華為星迹定位（Xingji）唔係單靠衛星訊號定位，而係按使用場景組合衛星測量、專用硬件、運動估算同地圖匹配等方法。華為喺 2026 年 10 月 12 日的終端技術溝通會上介紹呢套方案，相關報道提到 Mate 90 系列同 WATCH GT Runner 2 的應用。13

睇相關數字時，最重要係分清楚各自講緊乜：「測距精度提升超過 10 倍」同「車道級定位達亞米級」係兩個唔同指標，唔可以理解成所有導航場景都整體準咗十倍。以下性能數字屬華為公布、媒體轉述的說法；現有資料未有列出完整測試條件同比較方法，未足以當成獨立驗證結果。

星迹定位點樣組合不同技術？

星迹會按任務選用唔同定位方法：高架道路結合海思短距芯片同 GNSS 載波相位測量；跑道導航用 RTK 同 AI-PDR 融合；隧道靠 AI 速度估算及地磁匹配；滑雪場景融合 GNSS 同 SkiDR；地庫尋車則採用 3D 路網匹配。2359

GNSS 即全球導航衛星系統；RTK（即時動態測量）用於提升衛星定位精度；AI-PDR 則是結合人工智能的行人航位推算，透過估算移動狀態補足定位資訊。各種方法分別應付衛星訊號受阻、運動軌跡偏移，或者只知大概位置、未能判斷車道或樓層等問題。唔同場景用唔同組合，亦唔代表每個地方都有同一種精度保證。

不同場景有咩分別？

高架道路：希望導航分得清行車線

行駛喺高架道路時，如果導航未能分清行車線，可能較難提供合適的轉線提示。華為稱，星迹定位將海思短距芯片同 GNSS 載波相位測量結合，測距精度提升超過 10 倍，並支援亞米級車道導航。25

要留意，「超過 10 倍」講的是測距精度，唔等於所有道路、裝置同環境下的導航表現都提升十倍；亞米級亦係報道提到的車道導航指標，唔應延伸理解成隧道、商場等場景都一律達到相同精度。25

隧道：以速度估算同地磁匹配補足衛星訊號

進入隧道後，衛星訊號會受阻，單靠慣性導航亦可能累積位置偏差。華為介紹的隧道方案會用 AI 速度估算同地磁匹配，目標係喺收唔到衛星訊號時，繼續提供車道資訊。35

華為稱，呢套方案可做到唔受隧道長度或行車時間限制的隧道內車道級定位，並形容為業界獨有。現有報道有轉述呢個說法，但未提供足夠比較測試細節，無法獨立確認「業界獨有」或不受時間影響的程度。12

跑步：手機導航跑道，手錶改善收星

Mate 90 系列將 RTK 同 AI-PDR 融合，用於運動場跑道級導航。手錶方面，WATCH GT Runner 2 採用 3D 懸浮天線；華為稱，與第一代跑步手錶相比，GNSS 訊號強度提升 5.4 dB。13

兩者針對的問題唔同：手機着重跑道級導航，手錶則着重改善衛星訊號接收。5.4 dB 係廠方公布的訊號強度數據，唔代表跑步軌跡準確度亦按同一比例提升。13

滑雪：融合衛星定位同滑雪運動估算

高速滑行時，定位軌跡可能追唔切動作變化。華為稱，GNSS 同 SkiDR 融合後，滑雪軌跡精細度提升 5 倍、動態跟隨能力提升 2 倍，滑雪距離準確度可達 98%。12

相關報道亦轉述，腕上雪場地圖覆蓋超過 3,000 個雪場，雪道匹配準確率超過 97%。12 呢啲係華為公布的產品數據；實際可用地圖同匹配效果，仍要視乎個別雪場及使用條件。

地下車庫：記低停車位置同樓層

地庫衛星訊號較弱，搵車時除咗位置，仲要知道自己停咗邊層。星迹定位用 3D 路網匹配記錄停車位置。報道轉述的數字包括樓層識別準確率超過 95%、位置誤差少於 10 米；Mate 90 系列的「精準尋車 2.0」據稱較 Mate 80 提升 50%，支援超過 3 萬個地下車庫。117

呢幾組數字分別講樓層識別、位置誤差、機型比較同車庫覆蓋範圍，唔可以全部當成同一個「搵車準確率」。現有來源亦未有詳細交代每項指標的測試方法。117

商場：定位之外，室內地圖覆蓋都重要

室內導航唔只取決於裝置點樣定位，亦要有商場同建築物的地圖資料配合。相關報道引述華為數據稱，星迹定位支援 50 萬個商圈圍欄及 1.7 萬幢室內定位建築；花瓣地圖的商場店舖級導航則覆蓋超過 260 個商場，報道亦提到預計每月新增 200 個以上。117

每月新增的數量屬報道提及的擴展計劃，唔係已完成的覆蓋。即使定位技術可用，能否帶你去到某間店，仍要視乎該商場有冇相應室內地圖及服務支援。

睇定位數字，記住兩件事

第一，按場景理解指標。測距精度、車道定位、衛星訊號強度、軌跡精細度、距離準確度同地圖覆蓋量，代表唔同能力，唔可以互相代替。125

第二，分清廠方公布同獨立驗證。現有資料主要係媒體轉述華為發布內容，未有展示足以比較不同手機、手錶或定位方案的完整測試條件。因此，理解數字時要保留「華為稱」呢個前提，唔好當成所有用家喺任何環境都必定達到的保證。

總括而言，星迹定位的方向係針對高架、隧道、運動、地庫同商場等環境，分別補足傳統定位的不足。實際效果要視乎裝置、使用場景同地圖資料能否配合；目前公布的數字亦應視為分場景的華為口徑，而唔係適用於所有地方的統一精度承諾。

