随着十几年的技术演进，消费者对可联网的穿戴设备越来越喜爱。现在，这些设备可以监控我们的活动，敦促我们锻炼，并可以与我们互动，甚至还可以接收电话和信息。

　　这种多功能性是最新一代可穿戴设备的标志，但它们的进化还远未完成。如今，它们的功能远远超出了基本的活动，正在扩展到监测医疗紧急情况并提供生理洞察力以帮助预防和管理疾病的设备。

　　推动这一转变的三个关键因素是：消费者需求、COVID-19 以及技术本身的复杂性。根据市场分析机构GWI 的研究，虽然消费者仍然认为健身追踪是拥有可穿戴设备的主要原因，但近一半的拥有者还希望他们的可穿戴设备能够监测他们的健康状况。20%的人也重视依靠可穿戴设备可以帮助医生管理我们健康。

　　2020 年 3 月，确保医疗器械安全性和有效性的机构美国食品和药物管理局 (FDA) 发布了一项新政策，允许 FDA 批准的非侵入性生命体征测量设备制造商扩大其使用范围，以促进医疗保健提供者可以使用它们来远程监控患者。这包括测量体温、呼吸频率、心率和血压的可穿戴设备。

　　众多具有“电子健康（ehealth）”功能的可穿戴设备快速发展和部署。这些设备提供了一种方法，可以提醒当局注意 COVID-19 感染的可能性，而无需个人亲自到已经紧张的医疗设施进行诊断。可穿戴设备还可以生成丰富的数据集，使医疗专业人员能够提供个性化的健康决策，并做出早期诊断。

　　医学界广泛支持可穿戴设备的潜力，以实现更好的诊断和持续治疗。然而，问题是，谁来筛选和分析这些设备为医生收集的大量数据，以便对其进行临床分析？

　　答案在于可穿戴技术能够代表医学界进行繁重的计算工作。当今为高级可穿戴设备提供动力的无线 SoC 和 SiP 设备齐全，能够支持机器学习 (ML) 算法，这些算法需要涉足大量数据并快速建立可能表明潜在健康问题的异常情况。通过这样做，这些芯片有可能让可穿戴设备开发人员探索为医生提供他们需要的信息的方法，以便他们做出快速、准确的临床决策，并忽略无关的“噪音”。

　　在这些微型无线芯片上嵌入 ML 和大数据功能将使可穿戴设备能够超越基本的健康或计步应用，转向多功能医疗解决方案。他们还可以为医疗保健提供者提供经过选择的诊断、治疗、跟踪和疾病预防数据和信息。

　　未来的人工智能和机器学习驱动的可穿戴设备提供了很多有趣的可能性，使它们能够支持医疗专业人员并改善他们的决策。

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　　博声医疗无线心电监测仪和动态心电图记录器采用 Nordic 的 nRF52832 SoC 连接至智能手机或网关挪威奥斯陆 – 2022年9月28日 ––国内生物医学企业深圳市博声医疗器械有限公司(Borsam Biomedical Instruments) 推出“无线心电监测仪”和“动态心电图记录器 - holter patch”家用心电图 (ECG)设备，可让个人用户在家中或医院从远程轻易监测自己的心脏健康状况。无线心电监测仪不需要使用一次性电极片，用户仅需用两手握住无线心电监测仪的金属电极片就可以检测心电图。动态心电图记录器专为长期佩戴使用而设计，仅使用3个一次性电极片把心电贴固定在胸前就可以测试，比传统的导联线配戴更加小巧和舒

　　心电监测仪可让用户在家中监测心脏健康状况 /

　　ROHM开发出数十毫瓦超低功耗的设备端学习 AI芯片，无需云服务器、在设备端即可实时预测故障*设备端（On-device）学习： 在同一AI芯片上进行学习和训练全球知名半导体制造商ROHM（总部位于日本京都市）开发出一款设备端学习*AI芯片（配备设备端学习AI加速器的SoC），该产品利用 AI（人工智能）技术，能以超低功耗实时预测内置电机和传感器等的电子设备的故障（故障迹象检测），非常适用于IoT领域的边缘计算设备和端点*1。 通常，AI芯片要实现其功能，需要进行设置判断标准的“训练”，以及通过学到的信息来判断如何处理的“推理”。在这种情况下，“训练”需要汇集庞大的数据量形成数据库并随时更新，因此进行训练的AI芯片需要具备很高的

　　芯片 /

　　英特尔BigDL，助力大数据AI从笔记本到云实现无缝扩展作为快速增长的计算工作负载，人工智能（AI）也是英特尔认为将对世界产生变革性影响的超级技术力量之一。然而，数据显示，有超过一半的AI和数据科学项目无法真正部署到现实应用中，均以失败告终。海量数据、无法完全兼容的设备加之各异的数据环境，无疑为AI的应用和落地设置了重重关卡。基于此，秉承推动AI无处不在的美好愿景，英特尔全面打造基于大数据AI开源项目BigDL，旨在助力从笔记本到云，无缝扩展大数据 AI。日前，英特尔院士、英特尔大数据技术全球首席技术官戴金权应邀出席 China Apache Hadoop Meetup 2022，并在会上深入解析英特尔如何从如下三个领域着手，创新B

　　从笔记本到云实现无缝扩展 /

　　意法半导体近期发布的 STM32Cube.AI v7.2 带来了对深度量化神经网络的支持功能，从而可以在现有微控制器上运行更准确的机器学习应用软件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神经网络转换为适合STM32 MCU 的代码。该解决方案依附于 STM32CubeMX，这是一个帮助开发人员初始化STM32芯片的图形界面软件。同时，STM32Cube.AI 还用到 X-CUBE-AI软件包，其中包含用于转换训练好的神经网络的程序库。开发人员可以参照我们的入门指南，从STM32CubeMX内部开始使用 X-CUBE-AI并体验新功能。 目前，新增加的深度量化神经网络支持已经出现在我们与施耐德电气合作开发的人数统计应用

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　　英特尔携百度飞桨共创AI开发者生态，加速千行百业智能化升级2022年9月22日，北京——为促进广大开发者与AI技术专家进一步开展深度技术交流，英特尔AI开发者社区与百度飞桨社区于今日在线英特尔+百度AI开发者峰会。来自英特尔与百度的多位技术、行业专家分享了本年度最新AI技术发展情况与产业落地经验。此外，本次活动还针对一系列全新技术进行了现场演示，包括英特尔®至强®可扩展处理器的AI加速技术、英特尔产品与飞桨模型的深度适配以及英特尔ARC™独立显卡对AI推理计算的支持等。英特尔公司副总裁兼软件生态事业部总经理李映博士表示：“随着AI的发展步入深水区，各行各业正在积极进行智能化升级，以加速实现数字化转型。在此过程中，

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　　两家公司扩大合作范围，将帮助全球企业轻松构建和运行先进的 AI 与元宇宙服务，包括物联网边缘 AI、语音 AI、推荐系统、客服聊天机器人、网络安全、数字孪生等美国加利福尼亚州圣克拉拉 — GTC — 太平洋时间 2022 年 9 月 20 日 — NVIDIA 与德勤今日宣布扩大合作范围，以帮助全球企业使用 NVIDIA AI 和 NVIDIA Omniverse™ Enterprise 平台开发、实施和部署混合云解决方案。通过此次合作扩展，德勤的专业人员将能够使用这两个 NVIDIA 平台帮助客户构建和部署各种 AI应用，包括边缘 AI、语音 AI、推荐系统、聊天机器人、网络安全、数字孪生等。凭借此合作关系，德勤将扩展为其客户（包

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