消费类可穿戴智能设备数据安全标准化白皮书.pdf

消费消费类类可穿戴智能设备可穿戴智能设备 数据安全数据安全标准化标准化白皮书白皮书 （20242024 版）版）全国全国网络网络安全标准化技术委员会安全标准化技术委员会 数据安全标准工作组数据安全标准工作组 20202424 年年 6 6 月月 I 顾问指导组（拼音序）郭晓雷 李 斌 李建彬 李新友 林志强 孟亚平 上官晓丽 宿忠民 王建民 魏 昊 魏 薇 于生多 张 滨 张建军 赵 莹 全国网络安全标准化技术委员会数据安全标准工作组 组 长：王建民 副组长：陈兴蜀、林志强、魏薇、胡光俊 秘 书：金 涛 II 编写单位 清华大学 中国质量认证中心有限公司 小米科技有限责任公司 华为技术有限公司 广东小天才科技有限公司 国家电子计算机质量检验检测中心 中国信息安全测评中心 国家信息技术安全研究中心 编写人员 金 涛 李寅啸 张 平 黄贵玲 唐培丽 张成亮 周裕亮 潘 洁 杨晓洁 高 松 杨 韬 III 前言前言 随着物联网、人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展，以及电子器件小型化、集成化、低功耗化的不断演进，消费类可穿戴智能设备迎来了前所未有的发展机遇。从早期的简单计步器，到如今集健康监测、运动追踪、信息提醒、移动支付等多功能于一体的智能手表，再到智能衣物、AR/VR 眼镜等创新形态层出不穷，消费类可穿戴智能设备正以更加贴身、便捷、智能的特性重塑人们的日常生活。消费类可穿戴智能设备之所以备受瞩目，核心在于其独特的人机交互模式和海量的用户行为数据。一方面，消费类可穿戴智能设备与人体的紧密贴合提供了更加自然、沉浸的交互体验；另一方面，设备全天候、连续性地感知记录着用户的生理状态、行为轨迹等，积累了前所未有的人体数据资源。这些独特优势不仅为个性化健康管理、智慧医疗等应用带来了变革性机遇，也为运动健身、智能家居、游戏娱乐等领域提供了全新的发展可能。然而，伴随着消费类可穿戴智能设备的普及应用，其数据安全与隐私保护问题日益凸显。由于贴身佩戴的特性，消费类可穿戴智能设备所采集的数据往往高度敏感且与个人身份密切相关。一旦这些数据在采集、传输、存储、使用等环节出现泄露或滥用，不仅可能危及用户的信息安全和隐私权益，也将损害相关企业的商业利益和公众信任，进而影响整个产业的健康可持续发展。为此，本白皮书旨在系统梳理消费类可穿戴智能设备的发展现状、数据安全风险与挑战，分析消费类可穿戴智能设备数据安全标准化现状，并提出应对建议。具体内容如下：第 1 章介绍了可穿戴智能设备的发展历程，总结了消费类可穿戴智能设备的产业链、市场与应用情况，以及本白皮书的目的和意义。第 2 章分析了不同类型的消费类可穿戴智能设备及其应用，阐述了消费类可穿戴智能设备数据的来源、特征与格式，总结了数据处理架构，以及数据处理活动。第 3 章分析了消费类可穿戴智能设备数据安全对个人、产业和社会的重要意义，梳理了数据安全的责任主体，从数据处理活动出发总结了数据安全风险，分析了目前数据安全面临的挑战，从数据安全管理、数据处理安全两个维度构建了安全框架。第 4 章梳理了国内外与消费类可穿戴智能设备数据安全相关的法规政策和标准化现状，分析了标准适用情况，并简要介绍了监管情况。第 5章提出了消费类可穿戴智能设备数据安全标准化工作建议。第 6章对白皮书进行了总结。最后，本白皮书还通过附录，进一步补充了消费类可穿戴智能设备基本架构、数据安全实践案例、典型数据安全标准化需求。希望本白皮书能够为消费类可穿戴智能设备产业的健康发展提供参考，为用户的数据安全和隐私保护提供指引，推动消费类可穿戴智能设备在各领域的创新应用。IV 致谢致谢 2023 年秋季学期，清华大学数智安全与标准化课程大作业设置了“智能可穿戴设备数智安全”的主题，来自清华大学材料学院、电机系、法学院、工物系、工业工程系、公管学院、国际研究生院、化工系、化学系、环境学院、建筑学院、金融学院、经管学院、精仪系、能动系、人文学院、软件学院、社科学院、生命学院、数学系、水利系、土木系、卫健学院、新闻学院、药学院、医学院、自动化系等 27 个院系的熊子熠、李云婷、肖志轩、楼上、王琳、殷志健、孙若曦、崔潘荣、桑田、姜兴攀、杨朝、孙沛瑜、蔡丹丹、刘景雄、张永渝、胡森昶、马海涛、刘宇、杨帆、陈德莉、刘文清、杨斯捷、赵宜滋、张啸威、赵子健、左欣然、别泉泉、苏杨、邓子玉、张震威、廖妍雯、史雅雯、张慧楠、马悦、冯楚乔、赵宇鹏、张浩文、谭云骧、孙正杰、刘家琛、王玮琪、何琦璟、夏俊豪、杨楷、夏静怡、闫霄玥、朱瑞依、李王子博、崔鹏、邱冬、戴天英、魏宇龙、谢恺、郭鸿儒、邱明皓、吴俊杰、金梦开、陈程、赵康馨、王惠安、宋明烜、杨健辉、钱宇梁、王孟哲、陈熙光、高小涵、袁亦朗、李诗宜、古一扬、李沛铭、郑涂可、林浩、闫均恒、张芮菡、杨紫瑞、张睿涵、董可、袁宗豪、康良钰、杜鑫、贾砚慧、朱庆元、王志豪等 