華為星迹定位（Xingji）唔係單靠衛星訊號定位，而係按使用場景組合衛星測量、專用硬件、運動估算同地圖匹配等方法。華為喺 2026 年 10 月 12 日的終端技術溝通會上介紹呢套方案，相關報道提到 Mate 90 系列同 WATCH GT Runner 2 的應用。13

睇相關數字時，最重要係分清楚各自講緊乜：「測距精度提升超過 10 倍」同「車道級定位達亞米級」係兩個唔同指標，唔可以理解成所有導航場景都整體準咗十倍。以下性能數字屬華為公布、媒體轉述的說法；現有資料未有列出完整測試條件同比較方法，未足以當成獨立驗證結果。

星迹定位點樣組合不同技術？

星迹會按任務選用唔同定位方法：高架道路結合海思短距芯片同 GNSS 載波相位測量；跑道導航用 RTK 同 AI-PDR 融合；隧道靠 AI 速度估算及地磁匹配；滑雪場景融合 GNSS 同 SkiDR；地庫尋車則採用 3D 路網匹配。2359

GNSS 即全球導航衛星系統；RTK（即時動態測量）用於提升衛星定位精度；AI-PDR 則是結合人工智能的行人航位推算，透過估算移動狀態補足定位資訊。各種方法分別應付衛星訊號受阻、運動軌跡偏移，或者只知大概位置、未能判斷車道或樓層等問題。唔同場景用唔同組合，亦唔代表每個地方都有同一種精度保證。

不同場景有咩分別？

高架道路：希望導航分得清行車線

行駛喺高架道路時，如果導航未能分清行車線，可能較難提供合適的轉線提示。華為稱，星迹定位將海思短距芯片同 GNSS 載波相位測量結合，測距精度提升超過 10 倍，並支援亞米級車道導航。25

要留意，「超過 10 倍」講的是測距精度，唔等於所有道路、裝置同環境下的導航表現都提升十倍；亞米級亦係報道提到的車道導航指標，唔應延伸理解成隧道、商場等場景都一律達到相同精度。25

隧道：以速度估算同地磁匹配補足衛星訊號

進入隧道後，衛星訊號會受阻，單靠慣性導航亦可能累積位置偏差。華為介紹的隧道方案會用 AI 速度估算同地磁匹配，目標係喺收唔到衛星訊號時，繼續提供車道資訊。35

華為稱，呢套方案可做到唔受隧道長度或行車時間限制的隧道內車道級定位，並形容為業界獨有。現有報道有轉述呢個說法，但未提供足夠比較測試細節，無法獨立確認「業界獨有」或不受時間影響的程度。12

跑步：手機導航跑道，手錶改善收星

Mate 90 系列將 RTK 同 AI-PDR 融合，用於運動場跑道級導航。手錶方面，WATCH GT Runner 2 採用 3D 懸浮天線；華為稱，與第一代跑步手錶相比，GNSS 訊號強度提升 5.4 dB。13

兩者針對的問題唔同：手機着重跑道級導航，手錶則着重改善衛星訊號接收。5.4 dB 係廠方公布的訊號強度數據，唔代表跑步軌跡準確度亦按同一比例提升。13

滑雪：融合衛星定位同滑雪運動估算

高速滑行時，定位軌跡可能追唔切動作變化。華為稱，GNSS 同 SkiDR 融合後，滑雪軌跡精細度提升 5 倍、動態跟隨能力提升 2 倍，滑雪距離準確度可達 98%。12

相關報道亦轉述，腕上雪場地圖覆蓋超過 3,000 個雪場，雪道匹配準確率超過 97%。12 呢啲係華為公布的產品數據；實際可用地圖同匹配效果，仍要視乎個別雪場及使用條件。

地下車庫：記低停車位置同樓層

地庫衛星訊號較弱，搵車時除咗位置，仲要知道自己停咗邊層。星迹定位用 3D 路網匹配記錄停車位置。報道轉述的數字包括樓層識別準確率超過 95%、位置誤差少於 10 米；Mate 90 系列的「精準尋車 2.0」據稱較 Mate 80 提升 50%，支援超過 3 萬個地下車庫。117

呢幾組數字分別講樓層識別、位置誤差、機型比較同車庫覆蓋範圍，唔可以全部當成同一個「搵車準確率」。現有來源亦未有詳細交代每項指標的測試方法。117

商場：定位之外，室內地圖覆蓋都重要

室內導航唔只取決於裝置點樣定位，亦要有商場同建築物的地圖資料配合。相關報道引述華為數據稱，星迹定位支援 50 萬個商圈圍欄及 1.7 萬幢室內定位建築；花瓣地圖的商場店舖級導航則覆蓋超過 260 個商場，報道亦提到預計每月新增 200 個以上。117

每月新增的數量屬報道提及的擴展計劃，唔係已完成的覆蓋。即使定位技術可用，能否帶你去到某間店，仍要視乎該商場有冇相應室內地圖及服務支援。

睇定位數字，記住兩件事

第一，按場景理解指標。測距精度、車道定位、衛星訊號強度、軌跡精細度、距離準確度同地圖覆蓋量，代表唔同能力，唔可以互相代替。125

第二，分清廠方公布同獨立驗證。現有資料主要係媒體轉述華為發布內容，未有展示足以比較不同手機、手錶或定位方案的完整測試條件。因此，理解數字時要保留「華為稱」呢個前提，唔好當成所有用家喺任何環境都必定達到的保證。

總括而言，星迹定位的方向係針對高架、隧道、運動、地庫同商場等環境，分別補足傳統定位的不足。實際效果要視乎裝置、使用場景同地圖資料能否配合；目前公布的數字亦應視為分場景的華為口徑，而唔係適用於所有地方的統一精度承諾。