建设社会主义现代化强国，关键在于科技自立自强。以科技金融支持创新创造，因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系，是我国在"十五五"时期推动高质量发展、实现中国式现代化的核心战略部署。发展智能经济新形态，需要打通科技成果转化堵点、强化产业体系支撑、畅通金融赋能渠道，构建科技、产业、金融良性循环。在此背景下，《清华金融评论》推出《科创AI+》主题专栏，旨在深入阐释国家战略部署、汇聚权威观点、服务高质量发展大局，为政策完善与行业实践提供智力支持。
家庭具身智能的完整闭环，可以拆解为“懂家—干活—守人”三个环节：空间理解解决环境认知，服务智能体解决任务执行，无感生命状态建模解决健康守护。当行业目光大多聚焦于人形本体与通用大脑时，“守人”一环已经率先跑通了从技术、合规到支付的完整闭环。清雷科技源自清华大学二十余年毫米波雷达技术积累，手握国内毫米波雷达生命体征监测领域首张创新医疗器械注册证，产品写入国家级诊疗指南，已进入500家医院、2000多家养老机构，正以“硬件入口+AI订阅+数据增值”的模式把医疗级非接触感知送进千家万户。本期围绕非接触感知的技术路线、医疗级合规壁垒、场景与支付闭环、具身智能的“守人”环节、治理边界、产学研转化六大议题，专访清雷科技创始人兼CEO丁玉国。
01 路线之辨：无感、医疗级与“1+N”态
Q：居家健康监测存在三条技术路线：摄像头可懂度高但有隐私顾虑，可穿戴设备数据直观但老人依从性差，毫米波雷达以无接触、不采集图像取胜。您有一个判断——从严肃医疗向下做消费健康容易，从消费健康向上做严肃医疗几乎不可能。这个判断的依据是什么？三条路线会长期并存，还是雷达通吃？
丁玉国：首先从用户依从性来看，毫米波雷达的物理特性决定了其天然适配长期连续监测场景：非接触式感知、可穿透衣物被褥、不采集图像信息。在居家与养老场景中，监测设备需要全年365天持续运行，任何需要用户主动配合、反复穿戴的技术形态，长期依从性都会大幅下降。可以明确判断：在养老场景下，可穿戴设备的技术路线普遍面临长期依从性不足的问题。市场上的消费级健康手环、智能戒指等产品，普遍存在充电、摘戴等操作要求，在老年群体中实际持续使用周期通常不足一周，这并非单一产品的体验问题，而是技术路线的固有局限。
其次从医疗级能力的跃迁难度来看，消费级可穿戴设备采集的数据，是经过多层传导与干扰后的信号结果。以血氧监测为例，心脏射血功能、海拔环境、血液黏稠度、肺功能差异等多重因素都会影响血氧的读数，同一数值可能对应完全不同的病理成因。想要从消费级手环的读数中反向解耦、区分呼吸暂停或心功能异常，在信号系统与物理逻辑上就很难回答。医疗级监测的核心要求是要具备循证依据。清雷从医疗级技术底座向下延伸消费级体验，是基于已验证的循证逻辑做体验下沉；但反过来，从消费级的数据相关性向上攀爬医疗级精度，二者的技术门槛与合规成本不在一个量级。
三条技术路线长期来看会呈现场景分层、互补并存的格局。视觉方案信息辨识度高，适用于安防、行为识别等公开场景，但在卧室、卫生间等隐私空间存在天然应用边界；可穿戴设备数据维度直接，适用于运动健康、短时心电监测等场景；而针对夜间8小时连续呼吸、心率等生命体征监测，毫米波雷达的技术优势会持续凸显。决定技术路线走向的核心变量并非芯片算力，而是合规性、用户依从性与场景价值三个维度。在医疗、养老及居家健康监测场景下，这三个维度的优势均向无接触感知路线倾斜。
Q：清雷提出“1+N”传感器体系，以毫米波雷达为核心，融合血氧、心电等N类传感。但您明确说过“我们不固守毫米波”，N的选择原则是什么？为什么强调轻量化？
