详细说明学vr需要什么基础？

学vr需要学会的基础有：1硬件；2内容生产工具；3内容；4内容发布平台（渠道）。

学vr需要学会的基础详细的有：

硬件包括视觉模拟（HTCVIVE、Oculus、google Daydream等）、触觉模拟（Manus力反馈手套、Dexmo外骨骼、Skinterface触觉紧身衣）、行进模拟（Omni、Kat跑步机、多轴驾驶舱）、味觉嗅觉模拟（KokiriLab等气味定向扩散系统）、听觉模拟（时代拓灵等全景音）、性用品模拟（不可描述）。不同的硬件开发需要的知识体系是不同的，选择感兴趣并适合自己的方向去学习就好。

内容生产工具目前做的最好的是UnrealEngine4和Unity3D。UnrealEngine4是开源的，你可以学习他的源代码。目前已经有团队在针对不同领域开发垂直细分的生产工具了，比如我们。形象地比喻，PS功能再强大，美图秀秀也是有它的市场的。我们就是希望未来VR内容不再是专业和高深莫测的东西，所有人都可以成为VR自媒体。做生产工具需要软件基础，主要是C++、数据库、OpenGl、DirectX等知识。

内容生产是未来最大也最有潜力的一个市场。因为它的涵盖范围实在是太广了：地产、旅游、教育、医疗、汽车、游戏、社交、媒体等等所有只要是需要用眼镜去看的行业都会有VR的用武之地。我们目前也是靠这个生存的。它需要的知识包括建模、材质、动画、场景设计、行为脚本编写、用户界面设计和工程优化。其中工程优化需要贯穿在前几个工作中。VR因为双眼加高帧数，类似场景的渲染开销至少是平面内容的4倍以上。这就要求在工作中严格按照所有能够降低渲染开销的方法来处理内容，工作量比平面内容要更大。其中行为脚本和用户界面即需要从人体工程学出发，抛弃过去的一切开发经验，重新开发一套基于真实行为和人眼观察方法的体系，又要兼顾渲染线程的性能开销，做到高质低耗。因此这行入门不难，做精不易，游戏公司、模型效果图公司、影视动画公司等都在准备或已经入场，未来必然是一个鱼龙混杂的行业，拼杀也会很激烈。找一个垂直细分的小领域或许是一个捷径。

渠道也是一个很大的板块，它分为两个方向，一个是线下一个是线上。个人猜想线下之前的蛋椅和体验店将会被洗牌，以后会出现更大型的VR娱乐城，他们设备更多更好更贵，视觉听觉触觉味觉成人用品能上的都给你上，一套设备没几百万下不来，普通人肯定买不起，买得起家里也放不下。分超大、大、中包房，超大包里最多可以20人同时上线，彼此能看到对方，10对10枪战空战机甲战、推塔斗鬼狼人杀爱干嘛干嘛。就我了解目前也确实有老板在做这方面的尝试。对这方面有兴趣的或许可以先从富二代干起？线上的渠道目前是HTC、Oculus、Steam三家为主。两家靠硬件、一家靠游戏。国内还有一些做VR资讯的，87870之类。个人猜想未来国内市场有可能还是几个大佬把持。支付宝绑定VR购物，微信稳守VR社交，百度做做内容榜单，年度第一“VR的互联网数据传输量大了很多，华为的5G有地方用了。VR旅游、VR影视、VR自媒体都会出几个大佬。对这方面有兴趣的赶紧去抱大腿。不过风险也是有的，毕竟当年谁能想到诺基亚手机会做不下去呢。

学vr需要学会的基础有：1硬件；2内容生产工具；3内容；4内容发布平台（渠道）。

学vr需要学会的基础详细的有：

硬件包括视觉模拟（HTCVIVE、Oculus、google Daydream等）、触觉模拟（Manus力反馈手套、Dexmo外骨骼、Skinterface触觉紧身衣）、行进模拟（Omni、Kat跑步机、多轴驾驶舱）、味觉嗅觉模拟（KokiriLab等气味定向扩散系统）、听觉模拟（时代拓灵等全景音）、性用品模拟（不可描述）。不同的硬件开发需要的知识体系是不同的，选择感兴趣并适合自己的方向去学习就好。

