台達（Delta）公佈了一些引人入勝的研發成果，顯示Wi-Fi 網路可能很快就能監測我們的生命徵象。在本週於台北舉行的Computex展會上，台達研究中心的闕志克博士展示了他們的演算法如何透過分析Wi-Fi訊號的干擾來偵測呼吸頻率甚至心跳。

事實證明，現代Wi-Fi 的通道狀態對微小的移動和環境變化相當敏感。透過精確測量在房間內跳動的Wi-Fi 訊號的飛行時間和到達角度，Delta 研發出了能夠精確追蹤呼吸的演算法。

研究人員聲稱他們的呼吸頻率估算演算法在5 公尺外測量呼吸頻率的準確率達到95%。即使是心跳的微小動作也能被發現，在一公尺之外計算脈搏的準確率高達83%。他還展示了一段實驗視頻，在視頻中，這項技術只需使用一對智慧型手機發射的Wi-Fi 波，就能透過呼吸模式和身體動作分辨出兩個人的睡眠狀態。

如果這種技術能應用在智慧型手機上，那將是一項革命性的創舉，因為它有可能讓人們不再需要穿戴式裝置來進行基本的健康追蹤。 Google在其Pixel 智慧型手機上嘗試了”非接觸式”健康追蹤技術，但該技術略顯笨拙，用戶需要錄製一小段自己的片段來測量呼吸和心跳。也許Wi-Fi 可以幫助簡化這個過程。

不過，闕博士似乎在為這項技術撒下更大的網。他建議，Wi-Fi 接入點可用於監控醫院裡的病人或護理之家的老人，而不需要專用的生物醫學感測器或心電圖設備。

在酷熱難耐的天氣裡，孩子和寵物被留在車內是另一個普遍存在的問題，這項技術有可能檢測到這個問題。

除了醫療保健和安全領域，Delta 還相信他們的Wi-Fi 分析可以透過檢測可能降低訊號的物理變化，優化倉庫等挑戰性環境中的網路效能。透過自動調整接入點配置，他們的目標是實現與私人5G 部署相媲美的吞吐量。

主題演講也談到了台達借助人工智慧和機器學習的進步所進行的其他前瞻性項目。這些項目包括自動3D 建模，以幫助無人機在沒有GPS 的情況下檢查橋樑等基礎設施；為自動駕駛汽車產生一套擴展的測試場景，使其超出人工合理模擬的範圍；甚至訓練機器人在使用電梯等環境中導航。

到目前為止，這些新生項目何時或是否會變成真正的產品還沒有確切的時間表，但單單是演示就值得稱讚。