人工智能與可穿戴設(shè)備的結(jié)合可以分為兩大類，一類是借助網(wǎng)絡(luò)和云端，可穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)各種人體和環(huán)境數(shù)據(jù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)上傳到云端，由云端人工智能芯片進(jìn)行分析，傳回相應(yīng)的數(shù)據(jù)和指令。另一類是將人工智能芯片集成在可穿戴設(shè)備處理器上，這樣可以不依賴網(wǎng)絡(luò)和云端，直接在可穿戴設(shè)備上完成信息的采集和分析，得出結(jié)果。劍橋大學(xué)的科研成果和“黃山1號(hào)”芯片分別對(duì)應(yīng)這兩類人工智能與可穿戴設(shè)備的結(jié)合方式。

一方面，借助網(wǎng)絡(luò)和云端的人工智能可穿戴設(shè)備對(duì)網(wǎng)絡(luò)和云端人工智能處理器有較高的要求，需要高速、低延遲地將采集的數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸，并在云端快速完成計(jì)算分析，得出結(jié)論并傳回用戶端。這樣才能實(shí)現(xiàn)對(duì)身體的有效監(jiān)測(cè)和對(duì)健康威脅的及時(shí)預(yù)警。未來(lái)即將投入使用的5G網(wǎng)絡(luò)的高帶寬、低延遲的優(yōu)點(diǎn)可以有力支撐這一功能的實(shí)現(xiàn)。人工智能算法的不斷優(yōu)化升級(jí)和處理器性能的不斷提升，也為云端人工智能分析處理大量上傳的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提供保障。

另一方面，將人工智能芯片集成在可穿戴設(shè)備處理器上，就可以省略用戶端和云端數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^(guò)程，脫離無(wú)線傳輸?shù)氖`，降低可穿戴設(shè)備使用時(shí)對(duì)其他設(shè)備和條件的依賴度，提升可穿戴設(shè)備的獨(dú)立工作程度，降低用戶的使用負(fù)擔(dān)。

兩類方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。5G時(shí)代的到來(lái)，和人工智能芯片技術(shù)的不斷進(jìn)步，使得可穿戴設(shè)備既能獨(dú)立完成人體的監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)的分析，也能與云端互通，增強(qiáng)人工智能對(duì)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確度和可靠性。隨著人們對(duì)健康和生活品質(zhì)追求的日益提升，可穿戴設(shè)備將更加普及。人工智能的加入，將大幅度增強(qiáng)可穿戴設(shè)備對(duì)用戶需求的契合度，滿足用戶對(duì)健康的監(jiān)測(cè)的需求，及時(shí)有效地對(duì)不利因素進(jìn)行預(yù)警。有了人工智能的助力，可穿戴設(shè)備將會(huì)有更強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，這將是可穿戴設(shè)備發(fā)展的重要趨勢(shì)。