只要靠家裡的 WiFi 訊號，就能隔著牆壁看見隔壁房間的人在幹嘛？近日一款名為「RuView」的開源專案，宣稱利用 WiFi CSI（通道狀態資訊）結合 AI，就能偵測牆後人體姿態、呼吸頻率與心率，精準程度號稱可達 17 個人體骨架關鍵點。在短時間內 GitHub 星數一舉突破 5 萬大關。然而，熱潮尚未消退，開發者社群已開始大範圍「打假」，指控 RuView 根本是徹頭徹尾的一場騙局。
「穿牆透視」引發病毒式瘋傳
RuView 的概念聽起來相當科幻。根據開發團隊在 GitHub 上的說法，系統會從 WiFi 路由器發出的 radio waves 中，收集資料並分析訊號振幅與相位的微小變化，再透過訊號處理管線與神經網路，來推估人體存在與姿態。支援的功能包括：牆後人形追蹤、非接觸式呼吸與心率監測、睡眠監測、跌倒偵測，以及所謂的「17 個人體姿態關鍵點」偵測。
恐怖！用家Wi-Fi就能知道隔壁墙后的人在干什么！
开源项目 RuView 在GitHub已经冲到 5万+星，直接炸了！完全不用摄像头，也不用戴任何设备，就靠家里普通的WiFi信号，就能穿墙透视：
– 隔壁有几个人、在哪个位置、是走路还是躺着，全看得见
– 实时看人体姿态（17个关键点）
-… pic.twitter.com/88Z13KU6Gr— 开发者Hailey (@IndieDevHailey) May 13, 2026
該專案硬體需求並不高，使用 ESP32-S3 微控制器（單片約 NT$300）或專業 wireless NIC 即可運行，軟體完全本地處理不上雲，官方的 Docker 映像檔則提供模擬資料讓使用者在無硬體環境下先行體驗。開發團隊強調這是「保護隱私」的方案，因為完全不使用攝影機，天然符合 GDPR 規範。
從萬星追捧到被爆造假
然而，網路上很快出現了不一樣的聲音。技術部落格 Digital Biz Talk 在深入研究後發布調查報告，指控 RuView 是「精緻的騙局」，整個專案的核心根本不運作，所有的「神奇」功能都是假的。研究發現，主程式 rf_tomography.py 中的核心演算法只是一個空的 placeholder，回傳的是隨機雜訊或預錄動畫，根本沒有任何真實的 RF 資料處理能力。
Reddit r/programming 版的討論成為關鍵突破口。有開發者實際在程式碼中加入監控指令，發現所謂的「tomography」函數收到的根本是零或靜態測試向量，並非真實的 RF 訊號。輸出視覺化則是獨立、預先錄製的計時器迴圈，整個 pipeline 都是假的。更糟糕的是，專案引用的學術論文根本是誤用或來自醫療影像等需要受控、高功率設備的領域，與消費級 WiFi 硬體完全不相關。
訊號物理學告訴你：這在 2026 年不可能
為什麼專家說「穿牆透視」在今日消費級硬體上根本做不到？射頻研究人員指出，2.4GHz 與 5GHz WiFi 的訊號波長太長，標準筆電或路由器內建的天線並非以合成孔徑雷達陣列（synthetic aperture radar）方式排列，noise floor 會把所有需要的微小訊號變化淹沒。WiFi 可以做到基本的姿態偵測與存在性感測，但要重構牆後人體形狀，與 2026 年的消費級硬體相比，仍是科幻情節。
騙局的操作手法：偽裝繁複、夾帶不相關模組
Digital Biz Talk 進一步揭露，RuView 的騙術其實有精心設計的套路。requirements.txt 列了數十個冷門科學運算函式庫，不只讓專案看起來專業又嚴肅，更營造出「環境安裝失敗是使用者自己的問題」的氛圍。同時，開發者夾帶了幾個功能完整但與核心完全無關的模組，例如完整的 WiFi 網路掃描腳本與華麗的 Plotly 互動圖形工具，讓使用者在執行專案時能看到漂亮的圖表，誤以為「穿牆視覺化」功能正在運作，而實際上那只是罐頭動畫。
目前 RuView 在 GitHub 上仍有大量星數，但社群已開始號召對其進行聯署抵制。官方尚未公開回應造假指控，GitHub 儲存庫仍未下架。