＆ldquo;如何与不可见的计算机进行交互？ “如果您在像Google这样的公司的会议室中听到这种问题，读者肯定会认为这将是一次展示未来黑色技术的会议，而且不会进行实际展示。但是在Google会议室中，桌子上有一块智能手表。
将手指从此智能手表上移开几英寸，表盘就会“反应”。 Ivan Poupyrev（Ivan Poupyrev）在Google的ATAP（高级技术和项目，高级技术和项目）实验室工作，担任Project Soli的技术负责人。
Soli项目旨在证明电子设备可以集成微型雷达芯片，并且用户可以用很少的手势来控制电子设备。将雷达集成到智能手表中的目的是证明用户可以操作隐形计算机。
ATAP是Google的重要部门。前任负责人是里贾纳·杜甘（Regina Dugan），他是美国国防部高级计划与研究局的主要人物。
他的项目包括模块化手机（Project Ara），实时3D地图（Tango）和虚拟现实电影（Spotlight Stories）。杜坎今年早些时候跳槽到Facebook，所以她留下的项目是否会继续是一个悬而未决的问题。
探戈“从ATAP毕业”并进入了Google。阿拉似乎有麻烦了。
但是提花触摸纤维项目和Soli仍然留在ATAP，Soli至少有一个新的雄心勃勃的目标：创建消费电子设备行业并设计配备雷达技术的语言。这就是Poplev团队不仅进行了相关实验，而且证明了雷达可以集成到智能手表中的原因。
Poplev说：“如果可以将某种技术集成到智能手表中，则可以将其集成到任何其他产品中。 “ ATAP已经重新设计了Soli芯片以进一步减小其尺寸和能耗，并且对其进行了多次优化。
根据索利公司首席和硬件产品工程师哈基姆·拉贾（Hakim Raja）的说法，该团队最终实现了芯片的最小化。它非常薄，有4根天线可以提供全双工通信，发送和接收雷达信号。
开发套件中配置的第一代Soli芯片功耗为1.2瓦，而最新的芯片仅功耗为0.054瓦，降低了22倍。使芯片如此小有缺点。
雷达的设计目标是检测距离几英里远，而不是几英寸远的金属物体以及振幅仅几毫米的手指手势。不久前，人们无需担心这种能耗水平，也没有人考虑过这种小型雷达芯片对信号的影响。
贾米＆middot;连恩（Jaime Lien）是Soli的首席研究员。她的工作是优化集成到芯片中的机器学习算法。
她首先意识到了将雷达提供的空间信号转换成可以在计算机上处理的时间信号的重要性。没有比这块小芯片遇到的噪声问题更困难的了。
她的算法必须在众多噪声中找到所需的信号。将信号束在一起是不可能的，必须捕获通过芯片的每个信号。
换句话说，这是一个非常复杂的任务。与电子技术相比，在识别用户的手势后确定电子设备如何反应的机器学习算法相对简单，但绝对不是儿科。
对于配备触摸屏的设备，按钮和滑动条将显示在屏幕上。对于带有物理开关的设备，用户可以在拨动开关时感觉到刻度。
但是如果什么都没有，该如何指导用户去做呢？。
将手指从此智能手表上移开几英寸，表盘就会“反应”。 Ivan Poupyrev（Ivan Poupyrev）在Google的ATAP（高级技术和项目，高级技术和项目）实验室工作，担任Project Soli的技术负责人。
Soli项目旨在证明电子设备可以集成微型雷达芯片，并且用户可以用很少的手势来控制电子设备。将雷达集成到智能手表中的目的是证明用户可以操作隐形计算机。
ATAP是Google的重要部门。前任负责人是里贾纳·杜甘（Regina Dugan），他是美国国防部高级计划与研究局的主要人物。
他的项目包括模块化手机（Project Ara），实时3D地图（Tango）和虚拟现实电影（Spotlight Stories）。杜坎今年早些时候跳槽到Facebook，所以她留下的项目是否会继续是一个悬而未决的问题。
探戈“从ATAP毕业”并进入了Google。阿拉似乎有麻烦了。
但是提花触摸纤维项目和Soli仍然留在ATAP，Soli至少有一个新的雄心勃勃的目标：创建消费电子设备行业并设计配备雷达技术的语言。这就是Poplev团队不仅进行了相关实验，而且证明了雷达可以集成到智能手表中的原因。
Poplev说：“如果可以将某种技术集成到智能手表中，则可以将其集成到任何其他产品中。 “ ATAP已经重新设计了Soli芯片以进一步减小其尺寸和能耗，并且对其进行了多次优化。
根据索利公司首席和硬件产品工程师哈基姆·拉贾（Hakim Raja）的说法，该团队最终实现了芯片的最小化。它非常薄，有4根天线可以提供全双工通信，发送和接收雷达信号。
开发套件中配置的第一代Soli芯片功耗为1.2瓦，而最新的芯片仅功耗为0.054瓦，降低了22倍。使芯片如此小有缺点。
雷达的设计目标是检测距离几英里远，而不是几英寸远的金属物体以及振幅仅几毫米的手指手势。不久前，人们无需担心这种能耗水平，也没有人考虑过这种小型雷达芯片对信号的影响。
贾米＆middot;连恩（Jaime Lien）是Soli的首席研究员。她的工作是优化集成到芯片中的机器学习算法。
她首先意识到了将雷达提供的空间信号转换成可以在计算机上处理的时间信号的重要性。没有比这块小芯片遇到的噪声问题更困难的了。
她的算法必须在众多噪声中找到所需的信号。将信号束在一起是不可能的，必须捕获通过芯片的每个信号。
换句话说，这是一个非常复杂的任务。与电子技术相比，在识别用户的手势后确定电子设备如何反应的机器学习算法相对简单，但绝对不是儿科。
对于配备触摸屏的设备，按钮和滑动条将显示在屏幕上。对于带有物理开关的设备，用户可以在拨动开关时感觉到刻度。
但是如果什么都没有，该如何指导用户去做呢？。