对话吴淑娴(Selena)博士：从复旦到宾大，从射频与毫米波技术到宠物陪伴机器人，她如何打通科研与产业的两条赛道？
吴淑娴 (Selena) 博士
宾夕法尼亚大学博士后研究员，复旦大学博士
全球人工智能联盟（Global Artificial Intelligence Alliance） & 宾大全球人工智能联盟（Global Artificial Intelligence Alliance at Penn）创始人兼主席
Astairo Robotics Ltd联合创始人兼首席科学官（CSO）
旅美科技协会大费城分会（Chinese American Association of Science and Technology - Greater Philadelphia）董事会秘书长
在无线通信的世界里，滤波器决定信号的纯度，在智能时代的生活里，情感连接决定科技的温度。
Selena从复旦大学到宾夕法尼亚大学，学术轨迹始终围绕一个高度“硬核”的方向展开——声表面波器件、高 Q 值谐振器、毫米波系统与可调静磁波滤波器技术。这些研究听上去冷峻而抽象，却深刻影响着我们每一次通话、每一次数据传输、每一次无线连接。
但这并不是故事的全部。
在深耕射频与毫米波技术多年之后，她选择将“非接触检测”能力迁移到一个看似跨界的领域——宠物智能机器人，联合创立Astairo Robotics，她将毫米波雷达、生理信号识别、多模态AI算法融合到宠物健康监测与情感识别中，让技术从“信号过滤”走向“情感连接”。
3月1日，科技自媒体「小满书简」与Selena展开了一场横跨射频物理、毫米波雷达、智能机器人与全球科技视野的深度对话，从5G到6G，从实验室到产业化，从滤波器到情感识别，她选择“先相信，然后去做”。
01
科研深耕：从SAW到可调系统的微观革新
Q：您从复旦到宾大一直致力于攻克声表面波和高 Q 值谐振器的损耗与杂波问题，能介绍一下研究的核心问题吗？
Selena：滤波器本质上是用来“过滤信号”的。无线通信系统中，信号往往包含多种频率成分以及噪声（杂波）。如果这些杂波无法有效抑制，就会影响通信质量。比如打电话时出现的“吱吱”干扰声，本质上就是信号纯度不足导致的。
我们的研究主要围绕三个核心目标：
第一，抑制杂波。杂波会降低信号质量，使滤波器无法真正应用到实际系统中。因此，我们需要从物理机理层面理解杂波的产生方式、传播模态，并通过结构设计进行抑制。第二，降低损耗。在任何模拟或射频器件中，损耗越低越好。损耗降低意味着：功耗更低，器件发热更少，使用寿命更长，系统效率更高，这是器件性能提升的关键指标。第三，实现宽频可调。随着通信技术从2G、3G发展到5G甚至未来6G，频段数量大幅增加，过去手机中可能只需几个滤波器，而现在一部5G手机内部往往需要接近100个滤波器。如果继续采用固定频段滤波器，系统复杂度和成本都会急剧上升。
我们希望通过“可调滤波器”实现一个器件覆盖多个频段，替代多个固定滤波器。这不仅降低系统复杂度，也为未来智能射频系统提供硬件基础。
Q：从2G到6G，可调滤波器为何是关键技术，在6G或卫星通信中将扮演怎样的角色？
Selena：当前商用滤波器大多是固定频段设计。即使存在电学可调方案（例如通过可调电容实现调频），其调节范围通常只有几百MHz，最多几个GHz。
而我们目前实现的可调范围已经接近30GHz，覆盖2–32GHz超宽频段。
这意味着可以适应未来6G更高频段需求，支持多国家、多频段标准，提供高度灵活的射频前端架构，更重要的是，它为未来“智能自适应通信系统”提供了可能。
未来射频系统可能根据使用场景、网络状态、国家频谱规范自动调整频率。要实现这一点，物理器件本身必须具备宽频可调能力。
从某种意义上说：可调滤波器是未来智能通信硬件的基础模块。
Q：您博士阶段的研究涉及清洗IDT结构去除杂波，这部分难点在哪里？
Selena：当我们追求低损耗时，往往会引入新的杂波模态。这是一种典型的工程权衡问题。解决方法包括物理机理分析，理解杂波产生的模态，分析传播路径：
