激光雷達（LiDAR）目前最為人所知的應用領域就是自動駕駛汽車領域（但特斯拉CEO馬斯克對此持不同意見），據英特爾支持的一組研究人員表示該技術還可用于改善我們與智能音箱的互動方式。如今眾多物聯網（IoT）設備都具備感知功能，包括物體和手勢識別等，而SurfaceSight在其中發現了更多商機。

該技術研究的目標是為現有的智能音箱和其應用提供環境感知能力。卡內基梅隆大學的研究人員Gierad Laput和Chris Harrison通過在亞馬遜Echo和谷歌Home Mini上配置緊湊型激光雷達，從而讓智能音箱能夠感知周圍物體的形狀和運動。他們已于日前開幕的ACM CHI 2019大會上展示了此項研究成果。

激光雷達利用激光進行測距，有效地從物體表面反射不可見光，然后根據光線反射回來所需時間構建點云圖。雖然激光雷達技術通常與自動駕駛汽車相提并論，幫助車輛根據周圍區域的情況進行實時調整，有效避讓車輛或行人，但該技術通常也用于機器人、無人機和其它應用中。

重要的是，現在激光雷達的價格也進入了相對可承受的范圍。雖然目前用于汽車領域的高精度激光雷達相對來說仍然較為昂貴，制造商們也正尋求新的制造工藝來實現突破，希望能夠提供體積更小、成本更低的傳感器。例如，SurfaceSight所搭載的激光雷達制造成本就低于100美元，而且研究人員推測隨著固態激光雷達的更廣泛應用，成本將會進一步降低。

對于SurfaceSight，應用各不相同。一種可能性是用手指和手進行手勢輸入；或者，當手機放在智能音箱周圍的時候，就會自動識別出用戶想要聆聽的音樂。

此外，SurfaceSight還可估計人的朝向，當用戶主動指出智能音箱方向時，它可以優先考慮命令識別。有人提出，在背景音量過大，智能音箱聽不到語音命令的情況下，這項功能非常有幫助。當然，該技術也支持定義邊界區域，只有在這些邊界區域內可以識別手勢，甚至還可以通過手勢來建立這些邊界區域。

在引入激光雷達之后，識別平面并不一定是水平的。在另一個演示中，將激光雷達集成到智能溫度自動調節器中，SurfaceSight可以識別人手在墻壁上的運動（順時針或逆時針畫圈），進而對溫度進行調節。它可以識別對墻面的輕扣、滑動和畫圈運動，將某種表面有效地擴展成控制墊。這可以參考谷歌Soli（微型雷達裝置，利用雷達波束捕捉三維空間中的運動，實現對功能或特征的非接觸式控制）的思路，但識別范圍更廣。

SurfaceSight真正有趣的地方在于它如何使用激光雷達識別物體。該團隊通過對傳感器訓練，可以識別如秤和量杯等不同廚房物品，以及工具等車間物品。通過使用激光雷達技術的多步驟方法可以跟蹤正在完成的工作，并自動前進。或者，可以將手勢與語音聯系起來，以提供更多的背景信息，比如搖動量杯，同時詢問“這里面有多少盎司？”

當然，激光雷達目前確實也存在一些缺點。首先是遮擋問題：傳感器依賴于視線。具有相同輪廓的不同物體也可能會讓SurfaceSight產生混淆。研究人員建議，可以使用攝像頭甚至反射條形碼的某種組合來區分它們，智能音箱友情提醒用戶，如果想讓系統有效運行，請主動清理音箱周圍區域。

重要的是，激光雷達技術精確度高，隱私保護方面優勢也比較大，也就是說，基于攝像頭的計算機視覺系統是無法媲美的。例如，激光雷達傳感器無法區分不同的人，也不會用來在家里拍攝照片。

準確地說，智能音箱目前還處于消費商品級別，亞馬遜和谷歌都在競相壓低價格。盡管兩家公司都認為語音是將來大眾首選的主要互動方式，但這樣做是以犧牲其它感知方式為代價的。熱衷于激光雷達技術可能不是解決這個問題的唯一方法，但是不可否認的是，如果智能家居控制中心的設備知道你在做什么，而不僅僅是等你告訴它該怎么做，那么這些設備在智能家居市場將會占有一席之地。