论文标题：Wearable Intelligent Human–Machine Interfaces Ready for Sustainable Edge Computing Systems

原文链接：https://doi.org/10.3390/aisens1020009

期刊名：AI Sensors

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/aisens

为了让人与数字世界之间的交互更自然、更实时、更沉浸，可穿戴人机界面正从“会采集数据的设备”迈向“能本地理解与响应的智能系统”。来自苏州大学的朱铭鲁团队与新加坡国立大学Chengkuo Lee团队的研究者们在 AI Sensors 发表综述，系统梳理了可穿戴智能人机界面的关键组成与演进路径。文章从商用可穿戴技术出发，逐步延展到感知机制、反馈单元、能量采集、自供能传输、机器学习分析和边缘计算架构，勾勒出一条从“感知”走向“理解”，再走向“闭环交互”的完整技术路线。

图1：具有边缘计算的可穿戴人机接口（HMI）的基本组成概览。

本综述指出，具备边缘计算能力的可穿戴 HMI，正指向下一代信息技术的重要发展方向。但真正阻碍它走向长期实用的，往往并不是某一个传感器性能不够强，而是续航、时延、舒适度与隐私保护能否同时兼顾。

作者们特别强调，真正高质量的人机交互不能只有“输入”，还必须具备“输出”。因此，文章不仅关注各类可穿戴传感方案，也系统讨论了振动、线驱动、气动执行、电热与热电等反馈方式。与此同时，压电、摩擦电等自供能传感器以及可穿戴能量采集技术，为系统的长时工作提供了关键支撑，使未来的可穿戴设备更有机会摆脱对传统电池的高度依赖。

图2：用于皮肤触觉反馈、本体感觉反馈以及温度反馈的可穿戴反馈系统。

在智能化层面，文章指出多维数据的高效解读离不开机器学习，而要进一步降低时延、减少冗余传输并提升隐私保护，就必须让更多处理能力前移到设备侧。为此，神经形态计算被视作极具潜力的新方向：它有望突破传统冯·诺依曼架构在功耗上的限制，使可穿戴系统更接近“边感知、边计算、边响应”的电子皮肤式智能平台。

图3：具备边缘计算功能的可穿戴人机接口（HMI）。

研究总结

这篇综述展示了可穿戴 HMI 的未来图景：它不再只是附着在人体表面的电子器件，而是深度嵌入“human in the loop”闭环中的智能接口。随着柔性可拉伸电路、自供能器件、低功耗无线传输、边缘 AI 与神经形态硬件持续融合，面向智慧医疗、智能工业、智慧家居与沉浸式交互的下一代人机界面正加速到来；与此同时，功耗控制、数据安全与材料可靠性，仍是其走向规模化应用必须跨过的关键门槛。

期刊信息

AI Sensors (ISSN 3042-5999) 是一本国际性开放获取期刊，致力于探讨和分享人工智能 (AI) 在传感技术领域的最新进展。随着边缘计算的兴起，新型传感器越来越多地部署于分布式环境中，方便数据处理与决策可在更接近数据源的地方实现。这一转变在人工智能与物联网 (AIoT) 的背景下尤为关键，人工智能与物联网的融合正推动着智能互联系统的发展。

期刊主编：Chengkuo Lee, National University of Singapore, Singapore

期刊主题涵盖：

•AI传感器与边缘计算

•AIoT感知技术

•边缘计算中的传感器融合

•边缘AI系统的安全与隐私

•AI增强的边缘传感器分析

•AI驱动的物联网网络优化

•低功耗AI感知

•分布式AI传感器等