作者 | 邱晓芬

编辑 | 袁斯来

「格物科技」的创始人范典，是当下智能硬件赛道的一个“异类”。

作为喝过小米粥的小米创始员工，范典曾任曾小米物联网平台部总经理、AIoT战略委员会主席。以大厂高管履历拿笔钱，以最短时间做出款硬件上众筹，依托媒体造势，再滚动更多融资是这两年硬件赛道创业很常见的打法。

但范典做第一款产品用了三年。

2024年，智能硬件还是很冷僻的赛道，范典的选择更是小众中的小众。 他没做当时已被市场验证过的AI可穿戴设备、AI床垫，转而做起一个 全新的品类—— AI睡眠床头灯（Sleepal AI Lamp）。

很少人清楚这三年发生了什么。范典几乎不接受采访，也鲜少见投资人。低调也体现在他新公司「格物科技」的融资上。创业三年，他们仅公布了一轮天使轮融资，资方为小米、天际资本等。

直到今年5月19日，Sleepal AI Lamp在海外平台Kickstarter开启众筹，定价为449美金。产品刚上市就被好奇和疑问包围：“一个床头灯这么贵，是不是疯了？”“创业三年了，就做了个灯？”、“有手表了，谁还需要这个？”

产品众筹之际，范典接受了硬氪的采访，这是他从小米离开后首次接受媒体采访。我们能看到他清晰的产品思路以及厚重的技术积累。

（图源/企业）

用毫米波雷达测量睡眠

范典的创业初衷源于自身的痛苦经历。他患有睡眠呼吸暂停症（OSA），也就是说，睡着后因为气道堵塞而导致全身缺氧。这让他即使睡满8小时，醒来依然头痛欲裂。其实，这类问题并不罕见，成年人的发病率约为15%，40岁以上的比例甚至高达约30%。

为此，范典尝试过大量助眠方法，戴上CPAP呼吸机、使用AI床垫、睡眠带等等，但真正能长期坚持的方案，往往带有一定的“摩擦”。

范典告诉硬氪，AI床垫的问题在于单品成本过高，且安装成本门槛高；他们也曾经考虑过做AI睡眠吸顶灯，其优势在于可以感知全屋，但可能受吊顶结构遮挡限制。

具备睡眠检测作用的可穿戴设备（手环、戒指、前段时间大火的whoop）虽已经被市场验证，但市场调研数据表明，可穿戴设备拥有者的夜间佩戴率仅60%，且主要适用人群是年轻人，高龄人群渗透率并不高。

范典分析，这背后的原因是多方面的，比如可穿戴设备需要持续充电、佩戴有压迫感等等。

于是，他们把产品核心逻辑定为，不产生摩擦成本的AI睡眠床头灯。

只是，这种思路虽然解放用户体验，却也产生了更高的技术门槛。

在过去，可穿戴设备检测睡眠的原理是，依靠光电信号（PPG）检测毛细血管心率，再叠加手腕加速度测算体动，最终用两项数据拟合睡眠情况。

不过，这种测量方法容易受到手部体毛、佩戴松紧度、肤色、纹身等因素的干扰。

在范典看来，这些设备也无法完整理解真实的睡眠环境——它无法理解温度、噪声、光线是不是正在影响你的睡眠，更无法理解用户的睡姿变化。

Sleepal的AI睡眠床头灯的原理则完全不同。

范典告诉硬氪，睡眠分期的转换，受中枢神经系统与自主神经功能的协同调控。在这个过程中，呼吸、心率等生理信号会产生联动性变化，与睡眠分期高度耦合，从而指示不同的睡眠阶段。其中，呼吸信号不仅与睡眠分期高度相关，也是判断呼吸暂停的核心依据。

