“元瞰”系列毫米波透镜天线全球首发：开启中国5G毫米波商用新纪元

WaveLens Pro的诞生，标志着毫米波商用的技术拐点已至。

蛇年伊始，中国佛山——在毫米波技术加速商用的背景下，佛山市粤海信通讯有限公司（以下简称“粤海信”）今日正式发布“WaveLens Pro系列智能龙勃透镜天线系统”，这是全球首款专为毫米波（24GHz-100GHz）高密度场景设计的高增益多波束天线解决方案。 该产品通过超材料透镜技术、智能波束赋形算法及模块化设计，直击毫米波商用中覆盖弱、干扰大、部署难的核心痛点，为运营商、智慧交通及工业互联网提供高效、低成本的无线连接方案 。

同时，在佛山市推动制造业向“新”发展的背景下，粤海信将会把透镜技术与人工智能（AI）深度融合，打造新一代“智能超材料天线系统”，实现通信网络的颠覆性升级。AI可赋能天线动态感知环境（如高铁移动场景、海域复杂地形），通过强化学习算法实时优化波束指向和覆盖范围，降低信号切换延迟达30%；结合边缘计算模块，AI还能实现预测性维护，分析传感器数据提前预警设备故障，减少运维成本20%以上。这种“透镜+AI”的融合模式，不仅提升通信效率，更在机器人、车联网、智慧城市等领域开辟出高精度定位、智能波束拼接等创新场景，推动通信技术从“功能化”向“认知化”跃迁。

毫米波商用背景：机遇与挑战的十字路口

随着全球5G向高频段扩展及6G研发加速，毫米波凭借超大带宽（单信道可达800MHz）和超低时延（<1ms），成为实现工业物联网、全息通信、车联网等未来场景的关键技术。然而，其规模化应用仍面临三大瓶颈。

首先，高传播损耗。毫米波易受雨衰、建筑遮挡影响，传统天线覆盖半径不足500米。

其次，多用户干扰。高密度场景下信号重叠严重，频谱效率骤降。

最后，部署成本高。现有毫米波基站体积庞大，站点资源紧张导致建网成本激增。

“WaveLens Pro的诞生，标志着毫米波商用的技术拐点已至。”粤海信首席技术官表示，“我们通过超材料与毫米波的深度融合，让毫米波真正实现‘低成本广覆盖’。”

WaveLens Pro核心技术亮点

一是超材料龙勃透镜：突破毫米波物理极限。WaveLens Pro搭载粤海信自主研发的重构超材料透镜，实现三大突破。

-覆盖半径提升至2公里：透镜将毫米波能量聚焦为窄波束，传输距离较传统天线提升4倍；

-动态绕障能力：结合有源模块算法实时识别遮挡物，自动切换最优波束路径，雨衰损耗降低60%；

-多频段兼容：支持24GHz、39GHz及未来6G频段，适配全球标准。

二是智能多波束赋形：一机多能，降本增效。集成边缘计算芯片的WaveLens Pro支持“SmartBeam 5.0”算法，实现：

-多波束独立调控：单天线可同时服务高铁车厢、体育场馆等高密度场景下的多用户，频谱效率提升5倍；

-零接触部署：运营商通过云端平台远程优化参数，运维成本降低50%；

-多网融合：支持4G/5G/6G全频段合一，减少天面资源占用，实现“一杆一网”。

毫米波商用场景：从智慧交通到工业4.0

在机器人智联方面，将透镜技术与机器人发展深度融合，可显著提升机器人的环境感知、自主决策与协作能力，推动机器人向更智能、更灵活的方向演进。以龙勃透镜技术为例，其多波束、高增益特性可赋能机器人实现毫米级空间定位——通过高频毫米波（如60GHz）透镜天线阵列，结合AI算法解析多路径反射信号，机器人可在复杂工业场景中实时构建3D环境地图，定位精度提升至±2cm。同时，透镜天线的轻量化设计（如1.5kg超材料结构）可降低移动机器人负载，延长续航时间30%以上。在群体机器人协作中，透镜的动态波束赋形技术可建立自适应通信链路，支持100+机器人同步交互而不产生信号干扰，特别适用于仓储物流、灾害救援等大规模协同场景。此外，嵌入透镜的仿生光学系统可模仿昆虫复眼结构，通过曲面透镜阵列实现360°全景感知，结合神经网络实时识别动态障碍物，使机器人的避障响应速度突破50ms，为下一代智能机器人提供“超视距感知+类人决策”的颠覆性能力。

同时，也可加强常规的移动通信场景。高铁通信场景，在我国线性场景应用中，WaveLens Pro预计将实现4公里连续覆盖，彻底解决隧道与桥梁的信号盲区问题。

智慧工厂场景，在合作打造的5G全连接工厂中，预计系统将支持100台AGV实时协同，时延稳定在0.1ms，故障率降低90%。

城市交通枢纽场景，通过省部署的透镜天线阵列，预计单设备支持每秒40Gbps数据吞吐，满足8K视频直播与万人级并发接入。

“毫米波商用的未来属于敢于突破物理边界的企业。”粤海信强调，WaveLens Pro系列即日起面向全球供应，首批订单将优先支持智慧城市与工业4.0标杆项目。随着技术的持续迭代，粤海信正从天线制造商向毫米波生态构建者蜕变，为全球数字化浪潮注入中国创新力量。

编辑：胡媛

指导：辛文