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能够理解触觉交互对于学习精细的手术和演奏乐器等任务尤其重要，但与视频和音频不同，触摸很难记录和传输。
为了应对这一挑战，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 和其他地方的研究人员开发了一种刺绣智能手套，可以捕获、复制和转发基于触摸的指令。为了补充可穿戴设备，该团队还开发了一个简单的机器学习代理，可以适应不同用户对触觉反馈的反应，从而优化他们的体验。新系统可能有助于教授人们的身体技能，提高机器人远程操作的响应能力，并协助虚拟现实培训。1月29日，一篇描述这项工作的开放获取论文发表在《自然通讯》上。
为了制造智能手套，研究人员使用数字刺绣机将触觉传感器和触觉执行器(一种提供基于触摸的反馈的设备)无缝嵌入到纺织品中。这项技术存在于智能手机中，通过点击触摸屏来触发触觉响应。
该论文的主要作者、博士生、20届MS的Yiyue Luo表示，传递触觉交互的主要挑战是每个人对触觉反馈的感知都不同，这个障碍启发我们开发一种机器学习代理，它可以学习为个人手套生成自适应触觉，向他们介绍一种更实用的方法来学习最佳运动。
可穿戴系统通过数字制造方法进行定制，以适应用户手部的规格。计算机根据个人的手部测量结果生成一个切口;然后，刺绣机将传感器和触觉装置缝合起来。10分钟内，柔软的织物可穿戴设备就可以穿戴了。其自适应机器学习模型最初针对 12 个用户的触觉响应进行训练，仅需要 15 秒的新用户数据即可个性化反馈。
可穿戴设备通过连接互联网，并与各类软件应用相结合，使用户能够感知和监测自身生理状况与周边环境状况，无需手动便能迅速查看、回复和分享信息，其功能覆盖了健康管理、运动测量、社交互动、休闲游戏、影音娱乐、定位导航、移动支付等诸多领域。可穿戴设备产业链涉及环节较多，从产业分工维度看可分为上游关键器件、中游可穿戴设备产品、下游应用领域三个环节。
麻省理工学院开发出数字刺绣智能手套，可以在机器学习代理的帮助下教授人们的身体技能。因此，从可穿戴设备产业链看，该技术处于产业链的中游可穿戴设备环节。
根据IDC发布的数据显示， 2020年，全球可穿戴设备主要是耳戴、手表和手环产品，其中，耳戴产品市场份额达59.14%，占比位列第一，手表占比23.08%，位列第二，其次是手环，占比达17.08%。
据预测，可穿戴设备仍将以最快的速度翻新消费性科技商品，而市场目前普遍预期穿戴式装备的成长速度将更甚于手机和平板，未来可穿戴设备市场的发展前景仍然广阔。据CCS Insights预测，全球可穿戴设备(智能手表、智能手环)整体出货量仍将稳定增长，至2025年，出货量将达3.88亿只。
2017-2021年中国可穿戴设备出货量不断增加。根据IDC《中国可穿戴设备市场季度跟踪报告，2021年第四季度》，2021年第四季度中国可穿戴设备市场出货量为3，753万台，同比增长23.9%。2021年中国可穿戴市场出货量近1.4亿台，同比增长25.4%。预计2022年，中国可穿戴市场出货量超过1.6亿台，同比增长18.5%。
根据IDC数据，截至2021年，我国可穿戴设备出货量大约1.4亿台，同时根据京东商品加权平均价格进行计算，目前我国可穿戴设备行业市场规模约600亿元。
随着时间推移，“可穿戴设备”这个词的含义发生了很大变化。传统的可穿戴设备是指穿戴在身上的设备，比如健身、耳机和智能手表，但随着非消费电子产业的需求不断增加，“可穿戴设备”的定义已扩大到包括我们与之互动的所有便携设备。在当前和未来的物联网世界中，将出现各种类型的可穿戴设备，以支持和改善日常工作和生活，让最终用户能够获取和管控关于健康、位置和工作任务的信息。
《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》重点提出研发穿戴式动态心电监测设备和其他生理参数检测设备，发展便携式健康监测设备、自助式健康检测设备等健康监测产品，开发新型信号采集芯片和智能数字医疗终端。可穿戴设备企业横向切入养老医疗行业，将为行业提供如血氧、心率、睡眠等生物体征全天在家监测技术。在降低医疗卫生成本的同时，为用户打造智能化、定制化、可追踪的医疗卫生服务，形成可穿戴设备企业、医疗卫生机构和用户均能获益的局面。
除此之外，其他下游应用如工业、信息娱乐等行业正在加快产业转型升级：部分传统工业在过去的发展中信息化、技术化、智能化程度较低，目前相应行业的转型升级以及相关规划政策的陆续出台，因此也为可穿戴设备行业内优质的企业带来发展机遇。
根据前瞻产业热力图显示，与可穿戴设备关键技术强关联的城市集群主要集中在华南地区，并且以广深为重点发展区域，未来布局可穿戴设备技术及其他相关技术的发展路径，极大可能性在于华南地区优先导入，其中可重点关注广东省深圳市龙华区、宝安区及广东省广州市天河区所处可穿戴设备的相关企业，以及该地方对于可穿戴设备的产业发展投资环境、供给市场的潜力空间。
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