83 名研究生（博士生和硕士生）分为 12 组，主题分别为：智能手环位置监测安全要求、用于医疗康复的脑机接口外骨骼设备数据安全要求、AR眼镜数据安全标准、可穿戴设备智能心电监测数据安全指南、智能手环/手表运动监测数据安全要求、人工智能可穿戴视觉辅助设备数据安全要求、导盲耳机数智安全认证标准、智能手环交互场景数智安全标准设计、AR眼镜场景识别数据安全要求、智能手环手势识别数据安全要求、医疗可穿戴设备数智安全、智能手环适老化应急处理数据安全，进行了探索研究，奠定了本白皮书的基础，在此表示感谢！在学生大作业过程中，清华大学叶晓俊教授、中国电子科技集团首席专家张建军、中国质量认证中心张平、中国信息安全测评中心高松、蚂蚁集团白晓媛、北京大学谢安明等进行了指导，在此表示感谢！中国质量认证中心、国家计算机网络应急技术处理协调中心、华为、腾讯、小米在课堂内外与学生围绕相关主题进行了充分交流研讨，在此表示感谢！V 目录目录 前言 .III 致谢.IV 第 1章 引言.1 1.1 可穿戴智能设备发展历程.1 1.2 消费类可穿戴智能设备概览.2 1.2.1 产业链情况.2 1.2.2 市场规模.3 1.2.3 应用领域.3 1.3 白皮书目的和意义.3 第 2章 消费类可穿戴智能设备数据概述.5 2.1 设备类型及数据应用.5 2.1.1 日常活动与健康监测.5 2.1.2 运动训练与健康辅助.6 2.1.3 人机交互与现实拓展.7 2.2 数据来源、格式与特征.8 2.2.1 数据来源.8 2.2.2 数据格式.10 2.2.3 数据特征.12 2.3 数据处理架构.14 2.3.1 端侧数据处理.14 2.3.2 边层数据处理.15 2.3.3 云端数据处理.15 2.4 数据处理活动.16 2.4.1 数据收集.16 2.4.2 数据存储.16 2.4.3 数据传输.17 2.4.4 数据使用.17 2.4.5 数据提供.17 2.4.6 数据删除.18 第 3章 消费类可穿戴智能设备数据安全.19 3.1 消费类可穿戴智能设备数据安全重要意义.19 3.1.1 个人维度.19 3.1.2 产业维度.19 3.1.3 社会维度.20 3.2 消费类可穿戴智能设备数据安全责任主体.21 3.2.1 厂商.21 3.2.2 用户.22 3.2.3 监管机构.22 3.2.4 测评机构.24 3.3 消费类可穿戴智能设备数据处理安全风险.24 VI 3.3.1 数据收集环节的风险.25 3.3.2 数据存储环节的风险.26 3.3.3 数据传输环节的风险.26 3.3.4 数据使用环节的风险.26 3.3.5 数据提供环节的风险.27 3.3.6 数据删除环节的风险.27 3.4 消费类可穿戴智能设备数据安全挑战分析.28 3.4.1 数据种类多样性与高敏感性.28 3.4.2 设备和数据的广泛分布.29 3.4.3 实时性与低延迟要求.29 3.4.4 资源受限的设备环境.30 3.4.5 多层次数据传输链路.31 3.4.6 跨平台互操作性.31 3.4.7 把控困难的数据采集.32 3.4.8 保护乏力的数据存储.32 3.4.9 数据开发使用矛盾.33 3.5 消费类可穿戴智能设备数据安全保护框架.34 3.5.1 数据安全管理.35 3.5.2 数据处理安全.35 第 4章 消费类可穿戴智能设备数据安全法规与标准.40 4.1 国外和国际法规、标准情况.40 4.1.1 欧盟法规、标准情况.40 4.1.2 美国法规、标准情况.41 4.1.3 国际标准情况.42 4.2 我国法规情况.43 4.3 我国标准情况.45 4.3.1 端边云安全相关标准.45 4.3.2 供应链安全相关标准.49 4.3.3 个人信息安全与数据安全相关标准.50 4.4 我国监管情况.55 第 5章 消费类可穿戴智能设备数据安全标准化建议.56 5.1 针对设备可穿戴特点的数据安全.56 5.2 生物特征细化与扩展的数据安全.56 5.3 面向设备全生态体系的数据安全.56 5.4 数据收集与使用中用户权益保障.56 5.5 跨平台互操作性的数据同步安全.57 5.6 