内容生产工具目前做的最好的是UnrealEngine4和Unity3D。UnrealEngine4是开源的，你可以学习他的源代码。目前已经有团队在针对不同领域开发垂直细分的生产工具了，比如我们。形象地比喻，PS功能再强大，美图秀秀也是有它的市场的。我们就是希望未来VR内容不再是专业和高深莫测的东西，所有人都可以成为VR自媒体。做生产工具需要软件基础，主要是C++、数据库、OpenGl、DirectX等知识。

内容生产是未来最大也最有潜力的一个市场。因为它的涵盖范围实在是太广了：地产、旅游、教育、医疗、汽车、游戏、社交、媒体等等所有只要是需要用眼镜去看的行业都会有VR的用武之地。我们目前也是靠这个生存的。它需要的知识包括建模、材质、动画、场景设计、行为脚本编写、用户界面设计和工程优化。其中工程优化需要贯穿在前几个工作中。VR因为双眼加高帧数，类似场景的渲染开销至少是平面内容的4倍以上。这就要求在工作中严格按照所有能够降低渲染开销的方法来处理内容，工作量比平面内容要更大。其中行为脚本和用户界面即需要从人体工程学出发，抛弃过去的一切开发经验，重新开发一套基于真实行为和人眼观察方法的体系，又要兼顾渲染线程的性能开销，做到高质低耗。因此这行入门不难，做精不易，游戏公司、模型效果图公司、影视动画公司等都在准备或已经入场，未来必然是一个鱼龙混杂的行业，拼杀也会很激烈。找一个垂直细分的小领域或许是一个捷径。

渠道也是一个很大的板块，它分为两个方向，一个是线下一个是线上。个人猜想线下之前的蛋椅和体验店将会被洗牌，以后会出现更大型的VR娱乐城，他们设备更多更好更贵，视觉听觉触觉味觉成人用品能上的都给你上，一套设备没几百万下不来，普通人肯定买不起，买得起家里也放不下。分超大、大、中包房，超大包里最多可以20人同时上线，彼此能看到对方，10对10枪战空战机甲战、推塔斗鬼狼人杀爱干嘛干嘛。就我了解目前也确实有老板在做这方面的尝试。对这方面有兴趣的或许可以先从富二代干起？线上的渠道目前是HTC、Oculus、Steam三家为主。两家靠硬件、一家靠游戏。国内还有一些做VR资讯的，87870之类。个人猜想未来国内市场有可能还是几个大佬把持。支付宝绑定VR购物，微信稳守VR社交，百度做做内容榜单，年度第一“VR的互联网数据传输量大了很多，华为的5G有地方用了。VR旅游、VR影视、VR自媒体都会出几个大佬。对这方面有兴趣的赶紧去抱大腿。不过风险也是有的，毕竟当年谁能想到诺基亚手机会做不下去呢。

学vr需要学会的基础详细的有：

1 硬件包括视觉模拟（HTCVIVE、Oculus、google Daydream等）、触觉模拟（Manus力反馈手套、Dexmo外骨骼、Skinterface触觉紧身衣）、行进模拟（Omni、Kat跑步机、多轴驾驶舱）、味觉嗅觉模拟（KokiriLab等气味定向扩散系统）、听觉模拟（时代拓灵等全景音）、性用品模拟（不可描述）。不同的硬件开发需要的知识体系是不同的，选择感兴趣并适合自己的方向去学习就好。

2 内容生产工具目前做的最好的是UnrealEngine4和Unity3D。UnrealEngine4是开源的，你可以学习他的源代码。目前已经有团队在针对不同领域开发垂直细分的生产工具了，比如我们。形象地比喻，PS功能再强大，美图秀秀也是有它的市场的。我们就是希望未来VR内容不再是专业和高深莫测的东西，所有人都可以成为VR自媒体。做生产工具需要软件基础，主要是C++、数据库、OpenGl、DirectX等知识。

