本期人物专访，Journal of Sensor and Actuator Networks (JSAN) 有幸邀请到期刊编委——北京航空航天大学牛建伟教授。热烈祝贺牛教授当选 2026 年度 IEEE Fellow，这一荣誉是国际学术界对其研究成就的高度认可。此次访谈中，牛教授与我们探讨了研究领域的行业发展前景与热点，分享了他的研究心得，以及对开放获取的看法。同时，就JSAN 近年来取得的成绩给予了肯定，并对期刊的长远发展提供了指导性意见。

学者简介

牛建伟，北京航空航天大学计算机学院、杭州创新研究院长聘教授、博士生导师，2026年新晋IEEE Fellow，全国优秀科技教师。国家工业互联网产教融合创新平台首席科学家，科技部重点研发计划首席科学家，浙江省“全省工业大数据与机器人智能系统重点实验室”主任，连续多年入选全球2%顶尖科学家，美国卡内基梅隆大学访问学者。目前担任中国软件行业协会嵌入式系统分会理事、计算机学会开放式并行与分布计算专委会、无线传感器网络专委会委员。是IEEE CSCloud 2016，IEEE ATC 2015，ComComAP 2014大会联合主席，Infocom 2014 DySon Workshop Co-Chairs，CPSCOM 2013联合执行主席，IEEE SEC 2008 PC Co-Chairs，是Infocom、Percom、ICC、WCNC、Globecom和LCN等十余个国际会议的TPC成员。长期从事移动与分布式计算、嵌入式系统、智能机器人操作系统等方向的研究工作，发表学术论文300余篇，获MobiCom、PerCom、IEEE ICC、IEEE WCNC、JNCA、IEEE Systems Journal等10余篇国际会议或期刊最佳论文。获教育部技术发明奖一等奖、国防科技进步奖一等奖。

访谈内容

Q

您能否简单介绍一下目前的研究方向和最新进展？

我长期围绕移动计算中的安全、感知与通信问题开展研究，重点关注在资源受限、网络动态变化的环境下，如何构建可部署、可验证的系统级解决方案。这一研究主线贯穿了我在安全认证协议、感知系统以及实时感知与通信机制方面的工作。在安全方向上，我较早关注到移动计算环境中传统安全机制难以直接适用的问题，系统性研究了低计算开销条件下的身份认证与隐私保护机制。相关成果已在工业物联网、无线传感网络以及机器人系统中得到应用。

在感知与通信方向上，我的研究逐步从能效受限环境下的数据采集与路由机制，扩展到面向自动驾驶与机器人系统的实时感知融合与可靠通信。近年来，我们提出的基础设施辅助感知融合系统 (VIPS) 以及自适应高分辨率全景 LiDAR (αLiDAR)，重点解决复杂环境中视野受限与实时感知不足的问题，为智能机器人和自动驾驶系统提供系统级支撑。

Q

近期，国际电气和电子工程师协会 (IEEE) 公布了2026年度新晋Fellow名单，祝贺您此次当选IEEE Fellow，您希望自己的研究对人们的生活，或者在学术界产生怎样的影响？

感谢认可。我更希望这项荣誉体现的是对长期、连续技术路线的肯定。从我个人角度来看，研究工作的核心目标始终是解决真实系统中的关键瓶颈问题，而不仅仅是提出理论模型。在学术层面，我希望相关研究能够为移动计算安全、实时感知与通信提供可复用的方法体系，尤其是在安全性、能效与实时性之间权衡的问题上，为后续研究提供明确的技术路径。在应用层面，我更关注研究成果在工业物联网与智能机器人系统中的落地效果。例如，我提出的一系列基于ECC的轻量级认证协议，以及面向感知与通信协同的系统设计，已经在工业机器人、移动机器人和人形机器人等系统中得到应用，支持了系统的安全运行与稳定部署。

