目前常用的感測技術包括陀螺儀(Gyroscope)，可感測水平改變;三軸重力加速器(3 Axis Accelerometer)，用以感測動作、走路或姿勢的變化;計步器(Pedometer)用來計算步數(shù);全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS)接收器感測所在地理位置;以及麥克風可接收語音或聲波等。

上述傳感器于市面上健康穿戴裝置的應用，大多是運動、健身、減肥及睡眠品質(zhì)等生理量測。未來，健康穿戴裝置將陸續(xù)加入體溫、脈搏血氧濃度、心率、心電圖以及酒精濃度量測等，甚至還可望整合血壓、血糖等生理傳感器，以便隨時隨地追蹤健康狀況。

整合人體內(nèi)/外訊息　心智感測技術貼近情感需求

下一代健康穿戴裝置的創(chuàng)意核心，在于要能打破穿戴裝置在身、心量測及分析的界線，不但可以量測生理訊號，還可以量測心理狀態(tài)。融合外在與內(nèi)在量測結果的解決方案，可以擷取、量化、呈現(xiàn)和追蹤生/心理訊號，讓用戶更深入覺察自己的身心狀況。

穿戴技術的突破在于實現(xiàn)智慧化，除了結合巨量數(shù)據(jù)(Big Data)及物聯(lián)網(wǎng)(IoT)達到情境感知(Context Awareness)目的之外，理解人們的心智活動將可以改變?nèi)藱C(Human Computer Interface)互動模式。

過去的情境感知著重于行動設備和外在環(huán)境的互動，透過外在傳感器，例如提醒用戶所在地理位置等信息，來滿足用戶下一步所需;而更智慧化的穿戴技術則須要藉由感測心理訊號，以進一步和人的內(nèi)在情感互動，例如用戶緊張時，裝置會提醒其放松心情，調(diào)節(jié)呼吸或播放紓壓音樂。

創(chuàng)新使用功能　強化穿戴式產(chǎn)品獨特性

腦電感測技術除了以心電芯片量測生理訊號，并透過算法得知心率、呼吸率及壓力程度等訊息之外，還可進一步感測人的心智活動，使穿戴裝置更智能、更人性化。盡管人機接口越來越發(fā)達，但人還是必須屈就于機器，因此腦機接口(Brain Computer Interface)技術的愿景便是讓機器能配合人類，讀懂人類的「心」。

穿戴產(chǎn)品若要實現(xiàn)差異化，須提供創(chuàng)新的使用情境。如配備心電芯片的穿戴裝置，除了可追蹤游戲玩家的健康狀況外，還可讓游戲更具挑戰(zhàn)性，如藉由心電感測技術記錄心跳頻率，一旦玩家因緊張而心跳加速則游戲困難度增加;或由腦電感測技術量測腦電波，經(jīng)由算法演繹，若情緒越放松則游戲主角的生命力恢復越快，反之注意力越不集中游戲困難度便增加。

再以汽車產(chǎn)業(yè)為例，現(xiàn)階段智能穿戴式產(chǎn)品主要以呈現(xiàn)汽車油耗、平均時速等駕駛必要信息為優(yōu)先，未來若結合心電感測技術記錄心電活力指數(shù)，將能避免因疲勞駕駛、超時工作所導致的意外。

解析數(shù)據(jù)意涵　算法實現(xiàn)多元感測應用

心電感測技術不只能用在量測心跳，真正的創(chuàng)新來自于提供精準的心電圖信息，并可進一步呈現(xiàn)如心跳變異率(Heart Rate Variability, HRV)般兩次心跳時間的微小變化。

心電圖(ECG)提供清晰的電波圖，是偵測心跳變異率最精確的方法。最常用的心率變異分析是根據(jù)心電圖中的R波，計算出相鄰R波之間的時間間隔形成一個時間序列。一般而言，較高的HRV代表身體有著較高的自主神經(jīng)調(diào)適能力，因此有較強健的身體。

目前常用的感測技術包括陀螺儀(Gyroscope)，可感測水平改變;三軸重力加速器(3 Axis Accelerometer)，用以感測動作、走路或姿勢的變化;計步器(Pedometer)用來計算步數(shù);全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS)接收器感測所在地理位置;以及麥克風可接收語音或聲波等。

