知道你是否在床、是否睡着、是否需要被照顾
毫米波雷达读取呼吸与体动;温湿度、光感同源;顶部一键断感,把卧室隐私交还指尖。
Luna 让你 1/3 生命所在的床,第一次能被动读懂、主动照顾你和你在乎的人。
当人停止交互,卧室开始工作。
为什么睡眠几十年没有消费巨头?
因为过去只能做最大公约数。
为什么现在可以?
因为 AI 第一次让睡眠能做到千人千面。
消费睡眠一直只能卖一个标准答案:床垫一个硬度、枕头一个高度、褪黑素一个剂量、App 一个评分。所有产品都在找最大公约数。而睡眠是最没有公约数的事。
只测不动,制造焦虑。可穿戴的佩戴疲劳与参与度衰减是公认问题。
床垫/枕头/补剂一次性购买,没关系、没数据、没复利,CAC 极高(Casper 上市即破发)。
睡着时人失去意识,够不到、教不了。
参照:医疗端的 ResMed 以主动干预、复购耗材、临床闭环避开了这三个陷阱,市值 $30B+。消费端尚未出现采用同一逻辑的公司。
来源:Precedence / Coherent · Oura / Whoop · MobiHealthNews / Gartner。
雷达(非接触)→ 零摩擦 → 每天用 → 个人模型 → 千人千面
区分「静止的人」与「无人的房间」,解决传统红外感应的误判。起夜自动微光,静卧阅读不误关。
呼吸节律变稳 + 体动消失 = 入睡判定。能区分闭眼静思与真正入睡,不会提前关灯。
区分「静卧刷手机 vs 浅睡」「翻身 vs 离床」——腕部设备物理上做不到。
| 维度 | 毫米波雷达 | 压电/床垫 | 红外热成像 | PPG 穿戴 |
|---|---|---|---|---|
| 呼吸事件 | 中-高 直接观测 | 中 对体位敏感 | 中 易掉线 | 低-中 间接 |
| 体动/觉醒 | 高 准确 | 高 | 中 遮挡问题 | 中 |
| 隐私 | 高 无图像无声 | 高 | 中-低 红外成像 | 高 |
| 使用门槛 | 低 放床头即可 | 中 嵌床垫 | 中-高 固定视角 | 中 必须佩戴 |
| 成本 | 低 | 中-高 | 高 | 中-高 |
毫米波雷达读取呼吸与体动;温湿度、光感同源;顶部一键断感,把卧室隐私交还指尖。
光景以明暗呼吸承接节律;声景用双振膜喇叭还原卧室声场,在入睡后自然退场。
系统按当晚状态调度卧室环境:白噪淡出、空调调温、离床微光、浅睡唤醒与异常主动告知。
以月球低重力下的悬滴为原点——水在下坠前一刻的临界状态,正是清醒与入睡之间的那种安静张力。
今天市面上的助眠光声,基本都是开环的:白噪音机定时播放、冥想 App 固定引导、日出灯定时渐亮——它们不知道你此刻的身体。Luna 是闭环的:雷达每秒更新呼吸数据 → 声景锁定你当前的呼吸、再以「只减不加」的节奏,极缓地往下带 → 你被动把呼吸降到 6 BPM 共振区,副交感上来。全程不要求你做任何动作。
从你当前呼吸起步,不硬塞 6 BPM。慢呼吸激活副交感(Russo 2017 / Tsai 2015)。
雷达判定入睡 → 光声淡出,不把音乐播进深睡。白噪音机/冥想 App 都没有退场逻辑。
浅睡窗口渐强唤醒(光+声,10–12 分钟),避开深睡起床气。
毫米波读取呼吸与体动,不要求你做任何动作,原始波形不出设备。
声景从你当前节奏起步、曲线只往下走;光随身体沉静,睡着即退场,不把音乐播进深睡。
在窗口内挑浅睡时刻叫醒你,避开深睡起床气;最晚时间是承诺,永不越界。
| 为什么别人做不到 | 传感 | 床头光声 | 闭环 |
|---|---|---|---|
| Calm / Headspace | ✗ | ✗ | 开环 |
| Apple Watch / Oura | ✓ | ✗ 不联动床头 | ✗ |
| Hatch / Philips | ✗ | ✓ | 仅定时 |
| Luna | ✓ 非接触 | ✓ | ✓ 实时双向 |