丁玉国：我们的核心原则是从临床需求反向倒推技术配置，而非从技术端向前硬推产品。以血氧模块为例：我们的毫米波雷达对睡眠呼吸暂停的筛查准确度已达到金标准一致性性能，但在实际临床诊疗场景中，血氧饱和度下降是诊断的必要参考维度，也是医保支付的合规要求，因此必须配套血氧监测。而在血氧方案的选择上，临床公认的金标准是透射式指尖脉氧；戒指、手环等反射式血氧设备，其准确度易受肤色、佩戴松紧度、出汗等因素干扰，无法满足医疗级要求。因此“1+N”体系中N的选择，第一原则是临床与场景的真实需求，第二原则是尽可能轻量化、低负荷，最小化用户感知。
在心电监测上，我们也不会采用十几导联的复杂配置，单导联无线蓝牙传输方案即可覆盖80%—90%的临床筛查需求，目前我们也在布局无线脑电等轻量化传感技术。多模态传感不是简单的传感器堆叠，而是通过多源数据的交叉验证，真正解决临床与场景中的核心问题。设备越轻量化，用户依从性越高、场景可及性越强，这一结论已经过我们在养老机构两年多的实际运营验证。
Q：外界有评价清雷对呼吸、心跳这类微弱生命体征的感知和参数估计能力处于全球较高水平，这个底气从哪来？核心芯片上与某德国医疗级芯片绑定，供应链安全和国产替代怎么考虑？
丁玉国：底气源自清华大学电子工程系二十余年的毫米波雷达技术积累，以及多个国家重点型号项目的工程经验。微弱生命体征信号的精准感知，依靠的并非单点算法优势，而是雷达系统设计、信号处理、数据建模三层能力的体系化叠加。人一夜睡眠约有8000次呼吸、3万次心跳，要从环境噪声中精准捕捉每一次体征信号、输出稳定的参数结果，是二十年技术深耕打磨出来的系统能力。供应链层面，我们的器件已实现大部分国产化，雷达主芯片采用德国某知名厂商的医疗级芯片，双方是深度战略合作伙伴关系——2020年启动合作，2022年成为优选合作伙伴，2023年升级为全球卓越合作伙伴。该厂商芯片在消费电子、汽车电子领域应用规模庞大，不存在类似GPU领域的独家垄断格局，同时我们也是其在中国大陆的核心保障客户之一，供需关系是双向稳定的。近年来国产毫米波雷达芯片发展迅速，成本持续下降、性能稳步提升，但在通道参数精度、批次一致性、长期供应稳定性等方面，与医疗级应用要求仍存在一定差距。芯片本身的技术切换难度并不大，但医疗级器件的替代必须经过严格的临床验证与合规审核，对患者安全负责。因此我们目前采用“主流优选+国产备份”的双轨供应链策略，兼顾性能安全与供应链自主可控。
02 医疗级壁垒：从注册证到指南
Q：从实验室样机到医疗级注册证，这条转化链上真正难以复制的到底是什么——算法、工程化能力，还是临床验证体系？
丁玉国：真正难以复制的并非单一技术或资质，而是算法、工程化能力、临床验证体系三者形成的系统闭环。做出一台雷达样机并不难，但要实现医疗级精度、通过GCP临床试验、取得医疗器械注册证、最终实现规模化医院落地，是一条完整的长链条，任何一个环节缺位都无法跑通。在上海六院牵头的GCP大规模平行对照试验中，我们的核心指标呼吸暂停低通气指数（AHI）与多导睡眠监测（PSG）金标准的组内相关系数（ICC）达到98.5%，对不同严重程度阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的诊断准确度AUC最高达99.9%，相关成果先后发表于SleepHealth、《中华耳鼻咽喉头颈外科杂志》等国内外权威期刊。目前我们已完成成人与儿童全年龄段的临床验证，诊断准确度、人群覆盖广度在全球同赛道企业中处于前列。
近日，我们的心率变异性分析系统正式取得第四张医疗器械注册证。产品支持心率变异性（HRV）监测，心血管功能检查，生成加速度脉搏图、波形阶段分析、血管弹性评估等专业报告供临床参考。该产品深度联动毫米波雷达睡眠监测体系，可灵活落地于睡眠中心、心内科、内分泌科、神经内科、精神科、老年科住院病房及居家健康监测等场景。第四张医械证的获批，为我们布局心脑血管、神经系统疾病方向奠定了核心资质基础，也进一步完善了清雷多病种慢病监测产品矩阵。
