测空气质量，在手机界面上相应数值处划一下，然后按键提交。这时手机上会出现2个界面，一个是程序开发人员从云端引用的本地实时空气质量数据，另一个是参与这个游戏活动的人们猜的平均值。两者进行比较，就可显示出人们的猜测与实际空气质量指数是否一致，一致时就显示笑脸，不一致时就是哭脸，误差越大，哭脸越难看。

姜小凡对这次黑客马拉松创意活动很满意，他笑称：“经常玩这个程序的人，今后自己就可以较准确地估计出周围环境的空气质量了。”

从伯克利到北京

1995年，姜小凡13岁时，去了美国念初、高中。2001年进入加州大学伯克利分校电子工程系，之后的10年，一直师从无线传感器网络之父、TinyOS嵌入式操作系统发明人、现在已任电子工程与计算机系主任的David Culler教授，进行无线传感器网络设计，主要研究无线传感器网络节点中，在能源很低状态下数据包的传输。博士毕业设计研究的是智能楼宇中每个节点的实时耗电情况。现在，伯克利劳伦斯实验室的一座楼就用了他的这项研究成果。

2010年，博士毕业前夕的一次学术会议期间，姜小凡偶遇了微软亚洲研究院常务副院长赵峰。经过一番深入交谈，赵对小凡的研究很感兴趣，微软亚洲院也正需要这方面的研究人才。

于是赵问他：“哎，小凡，你愿不愿意来中国闯一闯呀？”

已入美籍的姜也正在考虑是否回到自己的母国和故乡，寻找让他一展才华的机会。所以当即回答道：“好呀，当然愿意了。”此前，他有一些同学已经回到中国大展拳脚了。

不久，姜小凡来到北京的微软亚洲研究院，开始领导一个基于磁场的室内定位研究项目，也就是基于位置的服务，主要是把物理世界的东西与虚拟世界的连接在一起。

他回忆说，这项研究有很多实际应用，其中一个有趣的应用是“地铁爱情故事”。

小伙儿和姑娘平时可以把自己的择偶标准和条件分别存储在各自的智能手机里。当俩人在地铁上偶遇时，小伙儿正在玩游戏，这时手机系统会自动进行匹配，为这对年轻男女创造一见钟情的机会，提示小伙儿：“有位你喜欢的女孩进入了车厢。”这时，男孩可以点击进入相应页面，与这位女孩互动。男孩在手机上邀请女孩说：“你好，我们一起玩个数独（SUDOKU）游戏好吗？”女孩满脸羞涩地同意了。于是一场浪漫的地铁爱情故事就此开始，世界上又多了一对儿幸福的情侣……

被挖英特尔

2012年8月，姜小凡在参加中国计算机学会（CCF）主办的一次学术会议时，一位朋友把他介绍给了英特尔中国研究院方之熙院长，俩人一见如故，交谈甚欢。这样，姜又被求贤若渴的方之熙挖到了中国英特尔物联技术研究院。此时距研究院公开挂牌还不到4个月。姜小凡的另一个身份是英特尔中国研究院的高级主任研究员。

在目前的城市大气环境监测及预报管理系统，即PAM系统开发的同时，姜小凡还在进行着另一个项目的研究，为中关村某大型电子商城“全场正品”的理念，开发一种“智能零售系统（Smart Retail）”。具体是，在该商城购买手机时，智能零售系统能够帮助消费者验机，识别手机的真假。

姜小凡说，其实还有更重大的意义。工商部门利用这项研究成果，可以更加有力地打击假冒伪劣产品，今后消费者就能放心地购物了。

最终目标是腕表式PAM

书归正传，继续回到空气质量监测的话题。

现在处于研究第一阶段的PAM系统还比较简单，后台算法和PAM云接口有待进一步完善。PAM硬件方面，研究团队正对其中的灰尘传感器进行改造，准备用其他材料替代现有的光感（见图5）。

图5 研究团队正对其中的灰尘传感器进行改造

姜小凡也希望北京市环保监测点今后能利用PAM云端数据平台，进行范围更广、更精准的空气质量监测。据说，再过一个多月，云端计算的统计模型基本就会初步成型了。并有望在2013年底，实现硬件的工业标准设计。

可能会有不少人存在这样的顾虑，这项研究转化成产品后，会有很大的市场吗？就像每天吃的食品一样，现在市面上的不安全或有毒食品多的数不胜数，消费者整天拿着检测器检测食品有多么不安全，会背上沉重的精神包袱。与其买空气质量监测设备，还不如买防PM2.5的合格口罩或空气净化器呢。

姜小凡认为，上面的想法太消极。虽然物联技术研究院只进行基础研究，并不负责今后的产品市场。不过，随着人们环保意识和健康意识的增强，一旦PAM上市，人们就可以随时随地用便携式的PAM监测身边的空气质量，并采取一定的自我保护措施。“现在自己家里就用了一个空气质量监测器，空气净化器也会根据室内PM2.5数值随时处于待命状态，至少保证让自己身边的小环境是安全的。”

姜小凡透露：“目前，PAM还没有正式的中文名称，希望大家多多举荐。另外，最终研究目标是开发出像腕表一样人人可佩带的PAM（见图6）。生产厂家应该可以把价格控制在百多元人民币范围内。”

图6 研究团队最终的目标是腕表式PAM