“可穿戴设备”，是我们产出设计作集项目时常规的产品载体，也是是交互类考研常见的话题。我们习以为常的眼镜、手表、耳机，戒指、手套等“佩戴在我们身体上的产品”都可以是可穿戴设备的不同产品形式。
随着AI与人机交互技术的发展，可穿戴设备逐渐成为我们感官和能力的延展。智能眼镜、智能手环乃至外骨骼等设备，不再仅仅是工具，而是开始与我们的身体、感知、甚至认知融为一体。人机深度整合已成为未来智能产品发展的趋势，这也使可穿戴设计成为近年来交互设计领域备受关注的热点方向和常规设计载体。
本篇推文将为大家介绍可穿戴的技术原理、设计方法以及具体的应用场景，帮助大家系统掌握【可穿戴设计专题】必备的知识点。
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可穿戴设备
如何“读懂”我们并与之交互？
我们可以从HCI的角度去探索可穿戴的概念。人体系统分为感觉系统、脑神经和动作系统三部分，对应着我们如何接收信息(通过视觉、听觉、触觉、嗅觉/味觉)、处理信息(脑电活动)和执行动作。
计算机则通过输出接口向人传递信息，并通过输入接口接收人的指令，中间有一个数据计算处理环节。可穿戴设备的创新之处在于它能够贴近人体，直接与我们的感知系统建立连接，实现更自然、无缝的，与人的互动“融为一体”交互体验。
下图示例中箭头清晰地标明了信息流动方向，展示了一个可穿戴设备与人之间完整的双向交互回路。当设备能够感知我们的生理状态、行为模式和周围环境，并通过多种感官通道与我们沟通时，它就能真正"读懂"我们。
利用可穿戴式设计，在很多情况下不需要给予用户额外的产品进行数据收集，利用物联网模块，则可将识别的数据记录并传输与记录于各类型终端中。
（此处为视频，请在原文中观看）
朝菌考研课可穿戴设计专题
下面让我们以一个运动场景中的可穿戴产品设计——智能足球训练用背心为例，来理解可穿戴设备与人交互的过程与其产品应用的实际价值。
这款背心集成了多种传感器，如心率监测器、加速度计和GPS模块，能够实时收集运动员的心率、呼吸频率、速度变化以及他们在场上的位置变动等关键数据。这些数据不仅有助于教练团队更准确地了解每位运动员的身体状态，还能为制定个性化的训练计划提供科学依据。
例如，在高强度训练过程中，如果系统检测到某位运动员的心率持续过高，或其动作模式出现异常变化，应用程序会立即发出警告，提示需要调整训练强度或是进行休息恢复，从而有效预防潜在的受伤风险。此外，通过物联网技术，所有数据都能实时传输至教练端的应用程序，使得教练可以在训练过程中即时获取反馈并作出相应调整。
进一步地，基于长期积累的数据分析，智能运动背心可以帮助识别出运动员表现中的细微变化及潜在问题，进而优化训练策略。比如，通过分析一位足球运动员的比赛数据，可以发现他在特定战术布置下的跑动效率不高，后续可进一步调整他的站位选择或是改进某些技术细节。
同时，对于运动员个人而言，这样的设备也提供了自我监控能力，使其能更好地理解自身身体状况与训练效果之间的关系，不仅提升了训练的专业性和针对性，也为运动员和教练团队带来了更加直观和有效的训练指导工具，促进了体育训练向更加个性化、精细化的方向发展。
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可穿戴设备
优秀案例分享
01 为残疾人设计的可穿戴外骨骼设备
ReWalk
ReWalk是一款为残疾人设计的可穿戴外骨骼设备，它不仅帮助使用者重新站立和行走，还显著增强了特定工种人员的工作效能。通过这种先进的外骨骼系统，用户可以搬起原本无法独自移动的重物，或是以更快的速度移动、跳得更高，从而实现对行动能力的进化。
ReWalk的核心在于其精确控制技术和强大的支撑结构，使得佩戴者能够在日常生活和工作中体验到前所未有的自由度与灵活性。此外，该设备还能根据用户的步态自动调整支持力，确保每一次步行都尽可能自然流畅。
ReWalk还积极与医疗机构合作，在[GoLifeWard](https://golifeward.com/)官方平台，还提供全面的康复训练指导和技术支持服务。ReWalk不仅仅是一个辅助工具，它代表了一种全新的生活方式，让每一位使用者都能重新找回自信，享受更加丰富多彩的生活。
02 智能骨传导耳机
AlterEgo
AlterEgo 是一种非侵入式、可穿戴的外周神经接口，它允许人类以自然语言与机器、人工智能助手、服务以及其他人员进行对话，无需发出任何声音——无需张嘴，也无需外部可观察到的动作——只需在内部清晰地表达词语即可。反馈通过骨传导技术以音频形式传递给用户，不会干扰用户正常的听觉感知，并使接口处于闭环状态。这让人机交互的主观体验完全在人类用户的内心，就像在自言自语一样。
该项目的主要重点是帮助患有言语障碍（包括肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 和多发性硬化症 (MS) 等疾病）的人实现沟通。此外，该系统还有潜力实现人机无缝融合——让计算、互联网和人工智能作为“第二自我”融入我们的日常生活，增强我们的认知和能力。
（此处为视频，请在原文中观看）
当用户在内部发音时，其内部发音器官被自主激活并被神经激活，该可穿戴系统便会捕捉周围神经信号。这使得用户能够与计算设备或任何其他人之间发送和接收信息流，而无需任何可观察到的操作，无需断开用户与周围环境的连接，也不会侵犯用户的隐私。
03 可穿戴空气净化器
Aō-Air
Aō-Air 与传统的空气净化器不同，它形似口罩，但采用了透明设计不会遮挡脸部，既美观又实用。该设备通过一个内置的小型风扇系统，在用户的口鼻周围创建一个正压区域，阻止外界未经过滤的空气进入，同时通过高效的滤芯净化吸入的空气，确保用户每次呼吸都能获得清新、健康的空气。