另外，医疗器械的生产监管标准日趋严格，需通过GMP质量管理体系认证，建立从原料采购、生产制造、成品检验到售后追溯的全流程质量管控体系。在这个赛道中，能够同时打通算法研发、工程化落地、临床验证、合规注册、规模生产全链条的团队，远少于单纯掌握雷达技术的团队 —— 这是依靠时间沉淀构建起来的系统性壁垒，也是清雷最核心的竞争力。
Q：清雷的产品获批后两年即写入国家级诊疗指南，您把进指南称作“降维打击的势能”，为什么？听说你们现在又在推动另一类标准？
丁玉国：先谈诊疗指南的价值。2024版《成人阻塞性睡眠呼吸暂停诊断和外科治疗指南》首次将毫米波雷达监测技术纳入推荐，一方面是因为临床中睡眠呼吸暂停漏诊率高、筛查能力不足的痛点十分突出，另一方面也是基于创新医疗器械对提升诊疗效率、扩大服务可及性的实际价值。入选国家级诊疗指南，意味着获得了行业最高级别的专家共识，大幅降低了院内推广的准入阻力；我们在拓展养老机构、高端保险、智能家居等合作场景时，指南也成为重要的专业抓手。这就是我所说的“降维势能”——先在最高标准的医疗场景站稳脚跟，再向下兼容消费医疗、消费健康等不同层级的场景，每一步延伸都具备专业背书优势。
今年我们也在推动另一项标准建设：协助医院打造全院睡眠健康管理中心。目前医院需要睡眠监测的患者分散在呼吸科、内分泌科、老年科、儿科、妇产科等多个科室，睡眠监测服务正从专科向多科室、全院级覆盖延伸。就像医院已普遍设立胸痛中心、卒中中心，睡眠健康作为慢病管理的核心入口，也完全可以建立全院级的管理体系。这并非单一疾病的诊断标准，而是学科建设与服务模式的标准，建成后同样会形成行业示范势能。后续在居家数据开放、设备互联互通等方向，我们都会坚持“先立高标准、再向下兼容”的路径稳步推进。
Q：数据资产是清雷反复强调的核心资产，现在到什么量级了？从单病种到多病种模型的扩展，内在逻辑是什么？
丁玉国：目前我们的数据资产规模可以用两个数字概括：院内脱敏临床数据超15万例，院外真实世界连续监测数据超7500万小时，并且处于加速积累阶段。长期而言清雷科技的核心资产将不是硬件设备，而是持续沉淀的高价值连续生命体征数据，以及基于这些数据不断迭代进化的AI疾病模型。
多病种拓展的路径是逐步迭代的：2023年我们完成睡眠呼吸暂停、睡眠分期的单病种AI模型，诊断精度直接对标院内PSG金标准；2024—2025年，基于同一套硬件平台，我们逐步构建起多病种AI模型矩阵；目前仅需一晚睡眠监测数据，即可为十余种疾病的早期风险识别提供参考。病种选择的核心逻辑是感知数据同源+AI垂直模型矩阵：慢阻肺、抑郁焦虑、阿尔茨海默病、帕金森病等慢病，均与睡眠质量、睡眠节律高度相关，技术底座可复用、数据来源同源，病种拓展的边际成本极低。由此我们形成了正向数据飞轮：设备铺设规模越大，数据采集越丰富，AI模型精度越高，医院与机构的认可度就越高，反过来进一步推动设备规模增长。与之匹配，我们的商业模式也从传统的一次性硬件销售，转向“硬件入口+AI订阅+数据增值服务”的多元收入结构。未来清雷的定位是成为医疗健康管理的数字化基础设施提供商——从前端感知，到数据沉淀，再到多病种筛查，最终赋能各类医疗健康场景。脱敏后的合规数据可开放应用于慢病患者管理、远程医疗服务、药物临床研究等领域。当然，所有数据开放都严格遵循数据安全与医疗合规要求，相关的数据接口封装与共享机制，我们已启动布局。
03 场景与支付：谁为国民的睡眠买单
Q：清雷B端业务的构成和节奏是怎样的？医疗机构的采购逻辑，您摸出了什么规律？
丁玉国：目前我们的业务结构中，养老机构场景的规模最大。我们2023年正式切入养老市场，2024—2025年完成模式打磨，2025年起进入规模化放量阶段。医疗端业务今年起进入快速增长期，我预计未来1—2年，严肃医疗端的增长会快速增长。第三条增长曲线是海外市场与保险健康服务，这将是未来更具爆发潜力的增长极。
