带娃旅行时，不少家长发现儿童电话手表的定位界面可以显示具体楼层。要知道，建筑内部卫星信号弱、地面网络定位精度差，小小的手表是如何突破二维限制，实现高难度的立体楼层定位的呢？一起揭秘答案——

核心原理：气压计+信号指纹库

      儿童手表的楼层定位并非依赖单一技术，而是采用“气压感应+无线信号指纹”的组合方案。

      气压计初步判断楼层：

      儿童电话手表内置气压计，利用“楼层越高，气压越低”的物理规律，设备会先记录“基准楼层”的气压，随着电话手表佩戴者进行垂直移动，设备会记录新的气压值，即“终点气压”。再比较基准气压值和终点气压值（楼层越高气压越低），可以得到垂直位移的高度差。利用这个高度差，系统就能准确计算出设备最后到达的具体楼层，这个楼层被称为第一目标楼层。

      信号指纹建库匹配：

      在确认设备位于第一目标楼层后，系统自动采集该楼层环境下的无线信号指纹（Wi-Fi信号强度、可见的AP列表、蜂窝信号强度等综合信息）。   

      然后，设备会将这个第一无线信号指纹与该第一目标楼层的对应关系，存储到专门的无线信号指纹库中。   

      以上，仅仅是数据初始采集和建库的过程。接下来，是真正的定位过程。   

      当设备开机后，会自动采集当前环境的新无线信号数据，称为第二无线信号指纹。   

      设备将这个第二无线信号指纹与无线信号指纹库中存储的所有楼层的指纹进行匹配（寻找最相似的）。库中找到的最匹配的指纹所对应的楼层信息，就被确定为设备当前所在的第二目标楼层。

技术优势：云端共享+AI优化

      该项技术还通过迭代升级提升定位精度。初期算法部署在手表本地，用户使用越久，数据越准确；后期则将算法、模型和楼层数据迁移至云端，实现所有用户数据的共享。随着用户基数增加，“指纹库”愈发完善，定位误差不断减小，形成独特的“用户数量护城河”。   

      同时，AI技术的引入进一步优化了建库和查询效率，结合3D地图，让家长能够直观掌握孩子的实时位置，大幅降低走失风险。

      来源：中科院物理所