AOA的设计灵感来源于日益严重的空气质量问题以及空气中传播的病毒和细菌对人体健康的威胁。这款设备特别适用于那些生活在污染严重地区或需要在空气质量不佳的环境中工作的人群。
AOA的创新之处在于结合了现代空气净化技术与时尚设计，使得呼吸保护不再是一种负担，而是成为一种生活方式的选择。
04 智能温度调节装置
Embr Wave
Embr Wave 专为提升个人对环境温度的适应性和舒适度而设计。这款设备形似一块时尚的手表，佩戴在手腕上，通过精准地加热或冷却接触皮肤的一小块区域来帮助用户快速感受到温暖或凉爽。其工作原理基于人体对局部冷热刺激的高度敏感性，尤其是手腕内侧的血流丰富区域能够迅速将这种感觉传递至全身。
Embr Wave不仅适用于极端天气条件下使用，如寒冷的冬季保持手部温暖或者炎热夏季提供清凉感，还可以用于日常生活中应对空调房间内的不适温度。对于那些需要频繁在室内外温差较大的环境中切换的人来说，这款设备尤其有用。
例如，上班族从寒冷的室外进入过冷的办公室空调环境时，可以通过短暂激活Embr Wave来调整体温，避免因温差过大引起的不适甚至感冒。
此外，Embr Wave的应用场景还包括帮助改善睡眠质量，特别是在夜间温度波动影响休息的情况下。通过调节手腕处的温度，该设备可以帮助用户更快入睡并维持稳定的睡眠状态。
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可穿戴设计
方案构思与手绘练习攻略
在构思可穿戴设备设计方案时，需要超越传统设计界面构建的思维，聚焦于设备如何成为人体的自然延伸与认知增强。
可穿戴设备的设计，不仅是功能的叠加，更是与用户在识别（从定点检测到持续感知）、操作（从依赖外设到自然交互，如手势）、功能（从独立设备到系统集成）乃至认知层面（从被动信息呈现到主动式情景感知与增强现实）的深度融合。
可穿戴设计｜用户操作识别方式
构思产品形态与卷面方案，应展现出设计方案可作为“用户本体感知”一部分的潜力（如上文展示的案例，作为用户的皮肤感官、用户的肢体、用户的表达窗口......），而非仅仅是一个外挂设备。
可穿戴设计｜产品形式
积累可穿戴设计素材并有效临摹，不仅仅是复刻外观，更要思考和标注关键传感器的布局（如AR眼镜的摄像头、GPS、麦克风；音乐手套的压力区、运动传感器；运动背心的心率、GPS传感器），以及它们与人体交互的方式。
手绘练习需运用具有层次感的线条勾勒产品轮廓与结构，主轮廓线可稍粗，内部细节线稍细。可标注关键尺寸和材质感，并通过排线疏密、方向或少量灰度表现以增加真实感，也可在图中通过箭头、注释等方式体现其工作原理或与人体的结合方式。
若需转化界面设计素材，核心是清晰传达信息架构与核心交互流程，对于关键功能界面，则需要进行更高保真的刻画，包括清晰的UI元素、信息层级（可通过字体大小暗示或区块划分体现）、以及多样的交互状态（包含多个状态页面展示）。
例如，绘制手表类小型界面时，要体现信息如何叠加在现实视野中；绘制数据监控界面时，要用图表（如折线图、仪表盘）清晰展示关键指标（心率、速度、负荷等）。色彩运用需体现明度梯度，即使是单色手绘，也要通过灰度变化营造层次感。
在最终的卷面呈现中，关键在于将产品形态、界面交互与技术规格有机整合。手绘时，采用干净利落、收拾得当的线条，画面布局要有层次感 ，可以通过组合产品高保真图、关键信息界面图、交互流程图和技术剖面图等多种形式，使得整个方案既有宏观框架，又有细节深度，全面地将积累的素材转化为有说服力的设计表达。
最后，加入关键技术参数的标注是加分项（但没有正确的把握机不要添加！！！错了就是减分），如AR眼镜的视场角FOV、延迟、分辨率；传感器的精度、采样率、延迟等。这些标注不仅体现了对技术的理解，也满足了卷面信息密度的要求 。
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_了解教学质量，可重点观察机构专业属性、教学成果、课程内容大纲、师资团队等方面。教学成果非常重要，但也是虚假信息的重灾区，同学们要多咨询多辨识，防止被迷惑欺骗。_
_1、榜单中均为在朝菌学园考研主课学习过的学员，2019年之前的榜单则是朝菌学园现任讲师曾经的学生；2、部分同学会同时出现在其他机构成绩单中，这可能是由于该同学曾在多个机构中学习，也可能是其他机构假冒成绩单，如有疑问可以咨询教务老师；3、本榜单中不包含朝菌的保研录取成绩与留学录取成绩；_
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其中清华美院考研：
2021级｜有11名同学在朝菌学园进行主课学习或1v1辅导并通过初试，最终有6名同学上岸，上岸占比为50%。
2022级｜有7名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，最终录取4名同学。上岸占比为66.6%。
_2023级｜有10名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，含交叉与信息系，最终录取4名同学。上岸占比约50%。2024级｜有11名同学在朝菌学园进行主课学习并通过初试，含交叉与信息系、科普艺术设计，最终录取7名同学。上岸占比约63.6%。_
*算法：朝菌学园达标人数/该专业总数据
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