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可穿戴设备
人工智能（AI）驱动的可穿戴设备是使用生物识别传感器和其他可穿戴技术（包括麦克风和各种其他传感器）监测身体指标的一种智能产品。
它们从周围环境中收集数据，并通过嵌入式深度学习算法向用户提供有价值的建议和准确的生理信息。常见的应用包括健康监测、健身跟踪以及通过使用睡眠追踪器实现更好的睡眠。
例如，健身爱好者和运动员可以利用人工智能可穿戴设备来监测运动后的生理数据，更快地达到健身目标，还可以与人工智能健身应用程序结合使用；有健康问题或慢性病的人通过使用可穿戴设备可进行持续的健康监测，并收到包括心率和血压波动在内的异常警报。在日常生活中，人们同样不断挖掘出人工智能可穿戴设备的价值，如通知、导航和与智能家居系统的集成。
随着对利用人工智能和机器学习的可穿戴设备的需求不断增长，市场也迎来了发展的良机。最近的市场分析数据显示，在2023年仅智能手表就将售出1.84亿块。
AI可穿戴设备带来的改变
人工智能可穿戴设备涵盖多种多样，包括智能手表、健身追踪器、健康监测仪、智能眼镜和可穿戴相机。目前市场上表现优秀的人工智能可穿戴设备，它们可以跟踪从睡眠模式、心率到疲劳的所有信息。也许你会说，普通的可穿戴设备也可以做到这些。那么，融合了人工智能技术的可穿戴设备究竟到来哪些改变呢？
人工智能在可穿戴技术中有无数好处，它使我们能够更好地了解身体的功能和状态，包括身体内部的问题，以便更早地采取预防措施。现在，市场上大多数智能手表都采用了人工智能技术。通常，它们会利用人工智能算法分析来自心率监测和加速度计等传感器的数据。
这些算法可以深入了解我们的健康水平、睡眠质量，甚至能检测出健康异常。智能手表还可以配备由人工智能驱动的虚拟助理，并提供语音命令和查询功能。此外，人工智能可穿戴设备可以通过蓝牙和Wi-Fi与智能手机、智能家居设备和云服务连接并同步，从而在多个平台上实现连贯的用户体验。
事实证明，人工智能和可穿戴技术是一对完美的搭档。在可穿戴设备收集医疗数据的同时，人工智能解决方案实时分析和解释数据，使医疗专业人员和患者能够采用积极主动的医疗保健方法。随着可穿戴技术的发展和多样化，以及深度学习技术、神经网络和强化学习的使用，人工智能解决方案会变得更智能，技术的影响力也将日益显著。目前，人工智能应用已经具有视觉感知、语音识别和决策等功能，未来，人工智能可穿戴设备和物联网的能力可能会扩展到人类层面的任务推理。
AI可穿戴设备市场展望
从Grand View Research的市场分析数据来看，2022年，全球可穿戴人工智能市场规模约为212亿美元，预计2023年至2030年将以29.8%的复合年增长率（CAGR）增长。这种迅速增长的驱动因素包括物联网、无线技术的进步以及人工智能驱动的智能手表的日益普及。
图1：全球人工智能可穿戴设备市场应用分析（图源: Grand View Research）
按应用类型划分，人工智能可穿戴技术应用领域包括消费电子、医疗保健、汽车、军事和国防以及媒体和娱乐。医疗可穿戴人工智能设备领域预计将在2023年至2030年出现高速增长，其中的主要原因是人们越来越关注自身的健康状况以及不断高涨的健身需求。对患者、医生和其他医疗保健专业人员来说，人工智能可穿戴技术带来的好处更是改变了现有的一系列游戏规则。具体来看：
Part1
在主动预防性医疗保健方面，包括人工智能可穿戴设备在内的现代技术一直在推动医学从被动治疗转向主动预防。更具体地说，可穿戴技术有助于持续监测用户的健康状况，在早期发现任何异常和潜在危害并进行早期干预。这其中，人工智能算法的使用发挥了关键作用。
Part2
在高级监控和远程护理流程方面，人工智能可穿戴设备可以持续地监测和分析广泛的生命体征和健康参数，包括心率、血压、心电图/心电图信号、血氧饱和度、血糖、睡眠模式以及活动和运动模式，使患者能够获得更高效的远程护理服务。
