继音质、降噪、续航之后，TWS耳机似乎有了新的“爆点”。

曾一度被市场冷落的“手势识别”，如今却摇身一变，成为人机交互风口的“新宠”。这其中，多多少少也有当下大火的元宇宙的功劳，毕竟在如此沉浸式的虚拟世界，人们所需要的绝对不会是笨重的“手持设备”以及麻烦的“触点交互”。唯有从根本上解放双手，才能真正体验到虚拟与现实无缝衔接的快乐。

智微科技.开酷科技 2021联合新品发布会

这也是为何近期，各路玩家频繁布局“手势识别”赛道的根本原因。在数日前举办的AWE大会中，全球芯片巨头高通对外证实已收购HINS SAS团队和其全资子公司手部追踪和手势识别供应商Clay ，布局可商用的手势追踪和手势识别技术；另一方面，华为技术有限公司也于本月初正式公开了其研发许久的“拍照手势识别预览”专利，后期有望进一步应用到旗下的智能手机上；除此之外，美国专利商标局近日也公布了三项苹果公司的专利，专利中也分别涉及了可应用于AR/VR的眼球追踪、手势追踪技术。除上述大厂以外，包括微软、谷歌、Facebook、阿里、腾讯等在内的全球科技巨头都纷纷布局了以手势识别为代表的体感交互技术，正式向元宇宙发力。

元宇宙的催动之下，手势识别无疑将会有无限的可能性。在日前的“人机交互 领航未来”发布会上，智微科技与开酷科技营销业务中心副总经理林明正对记者表示：“为了实现手势识别，我们采用了毫米波雷达的技术，藉由毫米波雷达的特性，能满足近距离细微动作侦测的需求，并透过高度集成的芯片和特殊天线设计，能够提供客户更完整的手势识别解决方案。虽然目前仍有些挑战，但我们相信手势识别技术经由我们努力，困难必将一一克服。”

为什么选择毫米波雷达？

曾经，针对手势识别技术究竟选择何种方案，业内各路玩家众说纷纭。但最终，毫米波雷达方案脱颖而出，成为呼声最高的手势识别路径，这也进一步凸显出其与手势这类人机交互应用的高度契合性。

毫米波雷达频率高、波长短、精度高等特性，尤其适用于近距离的手势识别应用。其采用短波长传播，因此天线可以很小并容易集成在芯片封装内，整个芯片设计也能够更加紧凑，给其他功能性模块留足了空间；另外，60GHz的毫米波雷达就拥有7GHz的带宽，能够实现亚毫米级的分辨率，对细微的手势变化能够给予精准的反馈，能精确识别到1mm幅度动作，大至剧烈运动小至静止呼吸都能精准感知；而且，毫米波雷达不受光线影响，夜晚也能使用，抗干扰能力很强；最为关键的是，其获取3D景深信息的能力，能够完美支持1D、2D、3D的位置追踪。

智微科技与开酷科技营销业务中心副总经理林明正

相比之下，无论行业百般尝试的基于计算机视觉技术（摄像头）、超声波技术还是成熟的微波技术，都存在着体积、功耗、分辨率、抗干扰以及可量产性等多个层面的问题，这也极大的制约着这几项竞争方案在手势识别赛道的扩张。

因此，选定赛道的巨头们便针对毫米波雷达手势识别展开了布局。早在2016年，巨头谷歌就代表性的推出了基于毫米波技术的Project Soli手势识别方案。后续，TI和英飞凌等半导体大厂也都有推出过可以用于手势识别的毫米波雷达芯片。

不过，当时基于毫米波雷达的手势识别系统设计复杂度很高，无论是毫米波雷达芯片、天线、计算单元还是算法等都是离散式，甚至推理任务需要发送到云端处理才返回终端设备，步骤繁琐。而且方案也来自不同的供应商，各家都有各家的标准和规格，技术整合难度高，模组的体积较大，功耗和成本也比较高，主要还是聚焦于一些工业类场景。因此，当时的技术很难真正带动手势识别进一步向消费电子领域的规模化应用突破。