在医院端定价上，我们坚持普惠原则，核心标准是让医院一年内收回设备投入成本。睡眠监测的医保支付标准各地有所差异，比如北京约540元/次、上海约350元/次、云南约412元/次，我们以此为基准倒推产品定价。与传统PSG方案相比，我们的方案无需专用监测床位与专职技师，患者还可选择居家监测，大幅提升了睡眠检查的可及性，最终可以将患者诊疗的普及率增加100倍、单例患者诊断成本降低至90%以上。真正实现医院有收益、医保控费用、患者少跑腿的三方共赢，这样的商业模式才具备长期生命力。
Q：进家庭被公认是最难的一步，清雷的策略是什么？为什么把保险看作关键纽带？
丁玉国：居家C端市场拓展的核心，是让用户感知到解决方案的实际健康价值。即便监测产品达到医疗器械级别，如果用户感受不到明确的价值，就不会产生付费意愿。连续血糖监测（CGM）就是很好的参照：技术成熟已经很长时间，但直到近几年才迎来市场爆发，核心原因就是市场教育逐步到位，公众普遍认识到血糖波动对于健康管理意义，同时产品体验也持续优化。睡眠监测目前正处于市场教育的前夜：多数人认为睡眠好坏可以自我感知，戴块智能手表看个报告就足够，睡眠监测准确度的必要性、连续监测实现多系统疾病风险预警等价值，还没有被大众普遍认知。
因此我们将保险作为打通居家市场的核心纽带，目前已与某大型保险集团落地合作，共推进两个项目：一是以睡眠疾病筛查为入口的团险增值服务，二是面向高净值客户的居家健康监测服务。其中的关键动作是，筛查之后必须配套专家报告解读——只指出健康问题而不给出解决方案，用户的价值感知就无法落地；通过专业解读明确风险等级、主流干预方案、属地优质医疗资源，用户的付费意愿会显著提升。筛查人群中，约三分之一以上存在长期医疗级睡眠健康管理需求，后续可对接互联网医院的专业服务团队。目前我们也在与多家头部保险公司陆续推进合作。对保险公司而言，这既是客户增值服务，也能通过早筛早干预有效降低未来赔付支出。
清雷面向C端的服务，核心聚焦慢病人群与独居老人群体，产品背后必须配套专业医疗健康团队支撑。毕竟用户付费购买的本质，是健康风险有人管、专业服务可兜底的确定性。
Q：医养智能化“刚需巨大、付费者缺位”，这个结构性矛盾您怎么看？谁最终为国民的睡眠与健康监测买单？
丁玉国：我认为这一结构性矛盾的本质不在支付端，而在供给侧。并非市场没有付费意愿，而是缺乏医疗级、可落地、能让付费方感知到明确价值的优质供给。当前60-70岁的新老年群体，已经成为银发经济的核心消费主体，从保健品、特医食品到旅居养老，他们愿意为可感知的健康价值付费。只要供给端的产品与服务足够专业、价值足够清晰，市场付费能力是充足的。
长期来看，支付格局一定会是多元主体共同构成：机构端为增收、降本、控风险付费——养老机构投入智能化升级，若能在1-2年内通过提升入住率、降低风险收回成本，自然具备付费动力；医保体系在改革中持续支持创新医疗器械，能够切实解决临床痛点、提升诊疗效率的产品，会逐步纳入支付范围；长护险兜底失能群体的基础照护，商业长护险与健康险也在快速起量；高净值家庭则会为高品质健康管理服务付费。更深层次来看，睡眠是主动健康管理的黄金入口。人的健康基石包括：营养、睡眠、运动、情绪四大核心，而睡眠是众多慢病的共同源头与早期信号。我们有一个判断：睡眠健康影响着中国5亿人群——3亿失眠人群、2亿睡眠呼吸暂停人群，还有数十种睡眠相关疾病。国家已将睡眠健康提升到国民健康的重要战略位置，在这个方向上，医保、商保、个人支付将逐步形成合力，共同推动行业发展。
04 具身智能：分布式感知先落“守人”
Q：家庭具身智能分为“懂家—干活—守人”三个环节，行业多在人形本体上发力，清雷为什么押注分布式感知？健康守护这一环为什么能率先跑通？