可穿戴智能设备数据安全测评.57 5.7 可穿戴智能设备数据安全认证.57 第 6章 结语.58 附录 A 消费类可穿戴智能设备基本架构.59 A.1 消费类可穿戴智能设备硬件架构.59 A.1.1 处理器模块.59 A.1.2 传感器模块.59 A.1.3 人机交互模块.59 VII A.1.4 电池模块.60 A.1.5 通信模块.60 A.2 消费类可穿戴智能设备软件架构.61 A.2.1 操作系统.61 A.2.2 数据采集模块.61 A.2.3 本地应用模块.61 附录 B 数据安全保护实践案例.62 B.1 华为.62 B.2 小米.62 B.3 小天才.62 B.4 Apple.63 B.5 Samsung.63 B.6 Imagine Marketing.64 附录 C 典型数据安全标准化需求.65 C.1 生理数据安全标准化需求.65 C.1.1 数据特点.65 C.1.2 安全风险和需求.65 C.1.3 数据安全标准化建议.65 C.2 运动数据安全标准化需求.65 C.2.1 数据特点.65 C.2.2 安全风险和需求.65 C.2.3 数据安全标准化建议.66 C.3 环境数据安全标准化需求.66 C.3.1 数据特点.66 C.3.2 安全风险和需求.66 C.3.3 数据安全标准化建议.66 C.4 交互数据安全标准化需求.67 C.4.1 数据特点.67 C.4.2 安全风险和需求.67 C.4.3 数据安全标准化建议.67 C.5 其他来源数据安全标准化需求.67 C.5.1 数据特点.67 C.5.2 安全风险和需求.68 C.5.3 数据安全标准化建议.68 参考文献.69 1 第第 1 章章 引言引言 1.1 可穿戴智能设备发展历程 可穿戴智能设备是指通过穿戴式技术设计并开发，能够直接穿戴在人体上，具备智能功能的电子设备。这些设备通常集成了各种传感器、微处理器、无线通信模块和电池，能够实时监测用户的生理参数、环境数据等，并通过无线网络与其他设备或云端进行数据交互与处理。可穿戴智能设备的发展历程可以追溯到 20 世纪末，最初的设备主要集中在健康监测和运动跟踪功能，如简单的心率监测器和计步器，为用户提供基本的健康数据和运动量统计。进入 21 世纪，随着智能手机的普及和无线通信技术的发展，可穿戴设备开始向智能化方向发展，第一代智能手表和智能手环应运而生，它们不仅能够监测心率、步数，还能与手机连接，实现消息提醒和简单的控制功能。随着微处理器、传感器技术和电池等多个领域的技术突破，可穿戴智能设备的功能越来越强大，扩展到更广泛的应用领域。传感器技术的进步使设备能更精确地收集数据，推动了心率传感器、卫星定位、陀螺仪等多种类型传感器的集成。低功耗计算技术则使得设备能在不频繁充电的情况下持续运行，极大地提高了用户体验。蓝牙和 Wi-Fi 等通信技术的普及，让设备能更方便地与其他设备进行连接和数据同步。进入 2010 年代，具有高级计算能力、通讯技术和生物传感器的复杂系统开始普及。这些设备不仅能够进行高级健康监测，如血氧水平和心电图检测，还能提供智能通知、导航等功能，并与智能手机和云服务进行深度集成。健康监测、运动追踪、日常提醒等应用场景的扩展，表明了市场对可穿戴智能设备的大量需求。近年来，人工智能和物联网技术的融合进一步推动了可穿戴设备的发展。智能手表不仅能监测健康数据，还能通过 AI 算法分析用户的健康状况，提供个性化的健康建议和预警功能。同时，随着5G技术的应用，设备间的连接更加稳定和高速，实现了更复杂的数据交互和实时反馈。这一领域的快速发展也推动了新一代产品的创新，如智能衣物、AR/VR 眼镜等，使得个人设备更加个性化、功能化和智能化。可穿戴智能设备的迅速发展不仅改变了人们的生活方式，还推动了相关技术的创新与应用。在医疗领域，可穿戴设备可以实时监测患者的健康数据，提供及时的诊断和治疗建议。在专业运动领域，设备可以帮助运动员优化训练方案，提升运动表现。未来，随着人工智能和大数据技术的进一步融合，可穿戴设备将具备更强的智能化和个性化功能，为用户提供更加便捷和高效的服务。近年来，国家高度重视发展可穿戴智能设备产业，制定了一系列政策措施推动其研发和应用。2016 年 6 月，国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见提出要加快健康医疗大数据的应用发展，规范数据采集、存储、共享和使用，确保数据安全。鼓励发展可穿戴设备，提升健康监测和管理水平，推动健康医疗大数据产业的发展。