电磁仿真模拟，使用仿真软件进行模态分析，优化器件结构
微纳加工验证，光刻加工，高精度器件制备
测试与对比验证，与仿真结果对比，不一致则重新设计
整个流程非常复杂，是一个“发现问题—理解机理—设计结构—仿真分析—加工验证—优化迭代”的循环过程。
我们最终目标不是单一指标最优，而是在低损耗、低杂波、宽带宽、可调性等多个指标之间实现整体最优。
Q：从硅到碳化硅，这和滤波器性能有何关系？
Selena：最初我们采用硅基底，因为硅成熟、成本低、工艺完善。
但20年以后，碳化硅在国内外迅速发展。我们开始探索其在滤波器中的应用。
碳化硅的优势包括更优异的热导率，相比蓝宝石或多晶硅，碳化硅在成本与性能之间更具平衡性，散热能力强，更低的传输损耗，更高的功率承载能力，工艺逐步成熟
对于射频器件来说，散热和损耗至关重要。因此在我们领域内，碳化硅已经成为一个具有高度共识的潜力材料。
Q：从实验室到产业化真正的挑战是什么？研究是否已经开始产业化？
Selena：我们课题组已经开始将研究成果向产业转化。
但从实验室到商业化确实存在很多挑战，比如封装适配问题，成本控制问题，良率问题，市场验证周期等。
科研可以证明“可行”，但商业化必须证明“可规模化”，这需要时间、资金、技术积累以及市场契机。
02
创业征途：Astairo Robotics 与宠物 AI
Q：在射频与毫米波技术领域深耕多年后，您将研究方向延伸至一个看似跨界、实则高度契合的新场景—宠物智能机器人。您最初研究的是毫米波雷达成像技术，这和宠物机器人之间是如何建立联系的？
Selena：我硕士阶段做的是毫米波雷达成像算法研究，核心是“非接触检测”。毫米波雷达的原理是发射电磁波信号，接收反射信号，通过频率变化与反演算法，还原目标物体结构或图像。
在机场安检场景中，它可以穿透衣物，识别金属物品或异常结构。这依赖的是对反射信号精细建模与算法重构。
后来我们意识到，这种“穿透+非接触检测”的能力，其实非常适合用于宠物健康监测。
宠物不像人类可以主动表达不适，它们出现异常时往往已经是较严重阶段。如果能够通过非接触方式持续监测心率、呼吸等生理信号，就可以实现早期预警。
因此，我们将毫米波雷达技术迁移到了宠物健康监测场景。
Q：非接触式监测的核心优势有哪些？
目前市面上的宠物健康监测产品，大多采用项圈式传感器。但这种方式存在明显局限：
1. 宠物佩戴抗拒，部分猫狗对项圈敏感，尤其长时间佩戴会产生不适感，影响数据连续性。2. 毛发干扰，宠物毛发浓密，传统传感方式容易受到干扰。3. 数据中断，洗澡、睡觉、摘除项圈时无法持续监测。毫米波方案的优势在于完全非接触，可穿透毛发，可实现24小时持续监测， 不影响宠物行为。我们可以实时监测心率，呼吸频率，微小体动变化。当生理数据异常时，系统可触发提醒，帮助主人尽早干预。
在美国，宠物医疗成本极高，一次急诊动辄上千美元。如果能实现早期预警，将显著降低医疗支出与风险。
Q：从“健康监测”到“情感识别”，Astairo Robotics如何实现情绪与行为识别？
Selena：我们的系统采用三重感知架构：
1.雷达（生理维度），心率变化，呼吸节律，活动强度
生理变化往往与情绪状态相关。
2.视觉识别（行为维度），通过摄像头采集行为数据，结合训练模型识别躺卧姿态，活动频率，面部表情变化
目前已有成熟宠物行为数据集，我们也在积累自有数据，持续优化识别精度。
3.声音识别（情绪维度）。通过APP采集宠物叫声，分析频率变化，音调异常，与历史声音对比
声音异常往往预示焦虑、疼痛或情绪波动。
通过“生理+视觉+声音”三模态融合，我们不仅做健康监测，也做情感识别。这让机器人不仅是“检测设备”，而是具备陪伴与互动能力的智能体。
Q：您为什么选择宠物赛道作为创业方向？
Selena：核心是长期趋势判断。在美国，60%—70%的家庭拥有宠物。宠物在家庭中的地位已接近“家庭成员”。同时结婚率下降，生育率下降，老龄化加剧，独居人群增加，陪伴需求持续上升。