Q

您长期从事移动计算领域的研究工作，您认为该领域未来的发展趋势如何？有哪些热点话题或方向值得关注？

我认为，移动计算正从“以终端为中心”向端—边—云协同的系统级智能演进，这一趋势在机器人和具身智能系统中尤为明显。未来值得重点关注的方向主要包括：第一，感知、通信与计算的深度融合。在移动机器人和工业场景中，感知精度、通信可靠性和计算时延往往相互制约，必须进行联合设计与优化。第二，具身智能的发展将倒逼实时系统与网络机制的进步。具身智能不仅需要模型能力，更需要在毫秒级时延和高可靠性条件下稳定运行，这对系统软件和网络机制提出了更高要求。第三，安全与隐私保护机制的工程化应用。随着机器人和智能设备大规模部署，轻量化、安全且高效的认证与隐私保护机制将成为系统不可或缺的组成部分。这些问题既具有明确的理论挑战，也直接关系到技术能否大规模应用。

Q

对于该领域的年轻研究人员，您有什么建议吗？

我建议年轻研究人员在研究过程中尽量做到三点。第一，尽早面对真实系统约束。例如能耗限制、通信不稳定、计算资源受限以及安全威胁，这些因素在移动计算和机器人系统中普遍存在。第二，注重系统验证而不仅是算法验证。我个人的研究经验表明，很多关键问题只有在系统实现和真实实验中才能暴露出来。第三，选择一条长期技术主线持续深耕。例如安全机制、感知与通信协同、或实时系统架构，通过持续积累逐步形成自己的研究体系，而不是频繁更换研究方向。

Q

您如何看待开放获取 (Open Access) 这种出版模式？

我总体上认可Open Access在提升学术成果可获取性方面的积极作用，尤其有助于研究成果在全球范围内被更广泛地传播和使用。但我始终认为，出版模式本身并不是核心，学术质量才是关键。无论采用何种出版模式，严格的同行评审、清晰的研究问题定义以及可复现的实验与系统验证，都是高质量研究不可或缺的要素。只有在这些基础得到充分保障的前提下，Open Access才能真正促进学术交流和领域发展。

Q

在选择投稿期刊时，您主要看重哪些因素？

在选择投稿期刊时，我主要关注三个方面：第一，期刊的研究领域定位是否清晰，论文能否被目标学术群体有效阅读；第二，评审过程是否规范和专业；第三，期刊是否支持具有长期价值的系统性和交叉研究，而不仅关注短期热点。

Q

作为 JSAN 期刊的编委，您对于期刊的发展有何建议？

我认为 JSAN 在传感器与执行器网络领域已经形成了清晰的定位。未来可以进一步强化与智能系统和机器人应用相关的交叉研究方向，例如感知网络与边缘计算、机器人系统中的传感—执行闭环，以及工业场景下的实时通信机制等。

同时，鼓励系统性与可复现研究也非常重要。在机器人和具身智能相关领域，工程实现和实验验证往往直接决定研究的长期影响力。通过持续提升审稿质量与学术标准，JSAN 有望在相关领域形成更具辨识度的国际影响力。

感谢牛建伟教授的深度分享与鼎力支持！期待 JSAN 期刊持续优化出版服务，聚焦传感器与执行器网络领域核心议题，依托编委团队的学术资源与行业视野，为全球研究者搭建更高效、更优质的学术交流平台。

JSAN 期刊介绍：https://www.mdpi.com/journal/jsan

主编：Prof. Dr. Lei Shu, 1. Nanjing Agricultural University, China;2. University of Lincoln, UK

期刊主题涵盖传感器/执行器网络的系统架构、操作系统和网络硬件；智能传感器和执行器；工业4.0和嵌入式无线传感器等。期刊已被Scopus、ESCI (Web of Science) 等数据库收录。

2024 Impact Factor: 4.2

2024 CiteScore: 9.4

Time to First Decision: 21.6 Days

Acceptance to Publication: 5.3 Days