当智能手环、手表乃至智能戒指将健康监测功能推向极致时，前小米 AIoT 核心业务负责人范典却选择了一条截然不同的赛道。
传统可穿戴设备虽能详细记录睡眠分数、心率及体动数据，却无法解答“为何醒来”这一核心疑问：是光线干扰、环境噪音，还是呼吸暂停导致的微觉醒？这些设备仅能监测生理反应，却缺失对环境维度的感知。
一款名为 Sleepal AI Lamp 的床头灯正试图填补这一盲区。该产品定价 449 美元（约合人民币 3200 元），在 Kickstarter 上线 48 小时即募资 20 万美元，并荣获 CES 2026 三项创新大奖。其背后的操盘手正是曾任小米 AIoT 战略委员会主席的范典，团队历时三年潜心研发，专注于这一单一产品。
把睡眠实验室塞进灯罩
Sleepal 摒弃了穿戴式或床垫铺设计路线，以极简台灯形态呈现，却在内部集成了奢侈的无感传感器矩阵。
其核心技术底座是一颗 60GHz 毫米波雷达。该雷达常用于汽车自动驾驶，将其应用于床头以穿透被褥、捕捉胸腔 0.1 毫米级的微小起伏，工程难度极大。其原理是通过高频电磁波反射，非接触式地剥离呼吸与心跳信号。
除雷达外，机身还整合了多重传感器：
- 热阵列传感器：在无摄像头前提下识别用户轮廓与睡姿，确保隐私安全；
- 麦克风阵列：采集鼾声及突发环境噪音；
- 环境光传感器：量化光照对睡眠的干扰。
范典将这种多维融合体验定义为“零摩擦”：无需充电、无佩戴束缚，用户只需如常入睡，设备即可自动开启监测。
7 个大模型，死磕“归因”能力
硬件仅是数据采集的载体，Sleepal 的核心护城河在于其内置的算法体系。软件底层部署了 7 个细分垂类的 AI 大模型，涵盖生命体征检测、多模态睡眠分期、呼吸暂停检测、睡姿与鼾声识别等，每个模型参数量级均达数亿。
多模型协同使 Sleepal 超越了单纯的“评分”功能，能够结合医学睡眠分期特征，精准判定清醒、浅睡、深睡及快速眼动阶段。
更为关键的是其具备罕见的“归因能力”。系统能直接指出睡眠质量下降的具体原因，例如“仰睡导致打鼾加剧”或“室温偏高增加微觉醒次数”，实现外部环境变量与自身生理变量的完美关联。
针对中国超 1 亿的睡眠呼吸暂停综合征（OSA）潜在人群，Sleepal 内置的专用检测模型旨在对标医院级 PSG 设备，提供家庭端的无感筛查方案。
临床数据硬刚 Apple Watch
在消费电子领域，临床数据的自证远比概念讲述困难。范典团队联合世界睡眠学会主席 Thomas Penzel 教授，基于数千晚医院 PSG 临床金标准数据，进行了透明的学术对比验证。
在衡量数据一致性的关键指标 Cohen's Kappa 系数测试中（系数超过 0.6 即为高度一致），Sleepal 取得了 0.695 的高分。这一成绩在非接触条件下，超越了需紧贴皮肤的 Apple Watch（0.68）及需佩戴于手指的 Oura Ring（0.65）。
为获取该数据，团队每年投入数百万元用于医院临床采集。高昂的研发成本构建了坚固的商业壁垒，为无法适应穿戴设备的老人及皮肤敏感人群，提供了兼顾舒适度与准确度的新选择。
为什么偏偏是一盏灯？
范典选择“台灯”形态，是基于对三大商业痛点的深刻洞察：
突破安装门槛
智能床垫决策成本高且需替换旧物，智能吸顶灯受限于房屋吊顶结构。而床头灯作为成熟品类，无需复杂安装。
消除佩戴抗拒
行业数据显示可穿戴设备夜间佩戴率仅 60%，主要源于不适感及充电麻烦，尤其对高龄用户不友好。非接触式方案彻底解决了这一问题。
填补卧室视角空白
床头灯天然位于卧室 C 位且正对床铺，具备成为“全天候健康传感器”的物理条件，此前却未被植入毫米波雷达等高算力芯片。
这是典型的“成熟品类 + 核心技术=新物种”逻辑。449 美元的定价策略也表明，其定位并非高端手环的平替，而是家庭数字健康的新入口。
结语
在大模型风口盛行、套壳产品泛滥的当下，范典团队耗时三年沉寂研发，死磕雷达算法精度与临床医学数据，展现了智能硬件行业稀缺的务实精神。
随着全球老龄化加剧，睡眠与心肺监测已从极客玩具转变为大众刚需。对于老人及睡眠敏感人群而言，最理想的设备并非捆绑手腕的冰冷硅胶，而是那盏静静守候床头、每晚点亮健康的智能灯光。