2016 年 10 月，“健康中国 2030”规划纲要提出积极促进健康与互联网融合，探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品等发展。2018年 4月，国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见提出要促进互联网与医疗健康服务的深度融合，推动远程医疗、智慧医院、互联网健康咨询等新兴服务的发展。鼓励可穿戴设备的研发和应用，以提高健康监测和管理的智能化水平。2018 年 7 月，扩大和升级信息消费三年行动计划 2 （2018-2020 年）提出发展便携式健康监测设备等智能健康养老产品，推进智能可穿戴设备研发及产业化。2018 年 11 月，工业和信息化部关于工业通信业标准化工作服务于“一带一路”建设的实施意见提出加快智能可穿戴设备等智能硬件标准的国际化进程。2021年 3 月，“双千兆”网络协同发展行动计划（2021-2023 年）提出鼓励终端设备企业加快研发可穿戴设备等多种形态的 5G 终端。2021 年 3 月，“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要明确提出要大力发展新一代信息技术，包括可穿戴智能设备，推动其在医疗健康、智能制造、智慧城市等领域的广泛应用。2021 年 7 月，5G 应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）提出发展基于 5G技术的新型穿戴设备等，丰富 5G应用载体。2021年 9月，物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023 年）提出研发具备医疗性能、诊断级性能的智能可穿戴设备，推动临床应用。2022 年 2 月，“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划提出研发穿戴式动态心电监测设备等，发展便携式健康监测设备等。1.2 消费类可穿戴智能设备概览 消费类可穿戴智能设备是指为普通消费者设计并开发的，能够直接穿戴在人体上，具备智能功能的电子设备。常见的消费类可穿戴智能设备包括智能手表、智能手环、智能眼镜和智能衣物等。与工业类和医疗类可穿戴智能设备相比，消费类可穿戴智能设备注重用户的日常生活体验。它们的外观设计多样，能够满足不同用户的审美需求和个性化表达。操作简单，易于与智能手机等其他设备配对使用，且价格相对亲民，已经广泛普及并被大众接受。医疗类可穿戴设备主要用于专业医疗监测，具有高精度和严格的医疗标准，如连续血糖监测设备和 Holter 心电监测器；工业类可穿戴设备则应用于工业生产环境，注重耐用性和特定环境适应性，如智能安全帽和工业用 AR 眼镜。这些设备通常要求更高的安全标准和更专业的功能，而消费类可穿戴智能设备则在功能多样性和用户体验方面有更高的要求。随着人工智能、存算一体、脑机接口等前沿技术的不断发展创新，以及“元宇宙”概念的持续推动，消费类可穿戴智能设备的产业链日趋成熟，市场规模不断扩大，应用领域也变得越来越广泛和多样化。这些设备不仅能够监测心率、步数、睡眠模式等健康数据，还能提供运动追踪、信息提醒、移动支付等一体化的解决方案。其紧密贴合人体的设计提供了自然、沉浸的交互体验，并且能够全天候、连续性地记录用户的行为和环境数据，从而积累大量用户行为数据，为个性化服务和精准健康管理提供了基础。1.2.1 产业链情况 从产业链来看，消费类可穿戴智能设备涉及多个环节。产业链上游主要包括芯片、传感器、电池、显示屏、操作系统等软硬件（见附录 A）集成的产品供应商；中游则是各类消费类可穿戴智能设备的制造商和运营商；下游涵盖了体育训练、教育教学、医疗健康、金融交易等诸多领域的应用服务提供商。芯片作为消费类可穿戴智能设备的核心零部件之一，其性能直接影响着设备的功能和体验。其中，MCU（微控制器）芯片凭借超低功耗设计，有效延长了设备的续航时间。据统计，2022年中国 MCU市场规模达到 493.2亿元，预计到 2024年将进一步增长至 619.5亿元。传感器是消费类可穿戴智能设备的另一关键组件，它赋予了设备感知外界环境和人体状态变化的能力，犹如人类的“第六感”。2022 年中国传感器市场规模高达 3096.9 亿元，预计到 2024年将增长到 3732.7 亿元。3 电池技术是制约消费类可穿戴智能设备发展的瓶颈之一。目前，锂电池凭借其高能量密度、长续航时间等优点，成为大多数消费类可穿戴智能设备的首选。