快速、大規(guī)模提供突破性的可穿戴解決方案

2021 年全球可穿戴設備出貨量比2020 年增長25%，相對比較飽和的手機市場來說，可穿戴領域未來幾年仍會保持高增長率。在消費電子應用的基礎之上，可穿戴設備進一步用于輔助醫(yī)療和醫(yī)療應用，整體市場前景非?？捎^。因此，這個領域也成為全球科技巨頭的必爭之地，各大品牌在可穿戴上都已經布局甚至重磅投資。

可穿戴設備是個非常廣闊的領域，整體看目前還在發(fā)展早期，整個生態(tài)尤其是后端的數據應用尚不完備，終端消費者的接受度還需要時間來提高。在這個發(fā)展過程中，對元器件的需求是成若干倍增長的。 在可穿戴設備領域，艾邁斯歐司朗可以快速、大規(guī)模地提供突破性的小型解決方案，其中包括：健康監(jiān)測、光傳感、溫度傳感、AR/VR 近眼投影等。目前艾邁斯歐司朗主要提供各種光學傳感器，包括實現(xiàn)PPG 的各種波段LED、VCSEL、PD、AFE、溫度傳感器、UV 傳感器、環(huán)境光傳感器、光譜傳感器等, 在這些器件上我們已經看到并預測會有持續(xù)的快速增長。

王亞琴(艾邁斯歐司朗亞太區(qū)健康監(jiān)測高級市場經理)

我們看到，可穿戴設備在便攜性上有天生優(yōu)勢，佩戴舒適性不斷改善，實現(xiàn)的功能逐漸增多，更重要的是它容易進行持續(xù)測量，這些都是驅動其市場增長的關鍵因素。在未來1-2 年，智能手表和智能耳機出貨量在現(xiàn)有基數上仍會保持高速增長；智能手環(huán)由于其體積、功能和形態(tài)單相對單一，出貨量預期持穩(wěn)或小幅增長；而新型的智能穿戴設備，比如皮膚監(jiān)測貼、智能襪子、智能戒指等產品形態(tài)會越來越豐富。對消費者而言，選擇可穿戴設備會集中參考以下幾個方面的訴求。

首先，更好佩戴舒適性，較好的舒適性能讓消費者不反感經常佩戴甚至24 小時佩戴。

其次，更高的準確性，測試數據準確能提高設備的可信度，是建立消費者對產品信賴的基礎。再多的功能和數據如果不夠準確，只會誤導消費者，讓消費者產生無須有的擔心和焦慮。

再次，更多的功能，比如可穿戴設備用于健康監(jiān)測，除了現(xiàn)有的計步和動態(tài)心率，如果后續(xù)能實現(xiàn)血壓和無創(chuàng)血糖的相對準確測量，肯定有更多的剛需消費者會愿意佩戴。

最后，應用算法的改進。我們知道，可穿戴設備里基于傳感器的測試系統(tǒng)是一個從數據采集到數據處理，再到數據分析，最后到數據應用的鏈條。數據應用層面的算法能力需要持續(xù)提高，比如今天的手環(huán)計步功能，能清楚地告訴你走了多少步離目標還差多少步；而今天的手表血氧功能，基本還只是告訴消費者一個血氧飽和度數值，消費者還是不清楚這意味著什么、需要怎么做，通過應用算法的改進，未來的應用程序或智慧醫(yī)療能告訴消費者血氧數值及變化對其健康狀況、生活方式、運動方式的意義，也會提高其佩戴意愿。

個人健康是可穿戴應用的大市場。隨著社會進步，人們對個人健康的關注度越來越高，未病防范優(yōu)于生病治療、對健康指標的持續(xù)監(jiān)測大于單點檢測等理念越來越被人們接受并踐行。利用可穿戴設備進行個人健康監(jiān)測，能充分利用其方便佩戴便于長時間甚至24 小時監(jiān)測的長處，除了現(xiàn)有的動態(tài)心率、血氧、體溫等，功能會越來越多，準確度也越來越高，比如血壓趨勢和血壓相對值、皮膚/ 身體含水量、無創(chuàng)血糖等，都非常值得期待。個人健康監(jiān)測結果可以用于消費者個人參考，進行生活方式調整以維持健康和好身材，也可以用于輔助醫(yī)療或者醫(yī)療，監(jiān)測或管理已知的或新出現(xiàn)的健康狀況。當然后者往往要利用醫(yī)療級別的可穿戴設備，而這些設備在長期連續(xù)使用后依然能達到很高的準確度和可靠性標準。

用可穿戴設備測試人體健康指標是個由軟硬件構成的系統(tǒng)，面對更復雜的測試環(huán)境（不同的運動狀態(tài)、設備所處的外界環(huán)境不同），需要去優(yōu)化系統(tǒng)里每個局部的性能及局部之間的數據交互。應用算法的改進是可穿戴設備未來的重要技術需求，比如，動態(tài)心率，準不準確是個相對概念，市面上的智能手表在正常環(huán)境下測試走路時候的心率，已經做得比較準確，而在某些特殊運動情況下，比如游泳或高寒地區(qū)滑雪，水引起的光干擾噪聲及低溫引起的皮膚小動脈血管收縮等會導致常規(guī)的心率模型產生偏差，這時候可以通過采用更高配的光學傳感器（高亮LED、窄波段VCSEL、高敏感度PD、濾光膜技術）、帶增強環(huán)境光抑制的模擬前端、采集多輸出通道的數據并選擇最優(yōu)通道、基于運動模型的算法補償等提高準確度。所以，針對不同的運動模式要做具體優(yōu)化。

（本文來源于《電子產品世界》雜志2022年5月期）