可穿戴设备已经越来越融入我们的生活。
一位特殊的用户通过《大西洋月刊》网站向世界展示了他独特的经验和想法，给我们带来了对可穿戴设备的新思考方式。
这位助听器用户在《大西洋月刊》上写道：我很早以前就开始使用可穿戴设备了，在Google Glass、Apple Watch和Moto之前，他们没有告诉你要采取多少步骤以及如何做。
用于跑步、睡眠或进食的设备。
我第一次接触可穿戴设备是在我 5 岁的时候。
我从小就佩戴的可穿戴设备是助听器。
许多人不需要这个，而且当今的许多可穿戴产品与助听器有一些相似之处。
很快，微机系统就会成为你的一部分，正如我近30年来所经历的那样。
由于我自己的经历，我可以对可穿戴设备的未来做出一些自己的预测。
当然，助听器是医疗设备，面临着与消费电子产品完全不同的卫生部门法律法规，因此某些功能永远不会出现在消费产品上。
但除此之外，医疗产品和消费类可穿戴设备有几个共同的目标。
它们都旨在增强人类的各种能力，它们都需要佩戴在身上，并且都需要无缝地融入我们自己的体验中。
未来几年，我认为我们会看到以下4个趋势，可穿戴设备也将从玩具演变为工具。
1.可穿戴设备将创造另类现实。
可穿戴设备将提供比附加屏幕设备或输入设备更多的功能。
配备各种传感器的设备可以干预现实和我们的经验之间，改变我们对周围世界的认识。
以助听器为例。
过去，助听器只是简单地放大周围的声音，但今天的技术可以根据环境变化采取不同的策略。
例如，当我走进一家吵闹的餐厅时，该设备会识别玻璃杯碰撞声和远处谈话的声音，并过滤这些噪音，只向我提供近距离语音。
这种听觉体验与客观现实有很大不同。
该设备将改变的现实呈现在我面前，让我更容易理解和应用它。
微软最近推出的全息眼镜也采用了类似的步骤。
通过将各种图像叠加在现实世界上，用户可以看到更直观的指示和说明。
未来的可穿戴设备将介于我们的经验和现实之间，帮助我们更深入地理解现实。
谷歌眼镜 2。
算法革命 另类现实意味着我们对周围世界的理解越来越需要算法处理和决策。
我们以助听器为例。
该算法确定声音是来自冰箱压缩机还是朋友的问候。
如果一切正常，我不会听到压缩机的声音；如果出了什么问题，我就听不到朋友的问候了。
嗓音。
医疗设备已经使用更复杂的算法。
助听器使用算法来决定哪些声音应该被放大，哪些声音应该被静音；起搏器使用算法来决定何时向心脏发送电脉冲；人工胰腺使用算法来决定何时释放更多胰岛素。
在这些情况下，算法不仅仅重塑我们对现实的看法——它们还承担着危及生命的责任。
算法可以做更多事情。
例如，通过面部情绪识别，你可以主动采取适当的措施来应对你的老板。
算法还可以阻止通勤地铁上播放的烦人广告，同时保留您感兴趣的海报或音乐。
未来的设备必然会变得更加可定制。
我的助听器有 20 个独立可调的音频通道，我的听力学家通常为我设置其中 6 到 7 个。
如果一款产品不能为用户提供个性化的方式，它就会被用户抛弃，客户体验将主导未来设备的生存。
新型未来派助听器 Eargo3。
故障变得难以识别 我们越依赖可穿戴设备与社会互动，设备故障问题就变得越重要。
当设备体验变得更加无缝时，检测问题就会变得更加困难。
有些问题是非常明显的。
例如，如果助听器没有声音，这个问题很容易被发现和处理。
然而，有些问题不太明显。
有一次，我和朋友聚会，坐在吵闹的空调旁边，我发现很难听到桌子对面的谈话。
我知道助听器可以帮助我降低环境噪音，但助听器是基于算法工作的，我很难判断是设备有故障还是空调本身声音太大。
提供过于定制化的设备会让用户很难识别真正的问题，这对未来的产品设计来说是一个重大挑战。
4.可穿戴设备将记录一切如果问题变得难以识别，设备需要记录足够的数据以供分析。
由于设备行为高度依赖于环境背景和外部数据源，相关数据越多，就越能帮助分析问题领域。
例如，飞机失事后，调查人员首先需要找到黑匣子，因为不可能重建事故现场。
只有通过当时的各种数据分析才能发现真正的原因，并吸取相应的教训。
可穿戴设备面临着类似的挑战。
当我告诉我的听力学家助听器在嘈杂的餐厅环境中效果不佳时，听力学家只能根据猜测和经验进行调整，因为他们无法提供当时环境的声源。
对于用户来说，这是一个反复试验的过程，这显然会令人沮丧。
最新的助听器现在可以记录特定情况下的音频信号以供以后分析。
消费设备可以采取类似的步骤来逐步改善用户体验。
当我第一次拿到助听器时，我的医生用螺丝刀调整它们;现在，我的医生可以在计算机上无线调整它们。
我确信消费类可穿戴设备也会发生类似的变化。
目前，人们仍然将可穿戴产品视为玩具或奢侈品。
但随着产品的成熟，一定能够极大地改善和提升我们的日常生活体验，就像助听器在2016年改变了我的生活体验一样。
我们不能忽视这些趋势的存在，可穿戴设备也必然会成为人们生活中不可分割的一部分。
我们生活中的工具。