可穿戴人工智能：实施对数字世界意味着什么

多年来，可穿戴设备一直是我们生活的一部分，也是一项重要的数字化转型。 在 1980 年代首次发布数字助听器时，我们无法想象它会成为我们生活中固有的一部分。 同样在当今的情况下，健身行业的人工智能正在通过结合人工智能可穿戴设备来实现更智能的锻炼，而无需健身设备，这有助于个性化您的健身目标。

自 2004 年被称为可穿戴技术之年，Apple Watch 推出后活动追踪器突然兴起，可穿戴领域发生的创新不亚于彻底的变革。

但是在你阅读这篇文章的今天和几年前之间的某个时间，可穿戴设备开始失去魅力——主要是因为人们厌倦了跟踪他们的计数或在智能手机上收到电话通知。手表。 这是让可穿戴设备更智能的讨论开始进行的时候。

切到今天，让可穿戴技术的应用智能化，让用户在每次交互背后获得的价值都得到全面提升的准备工作正处于高位。 这种准备被命名为可穿戴人工智能。 正如你可以推断的那样，该行业是人工智能和可穿戴技术在世界上的结合而出现的。

事实上，由于物联网 (IoT) 应用程序和尖端人工智能 (AI) 产品的广泛采用，健身行业正在见证巨大的转变。 根据报告和数据，健身应用市场到 2027 年将产生 146.4 亿美元的年收入，大约有 1.002 亿健身应用用户。

事实证明，让我们看看颠覆性技术对客户的影响。

表中的内容

1. 人工智能解决的可穿戴行业短板
2. 可穿戴人工智能市场的统计数据
3. 可穿戴技术中的人工智能用例
4. 将人工智能融入可穿戴技术所面临的挑战

人工智能解决的可穿戴行业短板

需要人工智能技术解决方案的可穿戴技术存在两个问题。

一方面，用户面临着缺乏行动项目的问题。 想象一下，假设你的智能手表通知你一天走了 300 步。 现在你想用这些信息做什么？ 你不想知道理想的步数是多少吗？ 或者需要与前一天的步数进行比较？ 或者只是需要有关步数如何导致您的健身目标的信息，您还需要多少步才能实现您的目标？

现在另一方面，可穿戴服务提供商有一个“下一步是什么问题”。 当简单地建立在从身体获取信息并将生命体征通知给用户的想法时，用户会开始询问价值主张（尽管这种情况几乎不会出现在旨在跟踪的医疗可穿戴应用程序的情况下）命脉）。 服务提供商的难点在于考虑扩展模式——健身 AI 解决的另一个可穿戴挑战。

AI 技术，在其强大的盔甲背后，机器学习，在将用户提供给您的大量数据转换为可操作的情报方面做得非常出色。 它可以帮助您的用户和您的企业完成后续步骤。 事实上，人工智能智能手表正在为实时监测一个人的健身和健康目标创造一个基准。

让我们看看一些统计数据，这些数据可以揭示健身AI 和可穿戴设备融合的兴起。

可穿戴人工智能市场的统计数据

到2025 年，可穿戴智能市场有望达到1800亿美元。 有人工智能和可穿戴技术趋势推动人工智能和可穿戴设备的增长：

• 除了一系列健全的可穿戴应用程序开发公司不断推出的创新之外，还不断改进设计、功能和可用可穿戴设备的种类。
• Qualcomm Snapdragon Wear 3100 平台等强大处理器上出现边缘计算
• 增强的 AI 算法和无线连接（如 5G）的进步正在增加提供无缝用户体验的功能。
• 智能可穿戴设备市场将能够保持两位数的增长，预计在 2018-2022 年间售出 7.8 亿台。

可穿戴技术中的人工智能用例

可穿戴设备中的人工智能用例目前分为两大类：医疗保健和安全、增强 AR/VR 和智能助手。

增强增强现实和虚拟现实

VR 和可穿戴设备在医疗保健领域的作用在市场上已经非常普遍。 然而，需要使它们变得智能。

可穿戴人工智能的第一个也是最引人注目的用例是在 AR/VR 领域的结合。 通过将人工智能技术融入可穿戴行业，可以大大增强使用增强现实和虚拟现实的混合现实设备。 目前的混合现实耳机必须连接到功能强大的 PC 或智能手机才能工作。 但是，它们的性能取决于处理器的功率。

