近日，第三十六屆國際網絡通信頂級會議ACM SIGCOMM 2022在荷蘭阿姆斯特丹召開并頒發了年度獎項。我院84級校友張晖博士在SIGCOMM'11上發表的論文“Understanding the Impact of Video Quality on User Engagement”以及他領導的初創公司Conviva所專注的在線流媒體優化分析系統分别獲得了年度時間檢驗論文獎（Test-of-Time Paper Award）和網絡系統獎（Networking Systems Award）。以下是對張晖博士的訪談實錄：

Q1：首先，可否請張老師簡單介紹一下這篇文章解決了什麼問題，以及您做這麼一個工作的初衷是什麼？

這一篇文章其實解決的是我們想了很久一個問題，也就是究竟應該怎麼非常客觀的評價視頻質量。以前的評價方法是招募一系列的志願者，通過志願者觀看視頻的反饋來判斷視頻質量的好壞，但這種實驗的方式存在着規模小、主觀性強等問題。那麼視頻質量應該從什麼角度進行客觀地判斷呢？

我在CMU的同事Herb A. Simon教授（圖靈獎和諾貝爾經濟學獎獲得者），提出了“注意力經濟學（Attention Economy）”的概念，這也是目前大多數互聯網公司商業模式的基礎。在本研究中，我們利用大數據處理的關鍵技術進步，對大型生産視頻網站的每一個事件、每一個流、每一個消費者進行測量和處理。我們用“參與”來衡量“注意力”，通過評估用戶的注意力來判斷視頻的質量。在今天這個信息爆炸的時代，用戶可以從各種渠道獲得不同的視頻信息，這更加顯現出注意力的稀缺性。但有了這個評估手段之後如何把它轉變成科學的問題也有一定的複雜性，視頻質量也有很多的外在影響因素需要我們去考慮，比如說視頻的清晰度、流暢度、視頻軟件打開的速度等，我們這篇文章也是第一次用實驗的手段和大數據采集和處理技術去研究、分析這樣一個問題，具體的研究方法大家可以去關注我們的文章。

Q2：很多您的學生對您有一個共同的評價：高瞻遠矚。我也是最近了解到實際上除了這次獲獎之外您之前還獲得了2011年SIGMETRICS和2015年SIGCOMM的Test-of-Time Paper Award。可否請您談談博士生們應該如何培養自身“高瞻遠矚”的能力？

做研究其實是三個方面，第一是選方向，第二是選題，第三是如何做好一個研究項目，我認為“高瞻遠矚”更多的也是在對方向的選擇上。博士生首先還是要從一個小的科研項目起步，無論做再小的題目都有做得好做的壞的區别，從采集數據、分析數據、做圖表到寫文章，這是一整個完整的科研訓練的過程。同學們應該從做一個科研項目、發表一篇科研文章的過程中培養自己的科研态度和科研技能。有的同學在剛讀博的時候眼界很高、有拿圖靈獎的抱負，甚至會覺得老師的水平不夠，這個我覺得是很自然的事，我當學生的時候也這樣。眼高是好事但手低是壞事，我們第一件事就是要先下手做，打好科研技能的基礎是一件很重要的事情。也許我們現在做的題目不是能獲諾貝爾獎、圖靈獎的題目，但在做的過程中我們會慢慢在科研上有自己獨特的體會。

對于博士生來說選方向是一件比較難的事情，更多的是在自己所在課題組的大方向中選題，在找選題這件事情上首先要有ambition和confidence，五年讀博的時間其實很長，可以做很多事情，也足以讓大家在自己的小領域中成為專家。有的同學可能會覺得我寫文章都總會被拒絕，那麼信心要從哪裡來？我想說的是大家的信心可以從榜樣中來，我們可以在課題組、在學校内找一個高年級的博士生做榜樣，你看他現在做的很好，幾年前剛入學的時候其實跟你一樣對領域内的知識知之甚少，等再過兩年就能成為領域專家了。“雖然我們今天還在井岡山，但心裡要想到怎麼占領全中國。”大家的起點都很低，其實五年是很長的時間，但很少有人願意花五年去做一件事，所以大家要有這個決心、有信心。

