产品观察 | 小米创始员工范典创业AI硬件,做了台“无摩擦”的睡眠床头灯
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。
首页图源|企业供图
排版|范馨雅
end















