主要观点：在地铁等地下环境中常无可靠手机信号、WiFi 或 GPS，传统追踪方式不便。而通过手机振动信号，利用巧妙工程可预测地铁隧道中的位置，无需 GPS 坐标。具体步骤包括基本运动分类（从加速度数据获取频率数据判断是否在移动列车）、收集真实数据（让多人在多地多次乘车标注数据）、训练运动分类器（区分移动和未移动列车）、制作位置预测（通过多种因素预测当前位置），且车站计数可离线运行，用户可在地铁中使用 Transit 应用的 GO 功能，已在约 40 万次行程中帮助检测 150 万个地下车站，地上骑行导航也已在 600 多个城市使用，如今地下乘车也更可靠。
关键信息：地铁环境中信号不佳；利用手机振动信号预测位置；多人多地收集标注数据；训练运动分类器；位置预测模型及离线运行；可在 Transit 应用中使用 GO 功能。
重要细节：Stephen 通勤时的加速度数据及标注；Étienne 和 Elijah 在纽约收集数据；各种数据处理和模型训练过程；位置预测在不同场景的应用及效果等。