2023 年中国消费型锂电池出货量约为 59GWh，预计 2024年将增长到 66GWh。显示屏技术也是影响消费类可穿戴智能设备用户体验的重要因素。当前，消费类可穿戴智能设备常用的显示技术包括 LCD、OLED、电子墨水显示、MEMS、MicroLED 和柔性显示等。其中，MicroLED技术因其低功耗、高性能的特点，有望在未来消费类可穿戴智能设备领域取得重大突破。1.2.2 市场规模 从市场规模来看，消费类可穿戴智能设备呈现快速增长态势。2022 年全球消费类可穿戴智能设备出货量为 4.92 亿台，2023 年约为 5.4 亿台，2024 年有望进一步增长到 5.93 亿台。在中国市场，2023年消费类可穿戴智能设备出货量达到 3350万台。其中，耳戴设备占比最高，达 57.7%；其次是智能手表，占比 28.1%；手环则以 13.8%的占比位列第三。全球消费类可穿戴智能设备市场的竞争格局日趋激烈。2023 年，前五大厂商分别是苹果、Imagine Marketing、小米、三星和华为，它们的市场份额合计超过 50%。在细分品类中，智能可穿戴腕带设备一直保持稳定增长。2023 年全球智能可穿戴腕带设备出货量为 1.86 亿台，预计 2024 年将达到 1.9 亿台。此外，在元宇宙概念的带动下，AR/VR头显设备市场也迎来爆发式增长。2023年全球AR/VR头显设备出货量为810万台，在新产品的推动下，2024年有望达到 1186万台。1.2.3 应用领域 消费类可穿戴智能设备的应用领域十分广泛，涵盖了健康监测、运动健身、智能家居、支付与身份识别、娱乐互动等多个方面。在健康监测领域，消费类可穿戴智能设备如智能手表和智能手环能够实时监测用户的心率、血压、血氧水平等生理指标，帮助用户随时掌握自身健康状况，预防潜在的健康问题。在运动健身方面，这些设备通过记录步数、卡路里消耗、运动轨迹等数据，提供个性化的健身建议，提升用户的运动效果和健康水平。智能家居方面，消费类可穿戴智能设备通过与智能家居系统的互联互通，实现对家居设备的远程控制。例如，用户可以通过智能手表控制家中的灯光、空调等设备，提升生活的便利性和舒适度。在支付与身份识别领域，智能手表等设备通过内置的 NFC（近场通信）技术，实现快速便捷的移动支付和身份认证，用户无需携带实体银行卡或身份证，便可完成购物支付和身份验证，极大地提升了生活的便捷性和安全性。此外，消费类可穿戴智能设备在娱乐互动领域也有广泛应用。智能手表、智能眼镜等设备不仅可以播放音乐、接听电话，还可以与游戏设备、虚拟现实（VR）设备联动，提供更加沉浸式的娱乐体验。这些设备的广泛应用不仅提升了用户的生活品质，也推动了相关技术的发展与创新。通过不断的技术迭代和功能扩展，消费类可穿戴智能设备正在不断改变人们的生活方式，成为现代生活中不可或缺的一部分。1.3 白皮书目的和意义 随着消费类可穿戴智能设备的广泛应用，其采集的大量个人敏感数据也面临诸多安全风险和挑战。如何有效保护这些数据的安全，已经成为制约产业健康发展的关键因素。本白皮书从产业应用、法律法规、政策及标准等多个维度，综合分析消费类可穿戴智能设备 4 数据安全标准化需求，旨在勾画出消费类可穿戴智能设备数据安全的整体轮廓，为后续开展相关标准化工作提供指导，具体意义如下：第一，凝聚各界共识。通过全面客观地梳理国内外消费类可穿戴智能设备数据安全相关法规政策和标准化进展，分享标准化领域的研究成果和实践经验，呼吁社会各界共同关注消费类可穿戴智能设备数据安全，凝聚政府、企业、用户等各方共识，明确不同主体的责任。第二，指导风险防范。立足国家安全和社会公共利益，从保护公民、法人和其他组织合法权益的角度出发，深入剖析消费类可穿戴智能设备数据处理各环节面临的安全风险，总结业界最佳实践，梳理常用的数据保护技术与措施，为企业提升数据安全防护能力提供系统指引。第三，推动标准建设。在梳理国内外消费类可穿戴智能设备数据安全标准化现状的基础上，分析适用情况和应用、落实要点，为消费类可穿戴智能设备数据安全标准化工作提供理论基础和实践参考，推动标准化体系的完善。第四，营造良好环境。通过梳理消费类可穿戴智能设备数据安全的标准化情况，加强数据安全管理，推动技术创新，营造重视数据安全、保护个人隐私的良好社会氛围，引导消费类可穿戴智能设备在健康、运动娱乐等重点领域的规范应用，为产业创新发展奠定坚实基础。5 第第 2 章章 消费类消费类可穿戴智能设备数据概述可穿戴智能设备数据概述 2.1 设备类型及数据应用 消费类可穿戴智能设备的种类多样，应用领域也日趋广泛。