上述傳感器于市面上健康穿戴裝置的應用，大多是運動、健身、減肥及睡眠品質(zhì)等生理量測。未來，健康穿戴裝置將陸續(xù)加入體溫、脈搏血氧濃度、心率、心電圖以及酒精濃度量測等，甚至還可望整合血壓、血糖等生理傳感器，以便隨時隨地追蹤健康狀況。

整合人體內(nèi)/外訊息　心智感測技術貼近情感需求

下一代健康穿戴裝置的創(chuàng)意核心，在于要能打破穿戴裝置在身、心量測及分析的界線，不但可以量測生理訊號，還可以量測心理狀態(tài)。融合外在與內(nèi)在量測結果的解決方案，可以擷取、量化、呈現(xiàn)和追蹤生/心理訊號，讓用戶更深入覺察自己的身心狀況。

穿戴技術的突破在于實現(xiàn)智慧化，除了結合巨量數(shù)據(jù)(Big Data)及物聯(lián)網(wǎng)(IoT)達到情境感知(Context Awareness)目的之外，理解人們的心智活動將可以改變?nèi)藱C(Human Computer Interface)互動模式。

過去的情境感知著重于行動設備和外在環(huán)境的互動，透過外在傳感器，例如提醒用戶所在地理位置等信息，來滿足用戶下一步所需;而更智慧化的穿戴技術則須要藉由感測心理訊號，以進一步和人的內(nèi)在情感互動，例如用戶緊張時，裝置會提醒其放松心情，調(diào)節(jié)呼吸或播放紓壓音樂。

創(chuàng)新使用功能　強化穿戴式產(chǎn)品獨特性

腦電感測技術除了以心電芯片量測生理訊號，并透過算法得知心率、呼吸率及壓力程度等訊息之外，還可進一步感測人的心智活動，使穿戴裝置更智能、更人性化。盡管人機接口越來越發(fā)達，但人還是必須屈就于機器，因此腦機接口(Brain Computer Interface)技術的愿景便是讓機器能配合人類，讀懂人類的「心」。

穿戴產(chǎn)品若要實現(xiàn)差異化，須提供創(chuàng)新的使用情境。如配備心電芯片的穿戴裝置，除了可追蹤游戲玩家的健康狀況外，還可讓游戲更具挑戰(zhàn)性，如藉由心電感測技術記錄心跳頻率，一旦玩家因緊張而心跳加速則游戲困難度增加;或由腦電感測技術量測腦電波，經(jīng)由算法演繹，若情緒越放松則游戲主角的生命力恢復越快，反之注意力越不集中游戲困難度便增加。

再以汽車產(chǎn)業(yè)為例，現(xiàn)階段智能穿戴式產(chǎn)品主要以呈現(xiàn)汽車油耗、平均時速等駕駛必要信息為優(yōu)先，未來若結合心電感測技術記錄心電活力指數(shù)，將能避免因疲勞駕駛、超時工作所導致的意外。

解析數(shù)據(jù)意涵　算法實現(xiàn)多元感測應用

心電感測技術不只能用在量測心跳，真正的創(chuàng)新來自于提供精準的心電圖信息，并可進一步呈現(xiàn)如心跳變異率(Heart Rate Variability, HRV)般兩次心跳時間的微小變化。

心電圖(ECG)提供清晰的電波圖，是偵測心跳變異率最精確的方法。最常用的心率變異分析是根據(jù)心電圖中的R波，計算出相鄰R波之間的時間間隔形成一個時間序列。一般而言，較高的HRV代表身體有著較高的自主神經(jīng)調(diào)適能力，因此有較強健的身體。

許多科學研究顯示，高頻HRV與自主神經(jīng)系統(tǒng)中的副交感神經(jīng)活動有關，而低頻段的HRV與交感神經(jīng)活動有關。研究指出，副交感系統(tǒng)有助于身體的放松及恢復，而交感神經(jīng)系統(tǒng)則顯示人們在壓力下興奮或緊張的狀態(tài)。腦電感測技術算法可以解讀并反映人們心理狀態(tài)變化，例如專注度、放松度、熟悉度與困難度等。

