下一代可穿戴技术来袭

Intelligence，不仅仅是功能，正在转向所有可穿戴产品，从智能手表、智能眼镜到服装，但仍有技术障碍需要克服。

1.可穿戴设备。

可穿戴设备最近因其成功和失败吸引了很多人的关注。它们结合了封装、新衬底、电源管理、低功耗、新型连接、灵活性、耐用性和时尚性的要求。

尽管一些挑战仍然令人生畏，但长期的市场潜力正在推动该行业研究什么是最有可能的可穿戴技术。工程师们正在准备什么样的技术可以提供创造性思维。

我们习惯了健身追踪器和智能手表。智能眼镜带来了更多的挑战，但也提供了很多机会。智能鞋是运动中的另一个问题。然而，对于许多人来说，最终的目标是将智能设备嵌入衣服中，或者直接放在皮肤本身上。除了传感器之外，这可能包括从致动器、变色表面或施加压力以更好的姿势锻炼或睡眠的一切，还涉及药物监管等。

对于许多可穿戴设备来说，挑战之一是提供足够的价值或足够方便的使用。即使是目前日益成熟的健身跟踪器，最初也被认为无法提供持久的功能来满足重大需求。然而，一些设备导致收入下降，然后被丢弃，这些设备也被丢弃。因此，一些可穿戴设备可能是为短期使用而设计的。

Atmosic Technology副总裁斯里尼瓦斯帕塔马塔(Sri Niwas Patamatta)说：“可穿戴设备必须成本相对较低，轻便舒适，适合全天佩戴。”例如，一些主题公园正在推出可穿戴设备，以在参观公园时获得更具互动性的用户体验。这些设备还可以实现对COVID友好的操作，例如无接触售票、锁定和解锁储物柜，以及避免接触潜在的污染表面。

部分问题可能是强制使用现有技术，而不是开发专门用于所需任务的新技术。Nextiles首席执行官乔治孙(George Sun)说：“我将把可穿戴市场描述为提供自上而下的解决方案。也就是说，使用其他行业的解决方案，并在可穿戴设备中重复使用。一个例子是加速度计，它最初主要用于飞机和移动车辆，但现在正在小型化，并被用作人类的步进计数器。这使得逆向工程通过表带、粘合剂、鞋垫、眼镜等配件得以实现。在我看来，这些解决方案在功能上是可穿戴的，但在字面意义上并不是真正的可穿戴技术。

智能眼镜被认为是一个高成本、高价值的潜在市场。虽然——在工程上最难实现，但主要是因为实现外观小巧轻便所需的动力和性能。Arm的XR和可穿戴设备高级总监Ketan Shah说，——增强现实(AR)可穿戴设备的未来很可能是智能眼镜。根据Arm自己的消费者研究，58%的受访者对佩戴日常AR智能眼镜的前景持积极态度，包括各种使用场景，从沉浸式游戏和屏幕投影到“移动”导航和翻译等应用场景。

它需要技术融合。凯登斯解决方案和生态系统高级小组主任弗兰克席尔梅斯特说，有许多部分必须结合在一起。“它需要先进的封装、先进的传感器和传感器融合技术，包括对安全问题的关注，并且必须无缝工作并提供价值”。

鉴于可穿戴设备的电池电量有限，这比看起来要困难得多。英飞凌科技销售、营销和分销高级副总裁肖恩？ShawnSlusser说：“这不仅需要考虑产品，还需要考虑整个系统和配套解决方案。”

像许多这样的设备一样，有必要在浪费能量或通过提供太多功能来增加电池寿命之间取得平衡，但最终获得一个不是很复杂的系统。

一些必要的研发工作还没有完成。Nextiles的孙说：“令人惊讶的是，——限幅器或者有些人可能会讽刺地说，——限幅器是这项技术中无聊的一部分。我们如何给设备充电？这些设备将如何通信？它能通过塑料或衣服交流吗？该设备如何与我的衣服或身体接口？是不是通过另一个腕带，直接嵌入衣服、磁性的东西等等？"。

2.可穿戴设备。

而且必须在合适的成本点。随着超低成本微处理器在商业上变得可行，所有类型的市场都将随着有趣的使用场景而打开，例如智能传感器、智能标签和智能包装等。杰出的武器研究工作者。

程师约翰·比格斯（John Biggs）在最近的一份声明中表示。"使用这些设备的产品可以通过减少食物浪费和通过智能生命周期跟踪促进循环经济，从而帮助实现可持续性发展。就我个人而言，我认为最大的影响可能是在医疗保健方面——这项技术确实有助于建立智能的一次性健康监测系统，这些系统可以直接应用于皮肤”。

