旭化成微电子将于2026年7月量产AK5816AIM毫米波雷达模块,该模块可非接触式监测人和宠物状态,适用于注重隐私的空间。目前已在适老住宅中应用,并与多家公司合作提供全流程支持。
千里科技全资收购宁波融感科技,旨在提升智能驾驶硬件能力,构建软硬一体的全栈交付体系。融感科技专注毫米波雷达技术,与多家汽车制造商合作。此次收购将帮助千里科技控制核心技术,降低成本,加速向“第二个华为”目标迈进。
大华股份的毫米波雷达被工信部选为“2025年数字适老助残产品和服务典型案例”。该技术在尊重老人隐私的基础上,监测呼吸、心率等生命体征,识别异常状态并及时预警,提升了监测准确性和风险识别能力,确保老年人健康安全。
西班牙电信与索尼在马德里测试5G毫米波连接,成功实现超过1.8 Gbps的上传速度,展示了基于5G的音视频广播系统在高需求广播应用中的能力。这项技术能够实时管理大量数据,提升大型活动的互联体验,推动行业专业应用的发展。
移远通信在2026年北京国际汽车展上展示了其毫米波雷达解决方案,采用“卫星节点 + 中央融合”设计,提供轻量化、高融合的智能驾驶感知底座。该方案实现了雷达节点的小型化、低功耗和高可靠性,降低了硬件成本,支持360°立体感知和OTA升级,适应算法迭代。
麻省理工学院研究人员提出Wave-Former方法,利用毫米波技术实现高精度三维重建,成功克服传统视觉模型的局限,召回率从54%提升至72%,精度保持在85%。研究成果已发布于arXiv。
Mui Lab推出的Mui Board Gen 2智能家居控制器,利用毫米波传感器进行无设备佩戴的睡眠监测,能够准确追踪睡眠状态。该平台可调整灯光并指导用户进行睡前拉伸,帮助放松入睡。此外,新增的手势控制功能支持远程操作。
移远通信在MWC上海期间与多家企业合作,推动毫米波雷达技术在智能感知领域的应用,预计到2029年全球市场将突破3亿颗,标志产业进入新阶段。
全球毫米波雷达市场因自动驾驶、工业自动化和智能基础设施的进步而快速增长,预计到2025年将达到58亿美元。汽车行业占65%的需求,推动ADAS系统普及。主要品牌包括博世、大陆和EBYTE,技术趋势包括频率转变和AI集成,但面临监管和供应链挑战。
本文研究毫米波通信中的波束形成问题,提出了一种基于深度学习的最佳波束预测方法,准确率达到98.19%,有效减少了搜索时间和空间开销,优化了V2I和V2V通信。
苹果最新发布的iPhone 16e搭载自研5G基带芯片C1,具备高能效和良好续航,但不支持毫米波,需进一步调试。官方续航最长为26小时,实际表现待测试。
在过去二十年,射频和毫米波集成电路取得显著进展。普林斯顿大学与印度理工学院的研究团队提出了一种基于深度学习的逆向设计方法,能够在几分钟内合成复杂电磁结构,显著提升设计效率,拓展设计空间。该方法适用于自动化综合复杂的RF/sub-THz电路,具有重要应用前景。
本文提出了一种新颖的混合方法,将数据驱动的神经网络与传统状态空间模型结合,解决毫米波时变信道预测的局限性。该方法无需专家知识,能够有效跟踪信道动态,并通过无监督学习利用无标签数据训练神经网络。实验结果显示,该方法在信道预测的精度和鲁棒性上优于现有技术。
本研究揭示了虚拟现实系统中的一项新漏洞,攻击者可以通过毫米波信号在不直接接触或虚拟连接的情况下捕获用户的隐私信息。我们提出了mmSpyVR,这是一种利用毫米波雷达攻击虚拟现实用户隐私的新方法,具有高达98.5%的应用识别准确率和92.6%的按键识别准确率,显示出在多个领域(如网络安全和隐私保护)中的重要影响。
本文探讨了信道状态信息(CSI)在汽车网络中的应用,提出了基于深度学习和强化学习的技术,以提高毫米波通信的可靠性和效率。研究表明,创新的学习框架和时空预测方法能够有效降低延迟,优化资源分配,提升车辆间通信的性能和鲁棒性。
随着沉浸式和元宇宙服务的发展,扩展现实(XR)通信需求增加。研究团队探讨了物理层信号处理技术在无线视频传输中的应用,提出多天线技术、毫米波/太赫兹通信和基于机器学习的传输方案,以提高数据速率和用户体验。实验验证显示,多天线技术能有效减少通信延迟,提升传输效率。
智能家居的聲控功能不佳,建議使用人體感應器控制,如毫米波或被動紅外線感應器。保留儀表板和按鈕操作以提供更多功能和確保正常運作。智能家居應根據人的位置和需求自動反應,不需講話。
5G技术是第五代蜂窝网络,速度比4G快100倍,使用更高频段的毫米波传输更多数据。5G有望革新医疗、交通和农业等行业。下一代6G仍处于研究阶段,预计速度更快、更先进。然而,成本、安全和环境影响是挑战。计算机科学学生有机会为这个领域做出贡献,塑造网络的未来。
本研究解决了现代基于学习的多传感器视觉定位模型在无人水面载具(USV)上部署的复杂性问题。提出的NanoMVG模型能够通过自然语言引导相机和4D毫米波雷达同时执行框级和掩膜级视觉定位任务,并在WaterVG数据集上显示出优异的性能,尤其在恶劣环境下,且功耗极低,适合长时间工作。
本文提出了一种基于可重构智能反射器的毫米波基站多用户通信框架,采用新通道估计方法和Q-learning算法优化下行速率。研究表明,该方法在速率提升方面优于传统方案,展示了智能反射面技术在无线通信中的潜力。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。