【背景导读】近年来，随着集感知、计算和通信能力为一体的智能手机数量快速增长，一种被称为“群智感知”的新型感知模式应运而生，成为普适计算(UbiComp)和协同计算（CSCW）领域的重要研究问题。在该模式下，大量智能手机用户通过移动互联网协作完成智慧城市中的感知任务，例如感知城市的空气质量、交通拥堵情况、人流移动状况等。然而，完成感知任务所耗费的过高电量降低了用户参与感知任务的意愿和积极性，近些年“群智感知电量节省技术”成为众多科研机构关注的热点研究问题。

【主要内容】北京大学的研究人员对已有研究工作进行系统总结，在分析群智感知电量消耗的类型的基础上，结合不同感知阶段的特点，提出了一个称为ESCrowd的群智感知节能技术整体框架，并对未来可能研究方向进行了展望和讨论。该文章题为“Energy Saving Techniques in Mobile Crowd Sensing: Current State andFuture Opportunities”，发表在美国电器和电子工程师学会顶级刊物IEEE Communications Magazine上（SCI 一区，影响因子：10.4）。文章第一作者为北京大学信息科学技术学院助理研究员王江涛，其他作者包括北京大学软件工程中心王亚沙教授、北京大学国家“千人计划”专家张大庆教授，以及美国佛罗里达大学、英国兰卡斯特大学终身教授Sumi Helal。