宠物不仅是陪伴对象，也成为情感寄托。从产业角度看：宠物医疗成本高，宠物服务持续升级，宠物智能化刚起步。
这意味着市场仍处于早期阶段，这款机器人并非单一健康设备，也不是传统玩具机器人。
它试图解决三个问题宠物健康监测，宠物情绪识别，人与宠物双向陪伴。
本质上，这是一个“技术+情感”的融合产品。当技术进入情感经济赛道，真正的价值不只是硬件能力，而是对生活方式的重塑。
03
三重身份：我选择先相信，然后去做
Q：您现在既是科研人员、创业者，同时还担任旅美科协大费城分会CAST-GP董事会秘书长，还有全球人工智能联盟GAIA & 宾大全球人工智能联盟PGAIA创始人兼主席，能介绍一下这些组织吗？
Selena：旅美科协这个组织成立非常早，创立于1992年，是一个非营利性NGO组织，CAST-GP是旅美科技协会的其中一个分会，长期致力于促进学术交流与中美科技合作。历届年会都会邀请诺贝尔奖得主、院士或知名科学家做主题演讲。
全球人工智能联盟GAIA是一个非盈利组织，宾大全球人工智能联盟PGAIA 是美国宾夕法尼亚大学官方注册的校园组织。我们主要通过讲座、论坛、圆桌会议、项目路演等形式，旨在成为连接学术界、产业界和资本之间的桥梁，成为一个有影响力的国际化AI 交流网络。
核心使命是连接全球 AI 精英人才；聚焦 Agent大模型、机器人、AI+教育、AI+金融、AI+医疗等前沿领域；推动跨学科合作与交流，支持创新、创业和资本伙伴关系链接； 搭建学术与产业沟通桥梁，促进AI技术落地与创新，创建一个真正促进信息共享、人才连接、创新实践与落地的全球 AI 社区。Website: pgaia2025.com/
Q：你现在是全职科研人员，同时创业，又做公共服务，这三重身份如何平衡？
Selena：我本身对科研有强烈兴趣，所以目前我的主业依然是科研，科研的意义在于探索前沿技术，提出创新想法。有些成果现在未必能商业化，但可能在十年、二十年之后真正改变生活。
创业和公益，是我愿意主动承担的延伸角色。
确实有时候会觉得精力有限，但当一个人对事情有强烈motivation时，时间是可以挤出来的。
业余时间当别人刷手机、社交、娱乐时，我可能在推进项目或组织公益活动。
关键在于我不把这些事情当负担，而是当作有意义的事情。
Q：那做公益服务的初心是什么？
Selena：做公益服务对我来说，不只是社会职务，更是一种责任。
尤其是华人在美国的发展，资源链接非常重要。我希望通过平台，帮助在美华人更好创业，更好求职，更好链接资源，更好理解产业趋势。
我成立非赢利组织，希望帮助更多华人理解AI趋势，找到合作机会。我最初的愿景其实很简单，帮大家链接有价值的信息，后来我发现，仅靠个人力量不够，需要平台。
Q：您的研究与事业，会如何改变未来生活？
Selena：我相信一定会改变生活，只是时间维度不同。
如果从我现在做的三个方向来看——科研、创业和公益服务，它们对生活产生影响的路径和节奏其实不一样。
首先是科研。科研通常具有一定的滞后性。很多研究在当下看起来可能离日常生活很远，但它的价值往往体现在十年甚至二十年之后。科研的本质是探索未知、提出创新思路，它未必马上商业化，但会为未来技术的发展打下基础。所以科研更像是在为下一代人的生活做准备。
其次是创业。创业的影响会更直接一些。比如我现在做的机器人项目，它不仅仅是一个技术产品，更是希望解决实际生活中的问题——比如宠物健康监测、情感陪伴等。这类应用如果落地成功，是可以在相对短期内改变人们生活方式的。
最后是公益和平台建设。这一部分的影响更多体现在“赋能”层面。通过资源对接、活动组织、信息共享，我希望帮助更多人获得机会、减少信息不对称。这种改变可能不是立竿见影的，但会在长期中累积效应。
所以整体来说，我确实相信这些事情都会改变生活。区别只在于：科研是长期影响，创业是中期落地，公益是持续渗透。
我选择去做，是因为我相信它们最终对人类生活会产生影响，而不是等到确定成功之后才开始行动。
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