表 1 展示了主要设备类型、主流产品和相应的应用场景及相应数据。表表 1 1 消费类消费类可穿戴智能设备类型、场景及数据可穿戴智能设备类型、场景及数据 类型类型 产品产品 场景示例场景示例 数据示例数据示例 日常活动日常活动 健康监测健康监测 步数计 日常活动监测、步态矫正、运动损伤预防 步数、步频、触地时间 卡路里消耗追踪器 体重管理、运动训练监测 心率、运动参数、身体参数、地形海拔 智能手表 运动监测、移动支付、语音助手、健康管理 心率、心率变异性、压力水平、ECG 心电图、血氧饱和度 智能指环 健康监测、人机交互 心率、体温、血氧饱和度、手势、运动状态 运动训练运动训练 康复辅助康复辅助 智能衣物 温度调节、运动监测、健康管理 体温、呼吸心率、环境温度 智能鞋 运动跑步、老年人和康复患者监护 足底压力、运动速度距离、卫星定位 人机交互人机交互 现实现实拓展拓展 AR/VR 眼镜 游戏娱乐、职业培训、房地产展示、虚拟旅游 环境温度、光线强度、空气质量、动作、手势 智能耳机 运动健身、音频娱乐、语音助手、跨语言交流 语音、环境噪声 2.1.1 日常活动与健康监测 1.步数计 步数计是消费类可穿戴智能设备的基础功能，分为手环式和脚环式两种形式。手环式将加速度计等传感器集成于腕部，通过分析手腕运动幅度判断步态。脚环式则将传感器置于足部，可获得更精确的步态数据。步数统计可量化日常活动量，激励用户增加运动，对于改善亚健康、控制体重有积极意义。对专业人士而言，精准的步态数据可用于步态矫正、运动损伤预防等。手环式计步器适用于日常活动监测，可 24 小时全天候记录步数。脚环式计步器多用于专业运动领域，可采集步频、触地时间等详尽的步态参数。成熟的计步算法如小波分析等，可过滤非步行动作的干扰，提高步数统计的准确性。2.卡路里消耗追踪器 卡路里消耗追踪器通过综合心率、运动参数、身体参数等多维数据，估算消耗的热量值。对普通用户而言，掌握热量消耗有助于合理控制饮食，管理体重。对运动员来说，卡路里消耗是评估运动量和恢复状态的重要指标。实时心率数据可推算不同运动强度下的能量代谢水平。加速度计可判别步行、跑步等活动状态，估算相应的卡路里消耗。身高、体重等个人身体参数是热量计算的基础输入。卫星定位、气压计等传感器可获取地形、海拔 6 等运动环境参数，提高估算精度。除运动状态，卡路里追踪器还可分析日常各类活动如久坐、家务等的消耗值。3.智能手表 智能手表是近年来消费类可穿戴智能设备领域发展最快、应用最广泛的品类之一。包括运动手表和商务手表两个分支。运动手表可提供全面的运动监测和数据分析，为运动爱好者和专业运动员提供训练辅助。商务手表集成移动支付、语音助手等各类日常应用，满足商务人士的工作生活需求。智能手表还是移动健康监测的重要载体。依托手表上的光学心率传感器，用户可以随时监测静息及运动状态下的心率变化。同时通过与手机 App 的数据整合分析，还可以实现全天候的心率变异性分析、压力水平分析等。部分智能手表还集成了 ECG 心电图、血氧饱和度等高级健康监测功能，进一步拓展了它们在健康管理领域的应用潜力。未来，智能手表有望成为个人健康大数据采集和分析的重要入口，为移动医疗监护、慢病管理等提供有力支持。4.智能指环 智能指环是一种小巧、便携的消费类可穿戴智能设备，可提供多种健康监测和人机交互功能。相比智能手表和智能手环，智能指环的尺寸更小、重量更轻、佩戴更隐蔽，适合全天候连续佩戴。智能指环可集成多种传感器，采集用户的生理和行为数据。PPG 光电容积脉搏传感器可持续采集心率数据，并基于心率变异性分析压力水平。加速度计和陀螺仪可跟踪手部运动，实现手势识别和活动监测。手指温度传感器可实时采集体表温度数据，监测生理节律和睡眠状态。电子皮肤电活动（EDA）传感器可测量皮肤电导率变化，评估情绪唤醒度。血氧饱和度（SpO2）传感器可无创评估血液含氧量，反映呼吸功能和心肺健康。在人机交互方面，智能指环可感知用户手势，实现音乐播放控制、接听电话等远程操作。NFC 近场通信技术让智能指环成为移动支付工具。精简的 LED 灯或触觉反馈，可传递来电、信息提醒。2.1.2 运动训练与健康辅助 1.智能衣物 智能衣物将各类传感器、通信模块和信息处理单元集成到服装织物中，可实现温度调节、运动监测、健康管理等多种功能，代表产品有 Omius 温控外套、Hexoskin 智能运动衣、MySmartShirt 心脏监护 T 恤等。在温度调节方面，智能衣物可自动调整服装的保暖或散热效果，如 Omius 外套可智能调节蓄热保暖。