隨著人工智慧（AI）在實體世界的應用日漸廣泛，滲透到人們生活中，健康照護服務場景正從醫院和服務機構走進家庭環境。
以疾病檢測為例。傳統醫療模式需要人們定期前往醫院或體檢機構，耗費大量時間，還需面對繁瑣的排隊和取片等流程，帶來許多不便，對醫療資源也造成壓力。在AI技術趨於普及融合的背景下，圍繞家庭場景下的健康看護服務成為新趨勢，其整合了大數據、AI及物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）等技術，以更輕簡潔、智慧化的服務，改變著人們預防疾病和管理健康狀況的方式。
「ThingX」是一家位於香港科學園區、由香港中文大學及香港科學園區孵化的智慧健康新創公司。公司依託人工智慧與物聯網實驗室（CUHK AIoT Lab）多年累積的多模態感測器網路及即時AI推理等技術累積，致力於開發世界領先的人工智慧物聯網（AIoT）和本地大小模型技術及方面泛健康及家居產業的完整解決方案。
「ThingX」作為智慧家庭AI硬體獨立設計屋（Independent Design House），產品體係由兩大部分構成，一是基於大模型大腦+小模型端側演算法的家庭感知回饋系統，二是圍繞AIoT大模型、打造消費級異質運算平台。
實際生活場景中，AI賦能的家庭健康照護市場成長快速。公開數據顯示，2021年，中國居家健康檢測平台市場規模為2.48億美元，市場銷售額達33.06億美元，預計2028年可突破百億美元市場，年複合成長率達19.04%。
「ThingX」家庭感知回饋系統採用邊緣大模型+小模型聯合路線，全場景分析理解，基於大模型打造邊緣運營系統，連接多個端側子設備，例如Wi-Fi、手錶、血糖儀等。透過維持人體各項生理指標的即時監測和數據收集，進而將數據回饋給大模型進行分析和解讀，以實現在慢性病症的早期階段及突發情況時，該系統能及時發出警示。
例如，「ThingX」推出的首款熱影像跌倒檢測器Collie R1，本產品基於低解析度熱成像感測器增強和本地即時AI技術，不僅能解決基於毫米波雷達產品誤報、漏報的問題，還可以在確保用戶隱私保護下，分辨出多個移動物體，包括小孩、老人、寵物等，一定程度上解決用戶資料的隱私保護問題。
Collie R1產品圖（圖片取自：ThingX官方）
Collie R1產品研發的技術困難主要是，將處理保護隱私的熱成像、低分辨率的傳感器，用於提供稀疏數據信息，由於該產品在模型訓練上缺乏行業數據，這導致了準確度和誤報率之間的難以權衡。
為解決此問題，團隊採取創新方法：首先，深入研究了廣義RGB視訊理解領域的方法，並將其應用於熱成像資料處理中。其次，團隊自主研發了針對熱成像數據的基礎大型模型，專門訓練和優化熱成像低解析度數據，以平衡準確度和誤報率。透過將這個自研模型用作輔助判斷工具，可解決資料稀疏性和缺乏產業資料的挑戰，為產品研發提供可行的解決方案。
目前，Collie R1已在香港本地學校、商圈及養老院進行設備部署，並得到東南亞及歐洲區域超1萬的意向訂單，毛利率可達到70%-80%。
「ThingX」面向長期發力的AIoT感測器大模型方向，選擇異構運算平台作為切入點，並正在自主研發基於NPU（人工智慧晶片）算力堆疊的消費級邊緣大模型推理硬體架構。此技術方案以異構計算單元的分散式推理為核心技術棧，為未來”家庭大腦”的大模型應用方案提供技術底座。
AIoT感測器大模型技術架構（圖片取自：ThingX官方）
家庭看護領域的異質數據繁多，包括人體的生理體徵，生活習慣，運動，心理狀態等各種各樣的數據，而獲取這些數據的方式往往是利用各類型傳感器，包括毫米波雷達，熱成像，Wifi資料等，這給模型訓練提出更大的難度，想要實現不同類型的資料整合和有效地利用，需要克服異質資料表示和對齊的挑戰。
針對這項特性，「ThingX」將焦點放在了模型的理解能力。「ThingX」CEO趙之赫提到：「我們認為，通往未來AGI（通用人工智慧）世界，要建立一個AIoT大模型，首先應該從感測器出發，與現實空間保持長期穩定的觀測。此類數據區別於傳統文字，圖像，視頻數據，資訊密度弱，但具有持續性，進而幫助模型從感知層更好地理解人類意圖、設備端側。
目前，「ThingX」首席科學家邢國良教授帶領的CUHK AIoT實驗室研發出首個用於阿茲海默症檢測的多模態AI系統，其開創性的深度感知技術可即時檢測使用者日常活動、睡眠、情緒波動、週邊環境等訊息，透過自然語言、結合使用者習慣產生個人化的診斷報告，針對可能發生的疾病進行科學預測。
團隊方面，公司CEO趙之赫是香港中文大學在讀博士（AI編譯器方向），智慧硬體連續創業者，曾獲2022年華為火花獎。 CTO謝志淵博士畢業於香港中文大學，博士主要從事智慧感測系統的研究。首席科學家由IEEE Fellow邢國良擔任，他是現任香港中文大學工程學院資訊工程學系教授，其主要研究方向包括物聯網系統、智慧健康、感測器網路、低功耗無線網路等；Google學術被引用量超過1.2萬次，已發表學術論文180多篇。
目前「ThingX」新一輪融資已開啟，目前處於天使輪階段。