3 内容生产是未来最大也最有潜力的一个市场。因为它的涵盖范围实在是太广了：地产、旅游、教育、医疗、汽车、游戏、社交、媒体等等所有只要是需要用眼镜去看的行业都会有VR的用武之地。我们目前也是靠这个生存的。它需要的知识包括建模、材质、动画、场景设计、行为脚本编写、用户界面设计和工程优化。其中工程优化需要贯穿在前几个工作中。VR因为双眼加高帧数，类似场景的渲染开销至少是平面内容的4倍以上。这就要求在工作中严格按照所有能够降低渲染开销的方法来处理内容，工作量比平面内容要更大。其中行为脚本和用户界面即需要从人体工程学出发，抛弃过去的一切开发经验，重新开发一套基于真实行为和人眼观察方法的体系，又要兼顾渲染线程的性能开销，做到高质低耗。因此这行入门不难，做精不易，游戏公司、模型效果图公司、影视动画公司等都在准备或已经入场，未来必然是一个鱼龙混杂的行业，拼杀也会很激烈。找一个垂直细分的小领域或许是一个捷径。

4 渠道也是一个很大的板块，它分为两个方向，一个是线下一个是线上。个人猜想线下之前的蛋椅和体验店将会被洗牌，以后会出现更大型的VR娱乐城，他们设备更多更好更贵，视觉听觉触觉味觉成人用品能上的都给你上，一套设备没几百万下不来，普通人肯定买不起，买得起家里也放不下。分超大、大、中包房，超大包里最多可以20人同时上线，彼此能看到对方，10对10枪战空战机甲战、推塔斗鬼狼人杀爱干嘛干嘛。就我了解目前也确实有老板在做这方面的尝试。对这方面有兴趣的或许可以先从富二代干起？线上的渠道目前是HTC、Oculus、Steam三家为主。两家靠硬件、一家靠游戏。国内还有一些做VR资讯的，87870之类。个人猜想未来国内市场有可能还是几个大佬把持。支付宝绑定VR购物，微信稳守VR社交，百度做做内容榜单，年度第一“VR的互联网数据传输量大了很多，华为的5G有地方用了。VR旅游、VR影视、VR自媒体都会出几个大佬。对这方面有兴趣的赶紧去抱大腿。不过风险也是有的，毕竟当年谁能想到诺基亚手机会做不下去呢。

人工智能有哪些产品

1、Youtube自动字幕

2009年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个国家的影片。

2、人工智能仿生眼

英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。于是，第二视觉公司开发了人工智能眼球，此产品，可以帮助失明的人重新恢复视力，拥有一双明亮的双眼。

3、新闻写作机器人

美联社，研发的Wordsmith平台自动撰写系统，可以帮助企业节省人力，让新闻记者可以抽身出来，做更有意义的工作，比如：新闻策划和新闻源拓展等等。

4、Skype实时翻译工具

微软公司，将语音识别技术和静态机器翻译技术很好地结合在了一起，研发出了Skype实时翻译工具，可以帮助人们解决语言不通的问题。如今，Skype实时翻译工具，已经支持法语、日语等50多个国家的语言互翻。

5、IBMWatson

IBM发布了WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。WatsonAnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（FreemiumVersion），可在电脑及移动设备上使用。

WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

6、谷歌人工智能项目DeepMind

谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术。以DeepMind技术为基础的计算机系统，能以惊人的速度学习，快速掌握游戏玩法，精通游戏获胜方法。此前，团队称之为深度Q-network学习网络，仅需观察游戏画面以及游戏得分的变化情况，即可分析获得“通关技巧”以及获得高分的玩法及算法，能够达到专业级人类玩家的水平。

目前这个系统在相同算法，网络架构以及参数的设定下已经经过49个游戏的测试，目前已经能够熟练22种游戏（包括上述的SpaceInvaders），达到专家级的游戏水平。这套系统进一步证明人工智能可以通过深度学习，从而掌握游戏技巧，并获得和人类一样的操控力，甚至在某些方面超过人类。

人工智能的十大应用领域：

1、农业

许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。

2、通信

智能呼出系统、客户数据处理（订单管理系统）、通讯故障排除、病毒拦截（360等。），骚扰信息拦截等。

3、医疗

利用最先进的物联网信息技术，实现患者与医务工作人员、医疗服务机构与医疗设备的互动，逐步发展实现企业信息化。例如，健康监测智能可穿戴设备）、自动提示用药时间、禁忌症和剩余剂量的智能用药系统。

