早晨醒來，沒有手環的束縛、也沒有冰冷的感測器，AI 助理輕聲對你道早安，並自動報告你昨晚的睡眠品質、呼吸、心率與血壓數據，這樣的場景看似科幻，卻正隨著技術的成熟，逐步成為現實。
隨著人類壽命的延長，伴隨而來的長期慢性病與高齡化照護需求，如何在保護隱私、減少「被監控感」的前提下，精準掌握長輩的生理數據與突發風險，已成為智慧照護領域的重要課題。
艾里空（AIlicorn） 給出的答案，是利用「毫米波」技術結合 AI 演算法，打造出一套無需佩戴裝置、無鏡頭，卻能 24 小時守護安全的「非接觸式」感測方案。
採用 60GHz 的毫米波，達成精準偵測與隱私保護的平衡
毫米波（Millimeter Wave, mmWave）技術最初廣泛應用於國防雷達與航太領域，但因為其頻寬大、波長短以及設備小型化等優勢，如今已成為通訊網路、車用雷達與智慧照護等各領域應用的常見技術。
艾里空的創辦人暨執行長劉峻益（首圖）形容：「想像在 10 公分的範圍內，你用 2 公分的解析度去抓取訊號，與用 3 公分的解析度相比，精確度完全不同。」因此，雷達技術往短波長、高頻率發展是不可避免的趨勢，目標就是為了更精細地捕捉細微的特徵變化。
在應用層面上，波段的選擇，也與物理特性高度相關。不同頻率在不同環境下的穩定性與抗干擾能力各異，「車用雷達多選擇 77GHz 以確保高速移動下的感測，而我們則選用 60GHz 作為室內照護的核心波段，因為此頻率在室內環境中的穩定性良好，且能提供足以辨識人體細微動作的精準度。」劉峻益說。
2025 年剛從中央大學資工系畢業劉峻益，提到當初選擇醫療照護領域切入的原因，他分享了一個私人的小故事。
他的奶奶年僅 60 多歲時，就因為心臟病過世，當時住在偏遠地區，距離醫院遙遠，救護車趕到時已無力回天。這份遺憾讓他思考：如果有一套系統能日常監測生理徵兆，並在如跌倒這樣意外發生的第一時間發出警報，是否就能挽回更多生命？
核心技術 BodyVision：讓雷達不只是感測器，更有「看懂人體行為」的能力
過去的傳統監測方案常面臨兩難，像是穿戴式裝置需要定期充電而長輩的配合度低，如果直接使用監視攝影機則又有侵犯隱私的問題。
雷達的偵測，則是採用波段從物體反射回來的速度、加速度與位置訊號，而非視覺影像，因此能從根本上解決這些疑慮。且毫米波雷達不依賴光線，即使在完全黑暗的房間或充滿水氣的浴室，依然能穩定運作，成為艾里空發展照護監測方案的重要基礎。
而艾里空最核心的技術在於其 BodyVision AI 演算法。
當雷達發射電波並接收反射訊號後，系統會將訊號轉換成數據資料，再透過 AI 模型分析人體的動作特徵。這不只是判斷空間裡是否有人，而是進一步理解使用者正在做什麼。以長輩常見的「跌倒」狀況為例，系統能辨識人體重心快速下降、最終停止移動等特定的行為模式，進而判斷是否發生意外。
透過 AI 模型訓練，BodyVision 甚至能模擬人體骨架移動軌跡，來區分成人、孩童與一般物體，大幅提升辨識精準度。
目前艾里空的主力產品 Fall Detection 1（FD1）已可達成全天候的跌倒偵測，主要應用於照護機構，協助在人力不足的情況下降低照護負擔。
除了跌倒偵測外，系統也能分析在床時間、停留時長與空間內人數等資訊。當照護人員收到跌倒警報時，還能透過「模擬圖像」快速了解長者當下姿勢與狀況，在兼顧隱私的前提下提升判斷效率，降低誤報帶來的警示疲勞。
下一步瞄準美國高齡照護市場
在商業模式的部分，艾里空目前採取 B2B2C 策略，積極與長照系統商、保全服務商及醫療機構合作，將毫米波感測技術，整合入既有的照護服務體系中。除了硬體設備費用外，用戶與照護機構也需支付每月 SaaS 訂閱費，以持續獲得 AI 分析、監測報告及緊急通報等服務。
目前團隊已國內多家大型醫院、照護機構以及系統整合商合作完成市場驗證，並持續透過真實場域的數據來優化模型。未來更規劃推出 SP1 系列產品，進一步挑戰非接觸式血壓、心率與睡眠監測，讓毫米波雷達將不只是跌倒偵測工具，而是一套能支撐預防醫學與高齡照護的基礎感測系統。
除了台灣市場外，艾里空更將目光放向海外。
劉峻益指出，美國照護產業的人力成本是台灣的三倍，因此對於能有效降低照護負擔的技術需求更為迫切。同時，美國消費者對自費健康服務（Private Pay）的接受度也相對較高，具備更成熟的市場環境。
目前，艾里空正啟動以 50 萬美元為目標金額的首輪募資，並已入選美國舊金山加速器 Founders, Ink.。團隊也正積極籌備在美國設立公司，希望尋找能協助市場拓展與在地營運的領投人及策略夥伴。
回憶起自己獨自飛往美國，一家一家拜訪照護機構進行陌生開發的過程，劉峻益笑著說：「任性跟痛苦，才會造就一個強大的人。」他也期待，未來這項技術能像家中的煙霧偵測器一樣普及，成為每個家庭守護長輩安全的隱形標配。
