物理AI时代的毫米波感知革命：从“看懂空间”到“场景跃迁”

过去，毫米波雷达最常做的一件事，是回答一个简单的问题：“这里有没有人？”但当AI开始真正走进现实世界，这个问题显然已经不够了。

• 机器人需要知道“人在哪里、正在做什么”；
• 智能家居需要判断人的位置、姿态和运动轨迹；
• 康养场景需要识别跌倒等异常行为；
• 工业现场需要在复杂环境中持续感知目标；

而这些需求最终都指向同一个变化：毫米波感知，正在从“存在检测”走向“空间理解”。这也是为什么，2026年的毫米波产业正在出现一个值得关注的技术拐点。

在今年IOTE 2026上，矽典微正式发布第三代2T4R毫米波SoC ICL1240，并同步展示点云检测方案以及3T8R级联评估方案。从1T1R到2T4R，再到3T8R级联，变化的不只是通道数量。更高的空间分辨率、更丰富的点云信息、更复杂的多目标检测能力，正在让毫米波雷达获得过去很难想象的“空间感知”能力。

问题也随之而来：

• 毫米波真的能成为物理AI的感知入口吗？
• 视觉已经拥有庞大的算法和应用生态，毫米波为什么还值得重新讨论？
• 从“有没有人”到“人在哪里、在做什么”，究竟是算法能力的提升，还是感知范式正在发生变化？
• 2T4R已经能够打开哪些应用？
• 3T8R级联又会把毫米波带到哪里？

当毫米波开始进入机器人、康养、工业、安防等场景，它面对的又不再只是“能不能感知”的问题，而是：能不能真正解决问题，能不能做成产品，能不能规模量产。

这背后，考验的不仅是雷达芯片本身。芯片、DSP、MCU、端侧AI、算法、参考设计、开发工具，以及开发者生态，需要逐渐形成一条完整链路。

这也带来了另一个值得讨论的问题：国产毫米波芯片，到底是在追赶已有市场，还是有机会重新定义感知应用？

从芯片到参考设计，从Xen系列到ONELAB开发者生态，从智能家居到机器人和工业场景，矽典微正在尝试把毫米波从“一颗芯片”推向一个更完整的技术与应用体系。但这条路究竟能走多远？

• 全栈式打法能否真正缩短毫米波产品的量产周期？
• 开发者生态能否成为场景创新的加速器？
• 国产毫米波芯片如何面对国际竞争，又如何走向全球市场？

9月29日晚19点，我们特别邀请到矽典微创始人徐鸿涛博士做客贸泽芯英雄联盟直播间，与他展开一场面对面的深度对谈。不只是聊一颗IC，也不只是聊几个应用Demo。我们想从一个更大的问题出发：当AI开始进入真实世界，物理AI究竟需要什么样的感知？

• 从“看见”，到“理解”；
• 从“存在检测”，到“空间感知”；
• 从智能家居，到机器人、康养与工业；
• 从芯片，到算法、工具与生态。

这一场对话，我们会围绕三个方向深入交流：

• 毫米波迈向空间感知，技术能做到什么，边界又在哪里？
• 面向机器人、康养、工业，毫米波如何跨过原型走向量产
• 国产毫米波产业，如何共建生态、协同伙伴，把握全球机遇

这可能不是一次单纯关于雷达参数的讨论，而是一次关于物理AI如何感知现实世界的探讨。当AI开始走出屏幕，谁来帮助它“看懂”这个世界？毫米波，能不能成为物理AI的眼睛？直播间见。

矽典微创始人，复旦大学研究员、博导。美国加州大学（UCSB）经济硕士、电子工程博士。曾任美国Intel研究院主任研究科学家。2015年加入复旦大学并建立无线集成电路与系统实验室WiCAS。2018年创立矽典微ICLegend Micro，致力于射频技术智能化。现研发领域包含射频电路在先进CMOS上的快速实现、高性能无线收发机设计、高集成度无线SoC及其智能化系统等。

担任IEEE ISSCC、IEDM、RFIC技术委员； IEEE JSSC、IEEE MWCL 副主编；《麻省理工科技评论》科技创新人MIT TR35评审委员等学术职务。国家重大项目评审专家，主持过多项国家重大项目。在ISSCC和JSSC等核心刊物发表论文150余篇，13项美国专利，2篇英文著作。他积极推动无线射频集成电路在智能领域高端应用上的突破。他曾组织和领导过多次大型芯片及系统的成功开发，多次获得高质量发展创新人才奖、科技领军人物奖。