健康穿戴可應用在過動兒訓練游戲，也可以隨時隨地透過游戲互動，達到放松療愈或者鍛煉大腦。透過量測人們的內(nèi)在情緒，電影業(yè)者可得知觀眾的實際感受，電影情節(jié)將可能隨著所有觀眾的心情而改變結局，未來還可以量測哪些電影橋段最受觀眾喜愛或激賞的程度。

熟悉指數(shù)能測量人們在執(zhí)行任務過程中獲取知識及經(jīng)驗的程度，其工作內(nèi)容是否已經(jīng)游刃有余。這個任務可以是指身體體力上的表現(xiàn)，也可以是指心理認知上的表現(xiàn)。透過這個算法，可以描述出學習及認知的進步程度。

困難指數(shù)則測量人們在執(zhí)行任務過程中大腦的努力程度，工作內(nèi)容是否極具挑戰(zhàn)須要絞盡腦汁。利用這個算法，人們可以實時對任務的困難程度進行評估及調(diào)整。此外，更多關于學習的困難與熟悉程度量測，或是針對職場技能需求而推出創(chuàng)新應用將陸續(xù)開展，透過算法可改給未來更多的想象。

完整解決方案助力　健康穿戴產(chǎn)品加速上市

如何準確量測人們的心、腦健康，對人類整體健康至關重要，因此穿戴式產(chǎn)品制造商無不積極搶進。研究預估，到2017年全球?qū)⒊霈F(xiàn)六億四千萬個穿戴式設備，主要用來監(jiān)測人類的身心健康。涵蓋產(chǎn)品類型從可穿戴的健康追蹤設備、放松冥想觀測設備、睡眠監(jiān)測設備、心臟狀況追蹤設備，到智慧手表、眼鏡、手環(huán)以及衣帽等。

欲達成系統(tǒng)快速整合并縮短產(chǎn)品上市時程，需要完整的解決方案，也就是同時提供芯片、算法以及軟件開發(fā)工具，甚至是云端整合服務(圖2)。完整解決方案應包含創(chuàng)新的感測技術、算法及低成本、低功耗的系統(tǒng)單芯片(SoC)。

以神念科技的SoC為例，其整合先進的低噪聲模擬前端放大電路、16位高精確模擬數(shù)字轉換器(ADC)，以及高效能的數(shù)字信號處理器(DSP)，可以精準采集從微伏特(μV)到毫伏特(mV)的心電訊號;芯片內(nèi)建高通濾波器、低通濾波器以及50Hz與60Hz的陷頻濾波器，除了可抗高頻噪聲，內(nèi)建的直流漂移消除濾波器，可以進一步消除因輸入端阻抗不匹配所產(chǎn)生的直流飄移。

心電感測SoC不須要額外整合其他被動組件或是處理器，就能快速輸出心跳以及準確的初始心電訊號，并具備低功耗(整個心電系統(tǒng)功耗<0.2毫安)、小體積(3毫米×3毫米)、零初始韌體配置需求以及快速達到穩(wěn)態(tài)(<1.5s)的特性。

腦電感測技術模塊包括TGAT芯片，該芯片是高度整合的SoC腦電傳感器，可以輸出專注、放松等參數(shù)，并進行模數(shù)轉換，檢測接觸不良的異常狀態(tài)，同時過濾掉眼動噪聲，及電路中50Hz和60Hz交流電訊號干擾。

軟/硬件高度整合　穿戴裝置開創(chuàng)新商機

體積與功耗一直是穿戴式技術關注的議題，據(jù)國外研究指出，穿戴式產(chǎn)品的瓶頸在于耗電量，然而解決的關鍵卻在于算法而非神奇的電池，只要事先將原始數(shù)據(jù)做初步的運算就可以減少耗電，由此可見算法的重要。

在硬件方面，如何將有感的傳感器做到穿戴時無感，是制造商的一致目標，因而需要高整合、小尺寸的SoC。下一步則是提供殺手級應用，這主要來自經(jīng)過驗證的算法;最后，再整合感測芯片及算法，以搶得穿戴式市場先機。

穿戴技術的未來，在于內(nèi)在認知與外在環(huán)境感測的結合、身體與心理量測的結合、理性與感性的結合，并可在穿戴式裝置之間以人性串連達到智慧感知。