丁玉国：因为健康守护这一环节，刚需最刚性、痛点最明确、技术成熟度也最高。老年人夜间安全风险、慢病早期预警，都是真实存在的付费痛点，市场教育成本极低。同时我判断，家庭具身智能的终局形态是“分布式感知网络+中央AI大脑”，而非单一人形机器人本体。无感感知网络是整个体系的底层基础设施，会先于人形机器人完成家庭场景的渗透。
我们内部将雷达定义为“场端设备”：它部署后能持续感知空间环境与生命体状态，数据可以开放共享给同一场景内的所有需求方——远端的照护管理者、其他智能设备都可以调用。因此传感器未必需要集成在机器人本体中，嵌入灯具、床架、天花板都可以。环境感知与生命体感知数据，是家庭具身智能稀缺的核心输入。我们近期正在参与的睡眠微环境调控项目就是典型案例：通过雷达感知人体睡眠状态，反向联动控制窗帘、新风系统、空调、智能床垫等设备，实现缩短入睡潜伏期、优化睡眠节律、延长深睡占比、智能唤醒等功能。先精准感知、再智能决策、后联动执行，这是家庭智能化的完整闭环，而感知始终是第一步。
Q：清雷的AI垂直模型和通用大模型、具身大模型是什么关系？从被动记录到主动预警，实际做到了什么程度？
丁玉国：是分工协作，而非替代关系。我们的物理AI垂直模型，聚焦解决真实医疗场景中的具体问题，比如疾病筛查、诊断、风险预警；而监测报告生成后，如何面向不同人群解读、如何衔接后续服务，具备医学知识约束的通用大模型能发挥重要价值。两类模型是协作互补的关系，而非竞争关系，共同打通健康管理的全业务流程。垂直专业模型与通用大模型，会在医疗健康场景中长期协同发展。在主动预警方面，我们已经积累了大量落地实绩。在养老机构场景中，我们的重疾风险AI预警模型，已实现数百例心衰、心肌梗死、季节性感染等急性事件的提前预警。背后的原理并不复杂：人体健康状况发生变化时，生命体征会先出现异常信号。比如体温每升高1℃，呼吸频率约增加4.5次/分钟，心率约增加15次/分钟；在夜间8小时连续监测数千次呼吸、上万次心跳数据中，任何偏离个人基线的趋势性变化都能被精准捕捉。例如，呼吸频率明显偏离个体基准线，系统就会发出风险提示，可能是季节性感染、心功能代偿变化等原因导致。
05 治理边界：误报、责任与标准
Q：预警之后，误报、漏报带来的责任边界问题，行业准备好应对机制了吗？清雷在工程上怎么处理准确与体验的平衡？
丁玉国：从检测原理来看，虚警率与漏报率永远是一对权衡矛盾，工程上的核心是找到对应场景的最优平衡点，而非追求单一指标的绝对值。以跌倒报警为例，一味追求秒级快速报警就会导致虚警率显著上升，反而会让护理人员因“狼来了”效应降低系统可用性。因此我们将跌倒报警的确认时长设定为5～30秒——对于跌倒救援场景，秒级与30秒响应的救援价值差异极小，但30秒的智能复核可以大幅降低虚警率。离床的报警策略更加复杂，活力老人、半自理老人、全失能老人、普通床、气垫床、环境干扰等因素交叉影响，更需要适用于场景需要的报警逻辑。这些报警的阈值并非主观设定，而是基于海量真实场景数据推演优化得出的，不同床位类型、不同人群、不同风险等级，对应不同的预警策略。
责任边界的核心是产品定位清晰：监测预警设备是辅助医护人员与照护人员的工具，不替代医生做出疾病诊断结论。行业需要建立“分级预警+人工复核”的规范机制，从医疗器械注册、临床验证的源头就划清合规边界、明确功能范围。这既是对用户安全负责，也是对企业自身的保护。
Q：无感健康监测至今缺乏统一的接口与评估规范，政策红利密集出台但落地参差。从实际体感出发，标准和政策层面您最期待什么？