4、社会保障

安防监控（数据实时联网、公安系统实时调查分析数据）、电信诈骗数据锁定、罪犯抓捕、消防救援领域（消防、人员援助、特殊区域作业）等。

5、运输领域

路线规划、无人驾驶车、超速、违规驾驶等行为。

6、服务行业

餐饮业（订餐、送菜、回收餐具、清洗）等。以及预订系统（酒店、机票、机票等。）查询、预订、修改、提醒等。

7、金融业

大数据股票分析、证券，行业趋势分析、投资风险估计等。

8、大数据分析

天气进行查询、地图导航、数据可以查询、信息技术推广推荐引擎基于网络用户的行为和属性用户浏览行为问题产生的数据，通过控制算法研究分析和处理，主动发现企业用户对于当前或潜在的需求，主动将信息推送至用户的浏览页面。

9、计算机视觉

机器视觉在人类视觉无法感知的许多场合，如准确的法律感知、危险场景感知、看不见的物体感知等，发挥着重要的作用。机器视觉凸显其优越性。目前机器视觉已应用于零件识别与定位、产品检测、移动机器人导航、遥感图像分析、监控与跟踪、国防系统等领域。

10、智能控制

智能控制是指在没有人为干预的情况下，能够通过自主创新驱动智能机器，实现内部控制管理目标的技术。控制理论的发展已有100多年的历史，经历了经典控制理论和现代控制理论的发展阶段，进入了大系统理论和智能控制理论的发展阶段。

属于家中的人工智能产品的有

属于家中的人工智能产品有智能家居系统、智能门锁、可穿戴设备、智能音箱、智能电视、智能灯泡等。

人工智能的应用领域有哪些？

应用领域

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能

“芯”赛道、“小”系统，华米可穿戴设备的健康新生态

时至今日，健康已经成为所有人的共同关切，这其中，可穿戴设备以无微不至的陪伴，已经开始影响和改变人们的生活！

诺贝尔物理学奖获得者乔治·斯穆特曾经参与过这样一个项目：聚焦可穿戴设备与人工智能技术的临床应用，借助智能可穿戴设备，自动预警急性心肌梗死，可以最大程度的救人一命。

他认为，如果将可穿戴设备与人工智能相结合，能让人们对自己的身体更加了解，真正做到疾病的早期诊断和治疗，甚至可以通过“可穿戴设备+人工智能”的普及，让人类寿命再增加10年。

梦想照耀现实，时至今日，科技与智能突飞猛进，形态各异的可穿戴设备层出不穷，国内外市场正刮起新一波可穿戴设备潮。这股潮流，正接棒销量日趋饱和的智能手机，开启了新一轮“科技改变生活”的新路径。

目前，市场上的智能可穿戴设备，可用于对个人心率、睡眠、血氧等运动健康数据进行跟踪并分析，帮助人们足不出户完成健康监测、心脏相关疾病预警等功能。

而在华米科技看来远不止于此，更为重要的是，华米认为健康是智能可穿戴产业的核心价值，它甚至是整个IoT智能硬件产业的核心价值。

而要提供功能优秀、体验极致、使用顺滑的最佳产品出来，使用通用的芯片和魔改的系统是远远不够的。换句话说，魔改是简单粗暴的削足适履，自研才是需要大量投入的量身定做。只有如此，才能做出符合用户需要的极致产品。

这就够了吗？“不满足”的华米仍在求变！在此前华米产品健康功能的基础上，历经5年研发的PumpBeats血压监测引擎，将华米科技攻关的能力一展无余。该引擎已经完成了第一阶段实验，搭载该引擎的可穿戴设备，可实现30秒一键测量血压。

除此之外，华米憧憬“让核磁设备能像当年PC一样走向千家万户”，通过投资推动全球便携式核磁共振MRI技术研发。而“做小”、灵动一直是华米的专长，高度仅15米、重量小于08吨的便携式MRI设备秉持了与可穿戴设备类似的轻盈特点。

所有努力的背后，华米不断传递用“科技连接健康”的理念，不断丰富和推进“芯端云”战略，并传递对健康产业未来的思考。

人们健康生活的改变，一切才刚刚开始！

“芯”赛道、“小”系统

在乔治·斯穆特的愿景中，未来可穿戴设备将进入生活的方方面面，甚至可以直接印刷在皮肤上。只要你愿意和接受，就可以对你进行全方位的健康管理。

IDC的最新数据显示，全球智能可穿戴设备前景广阔。2016年~可穿戴设备总出货量复合增长率为445%。未来五年，全球智能可穿戴设备出货量复合增长率约为25%，2025年预计出货量为1358亿台，保持强劲增长态势。

