華為近日發布的園區網絡WLAN CSI感知技術白皮書，系統梳理了基于信道狀態信息（CSI）的無線感知技術體系。該技術通過捕捉Wi-Fi信號在空間傳播中因人體移動、物體遮擋等環境變化產生的多徑效應，從射頻信號中提取微米級運動特征，實現厘米級精度的空間感知能力。其核心突破在于突破傳統通信設備功能邊界，通過軟件定義方式將現有AP設備升級為"通信+感知"雙模終端，在無需新增硬件部署的前提下，為智慧園區建設提供低成本、高可靠的環境感知解決方案。
技術實現層面，華為獨創的單AP自發自收架構構建了類似聲吶的感知系統。通過優化射頻前端設計，設備可同時發射并接收特定頻段信號，利用自干擾消除技術提取有效感知數據。感知算法模塊采用分層處理架構，底層通過循環緩沖區實時處理射頻芯片采集的原始CSI數據流，中層運用動態閾值調整算法平衡檢測靈敏度與誤報率，上層則通過機器學習模型實現運動特征分類。該系統支持WAC+FIT AP集中式部署與云AP分布式部署兩種模式，通過CampusInsight管理平臺統一調度，可向第三方系統提供標準化RESTful接口，實現照明、空調等設備的智能聯動控制。
在典型應用場景中，技術已實現三大核心功能突破。會議室場景通過感知人體存在狀態，自動調節照明系統亮度，實測節能效果達35%；開放辦公區采用多AP協同感知方案，通過信號衰減模型精準計算區域人員密度，動態調整空調送風參數，使能效比提升22%；高安全區域部署的無感入侵檢測系統，可在5米范圍內識別人員移動軌跡，誤報率控制在0.3%以下，較傳統紅外方案提升兩個數量級。某研發中心部署案例顯示，系統成功識別出夜間異常進入的試驗設備搬運行為，及時觸發安防預警。
技術團隊坦誠指出當前存在的技術邊界：金屬材質運動物體產生的信號反射特性與人體相近，現有算法尚無法完全區分；混凝土墻體等障礙物對2.4GHz頻段信號衰減顯著，有效感知距離受限在15米范圍內；快速移動目標（速度＞2m/s）的軌跡追蹤存在0.5秒延遲。針對這些問題，白皮書提出三項優化建議：在金屬加工區采用5GHz頻段部署、通過多AP交叉驗證提升識別準確率、對高速移動場景采用預測補償算法。
隨著Wi-Fi 7標準落地，該技術迎來新的發展契機。新一代協議支持的320MHz頻寬與16×16 MIMO技術，使CSI數據采樣率提升至每秒千次量級，為手勢識別、呼吸監測等精細感知應用奠定基礎。華為研發團隊正在探索CSI與AOA/AOD測角技術的融合方案，通過構建三維信號特征圖譜，實現亞米級定位精度。在某實驗室測試中，融合系統已能準確識別坐姿、站立等靜態姿態變化，為智慧醫療場景提供新的技術路徑。