丁玉国：行业标准的建设，有规范远好于无规范。2025年民政部发布了行业标准MZ/T 238—2025《监测和定位辅助器具毫米波雷达监测报警器》，就是实实在在的进步，体系化的标准有利于市场更快认知供给质量、推动行业规范化发展。但标准并非行业发展的充分条件，产业实践本身也会催生出更落地的事实标准。中国拥有全球最大的老年人口、最丰富的应用场景、领先的毫米波雷达技术，头部企业联合产学研机构，完全有机会在这一细分领域率先建立领先的事实标准，这既是行业责任，也是先发企业的战略窗口期。政策层面，智慧养老、医疗强基、长护险试点等政策对机构端需求的拉动作用是真实可感的。我对政策落地的核心期待可以总结为两个字：实效。之前，部分地方政府的智能化投入存在“重采购、轻运营”的现象，设备部署到位后，设备在线率、实际应用效果缺乏持续跟踪。财政资金来自纳税人，投入应当建立结果导向的考核机制，确保每一分钱都真正发挥效用。医疗领域的政策则相对更成熟，因为有卫健与医保两套体系的相互校验。银发经济领域，长护险的支付范围、基层采购流程、数据合规细则等都还需要进一步细化，这需要政府与企业共同探索完善。
06 产学研转化：科学家与企业家的合伙
Q：创业七年回头看，哪些判断被验证了，哪些是弯路？“科学家+企业家”的合伙结构怎么运转？
丁玉国：有三个核心判断被市场充分验证：一是睡眠健康与智慧养老的市场空间足够广阔；二是非接触感知一定会成为主流技术路线；三是行业的核心价值在数据与AI，而非硬件设备本身。当然也走过两条弯路，并且已经沉淀为公司的核心经验：一是对医疗合规体系的复杂度准备不足，最初以为技术成熟就能快速落地，实际医疗器械注册、GCP临床试验的周期长度与投入成本都远超预期；二是多病种AI矩阵的启动节奏偏慢，原本预计2022—2023年就能全面铺开，实际到今年才进入快速拓展阶段。不过现在补上这一课，也并不算晚。
与首席科学家的合伙，我们想清楚了双方的分工互补。科学家追求技术严谨与数据真实，坚持学术底线，这是产品医疗质量的根本保障；企业家的视角不能只追求产品完美再推向市场，而是先解决80%的未满足市场需求，在真实场景中快速迭代优化。前沿探索性的医工科研方向，以科学家的专业判断为主——就像临床信任专家的医学假设一样，信任科学家的技术直觉；而公司治理、团队建设、商业化落地，团队也充分信任我的判断和坚持。清雷科技公司是清华大学的科技成果转化企业，还是清华双创硕士实践基地，公司的使命是用科技让健康普惠全民。我们还有一个特点，员工持股平台占比很高，从疫情期间初创至今，一路陪公司走过最艰难时期的核心团队，理应共享未来的发展成果。
Q：对要进入智慧医养赛道的年轻创业者，最核心的建议是什么？未来十年，这个行业的确定性与变数在哪里？
丁玉国：可以对进入智慧医养赛道的创业者提三条建议。第一，要对医疗合规的难度有充分的心理预期。这不是消费电子赛道，不是靠几个人、一个好创意、一轮融资就能跑通的生意，单一个医疗器械的临床验证就需要3—5年周期。第二，要坚持长期主义，医疗行业的长回报周期，天然会筛选掉缺乏耐心的参与者。第三，不要一开始就追求做平台，从一个垂直场景切入打透，比如养老、睡眠、某一类慢病，选一个单点扎深做透，再逐步拓展会更现实。
未来十年，行业最大的确定性，是无感健康监测会成为标配，像水电一样，成为医院、养老机构和家庭的健康基础设施。最大的变数在于支付端：各类保险驱动的健康管理闭环一旦跑通，居家市场会被直接引爆，行业规模将迈上一个全新的量级。常有人问这个行业什么时候会迎来厚积薄发的爆发点，我的答案是三个条件：行业标准统一、支付方明确闭环、用户认知普及，三者齐备之时，行业爆发就是水到渠成。人的一生中有三分之一的时间在睡眠中度过，守护好这三分之一的人生质量，就是我们这一代健康科技从业者最朴素的使命。
原标题：科创AI+| 家庭具身智能主题专访：清雷科技丁玉国：医疗级非接触感知，守护国民三分之一人生
本文来源：清华金融评论，转载于微信公众号：清雷科技（ID：qingleitech），转载引用请注明原出处
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