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可穿戴设备应及时搜集数据，切身考虑用户需求，只要这样，工业才干完结真实的商业化开展。

近来，由工业和信息化部人才沟通中心主办，江北新区IC才智谷顶山工业园协办的“芯动力”人才开展计划世界名家讲堂系列最新活动在南京浦口区举办。作为活动的全程支持媒体，记者受邀对本次讲座的专家导师瑞士洛桑联邦理工学院副教授David Atienza博士进行了一次专访。

David Atienza博士表示，在曩昔几年中，可穿戴设备的开展方向有所跑偏，由于这些设备研制商并没有实际的去测量或收取用户反应数据，导致了产品的不适用性和无法给用户安全感。未来，咱们的可穿戴设备应该与物联网紧密连接，并切身考虑用户需求，只要这样，工业才干完结真实的商业化开展。

以下是记者对David Atienza博士的专访实录：

记者：David 您好，咱们了解到，您的研究主要是针对“高性能多处理器体系级芯片（MPSOC）和低功耗嵌入式体系的规划办法”的，包含针对2D和3D MPSoCs的新型热感知规划，以及针对无线人体传感器网络，动态内存管理和互连层次结构优化的规划办法和架构。能够请您先介绍一下您在可穿戴设备的功耗和体系优化方面取得了哪些最新的发展吗？

David：近期，咱们已经在EPFL的嵌入式体系实验室（ESL）中取得了非常重要的发展了。首先，咱们证明了近阈值多核心核算架构是更加节能的，它能使单核微控制器能够通过处理下一代智能型可穿戴设备的杂乱生物信号，乃至能够在穿戴式体系中运转机器学习算法，而不用将所有数据发送到长途云核算体系中。此外，在ESL的体系层面，咱们证明了紧缩感应是可运用于基于ECG监测下的可穿戴设备的，它能够明显的节省咱们在检测生物信号和采样所需求消耗的精力。

记者：关于可穿戴设备的商业化远景，您以为目前哪些方向的运用已经老练或具有可预见的老练商场环境？

David：我以为，在曩昔几年时刻里，面向健康和顾客商场的大多数现有可穿戴设备的运用方向并不是很正确的，由于这些设备缺少对用户的测量或用户提供的反应数据及临床验证，这也是大多数不愿接受这些设备的原因之一。但我以为，这一范畴的产品正在敏捷朝健康、可靠、经认证的方向开展，在体系保障用户隐私和健康的前提下，面向健康和顾客商场的可穿戴设备是可具有老练的商场的。

记者：咱们一直在提“可穿戴设备”的概念，前几年这一类型的产品也大红大紫过，其间最为杰出的就是“智能手环”。可是它们却敏捷没落了，全球出货量大幅下滑，生厂商也大批倒闭或重组，您以为呈现这种局面的原因有哪些？这其间除了它的实用性缺少之外，当下这些产品在技能方面有哪些是急需改善的？

David：其实，当下可穿戴设备工业下滑的状况与我之前的预期是一致，以“智能手环”这一范畴为例，大多数的产品是缺少临床验证的，这使得很多用户对手环体系给出的数据持质疑态度，例如完结的步骤数量或每天消耗的热量等，这也是此类产品销售量不理想的重要原因之一。

不过，假如这些设备商能够很好的认识到这一点并对他们的产品进行改善的话，那么我以为这一范畴仍是很有开展潜力的。此外，用户界面方面，研制商应该多加考虑产品的适用和快捷性，并尽力使产品具有手机不行替代的功用，才有或许无让智能手环真实、安稳的商业化。

记者：那么，您以为可穿戴设备是有必要作为单独产品呈现，仍是作为日常用品的一个特性呈现呢？

David：我以为，跟着智能手机的遍及，可穿戴设备是应该并将会成为咱们日常日子所需的东西的，这只是一个时刻问题。等到可穿戴设备具有它们真实应该具有的功用时，人们就不会把它们当做一个“有趣的小工具”，而是将它们视为可提高咱们日子质量的必备用品。

记者：您是怎样看待可穿戴设备和物联网之间的联系的？

David：可穿戴设备是物联网中的一个要害组成部分，关于我来说，它们就是物联网的基础，是接物联网和人类的第一个环节。因而，IoT设备的初次集成、交互是开始于具有可靠、舒适性的可穿戴设备的，进而才与其他IoT设备进行交互，终究让智能城市、智能建筑、工业4.0等成为实际。

记者：咱们注意到，您在课题中特别提到了“特征提取，机器学习和数据记载”，那么您以为，目前可穿戴设备对数据剖析的准确性如何？距离实际运用还要多久？

David：我要强调的是，可穿戴设备从概念的提出到现在取得可在运转时提取生物信号的杂乱功用这一重大发展仅有几年的时刻，因而，这是一个新的范畴。而让可穿戴设备“聪明”起来是取决于真实适用的用户和运用场景的，例如，咱们近期已经在ESL-EPFL中证明，在心血管监测中，将或许患有心律不齐疾病的患者的ECG（心电图）输入设备后，其辨认的正确率可达到95-96％。因而，我以为这一新的可穿戴设备系列（包含机载机）正在快速准备就绪，以便在取得FDA（食品药品监督管理局）认证或CE标志（一种安全认证标志）后被普通用户运用。能够达观地以为，这一范畴的产品是能够在未来几年内涵商场上全面铺开的。

另一方面，像脑电图剖析这样的范畴，其在开发嵌入式机器学习方面有着很多的难题，因而，只要通过与云核算服务相连接，才干在短期内让可穿戴设备能够在机器学习算法上运转起来，从而为可穿戴设备提供正确的指示。

记者：在您的设想中，终极的可穿戴设备运用场景，是怎样的？

David：在我看来，终极的可穿戴设备是真实“聪明”、可自主供电的，并且，它们应该是可适用于每一个人。此外，这些可穿戴设备应该能够给予用户满足的安全感。

所以，我所预计的终极的可穿戴设备在形状上或许就是一个简略的小贴纸，只要贴在皮肤上就能够直接与大脑沟通、沟通，不需求咱们输入一个字。尽管这关于在当下的技能研制人员来说是极具挑战的，但我信任在未来，这一定会成为实际。