在运动监测领域，智能衣物可持续跟踪心率、呼吸等数据，如 Hexoskin 运动衣可优化训练效果并预防损伤。在健康管理方面，智能衣物可评估健康状态给出生活建议，如 MySmartShirt 可监测心脏健康预警风险。智能衣物集成的多种纤维传感器，如应变、压力、温度等，可持续采集人体运动和生理数据。柔性电路和纤维级锂电池等新材料，让智能服装更加轻薄透气。特殊人群如婴儿、老人可穿戴智能衣物，实现体温、呼吸、心率等远程监护。部分智能衣物支持无线充电，提升了可水洗性能和使用便利性。集成发热元件的智能服装，可根据环境温度自动调节，应对多变气候。7 2.智能鞋 智能鞋主要分为智能运动鞋和智能健康鞋。智能运动鞋面向跑步、篮球等运动爱好者，利用鞋内多传感器和 AI 算法分析步态和稳定性，提供跑姿评估和语音指导，提升运动表现并预防损伤。如 Under Armour 智能跑鞋，将压力、加速度、陀螺仪等运动传感器集成到鞋底鞋帮，用于跑姿分析优化。智能健康鞋面向老年人和康复患者，通过压力和运动传感器评估步态和平衡能力。智能健康鞋面向帕金森、糖尿病足等患者，通过评估步态异常和足底压力，给出跌倒预警和溃疡风险提示，辅助步态矫正和并发症防控。内置 IMU 惯性测量单元的智能鞋，可精准追踪用户步数、距离、速度、路径等信息。北斗等定位技术与智能鞋结合，为用户提供户外跑步、徒步的导航服务。智能压力传感器可分析足底受力分布，为缓震、防滑、矫形等提供数据参考。物联网技术让智能鞋可与手机等设备无线互联，云端大数据分析为用户提供个性化运动策略。部分产品还支持无线充电技术，提升防水性能和使用便利性。2.1.3 人机交互与现实拓展 1.AR/VR 眼镜 AR 眼镜利用光学透视原理，将信息图像叠加显示在现实环境之上。VR 眼镜则通过展示全景画面，营造出一个虚拟的沉浸式环境，遮蔽现实世界的视野。AR眼镜在工业领域有广泛应用，如在装配制造业中为工人提供可视化的装配指引，在物流仓储中协助拣货路径规划等。AR 眼镜在导航、游戏等大众消费领域也初具应用场景。VR 眼镜典型的应用是游戏娱乐，让用户获得沉浸式体验。此外 VR 眼镜还广泛用于职业培训、房地产展示、虚拟旅游等，为传统行业赋予了全新的数字化展示和交互方式。智能眼镜的前置摄像头可捕捉用户视野，实现实景导航、人脸识别等增强现实应用。语音交互功能让双手解放成为可能，方便用户接收信息和发出指令。骨传导扬声器的应用，让声音传递更加私密和不易外泄。部分智能眼镜支持手势识别，通过简单的触控和挥动完成操作。2.智能耳机 智能耳机主要分为运动耳机和通用无线耳机两类。运动耳机专为运动健身人群设计，强调稳固防脱落的佩戴方式和智能的运动数据感知。通用无线耳机面向广泛的日常使用人群，强调音质表现和智能交互体验，多采用 TWS 真无线的产品形态。运动耳机如 Jabra Elite Sport等，适应剧烈运动场景，内置光学心率传感器实现语音播报。通用无线耳机如苹果 AirPods、索尼 WF-1000X 等，通过无线传输实现便携音频娱乐，并且能够基于波束成形技术、集成麦克风阵列等软硬件实现提供免提通话、与语音助手进行声控交互等功能。智能耳机集成了多种传感器，如加速度计可以跟踪用户运动状态，调整音频播放。智能耳机普遍支持语音交互，用户可通过语音控制音乐播放、接听电话、查询信息等。先进的降噪技术，可提供更加出色的音质表现和沉浸感。部分产品还集成了实时翻译功能，可助力跨语言交流。8 2.2 数据来源、格式与特征 2.2.1 数据来源 消费类可穿戴智能设备的数据来源可分为生理数据、运动数据、环境数据、交互数据和其他来源数据等几大类，这些多维度的数据共同构成了消费类可穿戴智能设备感知、理解用户和环境的基础，也为后续的智能分析和个性化服务提供了丰富的素材。表 2 展示了数据来源、数据类型、采集技术或传感器以及信号处理与应用技术。表表 2 2 消费类可穿戴智能设备数据来源消费类可穿戴智能设备数据来源 数据数据来源来源 数据类型数据类型 采集技术或传感器采集技术或传感器 信号处理与应用技术信号处理与应用技术 生理数据生理数据 心电图 MEMS 压力传感器 自适应降噪、盲源分离、SVM、CNN 等特征提取和分类 光电容积脉搏波 光电传感器 皮肤电活动 皮肤电极 皮肤温度 温度传感器 脑电图 脑电图电极和放大器 运动数据运动数据 加速度 三轴加速度计 卡尔曼滤波、粒子滤波等多传感器数据融合技术 角速度 三轴陀螺仪 方向 电子罗盘（磁力计）环境数据环境数据 温度 热敏电阻、温度传感器 多传感器阵列、自适应校准、贝叶斯网络、因果推理等 湿度 湿敏电容、湿度传感器 气压 气压计 光照强度 光敏电阻、光敏传感器 交互数据交互数据 触摸 电容触摸屏、压力传感器 HMM、CNN、RNN 等机器学习算法 按键 机械按键、压力传感器 手势 摄像头、红外传感器、加速度计 语音 麦克风、声音传感器 其他来源数据其他来源数据 社交数据 蓝牙、Wi-Fi 等通信模块 智能手机数据同步、云服务接口 个人助理数据 家居控制数据 智能家居平台接口 车载系统数据 车载系统接口 1.