作者｜黄楠
编辑｜张子怡
随着AI在物理世界的应用日渐广泛，渗透到人们生活中，健康看护服务场景正从医院和服务机构走进家庭环境。
以疾病检测为例。传统医疗模式需要人们定期前往医院或体检机构，耗费大量时间，还需面对繁琐的排队和取片等流程，带来诸多不便，对医疗资源也造成压力。在AI技术趋于普及融合的背景下，围绕家庭场景下的健康看护服务成为新趋势，其集成了大数据、AI及物联网等技术，以更轻便简洁、智能化的服务，改变着人们预防疾病和管理健康状况的方式。
近日硬氪接触到的「ThingX」，是一家位于香港科学园、由香港中文大学及香港科学园孵化的智慧健康初创公司。公司依托人工智能与物联网实验室（CUHK AIoT Lab）多年积累的多模态传感器网络及实时AI推理等技术积淀，致力于开发世界领先的人工智能物联网（AIoT）和本地大小模型技术及面向泛健康及家居行业的完整解决方案。
「ThingX」作为智慧家庭AI硬件独立设计屋（Independent Design House），产品体系由两大部分构成，一是基于大模型大脑+小模型端侧算法的家庭感知反馈系统，二是围绕AIoT大模型、打造消费级异构计算平台。
实际生活场景中，AI赋能的家庭健康看护市场增长快速。公开数据显示，2021年，我国居家健康检测平台市场规模为2.48亿美元，市场销售额达到33.06亿美元，预计2028年可突破百亿美元市场，年复合增长率达到19.04%。
「ThingX」家庭感知反馈系统采用边缘大模型+小模型联合路线，全场景分析理解，基于大模型打造边缘运营系统，连接多个端侧子设备，例如Wi-Fi、手表、血糖仪等。通过维持对人体各项生理指标的实时监测和数据采集，进而将数据反馈给大模型进行分析和解读，以实现在慢性病症的早期阶段及突发情况时，该系统能及时发出警示。
例如，「ThingX」推出的首款热成像跌倒检测仪Collie R1，该产品基于低分辨率热成像传感器增强和本地实时AI技术，不仅能解決基于毫米波雷达产品误报、漏报的问题，还可以在确保用户隐私保护下，分辨出多个移动物体，包括小孩、老人、宠物等，一定程度上解决用户数据的隐私保护问题。
Collie R1产品图
Collie R1产品研发的技术难点主要是，将处理保护隐私的热成像、低分辨率的传感器，用于提供稀疏数据信息，由于该产品在模型训练上缺乏行业数据，这导致了准确度和误报率之间的难以权衡。
为解决该问题，团队采取创新方法：首先，深入研究了广义RGB视频理解领域的方法，并将其应用于热成像数据处理中。其次，团队自主研发了针对热成像数据的基础大型模型，该模型专门训练和优化热成像低分辨率数据，以平衡准确度和误报率。通过将这个自研模型用作辅助判断工具，可解决数据稀疏性和缺乏行业数据的挑战，为产品研发提供可行的解决方案。
目前，Collie R1已在香港本地学校、商圈及养老院进行设备部署，并得到东南亚及欧洲区域超1万的意向订单，毛利率可达到70%-80%。
「ThingX」面向长期发力的AIoT传感器大模型方向，选择异构计算平台作为切入点，并正在自主研发基于NPU（人工智能芯片）算力堆叠的消费级边缘大模型推理硬件架构。该技术方案以异构计算单元的分布式推理为核心技术栈，为未来"家庭大脑"的大模型应用方案提供技术底座。
AIoT传感器大模型技术架构
家庭看护领域的异构数据繁多，包括人体的生理体征，生活习惯，运动，心理状态等各种各样的数据，而获取这些数据的方式往往是利用各类型传感器，包括毫米波雷达，热成像，Wifi数据等，这给模型训练提出更大的难度，想要实现不同类型的数据整合和有效地利用，需要克服异构数据表示和对齐的挑战。
针对这一特性，「ThingX」将关注点放在了模型的理解能力。「ThingX」CEO赵之赫告诉硬氪，“我们认为，通往未来AGI（通用人工智能）世界，要构建一个AIoT大模型，首先应该从传感器出发，与现实空间保持长期稳定的观测。此类数据区别于传统文字，图像，视频数据，信息密度弱，但具有持续性，进而帮助模型从感知层更好地理解人类意图。”基于AIoT大模型搭建异构计算平台，并将模型能力落向设备端侧。
目前，「ThingX」首席科学家邢国良教授带领的CUHK AIoT实验室研发出首个用于阿尔茨海默病检测的多模态AI系统，其开创性的深度感知技术可实时检测用户日常活动、睡眠、情感波动、周边环境等信息，通过自然语言、结合用户习惯生成个性化的诊断报告，针对可能发生的疾病进行科学预测。
团队方面，公司CEO赵之赫是香港中文大学在读博士（AI编译器方向），智能硬件连续创业者，曾获得2022年华为火花奖。CTO谢志渊博士毕业于香港中文大学，博士主要从事智能传感系统方面的研究。首席科学家由IEEE Fellow邢国良担任，他是现任香港中文大学工程学院信息工程学系教授，其主要研究方向包括物联网系统、智能健康、传感器网络、低功耗无线网络等；谷歌学术被引用量超过1.2万次，已发表学术论文180多篇。
当前「ThingX」新一轮融资已开启，目前处于天使轮阶段。
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