按：在少数派用户社区中不少 Pixel 设备拥趸的心目中，Pixel 4 是这个系列历史上的高光时刻。而这代机型最具识别度的特征，大概就是基于毫米波雷达技术的 Motion Sense 了。尽管未能在后续型号中保留，但 Motion Sense 带来的手势交互仍在不少热爱科技产品的用户心中激起过涟漪。此外，随着各大新能源车企纷纷「打卡」城市辅助驾驶，毫米波雷达作为激光雷达、超声波雷达、视觉传感器等方案的辅助，也一直活跃在我们生活的台前幕后。

去年，少数派曾有机会与上海交通大学的顾昌展教授及其团队建立了联系。顾教授的主要研究方向就是毫米波雷达的应用，他曾在 Google ATAP 实验室工作，参与了 Project Soli 的立项、研发和落地，这正是 Motion Sense 功能背后的研发项目。目前，顾教授团队的研究方向是利用毫米波雷达探测人体体征，进而提升身体机能监测的精准度和舒适度。我们还在少数派播客上做过一次交流，引起过不少兴趣。

时隔一年，我们再次请到顾教授团队的 Kyle，以一种「拟人化问答」的形式为大家做一次科普，介绍毫米波雷达的历史、特点和发展近况。也许在不久的将来，你的生活也能受益于这种灵活多变的技术。

请和大家打个招呼，介绍一下自己吧。

嗨，大家好，我是毫米波雷达！我是各种电子产品观察世界的「眼睛」，装载了我之后可以帮助各种电子产品感知周围环境，判断周围的人类和物体的存在；加上算法「大脑」之后我更是可以如虎添翼，可以联动智能家居、辅助驾驶、安防报警、健康诊断、心情追踪等都不在话下。

我的名字「毫米波」中，「波」说明我是一种和可见光一样的电磁波，而「毫米」则意味着我能实现高精度的位移测量，同时传播的距离相比其他波（比如光线）短一些。

能聊聊你的成长史吗？都有过哪些「重要阶段」和「高光时刻」？

那我们就从雷达的发明开始讲起。从我前辈的诞生起，其实有好几个领域并行的成长线。

早在 19 世纪末，就有科学家发现了电磁波能被金属反射的现象。直到二战时期，人们才想起这一现象在军事领域的潜力。先后有八个国家秘密科研，分别造出了雷达的雏形，用于探测船只、潜艇与飞机。1935 年，雷达正式被发明。战争结束后，我的前辈们逐渐从军事应用，扩展到了与生活也息息相关的气象、航空、地形探测等专业领域。

在和平年代，人们开始用雷达做更多有利生活的事。1975 年，雷达第一次被用于探测生命体征，比如在地震废墟中寻找生命体；上世纪 90 年代，小型化的雷达开始出现在高端汽车上，用于车辆的避障、巡航等。等到 2012 年，毫米波芯片工艺技术突飞猛进、成本下降，汽车雷达也乘着这股东风，开始快速飞入寻常百姓家。

其实不只现在满街的各种大众车型，在 2015 年，Google 发布了 Soli，这是世界首款消费级毫米波芯片。此后，Google 开始探索将这款芯片用于手机和手表上，进行手势识别；2019 年，Google Pixel 4 手机正式发布，它也成为了首款集成毫米波雷达的消费级硬件。

你会怎样总结自己的优缺点？

我是一个天生的「短跑运动员」。由于波长短，我在传输数据时速度快，容量大，能够穿过物体之间的微小间隙，比如烟雾、衣物等遮挡物，识别被测物体的位置；同时，我能够识别到极其微小的运动，并提供高精度的运动信息。我短波长的特性还能让信号定向传播，进而精准定位信号的来源和目标。

我工作在较高的频率范围内，这个范围相对较空，遭受的无线电频率干扰较少。这使得我能在复杂的环境中，如城市或工业场所，依然能够保持信号传输。

但相应的，我的穿透力比较弱，难以穿过墙壁或其他固体障碍。如果天气特别糟糕，或者「跑道」上有东西拦路，我的速度也会受到很大的影响，所以需要专业的人士提前帮我规划好跑道，才能发挥我的最大效果。

请用通俗的语言给大家介绍一下你的工作方法吧。

我的工作方式有点向蝙蝠致敬，依靠多普勒效应。我通过对外发出毫米波，并接受被反射回来的毫米波来监测被测对象的位移。我好比是往返跑动的短跑运动员，终点距离变化了，我跑到终点再跑回来所需要的时间也会相应变化。

在这一原理的基础上，我可以对数据获取的方式、数据处理的技巧做进一步的升级。

通过波束成形技术，我可以把我的能力更集中地在某一特定位置上。比如，人体健康追踪方面，我可以在获取胸腔位移运动情况之后，进一步细化成心脏运动情况和肺部运动情况。再通过算法和其他模型，获得监测对象的心跳、呼吸数据，来帮助判断别人的的睡眠质量、呼吸健康情况、心脏健康情况。

此前，在实际应用中，我已经发现了好多例夜间心跳过速、过缓的情况，及时通知了管理员，其中一位老人事后被确诊为房颤，多亏了及时的筛查，老人开始服用药物，避免老人的房颤造成心梗、中风等更严重的后果。

