華為的「星跡定位」不是只靠 GNSS 衛星訊號運作的單一定位技術，而是按使用情境，結合衛星量測、專用硬體、AI 運動估算，以及地磁或地圖資料匹配的定位方案。華為終端 BG CTO 李小龍於2026年10月12日的終端創新技術溝通會介紹這項技術；相關報導指出，首發應用裝置包括 Mate 90 系列與 WATCH GT Runner 2，聚焦傳統定位較容易失準或中斷的環境。68

高架道路：瞄準車道級導航

高架路段可能讓導航難以判斷車輛所在的道路位置，增加複雜路段變換車道的難度。華為表示，星跡定位將海思短距晶片與 GNSS 載波相位量測結合，測距精度提升超過 10 倍，並可在車道級導航下達到亞米級定位。57

要留意的是，「提升超過 10 倍」指的是測距精度，並不等於所有導航體驗都提升 10 倍；亞米級也是針對特定定位能力的說法，不應視為所有道路和環境下的保證。57

隧道：用 AI 估速與地磁匹配補足衛星訊號

隧道內衛星訊號受阻，單靠慣性導航容易逐漸累積誤差。華為表示，星跡定位以 AI 速度估算搭配地磁匹配，嘗試在衛星訊號不佳時維持定位，並宣稱能提供隧道內車道級定位，不受隧道長度或行車時間限制。57

「業界唯一」及不受長度、時間限制等說法，是華為公布的技術主張；目前這些資料不足以獨立驗證其適用條件或普遍表現。57

跑步：手機看跑道定位，手錶提升 GNSS 訊號

Mate 90 系列將 RTK（即時動態定位）與 AI-PDR（以 AI 輔助的行人航位推算）融合，支援運動場跑道級導航。跑步手錶 WATCH GT Runner 2 則採用 3D 懸浮天線設計；華為稱，相較初代產品，其 GNSS 訊號強度提升 5.4 dB，目標是改善複雜環境下的跑步軌跡定位。69

滑雪：按滑行動態重建軌跡

高速滑雪時，軌跡可能出現偏移。華為稱，星跡定位透過 GNSS 與 SkiDR（滑雪專用航位推算）融合，讓軌跡精細度提升 5 倍、動態跟隨性提升 2 倍，滑雪距離準確性達 98%。9

地下停車場：記錄樓層與停車位置

地下車庫的定位不只關乎找到車輛，也要判斷停在哪一層。華為表示，星跡定位採用 3D 路網匹配記錄停車位置，樓層判斷準確率高於 95%，位置誤差小於 10 公尺。Mate 90 系列的「精準尋車 2.0」則據稱較 Mate 80 提升 50% 停車位置精度，並支援超過 3 萬個地下車庫。57

商場：室內定位還得靠地圖資料

室內導航除了定位能力，也仰賴商場與店鋪的地圖資料。華為與合作夥伴表示，相關服務支援 50 萬個商圈圍欄，以及 1.7 萬棟室內定位建築；花瓣地圖則提供超過 260 個商場的店鋪級導航，並預計每月新增 200 個以上商場。新增數量是擴充預期，不代表目前已經全部覆蓋。59

重點是分場景，不是「哪裡都亞米級」

星跡定位的核心概念，是把不同定位手段用在各自較棘手的情境：高架道路靠量測與晶片，隧道依靠 AI 估速和地磁匹配，運動場景則結合動態推算或天線設計。華為公布的數據各有適用場景；現有資料未提供完整測試條件與比較基準，因此不宜把單一數字直接推論成所有環境下的實際導航表現。

華為的「星跡定位」不是只靠 GNSS 衛星訊號運作的單一定位技術，而是按使用情境，結合衛星量測、專用硬體、AI 運動估算，以及地磁或地圖資料匹配的定位方案。華為終端 BG CTO 李小龍於2026年10月12日的終端創新技術溝通會介紹這項技術；相關報導指出，首發應用裝置包括 Mate 90 系列與 WATCH GT Runner 2，聚焦傳統定位較容易失準或中斷的環境。68

高架道路：瞄準車道級導航

高架路段可能讓導航難以判斷車輛所在的道路位置，增加複雜路段變換車道的難度。華為表示，星跡定位將海思短距晶片與 GNSS 載波相位量測結合，測距精度提升超過 10 倍，並可在車道級導航下達到亞米級定位。57

要留意的是，「提升超過 10 倍」指的是測距精度，並不等於所有導航體驗都提升 10 倍；亞米級也是針對特定定位能力的說法，不應視為所有道路和環境下的保證。57

隧道：用 AI 估速與地磁匹配補足衛星訊號

隧道內衛星訊號受阻，單靠慣性導航容易逐漸累積誤差。華為表示，星跡定位以 AI 速度估算搭配地磁匹配，嘗試在衛星訊號不佳時維持定位，並宣稱能提供隧道內車道級定位，不受隧道長度或行車時間限制。57

「業界唯一」及不受長度、時間限制等說法，是華為公布的技術主張；目前這些資料不足以獨立驗證其適用條件或普遍表現。57

跑步：手機看跑道定位，手錶提升 GNSS 訊號

Mate 90 系列將 RTK（即時動態定位）與 AI-PDR（以 AI 輔助的行人航位推算）融合，支援運動場跑道級導航。跑步手錶 WATCH GT Runner 2 則採用 3D 懸浮天線設計；華為稱，相較初代產品，其 GNSS 訊號強度提升 5.4 dB，目標是改善複雜環境下的跑步軌跡定位。69

滑雪：按滑行動態重建軌跡

高速滑雪時，軌跡可能出現偏移。華為稱，星跡定位透過 GNSS 與 SkiDR（滑雪專用航位推算）融合，讓軌跡精細度提升 5 倍、動態跟隨性提升 2 倍，滑雪距離準確性達 98%。9

地下停車場：記錄樓層與停車位置

地下車庫的定位不只關乎找到車輛，也要判斷停在哪一層。華為表示，星跡定位採用 3D 路網匹配記錄停車位置，樓層判斷準確率高於 95%，位置誤差小於 10 公尺。Mate 90 系列的「精準尋車 2.0」則據稱較 Mate 80 提升 50% 停車位置精度，並支援超過 3 萬個地下車庫。57

商場：室內定位還得靠地圖資料

室內導航除了定位能力，也仰賴商場與店鋪的地圖資料。華為與合作夥伴表示，相關服務支援 50 萬個商圈圍欄，以及 1.7 萬棟室內定位建築；花瓣地圖則提供超過 260 個商場的店鋪級導航，並預計每月新增 200 個以上商場。新增數量是擴充預期，不代表目前已經全部覆蓋。59

重點是分場景，不是「哪裡都亞米級」

星跡定位的核心概念，是把不同定位手段用在各自較棘手的情境：高架道路靠量測與晶片，隧道依靠 AI 估速和地磁匹配，運動場景則結合動態推算或天線設計。華為公布的數據各有適用場景；現有資料未提供完整測試條件與比較基準，因此不宜把單一數字直接推論成所有環境下的實際導航表現。