这是一片科技与智能的蓝海，也是充满想象的热土，各类企业接踵而至，喧嚣又热闹！不过细数市面上的产品，不少智能可穿戴设备，都采用通用的芯片和魔改的系统，既无法满足用户的需要，也限制了外界对智能可穿戴设备的想象空间。

华米科技创始人、董事长兼CEO黄汪对此深有体会。他发现，要把一只智能手表、智能手环的用户体验做到极致，需要在市场中找到合适的芯片、合适的操作系统，并将二者整合到方寸之间，做出用户想要的那些功能，几乎是不可能完成的任务。

不是没有想过捷径，但捷径不是华米的路，因为在产品的体验上，黄汪拒绝妥协。黄汪说，硬件的极致是芯片，软件的极致是自己做操作系统，算法的极致是自己做人工智能的一整套算法。当三方面技术都开发到极致时，最后打造出来的产品才是极致的产品。

因此，道路千万条，华米却只有自研这一条。只有通过自研，才能满足用户需要，完成性能最好、成本最低、体验最好的产品。

“对硬件认真的人，一定要亲自做软件”、“对大数据认真的人，一定要亲自去做传感器”、“如果你要做完美的算法，必须做芯片，否则的话，你在业内找不到完全满足你算法的芯片”，这是华米和黄汪的执念。

从2014年出品小米手环第一代开始，到现在自有品牌Amazift、Zepp智能手表出货量位列全球前四，华米不断整合硬件、软件和算法，让产品更懂用户、更适合可穿戴设备。

执念可以让人固执，也可以让人迸发出巨大的力量，显然华米属于后者。2018年、华米相继发布了其自研的可穿戴设备芯片——黄山1号与黄山2号。在近期NextBeat2021大会上，华米再次发布同系列新一代芯片——黄山2S。

这块黄山2S，采用了双核RISC-V架构，里面不仅集成了GPU、小核，而且小核的功耗做到全球领先的状态。黄山2S拥有更高的运算效率、更低的使用功耗，植入采用了卷积神经网络加速技术的NPU，大大提升了本地AI数据的计算性能，对于房颤的识别速度是黄山1号的7倍，相比纯软件算法提升26倍。

与大多数指令集相比，RISC-V架构具备开源、架构简单、便于移植相关系统的特点。连续三代芯片均采用RISC-V架构，华米构建生态的设想显露无疑。与这一设想相对应，此次大会上，华米还发布了同为自研的智能手表操作系统ZeppOS。

ZeppOS的特点是轻盈、低功耗、开放，ZeppOS系统包仅55MB，约为苹果watchOS的1/28，在确保系统轻盈、提升续航能力的同时，ZeppOS系统也保持了操作流畅，内部多数界面帧率可超过60fps。

低功耗的自研芯片，轻盈灵动的“小”系统，构成华米的“一机两翼”，大大降低了华米对其他芯片厂商的依赖，同时通过自研系统提升竞争力，华米有了更多的想象空间。

而其操作系统也不仅支持黄山2S，同样支持第三方其他芯片智能手表的处理器，乃至整个RISC-V生态。“尽可能的简单、容易，很轻松就能够实现智能交互，别人用起来就是顺势自然的事”。

“开放才是华米的基因”，黄汪说。

可穿戴的健康密码

回顾过去华米发布的可穿戴设备与算法，健康与运动成为其主打的产品特性。

在健康领域，可穿戴设备可在相关软件的支持下感知、记录、分析、管理相关数据，让用户更加直观的感知身体状况。华米围绕健康，紧贴可穿戴产品的实际需求和特点，践行用“科技连接健康”的使命。

在此之前，华米推出的心率引擎，每天24小时监测心率不齐和房颤，无论是心脏病突发，还是晚上熬夜导致的心脏不规律跳动，任何细微差异的信号都会被捕捉到。

不仅如此，华米创新性地将血氧检测用在睡眠呼吸综合症上，一旦监测到呼吸被阻滞，血氧迅速降低，华米的智能手表就会马上振动提醒，救人一命。

但人是复杂的生命体，科技与智能暂时不能解决的问题很多，比如血压。当前，高血压已成为一种世界性常见病、多发病，也是心脑血管疾病最主要的危险因素。数据显示，我国高血压患者已达245亿，每年与高血压有关的死亡人数高达200万。

