赋能智慧养老与照明，锡产微芯3D ToF人体存在感知方案全解析

国家统计局2026年2月发布的《2025年国民经济和社会发展统计公报》显示，到2025年末，我国60岁及以上人口为32338万，占总人口的23.0%；65岁及以上人口22365万，占15.9%。按照通行标准，这一比例意味着我国已经进入中度老龄化阶段，而居家和社区养老仍是绝大多数老年人的主要选择。

在居家养老的诸多安全隐患中，跌倒排在首位。中国疾病监测系统的数据显示，跌倒已成为65岁以上老年人因伤害死亡的重要原因之一，且相当比例发生在家中。能否在卧室、卫生间、过道这些私密空间里，及时、准确地判断老人"在不在、是否活动、有没有跌倒"，可能直接关系到能否缩短突发状况后的响应时间。这也是非接触式人体存在感知技术近年受到关注的原因。本文以3D ToF（飞行时间）深度感知为例，说明其在养老监护与智能照明中的工作方式，以及锡产微芯（旗下矽印科技 Synexens）CS20模组所能提供的能力边界。

室内人体感知的几种主流方案

室内人体感知目前已有较成熟的技术路线，不同方案在成本、感知维度和适用场景上各有取舍，通常是配合使用，而非相互替代。

红外热释电（PIR）成本低、功耗小，是楼道、公共区域人来灯亮应用中最常见的方案，适合对移动热源做开关式检测。它的局限在于感知量较为单一：对静止或动作轻微的人体不敏感，难以区分人与大型宠物，也不输出位置和姿态信息，因此更适用于存在触发，而不直接用于跌倒判定。

摄像头能够提供丰富的画面与细节，配合视觉算法可完成较复杂的识别，但在卧室、卫生间等空间会受到接受度与光线条件的制约：一方面涉及可见光影像的隐私顾虑，另一方面在夜间关灯、逆光等低照度环境下，需要额外补光或依赖后端算法处理。毫米波雷达在隐私性和微动检测上表现较好，能够感知呼吸等微弱运动，但其对静止人体、人体姿态（站立或躺卧）以及多人场景的分辨，往往需要结合具体场景做较多调校。

可以看到，养老监护对感知器件有几项相对特殊的要求：老人不用佩戴、不采集可见光画面、在无光环境下可正常工作、在人体静止时仍能判断存在，并能给出粗略的位置与姿态信息。3D ToF深度模组正是面向这一类需求提供的另一种技术选择。

3D ToF如何获取人体信息

3D ToF的基本原理是主动测距。模组上的VCSEL激光器发出940纳米近红外光，光经人和物体表面反射后被接收端捕获，器件逐像素记录光的往返时间并换算为距离。整面像素同时完成测量，即可形成一张深度图，每个像素对应一个距离值，并可进一步生成点云。

与可见光摄像头输出的彩色影像不同，3D ToF输出的是距离与幅度数据，这一差异决定了它的几项特性：

其一，数据本身不包含人脸、衣着等可识别影像信息，在卧室、卫生间等私密空间部署时，隐私敏感度相对较低。其二，模组依靠主动发光测距，不依赖环境光照明，在全黑环境下同样可以工作，夜间无需为感知额外保留照明。其三，输出为三维信息，除判断是否存在与是否运动外，还可反映人体在空间中的位置、高度轮廓和姿态变化，感知维度高于仅提供开关量的器件。

锡产微芯CS20：面向室内三维感知的深度模组

在具体产品层面，锡产微芯传感器事业部旗下矽印科技推出的CS20，是一款面向室内三维感知的固态激光雷达，。模组对外输出depth深度图、IR幅度图和point cloud点云三类数据，集成商可在此基础上开发上层算法，可有效降低集成门槛。其主要公开参数如下：