这是千人千面在生理层的含义:干预节奏由用户当晚的身体状态和时间底线共同驱动,不再只是预设时刻表。
落地参数:光 2200K / ≤5 lx / >600nm;声 pink noise 30min 基底 + 暗音色暖音乐,入睡淡出(有剂量上限)。每个组成机制有临床证据,整套自适应方案将由自家 pilot(四臂 crossover)验证。呼吸健康属于 wellness 级监测,与主流穿戴同一定位;不作诊断与治疗宣称,临床精度将由中大验证。
睡不着的原因不一样,需要的声音就相反:同一段白噪音,能安抚这种人,却可能吵醒那种人——用错了甚至加重失眠。所以声音不能给一个标准答案,得先看你是哪种人。四种人、四种睡不着的样子:
风吹草动就惊醒,环境一变就睡不安稳。
要:从头到尾一模一样、盖住外界杂音的背景声——一点变化都可能把他吵醒,所以要稳定到底。
没什么特别毛病,就是太安静反而开始胡思乱想。
要:有轻微起伏的自然声(雨声、海浪),不闷也不吵。
一闭眼就「放电影」,得开着播客/电视才睡得着。
要:熟悉的人声内容占住注意力——听过很多遍、不用追剧情那种。
脑子不吵,但身体紧绷、卸不了力。
要:低沉包裹的声音,配合引导一步步放松身体。
两个轴叠加:机制分型(你是谁)× 实时闭环(你今晚的状态)= 千人千面。声音与床垫不同:给错答案不只是无效,还可能加重失眠,因此必须先分型。
识别方式:5 题问卷 + 被动呼吸信号;行业惯常只问 3 题(睡眠/减压/专注),分不出失眠机制。两个否决级信号兜底:极度怕惊、点缀声烦扰。竞品空白:主流玩家都还没做失眠机制分型(Endel 只做环境自适应)。来源:自研声音偏好研究。
多 Agent 协同,融合 Apple Health 日间数据与夜间雷达特征,生成个性化节律策略。有记忆、可编排、可扩展。
AI 的输出仅为「建议方案」,通过白名单与参数边界校验后才允许落地执行;手动物理干预永远最高优先级,立即中断 AI 托管,不讨价还价。
以稳为先。闹钟底线、Snooze、音量/灯光上限与异常降级,全部交给成熟、可回滚的传统逻辑——逻辑简单,行为完全可预期。
How steady your schedule is, and whether it bounces back
How long until your body truly powers down
先看见形状,再只动一根杠杆。不是多给一个分数,而是把规律变成今晚的动作,并在一周后把结果还给你。整个实验由房间执行——不是给你一张执行清单。
诚实分层:个体化能力在 30/60/90 天内逐步成形,会如实与用户沟通;图中数据为示意样例。
已与中山大学(中大)签约合作。2026 年 7 月进入 PSG(多导睡眠监测)与 OSA 金标准对标,校准雷达睡眠分期与呼吸事件识别。
四分期、30 秒 epoch,对标 PSG 金标准。
以 AHI = 15 次/小时为 cut-off,作为 OSA 筛查及格线。
课题负责人 国内知名睡眠医学工程教授,曾主导慕思、韶音等品牌的睡眠临床试验落地。
微信训练我的,是为十亿人找一个共同答案;AI 第一次允许每个人拥有自己的答案。Luna 选择后者。
per-user 建模是环境计算最难的一层,Google、Amazon 都未走通。十年交互设计、在大人糖(OSUGA)做隐私敏感 AI 品类的经历,是我对这一层最直接的准备。
妈妈有生理性睡眠问题,我有想守护的家人。关怀是动机本身。
全员 AI Native。5 人团队以 schema + 需求文档构成的迭代体系,覆盖「产品迭代 · 知识沉淀 · 协作决策」三层通常需要 30 人的职能;同一类改动,行业常规周期约 3 个月,我们的实际周期是 8 晚。
腾讯高级交互设计师、微信高级产品策划,主导微信状态等亿级产品 0→1;basa 联合创始人、SyncArt 创始人。
