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【导语】7月8日，科技媒体techradar报道，麻省理工学院研发出mmNorm新技术，利用毫米波信号重构隐藏3D物体，准确度超越现有雷达技术18%。该技术能在视线受阻环境中帮助AI更好识别物体，对仓库自动化、搜救及辅助生活机器人等领域具有重大意义。

　　7 月 8 日消息，科技媒体 techradar 发布博文，报道称麻省理工学院研究人员开发 mmNorm 新技术，利用毫米波信号（millimeter-wave，与 Wi-Fi 相同频率范围）重构隐藏的 3D 物体，其准确度超过了现有雷达技术 18%。

　　这项技术能够在视线受阻的环境中，如箱子内部、墙壁后或物体下方(fāng)，帮(bāng)助(zhù)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)（AI）更(gèng)好(hǎo)地(de)识(shi)别(bié)物(wù)体(tǐ)。

　　传(chuán)统(tǒng)雷(léi)达(dá)技(jì)术(shù)主要(yào)依(yī)赖(lài)背(bèi)投(tóu)影(yǐng)（back projection）方(fāng)法(fǎ)扫(sǎo)描(miáo)，所(suǒ)产(chǎn)生(shēng)的(de)图(tú)像(xiàng)分(fēn)辨(biàn)率(lǜ)低(dī)，且(qiě)在(zài)扫(sǎo)描(miáo)小(xiǎo)型(xíng)或(huò)被(bèi)遮挡的物体上效果不佳。

　　mmNorm 技术不是简单地测量信号反射的位置，而是估计表面的方向，即研究者所说的表面法线（surface normal）。

　　通过结合不同天线位置的大量估计，系统能够重构物体的 3D 曲率，甚至能够区分如杯子把手或箱子里的刀和勺子等细微的形状差异。

　　援引博文介绍，这种新方法在超过 60 个物体上的重建准确度达到了 96%，超过了现有方法 78% 的准确度。该系统在木材、塑料、玻璃和橡胶制成的物体上表现良好，尽管在面对密集的金属或厚实障碍物时仍存在困难。

　　研究人员目前正努力提高分辨率和材料敏感性，进一步增加潜在的应用场景。在安全扫描或军事领域，mmNorm 技术无需打开包裹或箱子，可以重构隐藏物品的形状。这种能力对于仓库自动化、搜救甚至辅助生活环境中的人工智能机器人来说可能至关重要。