分辨率提供两档配置，640×480@8fps和320×240@20fps，可根据对清晰度或帧率的侧重选择；视场角为水平60°、垂直45°；室内工作距离双频档0.1至5米、单频档0.1至3.75米；精度上，0.1至0.5米近段约为±1.5厘米，0.5米以外约为±1%；光源波长940纳米，模组尺寸48×34×12毫米，采用Type-C供电与输出。

在频率设计上，双频档更适合静态场景，单频档更适合存在人体走动的动态场景。官方列出的典型应用包括活体检测、体感互动、机器人避障、体积测量等。以下结合养老与照明两类场景具体说明。

养老场景：从存在检测到跌倒识别

最基础的应用是存在检测。深度图可判断房间内是否有人以及人的大致位置，当老人长时间静坐或静止时，不会像仅响应运动的PIR器件那样被误判为无人，这一特性可用于久静提醒、离床超时提醒等功能。

在存在检测之上，可进一步实现跌倒识别。人体在站立、坐姿状态下，于深度图中呈现的高度和形态相对稳定；发生跌倒时，重心高度会在短时间内显著下降，并在之后一段时间内保持贴近地面。上层算法通常结合这种高度突变与持续低姿态状态进行综合判断，而非仅依据有无动作。识别到异常后，系统可向家属移动端或社区服务平台推送告警。

在工程实现上，这一方案还具备几项适配养老场景的特点：近红外主动测距在夜间不依赖环境照明；不采集可见光画面，降低了私密空间的隐私顾虑；940纳米属于人眼安全波段，按规范使用可长期运行。对于佩戴手环等设备依从性较低、或容易忘记充电的老年人，非接触、免佩戴的方式在长期使用中更易维持。

照明场景：基于位置与姿态的灯光联动

同一套深度数据配合不同的上层算法，也可用于照明控制。

基础功能是人来灯亮、人走灯灭，并可在人体长时间静止时保持照明，避免阅读、办公过程中灯光中途熄灭。借助空间定位能力，还可实现分区照明：在开敞办公区或较长过道中，按人所在位置点亮相应区域，无人区域维持低亮度，在节能与照明体验之间取得平衡。

与养老场景结合时，控制可以做得更细致。夜间老人起床，床旁与过道灯具可平缓调至较低亮度，提供通往卫生间的引导照明，兼顾脚下照明与降低眩光对睡眠的影响；老人回到床上后，灯具再延时熄灭。这些功能所依赖的，都是模组持续输出的位置、姿态与运动状态信号，灯具则是其中的执行终端。

同样需要明确能力边界：CS20负责输出深度与点云数据，灯光的开关策略、分区逻辑，以及与调光电源、DALI等照明系统的对接，由照明方案商在此基础上做二次开发。模组解决的是感知数据的准确性问题，信号的具体应用则交由熟悉照明协议与现场环境的集成方实现。

落地实施中的几个要点

一是安装位置与角度。面向跌倒检测的部署通常建议顶装或高位侧装，使地面与人体轮廓尽可能完整地进入视场，并提前规避家具遮挡；在垂直45°视场下，需要结合层高测算合适的安装高度与覆盖面积。

二是单台覆盖范围。受0.1至5米工作距离和60°×45°视场角限制，模组更适合按房间或按区域布点；大开间或存在隔断的户型通常需要多台组合，难以由单台模组覆盖整套住宅。

三是算法需要与场景结合调校。跌倒检测的误报控制直接影响产品可用性，弯腰捡拾、正常坐下、宠物活动等都可能形成干扰，需要依托真实场景数据持续优化判定逻辑。这也是CS20同时开放depth、IR和点云数据、将算法空间留给方案商的原因。

人口老龄化作为长期发展趋势，居家安全则是其中需求最普遍、也最具体的一环。当感知器件能够在免佩戴、不采集影像、夜间可用的前提下稳定工作，非接触式监测才具备进入卧室和卫生间的条件。3D ToF所承担的，正是把"人在哪里、处于什么状态"这件事可靠地量化出来，为后续的养老监护与照明联动提供准确的输入。