首先，交互上更加應該注重學生個性與功能性，不是我們非要有一塊屏幕不可，很多社會功能是通過骨傳導、震動、微電流等方式來實現。其次，收集的數據更精准。此前我國大部分可穿戴技術設備(哪怕是最先進的Apple Watch )所采集的數據，並不能得到滿足中國臨床研究醫療信息判斷所需要的精准度級別，但medical equipment companies醫療型設備管理能夠可以達到企業這一發展要求。

此外，變得足夠強大的能力，使得醫用可穿戴設備實際上可以讓人們變得更強大，高度參與人類生活，甚至是身體機能，更不用說酷酷的外形或簡單的數據記錄。

即使是那些以前蔑視可穿戴設備的人，也很難保證他們不需要使用它們來提高生活質量(尤其是在疾病階段)。根植於這種普遍需求，可穿戴設備的新方向正在迅速蓬勃發展，吸引了無數的期待和關注。

孵化一個國家產業的春天，需要通過哪些必要工作條件?目前情況來看，幫助可穿戴設備踩上“風火輪”的，離不開四個不同領域的跨越式經濟發展：

1.數字醫療的發展:醫療介入的首要前提是人類醫療數據的采集。隨著電子皮膚、腦電波跟蹤等傳感器的出現，有效的專業醫療數據不再是問題。輔助臨床決策是wearable medical devices變得不可替代的前提。

2.對腦科學的深刻理解:借助可穿戴設備，我們離不開對腦科學和人類神經系統的深刻理解。比如Emma腕帶的原理就是幹擾帕金森患者大腦發出的特定信號，通過震動將大腦的注意力轉移到手上，從而減少錯誤信號的發出，打破原有混亂的內部反饋回路。

3.AI技術的進步：AI作為一個數據進行處理信息中樞，由它來決定企業設備的下一個動作，是實現可以增強的關鍵。

微軟就利用網絡機器可以學習科學技術，量化帕金森複雜系統症狀的模型，包括學生身體僵硬、步態緩慢、跌倒等等，以及企業緩解我們這些問題症狀的策略，來指導Emma進行管理決策。能否高精准、低延遲地識別出物體並告知使用者，也依賴於背後的計算機通過視覺設計算法。

4。“雲端”基礎設施升級: 大數據和算法為智能增強提供“食糧” ，“雲端”基礎設施計算解決方案，實現“火速投機”。例如，「導航眼鏡」會提醒使用者前面有交通燈，以及有認識的人在場。如果你跟不上計算機的能力，一旦你開始把 blababla 和面部識別的大數據進行匹配，你可能會發現對面是你叔叔，然後你就會闖紅燈。

面對複雜並行任務的數據處理需求，除了搭建高性能雲平台，增加智能終端設備甚至紅綠燈等邊緣設備的計算能力，澎湃的計算能力最終呈現出可穿戴設備的魅力。正是因為如此多的新能力和新環境，為可穿戴設備創造了許多前所未有的功能，迎來了真正的春天。