你对自己在哪些方面的工作能力最有自信？为什么擅长这些工作？

我在汽车上已经拥有了成熟的应用，能够帮汽车实现自动驾驶、开门防撞、车内婴儿监测、驾驶员疲劳情况监测等应用，目前我国车载毫米波年出货量已经超过2000万颗，这是我目前最熟悉的应用领域。

我也擅长探测人体存在。过去，人们主要用红外技术来进行人体存在探测，但是红外只能够识别是否存在大幅度移动物体，因此如果房间内的人静坐打字、开会，可能出现无人的误判。而我由于可以识别微动，因此即使人静坐我也可以发现呼吸和心跳运动，从而正确做出「有人」的判断。由于更好的探测效率和良好的成本控制，目前毫米波人存传感器出货量正在快速飙升，预计2024年将实现400万颗出货量，增速70%。

在健康监测方面上，我也有自己独特的优势。

首先，我是最「贴心」的监测方式，只需要把我安装在墙头、床下、床头柜上等位置，我就可以用一种非接触的方式，持续无感追踪对象的生命体征。这对于需要长期持续进行健康追踪的人们来说，降低了传统接触式方案的穿脱、充电、接触感等痛点，有着巨大的吸引力。

其次，我能够做到高精度，像前面说的，毫米波段能够在保证穿透性和监测距离的基础上，实现高位移探测精度，加上目前的工业基础带来的强大毫米波供应链，可以说，我是综合了舒适性、精确度、成本控制这些考量因素下，最佳的非接触生命体征监测方案。

此外，目前市场上有很多科学家通过和医疗数据联合学习，训练出了强大的生命体征模型，实现了用毫米波探测发现「心动图」，甚至实现了房颤和心梗提前预警、睡眠呼吸暂停预警、心梗实时报警等更进阶功能。

相信随着 AI 的发展，我可以实现更智慧的心肺疾病判断并给出解决方案。

关于你在汽车行业的价值，有过一些不同观点的讨论，能聊聊你的看法吗？

毫米波技术对自动驾驶系统一定是很好的补充，它不仅能够很好的进行快速测距测速，还有极佳的环境适应性，在雨雪天气等低能见度天气中也可以很好的工作。毫米波+激光+视觉方案可以给自动驾驶系统的外部感知提供一定的安全冗余，当然，也有一些追求性价比的车企，会在保证安全的前提下，通过去掉部分毫米波雷达的方式换取更低的成本，这也无可厚非。

在车上，除了自动驾驶外，还有很多地方需要毫米波传感器，比如车门上的测距雷达，可以识别开门是否会碰撞到周围物体；再比如车内的儿童车内遗留监测 CPD（Child Presence Detection），通过毫米波雷达探测是否有儿童被遗忘在车内，这一功能目前已经被加入欧洲强制标准。

你觉得自己还要重点克服哪些困难和挑战？对自己的未来还有哪些期待和规划？

确实，作为一种新兴技术，我还有很大的成长空间。

首先是数据量问题。如果要能够实现对人类更多疾病的更精准监测，需要让我见多识广，进一步训练疾病判断模型。另一方面，也需要在成本控制上做努力，从而让更多人能够以更低的成本用上毫米波相关的产品。

随着 AI 的发展以及数据量积累的提升，我的可能性正在被快速拓宽，未来将成为各种智能应用的重要数据输入。此前，已经有国内品牌推出了毫米波 AI 超感传感器，能够实现室内灯随人亮、判断室内是否有人睡觉、为书桌定制化设计人存方案等等。在健康领域，上海交大孵化的希卡立科技也通过和三甲医院合作，输入医疗金标准案例，训练了心肺健康模型，实现用毫米波无感非接触的了解老年人、儿童等对象的心肺慢病情况，包括房颤、心梗等，这样我就可以成为人们更加「知心」的朋友。

一个好汉三个帮，我还需要附着在优秀的产品上，让我不只是一个「眼睛」。目前已经能看到市面上越来越多的产品开始装载毫米波技术。比如卧室里常用的床头灯、吊灯、床垫，浴室里的浴霸，客厅的空调、电视，给宝宝用的宝宝监视器，给老人用的报警按钮、护理床等等产品上都已经开始出现毫米波的身影，照这个趋势，预计我的「左膀右臂」未来将会越来越强大，给用户带来更大价值。

我的梦想是走进千家万户，所以我要极力节降成本。目前市面上不乏优秀的解决方案，但是由于对算力要求高，不得不使用很强大的 MCU；另外有些雷达天线依赖进口，如果国产化可以实现进一步的成本节降。这也是我之后必须继续努力的。

如果大家想更多了解关于你的信息，可以推荐一些资源和渠道吗？

目前很多知名的毫米波芯片厂商都开设了公众号，比如矽杰微、岸达、英飞凌等，他们的公众号往往有很多专业的学习资料，另外也会给有兴趣的客户提供很好的技术支持。也有一些很有意思的独立微信公众号，比如「调皮连续波」等。

除此之外，一些知名实验室的论文也值得研究，其中包含了最前沿的毫米波研究进展。国外知名实验室比如美国 MIT Dina Katabi 教授带领的 NETMIT Research Group 实验室。