生理数据 生理数据直接反映了用户的身体状态和健康水平，是消费类可穿戴智能设备的核心数据。常见的可穿戴生理信号包括：心电图：反映心脏电活动的电生理信号，可用于心律失常等心血管疾病的检测。光电容积脉搏波：通过光电传感器检测皮肤毛细血管容积的变化，进而推算心率、血氧饱和度等。皮肤电活动：又称为“皮肤电导反应（GSR）”，反映皮肤汗腺活动引起的电导变化，可用于压力、情绪的评估。皮肤温度：通过温度传感器测量皮肤表面温度，可结合环境温度评估人体热平衡状态。脑电图：脑神经元电活动产生的微弱电位信号，与认知、情绪等心理活动密切相关。这些生理信号的采集通常依赖微型化、集成化、低功耗的传感器，如 MEMS 压力传感器、光电传感器、电极等。同时，为提高测量的准确性和可靠性，还需要针对不同生理信号的特点，设计相应的信号调理电路和数字化接口。在信号处理方面，由于可穿戴场景下的生理信号普遍微弱且易受干扰，因此需要采用 9 自适应降噪、盲源分离等先进算法对原始数据进行增强提取。同时，机器学习算法如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等在特征提取和信号分类方面也有广泛应用，如利用 CNN 对单导联 ECG 进行心律失常检测，利用 SVM 对多模态压力数据进行情绪识别等。2.运动数据 运动数据量化描述了用户的身体运动状态，包括运动量、运动模式、姿势等，常用于运动监测、卡路里估算、睡眠分析、步态评估等应用。典型的可穿戴运动数据包括：加速度：由加速度计测量，反映物体运动状态下的加速度变化。三轴加速度数据可用于步数统计、姿态估计等。角速度：由陀螺仪测量，反映物体绕坐标轴旋转的角速度。三轴角速度数据可用于动作识别、手势交互等。方向：由电子罗盘（磁力计）测量，可确定设备相对于地磁北极的方位角，用于导航、室内定位等。运动数据的采集主要依赖 MEMS 惯性传感器，包括加速度计、陀螺仪、磁力计等。得益于工艺的进步，当前的 MEMS 运动传感器尺寸小、功耗低、集成度高，非常适合可穿戴应用。同时，多传感器融合也是运动数据处理的重要方向，通过将不同传感器的优势互补，可获得更准确、稳定的运动状态估计。如卡尔曼滤波、粒子滤波等算法常用于多源传感器数据的最优融合。在数据应用方面，得益于深度学习等 AI 技术的发展，消费类可穿戴智能设备能够从海量运动数据中自动提取高层语义特征，实现更准确的行为识别和异常检测。如利用长短期记忆（LSTM）网络对时序加速度数据建模，可高效识别日常活动；基于迁移学习的行为识别模型可显著降低不同使用者间的个体差异；将知识图谱引入行为数据的语义解析，则可实现“关爱老人”等更高层次的应用。3.环境数据 环境数据反映了消费类可穿戴智能设备所处环境的客观状况，包括温度、湿度、气压、光照强度等物理参数。通过感知外部环境，消费类可穿戴智能设备可以更好地理解用户的使用场景和需求，并提供情景化的服务。如在室内，设备可根据光照强度自动调节屏幕亮度；在室外，设备可根据温湿度数据对用户的着装进行建议；在高原环境，设备还可基于气压数据对身体状况进行提示，等等。环境数据的采集主要依赖各类物理传感器，如热敏电阻、湿敏电容、气压计、光敏电阻等。这些传感器多为无源器件，成本低、功耗小，易于集成。但由于长期暴露在复杂的环境中，传感器的测量精度和稳定性也面临考验。因此，多传感器阵列、自适应校准等技术的应用对提高环境数据的可靠性至关重要。在数据处理和应用方面，关键是要建立环境数据与用户行为、生理状态间的关联模型。如可利用贝叶斯网络、因果推理等方法，从环境数据和行为数据中推断用户的运动状态（室内、室外、静止、运动等）；也可通过数据挖掘技术，发掘环境因素与用户体验、产品使用之间的内在联系，优化产品设计。4.交互数据 交互数据产生于用户与设备或应用的直接交互过程，包括触摸、按键、手势、语音等 10 各类操作指令和反馈信息。交互数据直接体现了用户的即时意图，是设备感知“人”的重要途径。因此，