人工智能可以通过将耳机的性能调整到用户当前的需求来降低可穿戴设备的工作量。 通过与用户及其环境的交互，智能机器能够了解他们的偏好、必须显示的信息，并降低混合现实体验的延迟。

示例：在 HoloLens 2 中，微软宣布加入专用的 AI 核心处理器，为用户提供广阔的体验。 未来将会看到更多的人工智能可穿戴设备出现在游戏行业。

智能穿戴助手

随着可穿戴技术应用的兴起，人工智能设备正在成为真正的助手，从而改善客户体验。 可穿戴设备中 AI 分析的用例在体育世界中相当明显，其中小工具和高级传感器嵌入在智能服装中，并为用户提供其指标的实时通知，以及提高性能和洞察力的可行建议。降低受伤风险。 一个合理的例子是人工智能智能手表。

除了体育行业，它还出现在活动和旅行用例中，用户会被告知他们的航班时间或电影时间表。

示例：当我们谈到使用可穿戴技术和健身AI 组合的公司时，谷歌和苹果都提供了将他们的助手服务同步的功能：谷歌助手和 Siri 与他们的 Watch、EarPods 和其他可穿戴设备。

健康和安全

人工智能和可穿戴技术在医疗保健领域的用例最受追捧。 在个人层面上，这两种技术——医疗保健中的人工智能和医疗保健中的可穿戴技术——都在努力使该行业具有颠覆性。 人工智能和可穿戴设备的结合可以通过多种方式帮助医疗保健行业更具响应性和预防性。

• 该技术通过自然语言处理和计算机视觉，学习有视力的人在城市中识别的视觉线索，如道路、建筑物、人行道、路缘石等。然后将这些信息转换成自然的语音线索，帮助视障佩戴者舒适地在城市中移动。
• 通过实时监控进行机器学习可以帮助了解所有癫痫发作模式。 这些具有人工智能功能的可穿戴设备可以由癫痫患者佩戴，然后可以在识别出某种模式时提醒他们，以便他们有时间离开道路或及时回到安全地点。
• 在机器学习的帮助下，可以通过监测自闭症谱系障碍儿童的压力源和情绪唤醒的生理标记来创建有意义的数据。 反过来，这可以帮助护理人员识别潜在的前体，从而通过在医疗保健中引入可穿戴设备和人工智能，使医疗保健领域更具预防性。

将人工智能融入可穿戴技术所面临的挑战

电池寿命：在可穿戴健身设备的开发和评估过程中，我们在整个AI 项目管理周期中面临的关键挑战之一是电池寿命管理。 由于与智能手机相比，人工智能可穿戴设备的计算能力要低得多，因此电池的电量消耗往往比理想情况要快得多。 在我们的可穿戴技术开发过程中，我们采用两种方法来解决这个问题：A.我们只处理通过边缘计算所需的数据；B.我们以支持最少使用的方式优化我们的代码。

隐私：人工智能可穿戴设备的成功实施需要大量数据。 在这种情况下，将隐私放在首位是非常重要的。 在整个开发过程中，我们必须不断询问我们是否需要收集某些信息。 下一个重要的事情是动态计算派生数据。 所有这些措施往往会在很大程度上增加可穿戴应用程序开发服务的成本，这对于创业者来说可能会令人担忧。

安全性：有一些安全性敏感的人工智能，例如使用可穿戴摄像头进行面部识别的人工智能。 对于此类设备，我们优先考虑在我们的可穿戴应用程序开发过程中使用设备上的数据处理。 边缘计算的使用节省了通过公共或私有云服务传输数据的需要。 这种避免提供了高度的隐私。 但在需要传输数据的情况下，我们会按照方法对数据进行整体加密。

概括

简而言之，由人工智能技术驱动的可穿戴设备正在帮助企业开拓新的数字化领域，同时改善生活并提高投资回报率。 全球各行各业和领域已经开始深入研究人工智能的创新。 如果您有一个好主意，请开始寻找经验丰富的可穿戴应用程序开发公司来帮助您估算相关成本。