上海交大团队再次突破，毫米波雷达智能健康监测设备走入国际一线行列

电子发烧友网报道（文/黄山明）新能源汽车在近几年的迅猛发展，也让毫米波雷达这项技术被广为人知。但除了应用在汽车领域外，如导弹制导、无人机控制、智能家居等领域中都大有作为。以智能家居为例，由于毫米波雷达本身具有高分辨率、高灵敏度、抗干扰等优点，可以实现对人体的微动检测和静态检测，从而应用在照明、家电、养老、健康监测等方面。

不过目前毫米波雷达产品的商业化应用仍处于探索阶段，国内外尚无完全成熟的产品，这也意味着在这一领域中仍存在巨大的商业机会。近期，国内一支高校团队在毫米波雷达智能设备应用上有了新的突破，电子发烧友网也有幸再次采访到了这家上海交通大学的科研团队。

让毫米波雷达技术真正落地

在毫米波雷达市场应用的探索上，由上海交通大学副教授、博士生导师顾昌展所带领的团队一直走在行业的前列。据顾昌展透露，目前在日常生活中，毫米波雷达主要被应用在智能家居中的存在感知。然而，在未被充分覆盖的大健康领域，如婴儿监测、睡眠监测、老人健康监测等方面也大有可为。
由于毫米波雷达不成像，因此对于保护隐私十分友好，相比摄像头方案更加适合在卧室、浴室等隐私区域装配。另外，毫米波的监测无需接触，相比当下火热的智能手环更加方便，避免了皮肤敏感、不习惯等固有痛点，另外也不像手环一样需要定期充电。
基于这些优势，顾昌展认为毫米波技术尤其适用于长时间的静息监测，可以适用于针对老人、睡眠问题者、婴儿的夜间睡眠过程监测。
由于涉及到健康监测，为了更准确的感知人体状态，顾昌展团队做了详尽的准备。据了解，该团队是国内极少数同时具备毫米波感知数据“获取（电磁波）”和“处理（智能算法）”能力的技术团队，具有完全自研的硬件架构系统，能够实现微米级监测精度，同时消除了普遍存在的近距盲区问题，从信息“获取”即硬件底层保证了监测的精度，因而能够实现最高的监测精度。
同时，团队独创的感知硬件平台和处理算法能够精确地将呼吸和心跳运动区分开来，从而得到呼吸节律、呼吸暂停、心跳节律、R-R间期、心跳变异性等数据维度，实现高精度监测。以心跳节律为例，在某次手术中，与接触式十二导联心电图对比，团队所检测到的两次心跳间隔的时间“R-R间期”的误差率仅在0.38%。
为了更精准的对数据进行分析，该团队开发了自己的AI模型。他们从2017年起就和交大附属的医院合作，采集带有医生标注的医疗级数据，与毫米波数据联合输入AI模型，已实现对系列心肺慢病的筛查和识别，以及成熟的睡眠分期算法模型。以婴儿呼吸暂停监测为例，通过毫米波采集的数据联合AI机器学习，目前监测婴儿呼吸暂停事件的精度已经达到95%以上。可以看到，毫米波雷达的准确度已经具备实用基础。

另一方面，由于毫米波雷达在商业化应用上国内外均处于探索阶段，目前所推出的产品也大多不太成熟。从毫米波技术上来看，目前顾昌展教授所带领的团队已处于领先地位，并已经在高端养老院、医院进行装载测试，有望真正实现毫米波雷达的商用化落地。

毫米波雷达商用化的突破

当然，想要实现毫米波雷达的真正商业化，还有不少的问题需要解决，特别是毫米波雷达在智能设备中的应用属于新的尝试，没有成熟案例可供参考，因此所有遇到的问题都需要自己解决。
顾昌展表示，想要实现商业化，还存在着诸多难点。硬件上，目前市面上还没有成熟的针对生命体征的毫米波芯片，因此需要毫米波雷达玩家拥有较强的硬件设计能力，依赖于商用芯片参考设计方案很难达到健康监测需要的数据精度；算法上，在明确使用场景后，需要同时采集大量毫米波数据和有医疗级金标准标注的高质量数据来训练信号处理模型，这个过程需要长年累月和医生的深入合作，只有这样才能让算法对采集到的数据进行准确的判断，输出对用户有用的结论。
而在产品的实际应用上，该团队透露，合作方与终端消费者的主要诉求集中在几个方面。比如增加测量参数（提供呼吸暂停监测功能、心肺疾病预警功能、睡眠报告功能等）、保证数据质量稳定（需要不同睡姿都可以精确监测、数据可比拟金标准）、提供后续方案（助眠方案、呼吸暂停趋势追踪和后续医疗建议等）。
针对以上这些问题，该团队也在积极改进。硬件方面，由于消费级毫米波是比较新的应用，目前市面上现存的硬件并不如车载毫米波那样成熟，仍然有很多迭代的空间。为此，该团队自研了毫米波硬件系统，解决了近距盲区、收发干扰、近距杂散等技术难题，在业内首次实现了微米级的监测精度。
算法方面，他们一方面与多家上海交大附属三甲医院合作，收集近万小时带有医生标注的医疗级金标准数据，并将其与毫米波数据一同输入AI模型进行联合训练，大幅提高了训练精确度。

因为毫米波进行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beam forming功能，通过毫米波扫描身体，精准定位到生命体征信号最强的位置并针对性发射毫米波，从而提取到最高质量的体征信息，在准度上实现了跃升。此外，该团队通过独创的算法能够将由心跳和呼吸产生的胸腔起伏区分开来，从而获得精确的呼吸节律、心律，以及更进一步的呼吸、心跳细节数据，比如心率变异性、呼吸暂停等。基于这些数据做进一步分析，目前已经实现了对婴儿的呼吸暂停监测、对成年人的睡眠分析、对老人的心肺疾病监测。
软硬件上的突破，让毫米波雷达技术真正应用在智能家居、健康监测等场景的可能性又向前迈了一大步。顾昌展表示，团队目前已经具备成熟的硬件和生命体征探测智能算法，未来一方面将继续收集医疗级大数据训练AI模型，挖掘监测数据更多价值；另一方面将与后续配套解决方案厂商（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级产品。
为了更好的将产品落地，该团队也在最近注册了商业化公司——希卡立科技，希望通过商业的力量助推产品从实验室走向万千消费者的家中。在2023年1月刚结束的美国消费电子展CES上，他们全球也首发了健康监测产品，受到了海内外经销商的广泛关注。

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