Part3
对于患者和医疗机构而言，在过去的十年里，患者的医疗保健方法已经转向积极的健康自我管理，他们可以更多地控制自己的健康状况，减少了个人就诊和住院的需求，有效缓解了医疗机构资源紧张的局面。人工智能和可穿戴设备交织在一起，使我们离真正以患者为中心、积极主动、无障碍的医疗保健系统又近了一步。
AI赋予可穿戴设备更多可能性
有了人工智能，可穿戴设备就变成了一个智能平台，并由机器学习（ML）和数据集提供支持。ML的核心是使用算法和统计模型来分析数据、识别模式，并在没有特别编程的情况下做出预测或决策。
这些算法和数据可以扩展到了解你是如何走路、坐着、移动或与他人互动的，从而为你的情绪、身体反应、能量水平甚至环境提供有价值的信息。智能手表是人工智能技术与可穿戴结合的典型例子，它利用脉搏波和深度神经网络（DNN）实时记录和分析心率。
随着医疗可穿戴设备越来越广泛地用于早期诊断以及健康监测，这些设备产生的数据量也是惊人的，预计将达到数千PB/月。通过云传输如此大量的数据可能会成为可穿戴设备的通信瓶颈。此外，传输可穿戴医疗设备生成的所有数据的功率开销也会大到难以接受。
目前来看，有效提高可穿戴设备本地处理信息和推理的能力不失为一种有效的手段，因此，就有了我们前面一直强调的人工智能可穿戴设备。不过，这种方法的短板在于人工智能算法的计算复杂性，这使得在资源有限的可穿戴设备上部署人工智能模型具有挑战性。
TinyML的出现使得在MCU上运行机器学习模型成为可能。并且这些MCU普遍价格较低，外形小巧，内置几百KB的低功耗内存（SRAM）和几兆字节的存储空间，功耗也很低。可以说，TinyML芯片组解决了小型设备的成本和能效问题，通过为小型推理工作负载设计的软件，在低功耗、低处理能力和小内存的硬件上实现了数据分析性能。
解决方案
图2：可用于智能手表解决方案的i.MX 7ULP系列处理器（图源：NXP）
在NXP智能手表解决方案中，i.MX 7ULP系列处理器是公司在超低功耗处理领域的一款产品，尤其适用于要求超长电池寿命的便携式设备应用。
i.MX 7ULP产品系列采用了NXP异构多核处理（HMP）架构，是一款非对称处理器，由两个独立的处理域组成，即应用域和实时域，实现了处理能力和确定性处理需求之间的有效平衡。
应用域是围绕带有ARM NEON SIMD引擎和浮点单元（FPU）的ARM Cortex-A7处理器构建的，并针对基于丰富操作系统的应用程序进行了优化。实时域则是建立在ARM Cortex-M4处理器（带FPU）之上，具有极低的功耗。这两个域是完全独立的，具有独立的电源、时钟和外围域，但每个域的总线结构紧密集成，以实现高效通信。
i.MX 7ULP系列处理器同时提供32位LPDDR2/LPDDR3存储器接口和一些其它接口，用于连接外围设备，诸如WLAN、蓝牙、GPS、显示器和摄像头传感器等。
本文小结
人工智能应用已经具备了视觉感知、语音识别和决策等能力，接下来，结合人工智能的可穿戴设备有望拥有人类层面的推理和解决问题的能力。目前，可穿戴设备更多的是被用于监测心率、体温、血压等各种人体参数，而与人工智能相结合的可穿戴设备将释放更大的潜力，为我们带来更多意想不到的使用体验。例如，在不久的将来，人工智能可穿戴设备将能够读取用户的动作并理解他们的命令，以优化健身和工作指标。
人工智能和机器学习技术正积极应用于许多领域，如脑机接口、脑神经元连接和机器感知（计算机视觉、机器听觉和机器触摸）。据预测，未来流行的通信方式将是人工智能可穿戴技术，包括增强现实眼镜和智能手表等，我们的智能手机也有可能被轻型可穿戴眼镜取代。
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