回到怎麼找一個好的選題上，具體的技術層面很多人都講了很多話，比如說Herbert A. Simon，他就說過找題目第一件事就是發現自己獨到、和别人不一樣的地方。那什麼叫做獨到之處？聰明？勤奮？其實這都不是，因為大家都很聰明很勤奮。而我對一個問題有深刻的理解、我有一個别人沒有的數據源和合作夥伴，這才是我們真正的秘密武器（secret weapon）。我們能發掘自己的秘密武器也是一件很重要的事情，很多人可能自己坐在金礦上但不自知，比如說我們在中國做AI有更大的數據量也更容易采集數據，這就是我們的secret weapon。所以我為什麼一直說我們的研究能力一定要強，有了紮實的基礎後，在遇到一個非常好的科研項目，就能做出很有影響力的工作。對于這個工作來說，我們的secret weapon有兩個：首先是我們擁有視頻測量技術和客戶訪問權限，這使我們能夠對每個流的每個事件進行全方面的采集；二是我們擁有大數據技術和研究方法，可以對收集到的海量數據進行綜合處理。

再回到最重要的一點，對于年輕老師或者高年級博士怎麼找研究方向，我覺得第一是要有雄心壯志（ambitious），第二是要找到自己感興趣的點，做一些自己覺得真正有意義的事情。拿Herbert A. Simon來說，他一輩子隻追求一件事，就是想知道人腦是怎麼工作的，所以他從好多角度去研究這個事情，從心理學角度去看，他發現人會花很多精力去想這麼賺錢，于是順着類似的思路去思考，最後獲得了經濟學的諾貝爾獎。最後他為了研究人腦怎麼工作這個問題又轉到了計算機領域，因為他在60年代末七十年代初突然發現機器和人一樣也會下棋，他就會想那麼弄清楚了機器是怎麼會下棋的是否可以幫助理解人腦是怎麼工作的呢？大家可以看出他有一個非常大的想法，這樣一來他一旦在任何領域看到了可能的技術工具他都會去鑽研，這就是集大成者。有的同學可能會覺得Herbert A. Simon這種幾十年出一個的天才好像不是我們能比的，但大家必須用他的這種思路去思考問題。

我在CMU的時候，辦公室隔壁是Edmund Clarke，圖靈獎獲得者，他的領域是model checking formal methods，可能大家對這個領域的感覺是已經做了很長時間了，但他一輩子就做這一件事情，随着CPU越來越複雜，研究手段也越來越高級。到今天為止，我們最複雜的程序，CPU的驗證都是用model checking來做的，所以他這一輩子也就是研究這一件事。

從上面的例子中可以看出，隻要我們腦子裡一直有一個研究目标，那麼方向是可以越走越寬的，當你找到自己想研究的問題之後就可以自發的、從不同的切入點去研究，這種内驅的科研動力往往是最能驅使着一個人在科研道路上堅持下去的。

最後一個就是對自己的高标準、嚴要求，比如我們要認為我們的文章能寫得更好、圖也能畫的更好，這是對自己嚴格要求的科研習慣，養但習慣的養成是很不容易的。比如說我們每個人都想早起跑半個小時，但這很難做到。我最佩服的就是Edmund Clarke我當時是CMU還是最低的助理教授，隔壁就是他這個圖靈獎獲得者，我每天八點到辦公室他已經在了，晚上七點走的時候他還沒走，星期天我來了發現他還在那，外面一堆人排着隊想見他。所以他就有這個習慣，幾十年如一日做研究，這種專一是很難做到的事情。我們每個人都要有榜樣，這都是榜樣。

Q3：您培養了很多傑出的學生，他們中的很多人在世界各地的名校任教。可否請您談談如何才能成為一名優秀的博士？相比于工業界，在學術界做科研有哪些優勢呢？

我認為第一件事還是找到自己的目标，并且有足夠的信心去完成這個目标，比如說我們要五年内成為世界第一。其實這并不難，隻要你把所研究的領域弄到足夠小就有希望成為世界第一。我們做科研一定要有深度，要做到最好。很多同學就會覺得說領域太小太狹隘了，沒人在乎怎麼辦？其實無論目前看來多麼小多麼狹隘的領域，其實做好了都能做的很大，就回到Edmund Clarke，model checking在六七十年代完全是沒人做的，我們今天最熱的神經網絡當時也是沒人做，所以說能夠耐住寂寞還是很重要的一件事。

