如果卡內基梅隆大學Future Interfaces Group實驗室的研究預示着可穿戴設備未來的發展方向，那麼可穿戴設備未來的用途將非常廣泛。
近年來，越來越多的公司開始涉足可穿戴設備領域，但大多可穿戴產品的用戶體驗都不甚完美。從現階段的情況來看，可穿戴健身設備算是一款比較有吸引力的產品；可相比起來，智能手錶更具發展潛力，它絕不只是為用戶簡單地提供運動追蹤功能。
儘管智能手錶已擁有不少強大功能，但受到體積和屏幕的限制，用戶還無法在這類手腕式設備上盡情使用各類不同的應用，因而它還不能達到提高辦事效率的目的。
如果說智能手錶的賣點是“便利”，那用戶肯定不想眯着眼睛才能看清上面微小的圖標，更不想在使用它的某項功能前還得手動下載數據信息。一款可穿戴設備只有變得更加智能才值得用戶佩戴，它應能與智能手機相媲美。
與此同時，一些原本能讓物聯網更受歡迎的連接設備現在看來卻相當笨拙，因為這些設備將連接工作甩給了用戶自己。比如，連接泡Philips Hue需要用戶打開自己手機上的一款應用才能控制的開關，調節燈的顏色同理。
實際上，這樣的設備是在慢慢遠離‘便利’而不是向其靠近。這也就是為什麼我們會看到創企想通過傳感動力自動化來解決這些物聯網設備存在的問題。
“舉個簡單的例子，我要是正坐在客廳，我還得先去找我的智能手機，再打開Hue這款應用，用它把客廳的燈光調成藍色。如果這真是的發展方向，那就太讓人失望了，”卡內基梅隆大學計算機科學學院人機交互專業的副教授Chris Harrison說道。在接受外媒採訪時，Harrison談到了連接設備的設計者們正面臨的一些接口挑戰問題。
可要是在所有的連接物體上都放一個觸摸屏也是不現實的，況且這樣做還會嚴重影響室內家居物品的美觀。現在，的確需要一種好辦法來讓這些連接設備更有用。Harrison認為，智能手錶就是實現這些連接設備用途的關鍵。
具有感知功能的可穿戴設備
Harrison表示，Future Interfaces Group實驗室的研究人員正在攻關一個名為EM-Sense的項目，智能手錶EM-Sense能達到一石二鳥的效果。它配有一個殺手級應用，能讓智能手錶本身變成一個快捷的配套應用（供其它連接設備用來控制界面）。此外，它還能擴大物聯網設備的用途，因為這些設備的功能會自動被智能手錶挖掘出來。
人體是導體，當人觸碰一個能發出電磁信號的物體時，該物體所發出的信號能穿過你的身體。
EM-Sense智能手錶通過一個傳導電極來感知穿過人體的信號，所以它能以此識別EM-Sense佩戴者目前正在觸碰的电子設備，用戶可下載一款與該电子設備相關的應用到該智能手錶上。EM-Sense的核心理念是讓智能手錶更具環境感知能力。
Harrison說，用戶可在刷牙時將EM-Sense用作計時器。當佩戴EM-Sense的用戶開始用電動牙刷刷牙時，該智能手錶會啟動自己的計時應用，讓用戶清楚地知道自己該花多久時間來刷牙。最重要的是，該智能手錶不要求用戶對目標物體做任何整改。
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也許你會覺得EM-Sense實際上是縮小了智能手錶的用途，因為它似乎從一款手腕式移動電腦變成了一個類似於数字鍵盤或数字開關的工具。其實，智能手錶需要這樣的改變，它一直缺乏實用性。
如果你把一些智能控制电子設備和具有健康追蹤和消息過濾功能的智能手錶結合在一起，你會發現這些可穿戴設備更具真實性。如果可穿戴設備能遠程控制未來的，那智能手錶的發展潛力就更值得期待。
“智能手錶應做到能‘一目瞭然’，而不是讓用戶在使用之前還得問各種問題，”Harrison說，“如果智能手錶不能立刻讓用戶了解到自己想要的信息，那它就不夠智能。”
最近，Harrison的研究團隊有一個新的研究項目，該項目旨在用不同方式擴展智能手錶的用途：通過另一個可穿戴設備（一個戒指）擴大交付界面的領域，這款戒指能為手錶提供追蹤功能和基於手勢的控制功能。雖然我不知道人們是否需要兩個可穿戴設備，但對我來說這是個不錯的發展方向。
一個需求較低的智能
回到智能家居這個話題上，卡內基梅隆大學的研究員們對另一個問題也十分感興趣（頭疼）——智能家居產品需要太多的。比如，你要親自給需連接入網的客觀物體附上一個傳感器。Harrison認為，從傳感器的用戶體驗和費用方面來看，大規模地使用傳感器並不現實。“目前，‘智能家居’的概念是指將傳感器附在客觀物體上，通過傳感器對家中物體進行遠程控制。所以，如果我想擁有一個、，我就只需在門或窗上附上傳感器就行。當然，我若是想讓那陳舊古老的咖啡機變的智能，我也可以這麼做，”Harrison說，“我相信，如果有一天世界真的變成那樣，對勞動力的需求定會大於電池，而傳感器的價格也會一直居高不下。”
“就算每個傳感器只要10或20美元，可如果你想讓家中的多個物體都變得智能，你就需要購買多個傳感器了，這樣一來費用同樣不低。我想這種現象在相當一段長的時間內是不會出現的，因為目前的經濟發展形式還不支持，”Harrison說。
研究人員們一直在尋找一種可行的解決辦法——減少分佈在家中的傳感器的數量。為了將家中各個地方的客觀物體連接入網，可將傳統的多個傳感器集中到一個或是兩个中心傳感器上。再將這些傳感器和機器學習算法結合起來，機器學習算法就是用來識別不同家庭路線上不同客觀物體的特徵——冰箱是否處於正常運作狀態呢？車庫的門是開着還是關着呢？Harrison把它們叫做“萬能信號”傳感器，有了這種傳感器，每位用戶只需將一到兩个中心傳感器插入家中的電源上。
Harrison說：“我們覺得，一般的房屋只需要三到四個傳感器，而且無需將這些傳感器直接附在客觀物體上，用戶可將它們插在家中某個地方的電源插座上。比如，無需把傳感器附在冰箱上，說不定將它放在冰箱上方的某個位置就可以。”
在這個方法下，即使你家遍布智能設備，也不需要對家中的电子設備進行更新換代。不管到何種程度，這一點都毋庸置疑。當然，這也是至今仍未引領消費勢頭的一個顯著原因。
（文章來源：獵雲網）
http://www.17house.com/zixun/238524.html
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