为了收集这些信息，他们在Sleepal床头灯上装了一系列传感器矩阵，包括一个60GHz的毫米波雷达、热阵列传感器、麦克风阵列、一个环境传感器。

不同的传感器各司其职——

毫米波雷达用于感知睡眠期间的体动信号，从中提取睡眠呼吸频率、心跳特征、胸腔起伏，精度可以达到0.1毫米，用户推测人体处于哪个睡眠分期；

另外，为了更全面了解睡眠情况，其上的麦克风阵列还用于收集鼾声和环境噪音，环境传感器用于检测室内光照，记录睡眠的干扰信息，测温阵列用于感知人体轮廓，判断用户睡姿。

（图源/企业）

范典向「硬氪」介绍，Sleepal虽然通过非接触的监测方式，但连续高频地对呼吸、心跳和全身体动等直接体征进行监测，所得的睡眠分期结果，比可穿戴设备靠体动检测睡眠的误差更小。

近期，「格物科技」与世界睡眠学会主席 Thomas Penzel 教授共同署名的论文中，Sleepal基于1022晚的医院PSG数据进行了验证，最终取得κ=0.695的结果，比Apple Watch（0.68）、 Oura Ring（0.65）更高。（点击查看论文：https://arxiv.org/pdf/2604.16442）

七个垂直模型、百万数据投入

解决了数据收集问题，下一步重点是如何给数据搭建一个标尺。

在睡眠医学领域，PSG（临床多导睡眠监测）是公认的精标准。具体而言，在收集睡眠数据后，将由专业技师人工标注睡眠分期（比如清醒/浅睡/深睡/REM）、呼吸暂停事件。

在模型训练中，这些数据充当了标准答案的作用，用于监督和对齐雷达采集的原始信号。

范典向硬氪介绍，创业三年，「格物科技」联合多家医院睡眠中心采集了超过 2000晚的PSG数据，每年公司在数据上的投入成本高达数百万。

基于这些精标准数据和用户睡眠数据，「格物科技」训练了七个细分垂类AI模型，包括生命体征检测算法、多模态睡眠分期模型、呼吸暂停检测模型、多模态人体状态识别模型、多模态睡姿识别模型、端侧鼾声识别模型、雷达信号ECG生成模型。

依靠这七个参数数亿的垂直模型矩阵，Sleepal床头灯不再单纯是睡眠信息收集工具，而是一个能提供个性化改善建议的AI睡眠管家。

比如，Sleepal可以剥离出呼吸率、HRV（心率变异性）、睡眠阶段等高阶生理特征，帮用户做出睡眠改善建议——告诉你：昨晚没睡好是因为仰睡导致打鼾加剧，或者产生微觉醒是因环境噪光和睡前大量运动等等。

除了睡眠数据检测之外，他们围绕睡眠这一核心场景做了一些用户体验提升，比如增加了昼夜节律灯、白噪音、智能闹钟等功能。

比如，当即在约定的闹钟时间前，Sleepal会在用户浅睡或微觉醒期才渐亮灯光和发声唤醒，避免深睡被惊吓产生起床气。而在用户起夜时，Sleepal会自动微微亮起，在回床躺下时自动熄灭。

（图源/企业）

Sleepal 在Kickstarter上线的前48小时，募资金额已经超过20万美金。虽然是全新的品类、全新的技术，全新的品牌，但在Kickstarter这个科技潮玩更受欢迎的众筹平台已经超过了90%的产品。

范典告诉硬氪，在商业模式方面，短期内，Sleepal计划采用硬件销售搭配软件订阅的形式。

Sleepal的每一步，都能看到老硬件产品人的风格，低调且扎实。

从长期来看，「格物科技」更希望从卧室睡眠检测切入，扩展到全屋家庭健康AI的方向。未来，在卧室里验证的多模态感知技术可复制到卫生间（毫米波雷达跌倒监测）、餐厅（检测饮食）等空间。

最终，基于连续的生命体征数据，范典希望可为用户提供慢病风险筛查与预防，成为真正“治未病”的家庭健康入口。

一盏床头灯只是微小的第一步。

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排版｜范馨雅