而用科技的手段监测血压，相比心率就要复杂的多。因为心率测量是频率的测量，只要监测到脉搏波跳动的频率即可，对脉搏波本身的结构信息、形态信息以及相关信息不是很关心。

血压就不一样，血压需要监测脉搏波波动的信息，不仅需要频率方面的信息，而且还需要形态方面的信息，用光学传感器进行监测、获取相关信息，要复杂得多，而且还会受到皮肤、毛发、坐势等个体差异的影响。

华米基于第三代的传感器以及血压研究算法，不断采集高血压病人的数据予以持续改进，成功研发出PumpBeats血压监测引擎。搭载该引擎的智能手表，能有效捕捉血压信号和波形，实现30秒一键测量血压，在无创、无袖带血压测量技术领域跨出了重要一步。

按照华米科技与北京大学第一医院共同展开临床实验的数据，通过与标准电子血压计测量值做对比，PumpBeats血压监测引擎的平均绝对偏差，收缩压低于514毫米汞柱，舒张压低于488毫米汞柱，充分验证了该技术的可靠性。

未来，华米还将继续推进24小时连续血压监测，实现夜间睡眠监测与被动血压监测的完美结合，并期望通过智能手表的长时间监测，探索出一条筛查隐匿性高血压的新途径。

主动健康“治未病”，正是华米重点攻克的方向。通过技术攻关，越来越多的普通人可以更容易获得自己的身体数据，这些数据与可穿戴设备的数据结合在一起，最后会整合成个人云上的健康数据，这就是华米可穿戴的健康密码。

基于华米自有的传感器、芯片和算法实力，实现更丰富的健康监测功能，给用户带来更多维度的健康数据。截至2020年底，华米智能可穿戴设备记录的累计步数超过了151万亿步，睡眠记录128亿晚，心率记录时长超过1208亿小时。

随着数据越来越多，竞争壁垒会越来越高，算法会越来越准，华米对于用户的健康状况的认知也越来越深。

黄汪说，特别有价值的APP，他们的底层逻辑都是衣食住行。还有一个就是健康，这是人最底层的需求之一，在健康领域，华米会产生核心的竞争力。

也正是因为紧紧抓住用户的真实需求，华米的出货量、排名稳居前列。数据显示，截至2021年3月31日，华米智能健康设备全球总出货量超1亿7千万台，今年一季度，华米自有品牌Amazfit、Zepp智能手表的出货量已经跻身全球前四。

在科技连接健康的道路上，科技帮助了用户的健康，健康成就了华米的可穿戴设备。

打造健康闭环生态

任何成绩都不是必然，而是从决定去做的那一刻起，持续累积而成。

华米公布的数据显示，过去3年华米用于研发投入每一年都超过4亿元，而在去年的投入更是达到了538亿元。如果对比同期其他IoT公司，在金额上已经实现了翻倍投入。

高额的研发投入，换取了华米在大健康领域的1000项专利申请量。在这其中，发明专利占了一半，在美国的核心发明专利申请近100项。从整体竞争力和商业价值的角度来看，华米在出货量上已经成为全球实力最强的可穿戴公司之一。

擅长做小，擅长smart的华米，毕竟与苹果等巨头不同，黄汪曾比较过华米和苹果，认为“苹果是靠品牌，我们是靠技术、成本供应链的控制”。

在产品层面，除智能手环、智能手表之外，华米还曾推出跑步机、跑步鞋等相关周边产品，可以多渠道、多维度实时监测用户的健康数据。算法层面，华米也曾推出其自研的运动引擎、个人健康评估系统、心率引擎、血氧引擎、睡眠引擎等等。

而现在，华米基于自研芯片、操作系统、传感器以及人工智能算法，客观上已经开始了对于相关产业的垂直整合。用户认识到健康的价值，也就认同了华米的产品。从系统的角度来看，华米已经在布局产业链，打造闭环健康的生态。

不仅如此，华米已与钟南山院士团队、医疗健康软件技术公司PAIHealth、荷兰皇家帝斯曼集团、英国保诚集团亚洲公司等开展合作，以智能手表为入口、建立强大的人体健康数据分析引擎、搭建健康大数据平台、构筑全球健康生态的能力和潜力。

