和可穿戴设备是当今两大热点领域，二者的结合将会拓展人工智能的应用领域，增强可穿戴设备的功能，助力可穿戴设备的发展。日前剑桥大学宣布，该校科研人员成立的一家创业

　　人工智能与可穿戴设备的结合可以分为两大类，一类是借助网络和云端，可穿戴设备监测各种和环境数据，通过网络上传到云端，由云端人工智能芯片进行分析，传回相应的数据和指令。另一类是将人工智能芯片集成在可穿戴设备处理器上，这样可以不依赖网络和云端，直接在可穿戴设备上完成信息的采集和分析，得出结果。剑桥大学的科研成果和“黄山1号”芯片分别对应这两类人工智能与可穿戴设备的结合方式。

　　一方面，借助网络和云端的人工智能可穿戴设备对网络和云端人工智能处理器有较高的要求，需要高速、低延迟地将采集的数据通过网络传输，并在云端快速完成计算分析，得出结论并传回用户端。这样才能实现对身体的有效监测和对健康威胁的及时预警。未来即将投入使用的5G网络的高带宽、低延迟的优点可以有力支撑这一功能的实现。人工智能算法的不断优化升级和处理器性能的不断提升，也为云端人工智能分析处理大量上传的监测数据提供保障。

　　另一方面，将人工智能芯片集成在可穿戴设备处理器上，就可以省略用户端和云端数据传输的过程，脱离无线传输的束缚，降低可穿戴设备使用时对其他设备和条件的依赖度，提升可穿戴设备的独立工作程度，降低用户的使用负担。

　　两类方法各有优缺点。5G时代的到来，和人工智能芯片技术的不断进步，使得可穿戴设备既能独立完体的监测和数据的分析，也能与云端互通，增强人工智能对数据分析的准确度和可靠性。随着人们对健康和生活品质追求的日益提升，可穿戴设备将更加普及。人工智能的加入，将大幅度增强可穿戴设备对用户需求的契合度，满足用户对健康的监测的需求，及时有效地对不利因素进行预警。有了人工智能的助力，可穿戴设备将会有更强的市场竞争力，这将是可穿戴设备发展的重要趋势。

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