新型“透视眼”技术：AI结合Wi-Fi信号实现物品隐形识别

突破性技术问世，AI具备"隔物识物"能力

据techradar 7月8日报道，麻省理工学院研究团队成功开发出名为mmNorm的创新技术，借助与Wi-Fi相同频率范围的毫米波信号，可对视线受阻物体进行高精度三维重构。实验数据显示，该技术相较传统雷达识别准确度提升18%。

传统技术局限被打破

过往雷达系统多依赖背投影法进行扫描，存在分辨率低、识别小型或遮挡物体效果差等缺陷。而mmNorm技术通过估算表面方向------即"表面法线"，而非单纯定位反射信号位置，从而实现更精准的三维建模。

高精度识别，应用场景广泛

研究人员表示，通过整合多个天线采集的数据，系统能够还原物体复杂曲面细节，甚至能区分杯子把手弧度、箱内刀叉差异等微小特征。在超过60种样品测试中，其整体识别准确率高达96%，远超现有技术78%的水平。

该技术对木材、塑料、玻璃及橡胶材质均表现出良好适应性。不过，在面对厚金属块或密集障碍物时仍存在一定局限。

未来潜力无限，推动多领域革新

目前研究团队正致力于提升成像分辨率和材料敏感度，以拓展技术适用边界。这一成果有望在以下场景发挥关键作用：

• 安检扫描：无需开包即可检测内部物品
• 军事侦察：穿透障碍识别潜在威胁
• 仓储自动化：快速盘点封闭容器内货物
• 搜救任务：探测废墟下的生命迹象
• 智能机器人：增强环境感知与交互能力

持续探索，技术迈向实用化

随着毫米波传感与人工智能算法的深度融合，这项前沿技术正在从实验室走向现实应用，或将重塑人机感知世界的全新方式。