值得注意的是，华米的健康产品和服务，不止局限于C端，也面向B端。比如投资和推动全球便携式MRI技术研发，以此开启便携式核磁共振时代，并有望走进各体检机构和医院门诊。普通人也因此更容易获得自己的身体数据，这些数据在未来跟可穿戴设备结合在一起，让大家对自己的健康有更清晰的认知。

从长期目标来看，华米的理想生态是，在同一个系统下，通过各类可穿戴设备连接健康，方便人们生活的方方面面。

技术的进步不会停止，华米始于硬件，但始终以人为中心，搭建“产品+服务”的软硬一体化战略，一步步驶入大健康服务领域，这是华米的生态梦想。

总结

任何一种形态可穿戴设备的生命活力，取决于它为用户带来的能力。因此要打造更好的可穿戴设备，企业必须使其具备足够多的有效的功能，却能在复杂之中给予用户简洁的体验。

而围绕健康做生态的华米，如何让智能可穿戴设备的作用发挥到极致，在极致状态下改变人们的未来生活，是华米的挑战，也是黄汪的坚持。

过往已是序章，一切都在行动与憧憬中开始！

AI基础知识|基础设施有哪些

我们知道了基础设施是人工智能产品得以存在的原始基础，那么有基础设施有哪些呢？

传感器是一种物理装置或生物器官，能够探测或感受外界的信号、物理条件或化学组成，并将探知的信息船体给其他装置或器官，比如人的皮肤能感觉到冷热、湿润、干燥，感受器将这些信号传输给大脑，大脑再指令人做出加衣减衣喝水开窗通风等的行为。

传感器的作用是将一种信号模式转换成另外一种信号模式。传感器如何分类呢？

按照不同的领域，传感器分为以下类型：压力传感器、温度传感器、PH传感器、流量传感器、液位传感器、超声波传感器、浸水传感器、照度传感器等等，传感的种类繁多，主流传感器可以分为以下几种：

（1）生物传感器

它是将各类型的生物响应转化成电信号的分析设备。目前生物传感器主要应用于医疗保健领域、食品检测领域、环江检测领域等

（2）光敏传感器

它是将光信号转化为电信号的传感器，可以理解为模拟人的视觉能力，图像传感CCD、CMOS、人体感应灯、人体感应开关、光控开关、手机屏幕灵度调节等，都是光敏传感器的应用实例。

（3）声音传感器

声音传感器就可以理解为人的AI产品的耳朵。常见的走廊声控灯就用到了声音传感器。

（4）化学传感器

它对各种化学物质敏感，并将其浓度转化为电信号，是AI产品的“鼻子”。目前化学传感器被广泛应用于大气污染监测、矿产资源的探测、气象观测、工业自动化、农业生鲜保存等领域。

总体来讲，目前传感器主要应用于四类人工智能产品，分别是：可穿戴应用、高级辅助驾驶系统、健康监测、工业控制。

随着图像识别、语音识别、搜索/推荐引擎等深度学习在应用中其价值得到了广泛的认可，其过程的两个关键环节——训练和推断需要强大的计算能力，因此，芯片已经成为AI领域建立竞争壁垒的关键。

AI芯片有哪些类别呢？按照用途可以分为以下三类：模拟训练、云端推断、设备端推断

（1）模拟训练环节的芯片

这个过程由于要处理海量的数据和复杂的深度神经网络，因此需要GPU来提高深度模型的训练效率，与CPU相比，GPU具备强大的并行计算能力与浮点能力，还能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。除了PGU外，谷歌提供的TPU也能提供训练环节的深度网络加速能力。

（2）云端推断的芯片

目前主流的AI应用需要通过云端提供服务，将采集到的数据传到云端服务器，再服务器的、CPU、GPU、TOPU出路推断任务，然后再将处理结果返回终端。所以，是将推断环节放在云端。

（3）终端设备的芯片。

也可称为嵌入式设备的芯片，比如智能手机、智能安防摄像头、机器人等设备就是采用这类芯片。

按定制化程度划分，又可以分为通用芯片、半定制化芯片（FPGA芯片）、全定制化芯片（ASIC）。

3、基础平台

（1）大数据技术

大数据技术是人工智能的前提，而大数据的目标只有一个——从海量数据中挖掘价值。

（2）云计算技术

根据美国国家标准与技术研究院的定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需很少的管理工作，或与服务上进行很少的交互。

云计算技术大大减少了企业的经济消耗。