内置雷达技术实现无接触睡眠监测

优质睡眠对身心健康的重要性已得到广泛证实，但全球仍有三分之一成年人面临睡眠不足问题。基于机器学习与雷达技术创新，开发出首款专用睡眠监测设备——结合床边睡眠追踪、唤醒灯与智能闹钟功能的一体化设备。

以用户信任为核心的设计理念

设备采用环境雷达技术而非摄像头或麦克风，通过内置雷达传感器安全发射并接收超低功率无线电信号。传感器利用不同天线反射信号的相位差测量运动与距离，经过片上信号处理生成与用户呼吸对应的离散波形。该技术无法识别个体用户的噪声或视觉标识（如身体图像），用户可手动启用待机模式暂停监测功能。

睡眠追踪算法基于五大技术创新：

存在检测：仅当用户进入传感器检测范围（三维扇形区域）时才激活睡眠监测，否则保持无数据上传的监控模式。

主用户追踪：通过呼吸与运动模式组合，精准识别最接近设备的主用户睡眠状态，动态监测用户与传感器的距离变化、呼吸信号质量及呼吸模式突变。

睡眠意图识别：结合存在检测与主用户追踪技术，通过经数万小时睡眠日记训练的机器学习模型，根据呼吸、运动和距离数据生成睡眠意图评分，准确区分阅读/看电视等床上活动与入睡尝试。

睡眠阶段分类：基于临床多导睡眠图（PSG）研究的数万小时数据预训练深度学习模型，通过呼吸感应胸带（RIP）传感器数据建立呼吸与睡眠的关联表征，最终仅需内置雷达即可实现家庭环境下的睡眠阶段分类。

智能闹钟集成：在闹钟窗口期每数分钟检测一次浅睡眠阶段，同时通过增量计算实现低延迟睡眠阶段预测，确保在最大化睡眠时长的基础上选择最佳唤醒时机。

通过数百名睡眠者数千小时的居家PSG对比研究，由三名注册PSG技师按照美国睡眠医学会标准标注真实睡眠阶段， across 14项睡眠指标（包括入睡时间、清醒时间及每30秒精度）进行系统评估。结合Beta测试的数千份睡眠日记，覆盖不同睡姿、年龄和体型的多样化人群。

该技术通过端到端的睡眠体验管理（涵盖入睡与晨起全过程），为用户提供理解与管理睡眠的全新方式。未来将持续优化睡眠数据分析能力，从睡眠质量、时长到卧室环境等多维度提供可操作的改善见解，推动个性化健康管理技术发展。