在行/分答 COO、果壳 CEO 助理;未来光锥基金董事、硬件孵化器 H3Future 合伙人、INNO 100 联合发起人。统筹供应链与交付、商业叙事与生态资源。
支付宝全球跨境会员运营负责人;乐元素 IP 商业化总监、Uber 中国区品牌大使、MYMU 品牌总监。海外渠道/会员/增长飞轮实战。
RoboMaster 全国赛 Top 5%;创立深圳适境创新任技术负责人、获李泽湘天使轮投资,主导多款海外消费电子从设计到量产全流程,熟悉 FCC/ETL/CE 认证。60GHz 毫米波雷达底层,把微弱信号转化为可调用特征。
前腾讯设计师、X 平台 AI 大 V;主导多 Agent 交互架构与 RAG,沉淀 Agent Ready SOP 与 Skill 矩阵。
AI 不止用在产品里:公司的迭代机制本身,围绕每晚回流的用户数据设计。
AI 在影子模式下提出“这个配置让你睡得更好”的假设,验证后才上。
数据每晚回流。改一个行为 = 改一个 MD 文件 + WiFi 下发,绕过 OTA。
每个人、每张床的模型,在 30/60/90 天里越用越准。
在这套机制下,5 人团队已交付功能完整的 EVT,进入开模量产;同等范围的跨域工作,常规配置约为 30–50 人、周期一年以上。
软件不只做留存——它是一条转化阶梯:每一层各干一件事,把用户往硬件送近一步。
画像当钩子:一次下载,换来 email + HealthKit 授权。不转化也沉淀名单。
$19.99 一次性买断的 30 天教练陪跑。自己挣回 AI 成本,把高意向用户送到硬件面前。
高毛利兜住生意,不依赖订阅活着。最深层能力只对硬件用户开放。
硬件之上买「深度」。流失不伤根本。
App 本身就是硬件的广告位:免费层沉淀名单,陪跑期末送客——升级钩子长在产品里。
硬件每晚产出深度数据,Coach 从周频升到日频——硬件反过来抬高软件 LTV。
定价结构与 Oura/Whoop 相反:核心留存能力放在付费墙之前;软件层的任务不是营收,是把人送到硬件面前。
长期晚睡、作息失控。当前最核心切入人群。
节律易乱,改善意愿与付费能力更强。
已用健康科技产品,早期传播与高留存。
| 竞品 | 局限 | LunaWake 机会 |
|---|---|---|
| 智能床垫 | 成本高,个性化不足,做不了唤醒 | 低成本,可智能唤醒 |
| 智能戒指 | 接触式,易丢失,无交互,做不了唤醒 | 无接触,可唤醒,体验全在本地 |
| 智能手表 | 佩戴不适,高频充电,唤醒不温和 | 无接触,唤醒后引导 |
| 睡眠软件 | 依赖第三方硬件,识别准确度低 | 硬件+唤醒+场景整合 |
单人两端,切入 sound machine 入口市场($13–18B),雷达是差异点。
整夜恢复读数 + 双人(雷达分离),关怀引擎启动。
老人、孩子无穿戴守护,接 $103B 睡眠呼吸暂停市场(切入点是筛查,监管后置)。
雷达芯片与端侧 AI 同时降至消费级,AI Coach 从云端概念变为可落地。2025–2026 首次同时具备。
Apple Watch/Oura 已完成“睡眠值得被量化”教育;CES 2026 非接触品类爆发,认知向非接触迁移。
Matter 渗透临界点(Dyson/Nest/Hue);Apple Health 是全球最大个人健康数据入口。
三个条件在 2025–2026 首次同时成立;而个体数据的积累无法被压缩,入场时点本身构成壁垒的一部分。
执行基础 · 已就位:
项目、供应链、代工厂、营销团队都已就位,节奏排到 11 月量产发货。
本轮融资用于:完成量产交付与临床验证。
互联网时代的标志,
是十亿人使用同一个产品
AI 时代的标志,
将是十亿人拥有
十亿个不同的产品
Luna 希望成为第一家
验证这件事的消费硬件公司
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