毫米波雷达商用化的突破

据报道，近年来，随着新能源汽车的快速发展，毫米波雷达技术也广为人知。然而，除了在汽车领域的应用，如导弹制导、无人机控制、智能家居等领域也取得了巨大的成就。以智能家居为例。毫米波雷达本身具有高分辨率、高灵敏度、抗干扰等优点。可以实现人体的微动检测和静态检测，从而应用于照明、家用电器、养老、健康监测等。

然而，毫米波雷达产品BCW60B的商业应用仍处于探索阶段，国内外还没有完全成熟的产品，这意味着这一领域仍有巨大的商机。最近，一支国内大学团队在毫米波雷达智能设备的应用上取得了新的突破。

让毫米波雷达技术真正落地

上海交通大学副教授、博士生导师顾昌展带领的团队在探索毫米波雷达市场应用方面一直走在行业前列。据顾昌展介绍，毫米波雷达主要用于日常生活中智能家居的存在感知。但在婴儿监测、睡眠监测、老年人健康监测等未完全覆盖的大健康领域，也有很大的潜力。

因为毫米波雷达没有成像，所以对隐私保护非常友好，比相机方案更适合在卧室、浴室等隐私区域组装。此外，毫米波的监控不需要接触，比目前火热的智能手环更方便，避免了皮肤敏感、不习惯等固有痛点。此外，它们不像手镯那样需要定期充电。

基于这些优势，顾昌展认为毫米波技术特别适合长期静息监测，可用于监测老年人、睡眠问题患者和婴儿的夜间睡眠过程。

由于涉及健康监测，为了更准确地感知人体状况，顾昌展团队做了详细的准备。据了解，该团队是中国为数不多的具有毫米波感知数据“获取(电磁波)”和“处理(智能算法)”能力的技术团队之一。它有一个完全自主研发的硬件架构系统，可以实现微米级的监控精度，消除常见的近距离盲点问题。从信息“获取”来看，监控精度保证在硬件底层，因此可以实现最高的监控精度。

与此同时，团队原创的感知硬件平台和处理算法能准确地区分呼吸和心跳运动，从而获得呼吸节律、呼吸暂停、心跳节律，R-R间期、心跳变异等数据维度实现高精度监测。以心跳节奏为例。在一次手术中，与接触式十二导联心电图相比，团队检测到的两次心跳间隔时间是“R-“R间期”的误差只有0.38%。

为了更准确地分析数据，该团队开发了自己的AI模型。从2017年开始，他们与交通大学附属医院合作，收集医生标注的医疗级数据，并与毫米波数据一起输入AI模型，实现了对一系列慢性心肺疾病的筛查和识别，以及成熟的睡眠分期算法模型。以婴儿呼吸暂停监测为例，通过毫米波收集的数据与AI机器一起学习，目前95%以上的婴儿呼吸暂停监测精度已经达到。可以看出，毫米波雷达的准确性已经有了实用的基础。

另一方面，由于毫米波雷达在国内外商业应用中处于探索阶段，目前推出的产品大多不成熟。从毫米波技术来看，顾昌展教授带领的团队目前处于领先地位，已经在高端养老院和医院进行了装载测试，有望真正实现毫米波雷达的商业化。

毫米波雷达商业化的突破

当然，要实现毫米波雷达的真正商业化，还有很多问题需要解决，尤其是毫米波雷达在智能设备中的应用是一种新的尝试，没有成熟的案例可供参考，所以所有的问题都需要自己解决。

顾昌展表示，实现商业化仍然存在许多困难。硬件方面，目前市场上还没有针对生命体征的成熟毫米波芯片，所以毫米波雷达玩家需要有很强的硬件设计能力，依靠商用芯片参考设计方案很难达到健康监测所需的数据精度；算法方面，在明确使用场景后，需要同时采集大量毫米波数据和医疗级金标准标注的优质数据来训练信号处理模型。这个过程需要多年与医生的深度合作。只有这样，算法才能准确判断和输出收集到的数据。

在产品的实际应用中，该团队透露，合作伙伴和终端消费者的主要需求集中在几个方面。例如，增加测量参数(提供呼吸暂停监测、心肺疾病预警、睡眠报告等)、确保数据质量稳定(可以精确监控不同的睡姿，数据可比拟金标准、提供后续助眠方案、呼吸暂停趋势跟踪及后续医疗建议等)。

针对这些问题，团队也在积极改进。硬件方面，由于消费级毫米波是一个相对较新的应用，目前市场上现有的硬件还没有车载毫米波成熟，迭代空间还是很大的。为此，该团队开发了毫米波硬件系统，解决了近距离盲点、收发干扰、近距离杂散等技术问题，首次实现了行业内微米级监测精度。

算法方面，他们一方面与上海交通大学附属三甲医院合作，收集医生标注的近万小时医疗级金标准数据，并将其与毫米波数据一起输入AI模型进行联合训练，大大提高了训练精度。

因为毫米波健康监测的本质是监测身体表面的起伏，为了获得更高质量的信号，他们开发了beamforming功能，通过毫米波扫描身体，准确定位生命体征信号最强的位置，有针对性地发射毫米波，从而提取出最高质量的体征信息，在准确性上实现了飞跃。此外，该团队可以通过原始算法区分心跳和呼吸引起的胸腔起伏，从而获得准确的呼吸节律和心律，以及进一步的呼吸和心跳细节数据，如心率变异、呼吸暂停等。基于这些目的。

随着软硬件的突破，毫米波雷达技术真正应用于智能家居、健康监测等场景的可能性又向前迈进了一大步。顾昌展表示，该团队目前拥有成熟的硬件和生命体征探测智能算法。一方面，未来将继续收集医疗级大数据培训AI模型，挖掘监测数据的更多价值；另一方面，我们将与后续的配套解决方案制造商(如养老服务提供商、婴儿监测器、睡眠家具公司等)合作，为消费者输出完整的消费产品。

为了更好地落地产品，团队最近还注册了一家商业公司——希卡立科技，希望通过商业力量，将产品从实验室推向成千上万消费者的家中。在2023年1月刚刚结束的美国消费电子展CES上，他们还在全球范围内推出了健康监测产品，引起了国内外经销商的广泛关注。

突破健康硬件模型监测算法

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