spring|深度使用Aqara人体存在传感器2个月后，总结的非官方Q&A

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智能家居人体传感器现状在我们日常的智能家居使用中，有一个绕不过去的东西-传感器，但是在众多品牌中，对于传感器落地的使用却是非常保守的，因为在硬件限制下，我们使用的传感器有时候设置并不是如心所想，如意所念的。特别是我们用的最多的人体传感器，众多厂商使用的方案还都是红外热释电传感器，检测的是物体的限定热量范围内的移动。把空间切割成非常多个小区域，只要跨越了区域就告诉你这个区域内有人移动。

这个方案是有优点也同样有缺点的，他的硬件成本低廉，所以能成为爆品，是目前智能家居行业90%的传感器的通用方案，但是初代产品的问题还是良多的，比如间隔时间长，探测范围大（对，你没看错，很多场景下这是问题），自身做判断的时候耗电量比较大。但是在硬件基础上，其实大家也做出了一些差异性的产品。
作为人体传感器类产品，有几个维度我们要了解。
1. 上报间隔时间：人体传感器设备其实是一直在检测的，但是告知服务器状态是有间隔的。
2. 检测范围模型：目前主流的有两种，一种是扇形，一种是类手电筒的光锥型。
3. 检测透镜形式：这里有透镜展开角度和功能性透镜的差异
4. 硬件原理：目前主流的是红外热释电和微波雷达
5. 供电方式：常电和电池供电

比如我们熟知的接入米家的人体传感器，米家人体传感器2 ，它把上报间隔时间变得更短了， 30S的上报间隔解决的是上报间隔中的差值，让以前1分钟上报一次，变成了2次。青萍更是可以做到5S上报，他们有了更多的上报机会，更多的容错机会，但是原理依然的情况下，小动作或者微动还是没办法检测到的，因为他们没有垮越检测区域光束角就不会被检测到。
当然也有走透镜改造路线的，比如Aqara的高精度传感器，它还是红外热释电传感器，但是它用了更复杂的透镜，把光束分割的更小，让人跨越光束可以更容易，加上可调节的上报时间，在红外运动传感器方向，我觉得已经是无法超越了，但是它同样牺牲了自己的检测范围，变得更小了。