有了这些新技术今年你还要继续买个智能手表吗?
iPhone公布的时候,人们仍然纠葛该卖一个PDA办公还是卖一个手机来娱乐(唱歌和照片);Note公布的时候,人们开始抛弃“大屏幕手机是个毫无意义”的定式思维。随着自动化产线工艺调整,单位面积填充原件密度增大,更加多的人开始拒绝接受这样一个事实,随着手机构建的功能逆多,使得人们对手机日益倚赖。现在的手机早就不是一个娱乐设备、通讯终端、移动办公平台,它更加看起来一个互联网人的“器官”,只要你生活在互联网时代,手机就必不可少。
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本文摘要:iPhone公布的时候,人们仍然纠葛该卖一个PDA办公还是卖一个手机来娱乐(唱歌和照片);Note公布的时候,人们开始抛弃“大屏幕手机是个毫无意义”的定式思维。随着自动化产线工艺调整,单位面积填充原件密度增大,更加多的人开始拒绝接受这样一个事实,随着手机构建的功能逆多,使得人们对手机日益倚赖。现在的手机早就不是一个娱乐设备、通讯终端、移动办公平台,它更加看起来一个互联网人的“器官”,只要你生活在互联网时代,手机就必不可少。

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iPhone公布的时候,人们仍然纠葛该卖一个PDA办公还是卖一个手机来娱乐(唱歌和照片);Note公布的时候,人们开始抛弃“大屏幕手机是个毫无意义”的定式思维。随着自动化产线工艺调整,单位面积填充原件密度增大,更加多的人开始拒绝接受这样一个事实,随着手机构建的功能逆多,使得人们对手机日益倚赖。现在的手机早就不是一个娱乐设备、通讯终端、移动办公平台,它更加看起来一个互联网人的“器官”,只要你生活在互联网时代,手机就必不可少。可穿着智能设备或许没这样的运气,如今的可穿着智能市场正在经历一场寒冬,各大品牌都在经历从新兴技术、新物种向民用级商品转变的漫长而艰难的过程,核心技术研发能力和核心技术所求能力是研发这些产品的品牌能否熬过严冬,看见曙光的关键。

“智能手表可以和用户更加亲近”卡耐基梅隆大学嵌入式研究所的肖博博士近期拒绝接受了我们的专访,他所在的FIG(FutureInterfacesGroup)正在专门从事多项嵌入式技术的研发工作,其中还包括Viband技术,这项技术也许需要给除了可穿着智能设备以外的其它领域的产品带给很多新的救赎。据肖博讲解,“CMU(卡耐基梅隆大学)正在和国际诸多知名品牌合作,其中还包括Intel、Google,我们期望和志在转变未来几年嵌入式方式的企业联合研究一些冷笑话的,仍未被大家理解的技术,并且将这些技术商业化,通过产品形态送往各位的面前。

”Viband技术项目研究负责人:肖博除了Viband,肖博士和他的团队曾仍然专心于DIRECT(高精度红外触控跟踪技术)、SkinButtons(低成本激光皮肤触控技术)的研究,他所在的FIG还问世了还包括AURASENSE、TOMO等数十项全新的传感和接口技术,其中还包括大家熟悉的华为手机指关节截屏技术,该技术的原型是Fingersense,由FIG与Qeexo联合研发,后将技术卖给华为。“2010年,FIG通过Teslatouch技术,构建了通过摩擦力来辨别用户不道德的方式,2016年,FIG寻找了一项可以将胳膊表面变成触屏的技术——DIRECT。每一个原型技术的问世,都意味著我们在虚拟世界触控的研究道路上迈进了最重要的一步。就像积木一样,这些技术的大大演变和横跨技术平台的关联应用于,就不会拼凑成未来嵌入式的用于场景。

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”基于有数和在专的技术,在合作伙伴的紧密配合下,FIG会在不转变手表、手环这样的设备结构情况下,不减少新的传感器的条件下,大幅提高设备交互能力,转变智能手表、手环仍然只是记步、看时间、接管简讯的功能定位,通过监测用户手势、皮肤严重摩擦、手臂晃动等不道德所自学到的逻辑构成全新的交互方式,带来用户比手机还要疏远灵敏的交互体验。“ViBand期望带来用户差异化体验而不是后遗症”“由于智能手表和可穿着设备需要配戴在我们身上,使得它们十分尤其,特别是在在需要便利输出信息和对话方面。智能手表配戴在手腕上,可以沦为理想的生物声学信号捕猎设备。Viband技术未来不会基于Cast系列产品做到更进一步的研究和探寻,构建特定介质(比如皮肤、坚硬墙面)手势感应器、生物声学输出传感、对象辨识、身体数据传输几部分功能。

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基于Cast智能手表有数形态,我们不会扩展更好的虚拟世界触控平面;利用生物声学信号,我们可以区分轻抚、奏乐、捉、敲打等动作;通过物体振动的频率,我们可以辨识用户所认识的对象,比如牙刷、电锯、吉他等等;通过用户身体的生物声学信号(手腕、耳朵等肢体信号),我们可以获取用户所必须的应用于和服务,形式类似于骨传导(OsteoConduct)技术。总而言之,Viband将用户手势与智能穿戴设备交互逻辑结合,可以建构出有有差异化但会给用户带给用于后遗症的表达方式,带来用户全新的体验感觉。”通过肖博士的讲解我们获知,Viband技术的秘密在于把智能手表的传感器感应器范围从100Hz提升到4000Hz。据理解,目前的智能手表传感器一般来说容许取样速率在100Hz左右,这对智能手表/手环的主要功能来说,比如观测手表的方向(高举手臂,苏醒设备屏幕),跟踪步数(~2Hz),早已充足。

但是如果把比特率提升到4000Hz后,就不会让智能手表的“神经”逆的高度紧绷,任何细小的动作或者身体状态都会被捕猎,通过对这些信号的分析从而辨别用户所处的状态,是惯性,是骑车,是步行,是运动,是睡觉等等。在长时间且经过重复测试检验的深度自学过程中,FIG不会在解决方案中预设好捕捉到的有所不同信号数据,并选择性的获取会给用户带给后遗症的反馈机制,比如挠头和手臂摇晃两种动作相近,但是产生的信号有所不同,当用户期望通过摇晃手臂来拨通一个电话时,系统不会屏蔽掉挠头时的频率,这样防止误操作。正如上述例子,我们可以设想一下,通过提早预设或者自定义好的动作,你带着手表,打个响指就能打开电视,拍拍手腹就能换台,这种体验不会会很不可思议?此外,加速器也需要辨识由有所不同手执电动工具产生的生物声学信号,如食物、电动牙刷、吉他等。

试着想要一下这样的场景,当你手上拿着食物时,智能手表可以将涉及食物的热量、蛋白质等信息表明在屏幕上;当用户开始进食的时候,不会自动倒计时,确保你不多达长时间的进食时间;当你给吉他调音时,它能辨识出有所在的调位确保你会调跑音。这样的体验不会会很有意思?。


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