数据的价值

部分问题在于，许多此类设备会生成大量数据，但您如何处理这些数据呢？无法转换为可操作信息的数据是没有什么价值的。西门子EDA产品工程总监约翰·斯塔贝诺说："智能是数据的聚合。这可能不在设备中，而是在接收数据的某些应用程序中“。

这有时可能需要汇集许多不同的数据。"在我的一台设备中，数据在云中传输和计算，"Cadence的席尔迈斯特说。"它们让你了解你是如何朝着某些目标前进的，记录你做了什么，然后它可能会告诉你，如果你在深夜工作，这是否会对你的睡眠有影响。

图3、可穿戴设备是数据收集器

席尔迈斯特引用了Facebook的新项目阿里娅。"他们基本上是在看智能眼镜，但他们是从数据角度看待它。他们还在考虑隐私保护问题。例如，他们有这些标准的例子，其中有人基本上正在通过他们的公寓和捕获的图像被渲染，它是识别出来的东西。像人脸之类的东西可能会变灰，但有时你可能想要这些数据。如果你对它说， '我丢了钥匙'， 他们会根据最后一次被客厅咖啡桌上的智能眼镜看到的地方来弄清楚它们在哪里“。

医疗保健

最高价值可能来自医疗保健行业，因为医疗保健行业有佩戴必要设备、服装、补丁等的直接动机，并且建立了生态系统来全面分析数据。Atmosic 的 Pattamatta 说："可穿戴设备和其他互联设备正被用于各种医疗应用中，并提供对患者健康至关重要的定期、长期的监测数据。"可穿戴医疗设备为患者和护理人员提供了一种简单的方法来监测他们的生命体征，并在他们成为严重问题之前发现问题。可穿戴医疗设备的一个新兴用例是连续葡萄糖监测 （CGM，continuous glucose monitoring），这是一种相对无痛的方法，用于跟踪食物和锻炼对血糖水平的实时影响。”

今天的 CGMs 是需要频繁更换电池和定期更换传感器的专用设备。如果能够使用另一种设备（如智能手表）使用非侵入性传感器跟踪葡萄糖水平，这对于智能手表开发人员来说被认为是一个巨大的机会，而且迄今为止，这种机会还很难以足够的准确性实现。

数据的准确性仍然是可穿戴设备市场面临的一个挑战，这反映在误报和假数据上。英飞凌的斯卢瑟说："准确性归结于拥有良好的传感器。"通过虚假传感，您的数据很差，因此半导体芯片的关键需求是实现这种准确性。通过传感器融合，您可以组合多个传感器的输出数据，因此即使一个传感器告诉你一件事，多个传感器也可以验证该数据的正确性。这在过去是负担不起的，但现在却是有可能的。

这些传感器还需要能够快速输出数据，以便能够产生影响。西门子的 Stabenow 说："健康设备已经出现，无论是硬件还是数据应用，都可用于我们的生活。"一个例子是我们的睡眠监测环和应用程序。这是将技术和用户体验相结合以增加价值的一个很好的例子。另一个应用可能是记录和监测身体力学或身体运动情况的设备。想象一下物理治疗师的办公室设置，在那里他们可以使用智能西装来评估患者的行动能力，并测量患者的肩部运动范围。然后，医生可以开出旨在改善运动范围的伸展和练习指导。西装可以记录病人做这些动作，并提供反馈如何改善运动情况，或如何避免把手臂和肩膀的位置是不正确的或有害于健康目标的“。

但是，仍然存在一个非技术性问题。"存在信任问题，"希尔迈斯特说。"我们发现，人们通常不信任这些设备，这取决于疾病的类型。我们对全球3000名用户进行了调查。只有30%的人表示，他们对基于人工智能设备的诊断许多严重问题感到满意（见图4）。但是现在人们对这些技术越来越有信心了，因为它使得它们更加方便。这是三个C的问题 - 信心、方便，然后协作。专家们不仅信任我的设备，还将其视为一个数据点，可以显示需要留意的东西。

图4、对可穿戴设备诊断感到满意的人的百分比

技术问题

有许多技术问题需要解决。在某些情况下，这仅仅意味着改进现有技术，但在其他情况下，它可能需要更根本的反思。

织物电路（Circuitry on fabric ）已经取得了一些进展。Stabenow 说："一个非常狭窄和特定的领域将出现在智能织物中，即带内置电子元件和传感器的可穿戴织物。"明显的应用是健康，服装为数据收集提供了更广泛的机会。但是，可穿戴织物有许多方法远远超出了监测生命体征和血液化学的典型健康应用。

