本报记者 李月红

　　青稞人物：高健，智能眼镜EyephoneTM产品总监、浙江大学计算机学院硕士

　　当我们谈论科技时，我们在谈些什么？《连线》杂志创始主编凯文·凯利在《技术元素》一书中说，大部分人眼中的科技意味着炼铁厂、电话、汽车、硅芯片等一大堆冰冷的东西，“我们几乎能听见它们厚重的金属震荡之音：‘tek tek’”。

　　还记得名侦探柯南戴那款可跟踪导航的智能眼镜吗，还记得阿汤哥在《碟中谍4》中戴着一副神奇手套攀爬迪拜塔的场景吗，还记得斯塔克身着一席钢铁战甲拯救世界的画面吗……这些“超人”梦，从2013年开始照进现实。这一年，被誉为 “可穿戴PC元年”：从谷歌眼镜到蓝斯特的EyephoneTM，从Fitbit到inWatch……你眨眼，镜片自动拍照；你甩手，手机转入接听模式；你走路，鞋子启动GPS定位。它们改变了人们接入互联网的方式和入口，身体成为一个更加智能的终端。

　　用数据量化的方式更好地自我认知，准备好，我们要出发了——

　　让你变得更强大

　　这是2013年最受瞩目的三款智能手环。它们的原理大同小异：通过内置加速度计计算你的步数、一天的活动水平，将数据发送到手机APP上。

　　但它们也有不同：第一款拥有智能唤醒功能，会在你进入浅层睡眠的时候逐渐把你从睡梦中唤醒；第二款则可以手工输入数据，你每天喝的水、吃的食物等会自动被换算成卡路里；第三款不关心你吃了什么、睡得如何，它甚至不计量步数和卡路里，唯一的衡量标准就是你燃烧了多少脂肪。

　　“几乎一夜之间，可穿戴设备就火了。”高健说。这一“夜”，即2012年谷歌发布了一款基于安卓系统，具有拍照、社交共享、导航等多项功能的智能眼镜。

　　这款眼镜，引爆了所有科技巨头的想象：2013年，三星另辟蹊径发布了一款可与三星手机互动和共享信息的智能腕表——Galaxy Gear；盛大旗下的果壳电子发布了智能手表和智能戒指，其中智能戒指还能内置个人信息，作为机主唯一的身份识别；蓝斯特公司2014年也将上线一款智能眼镜……

　　“目前看来，可穿戴计算设备的应用领域可以分为两大类，即自我量化与体外进化。”高健认为，自我量化领域包括运动健身和医疗保健，以轻量化的手表、手环、配饰为主要形式，实现运动或户外数据的监测、分析与服务；而在体外进化领域，可穿戴计算设备能够协助用户实现信息感知与处理能力的提升，从而让用户的自身技能得到增强或创新。

　　“可穿戴式计算的出现是一场革命，与以往的技术革命略有不同的是，它主要是针对个体的强化。从某种程度上来说，可穿戴设备就像人的器官，通过外部上的某种硬件以及软件的结合，强化人们的运动能力、处理能力以及获取信息的能力。”高健说。

　　抢占下一个入口

　　“你应该穿上它的理由是，它确实有用并至少能解决一个问题。” 作为可穿戴设备产品的设计总监，高健认为首要设计原则解决的问题应该是实质性的、经常发生的、且可以用一句话表达清楚的。

　　以他所在公司设计的国内首款增强现实的智能眼镜为例：所谓增强现实，就是把虚拟信息与真实结合，为现实的视野增添更多信息量。假设你站在一家店门口，除了正常情况下能看到的店门，通过增强现实技术还能直接了解到该店的折扣信息以及他人评价。“这些在《特种部队》《阿凡达》等电影中出现过的场景，在未来会逐一变成现实。”高健说，就像我们熟悉的智能手机，可穿戴软件平台也急需扩张，通过广阔的应用世界来实现可穿戴技术的影响和功用的最大化。

　　视觉作为人类最主要的获取信息的渠道，智能眼镜在所有穿戴式设备中有着不可替代的地位。另一个可以想象的场景是，戴上这样一幅增强现实的智能设备，它能自动与周围环境的数据实现实时对接。如果你正在开车，前方道路的所有地理信息均呈现屏内。“这样的技术会让我们产生一种自然延伸的个人体验。”高健说。

　　不仅仅是穿或戴

　　穿戴式计算缘何迅速兴起？高健的印象中，他第一次听说这个词是在2011年下半年。那一年，国际互联网年终盘点将“可穿戴式计算”列入未来热门关键词。

　　“大数据、云计算、移动互联、4G……这些互联网热词，均与可穿戴式计算发展有关。”高健说，早期的大型机在使用过程中，用户需要在固定的时间和地点去获取计算资源。到了PC时代，时间和地点的要求相对降低。

　　不可忽视的一股力量是智能手机。它的保有量迅猛上涨，不仅让科技巨头转向更有潜力的新领域，也为轻量化的可穿戴式设备提供了数据处理与表达的可能。

　　其次，可穿戴计算设备的关键零部件借助智能手机、平板电脑等产品的流行，在技术不断升级的同时，还实现了规模化量产，从而降低了成本，使得可穿戴计算设备更易为用户所接受。

　　“可穿戴计算设备可以实时采集用户信息，包括精准的定位信息、用户的使用习惯和体征等，这些都将成为应用创新的核心。”高健说。

　　当下，可穿戴式设备还有许多技术盲区待突破：首先是提供轻量供给的能源解决方案；其次是新的交互方案，比如语音、脑波、眼动等生物识别技术；当然，还需要让图像识别更快速、更准确。

　　“未来的可穿戴式计算，更多是一种随身体验，而不仅仅是穿或者戴。”高健认为。