但如今，随着国内外越来越多毫米波雷达芯片方案的诞生，加之元宇宙加持下手势识别等全新人机交互赛道的持续火热。一些老生常谈的痛点正在被业内厂商逐步解决，手势识别也开始爆发“第二春”。

AI与SiP加持 TWS成手势识别“首发站”

消费级手势识别的“首发站”究竟在哪？智微科技将其定位在当下最有发展潜力的TWS耳机领域。一方面，TWS当下已经成为市场刚需，且出货量大，是最适合一款新上市的芯片走量铺货的赛道；另一方面，在音质、降噪和续航等风口过去之后，TWS也一直难以觅得一条新的“爆点”，近年来盛传的AI人机交互也因为技术瓶颈不了了之，手势识别正好是可以提前为TWS耳机AI化试点的创新型应用。

林明正表示：“目前，量最大的的确是和TWS的主控芯片做SiP，除了TWS耳机市场之外，开酷的毫米波悬浮手势控制方案还会向智能手机、智能手环/手表、AR眼镜等市场进行开拓。但目前来讲，开酷是毫米波手势识别市场新入局者，同时芯片产品前期投入较大，必须要有足够的出货量才能够覆盖成本，所以先将目标市场锁定在出货量比较大的TWS耳机市场。”

本次发布会上，开酷科技研发的这款毫米波手势识别芯片K60168系列基于成熟的CMOS工艺，采用FMCW毫米波雷达技术，支持1D、2D和3D位置追踪，可以实现1-30cm的识别距离，近距离识别精准可以达到亚毫米级别，而且所有的计算都是在传感器端，其中就包括了专为AI计算设计的硬件单元，这也使得手势的识别推理计算都是在这一颗AiP芯片上完成，大幅降低了响应时间，可以控制在50ms以内。

与其他竞品相比，整个芯片采用了高集成度的SiP封装，这也是其特有优势。即所有模块全部集成在单颗芯片当中，而非其他类型的外挂模式。因此，整个芯片体积非常的小，整体的功耗也得到了很好的控制，工作模式下功耗为24mW，待机模式下功耗为1mW，闲置模式下功耗仅0.2mW。

但在实行过程中，手势识别也需要对手的运动空间和动作等各种数据进行高速运算，这对于很多的小型芯片来说难以做到。毕竟，空间运动会涉及很多坐标点数据/位置数据，如果芯片的算力不足，很难对运动的手势进行精准的位置和动作识别。

因此，在芯片中加入AI加速引擎是当下最靠谱的一种选择。林明正告诉记者：“之前的手势识别模组不能成功，归根结底就是因为没有AI加速器在里面，芯片要去运算数据的时候要不就是用手机的PA，要不就是用主控，这样消耗的算力就很大。而且对于AI算法来讲，手势做的越复杂，越不容易误触，AI学习从复杂的手势做到直觉式手势也是个大门槛，但我们今年已经做到了，我们的芯片目前可以识别十一个直觉性的手势。”这对于TWS耳机的正常操作来说，已然足够。

可未来，若要将毫米波手势识别推向更多可穿戴应用场景，林明正认为这需要对天线的数量进行扩展。他认为：“对纯硬件来说，差异就是天线的数量。我们现在的是一发三收和一发二收或者一发一收，主要在于手势识别的复杂度差异。天线的多少和接收范围和距离没有关系，都是可调的，差别在于功耗的问题，针对各种不同的应用，主要就是定制化。不过，我们是芯片厂商，我们提供的是芯片，我们不会具体的来定义我们的芯片要应用在哪些产品上，这些都是交由骅讯电子、四季宏胜等我们的合作伙伴来做的。”

总的来看，毫米波雷达在消费级手势识别市场大有前景，但当前仍处于市场拓展的前期，仅凭上游芯片厂商自然不能带动整个市场，更多的还要看下游的终端应用厂商尤其是大厂们的反馈。毕竟，论贴近客户和理解消费需求，终端大厂更靠近用户，在新技术的推广和拓展上更有区别于芯片厂商们的独到手法。因此，唯有整条供应链的紧密合作，才能在不久的将来真正在手势识别这条道路上开创出属于毫米波雷达芯片的一方天地。

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