還有就是信心，有的同學會想我怎麼能做得過Google、阿裡這些公司呢？畢竟他們是做系統的人，有一堆來自世界各地名校的PhD在做一件事情，又有充足的數據，我們怎麼能做得過他們呢？我覺得咱們的優勢還是很強的，第一，我們的時間更為自由，在公司裡其實會在諸如開會等事務性工作上花費很多時間，每天可能有開不完的會，這樣一來大家其實沒有充足的時間去獨立思考，而我們作為博士生有五年的時間，且允許大家在這五年裡隻做一件事情，這在公司是完全不可能的，這就是我們第一個優勢——專一；第二，公司強調效益，需要立馬出成果、産生效益，這麼多資金砸進去肯定要求趕快變現。而我們可以選一個題目往遠了看，也許當下不會立馬出效益，但不意味着一直不會産生效益。比如說楊芙清院士和Edmund Clarke，他們做的東西如果放到Google和阿裡這些公司能做出來嗎？但他們的工作又是相當有意義的，因此我們完全有必要相信自己可以在5年以後做出世界級的工作，一定要有這個信心。

有了目标和信心之後還要鍛煉自己的科研能力，也就是回過頭來咱們做事要認真。光說我們能做出什麼好工作是沒有意義的，怎麼變成每天的工作習慣。當然做工作也有運氣、環境因素在裡面，雖然不是每個人都能拿圖靈獎，但寫一篇好論文是沒問題的，寫了第一篇再去思考第二篇，一定要把自己的目标落到具體。

Q4：這篇獲獎論文的内容和您現在任聯合創始人以及CEO的創業公司Conviva似乎高度相關。可否請您談談您的創業心得并且分享一下學術界和工業界在思維方式上的不同？

創業是一件大事兒，我們Conviva做得還不錯，但現在還不算是最成功的，Databricks創業非常成功。衡量創業是否成功就一件事，是你的顧客量有多大，營業額有多大。其實創業和科研一樣，也要有ambition， confidence，和 secret weapon.  

我個人有信心把 Conviva 做成第一流的公司，我們一定要對自己的優勢有信心，我們的優勢在于對技術的理解更加深刻且有自己核心的技術，我們做的東西一定要有技術含量，這樣做的東西才可能真正變成持久的公司。我們希望Conviva也是這樣一個公司，賺錢是很重要的事情，但是個人賺錢和公司是否成功是兩回事，做出一個在工業界、在技術上有長期影響力的企業是一件很不容易的事情，我們現在抱着這個目标在奮鬥的征途上。

做科研和做公司确實非常不一樣，因為它的衡量标準成功的标準是不一樣的，科研的标準是對未來的影響度，一個好的科研工作應該是從思想的角度對世界都有影響的。公司的标準就非常清晰了，就是你賺了多少錢。公司賺錢的受益人很多，包括你的客戶、員工和股東，公司的标準就是以錢為中心的。這其實對社會是有非常好的推動作用，比如說華為了打開更大的市場就做了巨大的創新。公司有幾百人、幾千人甚至幾萬人，有人做财務、有人做産品、有人做安全有人做銷售，不同技能背景的人凝聚起來為了做一件事。學術界是不一樣的，我們沒有也不需要公司那麼多人，所以學術需要的是在多個方向上不斷地摸索，很少的人需要解決一個或者幾個長期問題。所以這個需要的技能是不太一樣。做研究可能是寫論文、發表論文，至于後面有沒有人讀、什麼時候有人讀就是另外一件事了，但做公司每個季度都得需要進展，所以說這二者之間從執行層面上的思維方式是完全不一樣的。

