【重磅突破】免電池RFID感測系統：開啟「實體AI」新紀元

想像一下，那些用來追蹤包裹與零售庫存的RFID「智慧條碼」標籤，現在竟能偵測真實世界的溫度、壓力或重量變化——而且完全不需要電池或外加硬體！這個革命性技術已由加州大學聖地牙哥分校無線通訊中心（CWC）與高通研究所團隊實現，他們開發出全球首套基於RFID的被動式感測系統，僅需採集環境中的無線射頻（RF）能量即可運作。

這項名為「SenSync」的軟體創新，由電腦工程碩二生Ishan Bansal與雅各布斯工程學院電機工程系副教授Dinesh Bharadia共同主導，日前榮獲2025年IEEE RFID會議最佳論文獎。共同作者、電機工程博士候選人Nagarjun Bhat強調：「IEEE RFID會議與眾不同之處在於產業參與度極高，這裡的技術往往能快速商用化，影響數以萬計的使用者。」

SenSync突破性地重新定義了現有RFID基礎設施的應用可能。全球每年有500億枚低成本RFID標籤被使用，遠超過藍牙裝置的40-50億規模。過往RFID系統專注於識別追蹤功能，但Bansal團隊開發的動態時間校正（DTW）演算法，成功解決商業RFID讀取器因跳頻或序列標籤讀取造成的訊號失真問題。

「我的演算法能將兩組分歧的數據流完美同步，」Bansal解釋道：「這讓我們能重新利用RFID取得可靠的感測數據，完全不需要接線或電池。」實測顯示，SenSync的感測解析度較傳統方法提升5倍，數據吞吐量增加8倍，每秒可處理500組數據樣本，誤差率低於1度，即使在複雜動態環境中仍能維持精準度。

這項技術已展現多元應用潛力：從倉儲自動化、農地監測到醫療感測與食物浪費計量。研究團隊更在SenSys 2025會議上展示AR整合應用，讓與會者透過手機AR即時視覺化RFID標籤偵測的施力強度或土壤含水量。「現代AR受限於視覺資訊，」Bhat說明：「但多模態感測能補足溫度等不可見數據，這正是演算法的價值所在。」

由於完全免電池、適用商業RFID標籤且無需訓練數據或重新校準，SenSync被視為可持續擴展的感測方案。Bharadia教授更指出其戰略意義：「當大型語言模型（LLM）推動AI發展時，我們需要SenSync這類技術來建立實體世界的感測數據庫，這將是連結虛實世界的『實體AI』基礎建設。」

「這不僅是被動式感測的升級，」研究團隊充滿信心地表示：「而是開啟萬物智能的新篇章——隨處部署、即時運作，用無線訊號為物理空間裝上AI感官。」

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