無需語音指令，智能家居就能感知你的需求并主動服務——這一科幻場景正走進現實。天津大學網絡與云計算團隊近日在無線感知領域取得突破性進展，他們利用家庭Wi-Fi信號的微小變化，開發出可精準識別人體活動的新型技術，讓無線網絡化身“隱形管家”，相關成果已發表于國際權威期刊IMWUT。
傳統智能家居依賴用戶主動下達指令或依賴特定傳感器，難以持續感知用戶動態需求。研究團隊另辟蹊徑，通過分析Wi-Fi信號因人體活動產生的相位、振幅等參數變化，構建出可識別位置、姿態與行為的感知系統。該技術無需用戶佩戴任何設備，僅需通過家庭現有路由器即可實現全屋覆蓋。
實驗室技術向真實場景轉化面臨兩大挑戰：設備部署復雜與感知精度不足。研究團隊創造性地將掃地機器人改造為“環境測繪師”，在其常規清掃過程中同步構建家庭三維空間模型與Wi-Fi信號分布圖。通過機器學習算法，系統能以10厘米精度自動定位路由器、智能音箱等設備位置，用戶僅需啟動機器人完成一次全屋清掃即可完成系統初始化。
針對復雜家居環境中的信號干擾問題，團隊摒棄傳統理想化傳播模型，首次建立適應真實場景的信號衰減預測模型。該模型通過分析家具布局、墻體材質等因素對信號傳播的影響，將感知誤差控制在5厘米以內，即使在多隔斷、多障礙物的戶型中仍能保持穩定性能。
技術驗證顯示，系統可準確識別跌倒、久坐等異常行為，識別準確率達98.7%。當檢測到老人長時間靜止時，系統會自動觸發警報并通知緊急聯系人；感知到用戶靠近廚房時，智能烤箱可提前預熱至預設溫度。研究團隊負責人表示，這項技術突破為無線感知大規模民用化掃清了關鍵障礙，未來有望應用于養老監護、健康管理等領域。
該研究由計算機科學與技術學院與網絡安全學院聯合完成，博士生譚人瑞、孟暄棋在導師指導下構建了核心算法框架。團隊已申請多項發明專利，并與多家家電企業開展技術對接，預計三年內實現產品化應用。這項突破標志著我國在無線感知領域達到國際領先水平，為智能家居產業升級提供了關鍵技術支撐。