Q5：您認為當時的研究環境和今天的有何不同，可否給今天的青年教師和同學們一些建議？

我覺得共同之處還是蠻多的，我們依舊有很多的深層問題和表面問題可以研究，甚至今天可以研究的問題和研究手段更多了。我記得在2008年我回北大做過一次講座，當時對整個行業來說是個低谷期，也有很多人認為計算機是夕陽産業。我自己當時還是非常樂觀的，我說信息時代才剛剛開始，很多信息革命甚至還沒有開始。到如今，計算機已經深入到各個領域和我們生活的方方面面，但我們跟十幾年前一樣，無論是學術界還是工業界都有很多問題沒有解決。

不一樣的地方我認為主要是現在誘惑更多了，做的人也更多了。這就導緻大家更加浮躁，以前人少的時候大家的研究質量都很高，現在全世界都蜂擁進計算機領域，必然導緻領域内魚龍混雜。因此我們研究人員要更加有信心、有定力。當然人多了也不完全是壞事，其中一個好處在于我們可以和更多的人進行溝通。

其實我想說的是做出好的科研成果無論是20年前還是現在都是好不容易的事情，大家在做事情的過程中也無法預見未來。因此更需要我們靜下心來做好手頭的工作，腳踏實地做工作的同時也要不斷地思考、找到未來的研究方向。我非常喜歡我們Conviva 北京分公司的掌門人胡甯甯（也是我CMU時的博士生）說的一句話：“跟有情有義的人做一件有意義的事情”。 做學術做創業，歸根結底到底是做人，這是永遠不變的道理。

張晖博士個人簡曆

Hui Zhang is co-founder, Chief Scientist, and Chairman of the Board of Conviva, a global leader in real-time big data analytics and the winner of 2022 ACM SIGCOMM Network Systems Award.  Zhang is also a Consulting Professor of Computer Science at Carnegie Mellon University, where he has been a faculty member since 1995.   Zhang has done pioneering research in Internet QoS, network architecture, and real-time big data analytics.  His papers have won multiple awards including three ACM Test-of-Time Awards.  He has advised several award-winning thesis including Ion Stoica’s Ph.D. dissertation which won ACM Dissertation Award in 2001 and Junchen Jiang’s Ph.D dissertation which  won Carnegie Mellon University School of Computer Science Distinguished Dissertation Award in 2017.   His students include professors in top universities, entrepreneurs starting successful companies, and technologists in leading companies.

Zhang was elected to be a Fellow of ACM in 2006 and received the Alfred Sloan Fellowship in 2000.  He received the National Science Foundation CAREER Award in 1996 and held the Finmeccanica Chair in Computer Science at CMU from 1998 to 2001. Zhang received a bachelor’s degree from Peking University, a master’s degree from Rensselaer Polytechnic Institute, and Ph.D. in Computer Science from University of California at Berkeley. 

The ACM SIGCOMM Test of Time Award recognizes papers published 10 to 12 years in the past in Computer Communication Review or any SIGCOMM sponsored or co-sponsored conference that is deemed to be an outstanding paper whose contents are still a vibrant and useful contribution today. The award is given annually and consists of a custom glass award. The paper is chosen by an award committee appointed by the SIGCOMM Award Committee Chair.

The SIGCOMM Networking Systems Award is awarded to an institution or individual(s) to recognize the development of a networking system that has had a significant impact on the world of computer networking. 

SIGCOMM 會議介紹：ACM SIGCOMM 至今已經舉辦了 36 屆，是計算機網絡領域公認的全球頂尖學術會議，在整個計算機科學領域享有崇高的聲望。SIGCOMM 作為一個開放的平台，為全球計算機網絡學者、研究人員和學生了解最新的互聯網技術和應用提供了橋梁。同時，SIGCOMM 也屬于公認難度最高的系統會議之一，很多工作在學術界和工業界都産生了深遠的影響。

Ellen Zegura, Professor at George Tech, Chair of ACM SIGCOMM Executive Committee

Vyas and Hui are co-authors.  Jennifer(Princeton) and Renata(Netflix) are award committee members

(From left to right:  Jennifer Rexford, Vyas Sekar, Hui, Renata Teixeira)