其他人也同意这种看法。Nextile的Sun说："我们不可避免地会转向更灵活、更合身的基板，以满足可穿戴领域不断增长的需求和技术进步。目前，这种基板是硅芯片和类似的半导体金属。"新的基板是基于软材料材料技术。我们使用的软材料是纺织品、编织物，但我们看到其他公司使用塑料、凝胶、生物膜等。我们决定追求纺织品作为我们的可穿戴设备，因为织物是我们已经穿在身上的，从统计学上（有趣的事实），我们95%的身体在任何给定时间都有或将要与一块织物进行交互”。

Arm 最近宣布成功使用塑料作为基材。"ARM将率先开发低成本、完全灵活的智能集成塑料系统，实现"万物互联"，包括在未来十年内将超过一万亿个无生命的物体集成到数字世界中。拥有超薄、顺从、低成本、原生灵活的日常物品微处理器，这将颠覆并会导致各种研究和商业机会的创新，"该公司表示。

要使这项工作成功，封装需要重新思考。"看看Facebook阿里娅的组装方式，"席尔迈斯特说。"想想这对封装技术和传感器技术意味着什么。考虑所有数据是如何连接的，然后将内容处理到哪里“。

还需要新的制造技术。"我们需要重新设计缝纫机和纺织设备，用于可穿戴织物的生产，"Sun说，"我们不仅为市场增加了或制造了新的机器，而且还在构建一种新的传感器技术'语言'，可以通过线程进行通信。"这些传感器需要不同的构建方法，而这些新的构建方法需要遵循行业独有的模式和架构”。

尺寸和精度对传感器很重要。"传感器大小将是一个问题，"斯塔贝诺说。"为了准确起见，需要有成百上千个传感器来收集数据。虽然 MEMS 小型化正在发生，但要做到小、轻、真正可穿戴，还有很长的路要走。精度将是另一个问题，传感器的数量可能会克服精度问题。所有传感器都需要相互通信才能创建网格，而且通过硬电缆比通过某些无线连接的可能性要小。

图5、可穿戴设备面临着一些技术问题

某些处理可能会在设备内进行。"我们90%以上的智能来自软结构，我们称之为'枢纽'或吊舱的'信使'，"Sun说，"这些智能信号来自软器件，并通过蓝牙引导它们到本地设备，如手机或电脑中。"

帕塔玛塔还认为新的蓝牙开发是重要的一步。"鉴于基于标准的连接的重要性，蓝牙 5.0 的实现对可穿戴设备很有帮助。可穿戴设备中的蓝牙 5.0 可将电池耗降低 5 到 10 倍，从而延长电池寿命。

电源是一个关键问题。"我们未来的是，如何利用动能来为我们的设备充电，"Sun说，"即如果设备穿戴起来，它可以通过身体的运动同时充电，比如膝盖弯曲或手臂运动？"动能充电将是一项革命性技术，有助于小型化和优化可穿戴技术“。

正在考虑其他类型的能量收集。"各种形式的能量采集技术是可能的，"帕塔玛塔说。"一个候选技术是光伏的。这将具有收集室内光源的能力，并可以大大延长设备的电池寿命。能量采集是可穿戴设备的理想解决方案，因为能量采集可以使电池能够持续整个设备的使用寿命，从而更容易、更便宜地管理这些设备的电源。

但电子产品有一个敌人是水。"我们反复被问及材料的坚固性，"Sun说，"我们能清洗设备多少次？"它能在阳光、液体、体液等下完好无损吗？超越这些限制器的最佳方式是测试，并有意识地测试。这意味着要让公众参与进来，倾听他们对美学、舒适感和外形的意见和建议，并构建直接解决这些问题的解决方案”。

结论

手表形式的可穿戴设备已经跨过了经济实惠的设备的门槛，这些设备提供了足够的功能，并且与当今已经存在的技术非常实用。智能眼镜可能已接近这一门槛。但是，要达到可穿戴服装的普及，需要取得重大进展，而且医疗很可能成为实现这一点的先锋。但是，他们必须首先能够证明自己可用，获得完全认可的医疗设备是一个漫长而昂贵的过程。使用它们来补充数据收集可能是一个良好的开端。

（参考来源：semiengineering）