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【毫米波在紅什麼？】

兼具光、電之長的毫米波 (mmWave) 是位於 24～100GHz 的超高頻頻譜，最大優勢是：電波本身極短、完整電波包發送需時亦短，理論上可將延遲降低到 1 毫秒。這正是自駕車、無人機及工業物聯網 (IIoT) 用以避障、防撞、測量範圍或高度並做出回應的關鍵閾值。

最新的毫米波汽車雷達系統使用短波電磁技術來確定被檢測物體的範圍、速度和相對角度，以 77GHz 頻段為主流，能區分微小的運動，是先進駕駛輔助系統 (ADAS) 和自動駕駛感測器套件的關鍵組件；若借助 MIMO (多輸入多輸出) 和波束成形等無線技術，亦可解決無法區分位於相同範圍／速度內物體的問題。

此外，毫米波感測器的好處在於：無法識別特定個人或使用臉部辨識，沒有隱私問題；另有別於超音波，它可佈建在天花板後面等隱秘處，更為美觀、覆蓋範圍更廣。特別一提的是，美國聯邦通信委員會 (FCC) 和歐洲電信標準協會 (ETSI) 為免 5G 設備受到太多干擾，已明令禁止雷達感測器使用 24GHz 頻段，此規格只提供至 2021 年底，接棒而起的毫米波頻段將是 60、77 和 79～81GHz。

延伸閱讀：
《細微運動難逃毫米波雷達法眼》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0308/44173.html
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【ToF，瞬間捕捉你的細微神態】

飛時測距 (ToF) 雖能提供精確深度測量、拜智慧手機 3D 臉部解鎖之賜而聲名大噪，但研調機構 Research And Markets 表示，許多目前可用的 ToF 相機解析度偏低、且易受到各種測量誤差影響，包括來自感測器的雜訊。所以，目前許多 ToF 感測器系統都是借助深度學習 (Deep Learning) 的網格「佔用機率」或記錄不同視圖生成的點雲，來組合深度影像以建構 3D。

將基於 3D ToF 的車載光達 (LiDAR) 和人工智慧 (AI) 用於駕駛艙內監控，使用高功率奈秒光學脈衝「抓取」(capture) 汽車內部狀態，可觀察駕駛員的頭部和身體位置及視線方向，以檢測手勢動作或是否有睡意，駕駛艙內更高的解析度還可用於臉部識別以獲取資訊娛樂、個性化服務或線上付款；與立體視覺或結構光技術相比，ToF 令人心動的性能、精巧和功耗，更適用於電池供電設備。

ToF 深度感測器可實現臉部、手部細節或物體的精確 3D 影像，但前提是須確保映射出來的影像與原始影像匹配才有意義；而高性能像素陣列可實現出色的戶外性能，尤其是在強烈陽光下。另值得留意的是，複合式 (Combo) 產品正在興起，例如，「4D ToF＋視覺感測器」系統單晶片 (SoC)；而製程也有新的變化，例如：矽基鍺 (GeSi) 光子，以及垂直堆疊結構之光子雪崩光電二極體 (VAPD)。

延伸閱讀：
《不只測距！高清3D 深度感測，ToF 特寫人物神態》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0308/44172.html
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