在2022年6月29日，由AspenCore和深圳市新一代信息通信产业集群联合主办的“2022国际AIoT生态发展大会”，同期举办的“智慧穿戴”分论坛上，各家企业演讲嘉宾各抒己见，对可穿戴设备市场进行透彻分析。edhesmc
早前TWS耳机是引爆智慧穿戴市场的典范，完全取代了有线耳机。在元宇宙带动下的AR/VR也成为智慧穿戴领域探讨的主角，可穿戴手表在不断关联“健康医疗”后能否增加它对我们生活的黏性？edhesmc
SKG董事长卢书平认为，智能健康产品形态变化存在四个阶段：1.0阶段是比如柔性、光电、IMU 等新型传感器在不同的产品形态中的应用；2.0是大型设备的小型化、小型设备的穿戴化的小型化健康产品趋势；3.0是从健康转向医疗，注重产品的监测功能的小型化、穿戴化医疗产品；4.0阶段主要结合软件的健康管理、智能化的干预方式以及医疗干预手段数字疗法、干预方式的结合。edhesmc
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SKG董事长卢书平edhesmc
随着晶圆代工工艺的精进，芯片尺寸越做越小，穿戴产品的发展将往小型化方向发展，低功耗、低成本、易用性的需求会变得愈加明显。如何让产品更具有易用性，让用户用起来更加简单便利，九天睿芯科技有限公司销售总监袁野表示，“这正是我们在做的事情。”edhesmc
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九天睿芯科技有限公司销售总监袁野edhesmc
九天睿芯专注神经拟态感存算一体芯片研发，广泛应用于AIoT等对低功耗延时需求强烈的领域。袁野认为，智能感知、智能处理、智能传输，是可穿戴的三大核心技术板块。例如在医疗可穿戴领域，智能感知是将多维度的信号融合到一起，通过一套算法生成准确的结果；再凭借主控芯片或是大型处理器（如NPU）进行智能化的处理；智能传输是目前获得较少关注的部分，举例来说，是在射频传送端、接收端做智能化处理，实现功耗、效果的提升。edhesmc
2021年10月，NFC Forum通过了无线充电标准2.0，能支持更小尺寸的天线设计，意味着能解决放置天线空间（几毫米 x 几毫米）极小的问题。edhesmc
NFC技术在移动支付的兴起后，在手机、手环等移动设备端大面积应用，比如使用手环支付乘坐公交地铁，借助数字车钥匙打开车，蓝牙耳机加NFC标签与手机碰一碰即可实现蓝牙连接。edhesmc
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意法半导体MMS中国区市场部经理 孙超edhesmc
意法半导体MMS中国区市场部经理孙超先生在分享NFC无线充电技术时表示，NFC无线充电是NFC Forum定义的NFC系统工作的第四种工作模式，它的目标是3W以内小功率充电场景。该套标准里面还定义了更安全的充电控制机制，比如说FOD异物监测、静态模式和交互模式（进行实时功率控制）。NFC适用于小功率充电，同时天线尺寸更小。NFC充电的目标场景，包括耳机、手表、手环、智能眼镜、电容笔等日常生活当中一些小功率电器。具体方案来看，是在小型化设备上加无线充电的接收端。发射端有两种情况，一是用专用读写器去做发射端或是专用充电底座；二是用手机上现有的NFC功能，这是由NFC Forum定义的一种工作模式，NFC Forum也在推动把协议做到手机，意味着未来手机可以做到原生支持NFC无线充电的功能。edhesmc
孙超还认为，从应用和技术的角度，NFC仍然有非常大的应用潜力和市场空间。例如，在无源物联网的技术背景下，NFC标签可以做到完全的无源，非常适合把一些不具备供电能力或者是不带有通信功能的物理层的物体，进行信息的数字化。edhesmc
智能穿戴设备的多重应用
智能穿戴设备发展该如何独立于手机？健康医疗或将成为其发展点之一，当前糖尿病、心血管病、睡眠质量问题、身体疼痛等患者的社会人群不断增加，社会问题普遍严重化。自2016年开始，国家也关注健康问题，赋能政策推动并探索可穿戴设备，智能化健康电子产品和健康医疗移动应用服务等发展。edhesmc
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长桑技术董事长兼CEO 韦传敏edhesmc
长桑技术董事长兼CEO 韦传敏表示，现在智能穿戴手表也能测量血压，有通过袖带阻断的方式测血压，也有利用示波法测量或者无袖带血压检测方式PWV计算方法测试。血压测量在技术上分有创跟无创，无创还分阻断和非阻断，阻断示比如水银血压计的检测方式，它的主要工作是通过袖带阻断血管，让血管在阻断收放气的过程根据特征值判断血压，这个血压是通过公式算出来。非阻断式是现在医院常用的听诊器，原理是柯氏法；还有示波法是当下使用最多电子血压计。edhesmc
关于糖尿病的血糖监测仪已经发展了很多代，第四代血糖仪将会是无创连续血糖监测产品。它能避免有创的痛苦和感染风险，而且是连续监测。edhesmc
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中科院深圳先进技术研究院的研究员聂泽东先生edhesmc
中科院深圳先进技术研究院的研究员聂泽东先生表示，目前无创血糖的难点，一是体内/体表标志物和血糖的关联性，无论是唾液、尿液都存在有这样的问题，这些问题不解决也就很难真正做到无创血糖监测。其次，对于传感技术的挑战，从体内到体表监测的过程中有很多响应的过程，不仅仅是葡萄糖，怎么去除一些干扰数据是非常大的课题，也是比较难的地方。还有一个挑战是对于健康检测监测，AI能否解决数据、个性化等问题是需要探讨的。edhesmc
未来穿戴形态会越来越多，技术的主导性会越来越强，穿戴健康的算法门槛也会越来越高。但当下无论是耳机、手表，或者是对VR/AR的定义，同质化已经非常严重。企业该如何在同质化中突出自家某一特点是杀出赛道的关键。edhesmc
本文为《国际电子商情》2022年8月刊杂志文章，版权所有，禁止转载。免费杂志订阅申请点击这里edhesmc
责编：Elaine
