可穿戴设备操作系统问题解读

可穿戴设备操作系统问题解读

　　智能设备包括很多类，有大有小，例如机器人、无人飞行器、IoT物联网设备、智能家居设备、可穿戴设备等等。这些智能设备上的计算中枢和服务器、桌面、平板、手机有着很多不同，各自有各自的特点。在服务器、桌面、手机上，操作系统是成熟的市场，新的操作系统难以获得机会。针对整个智能设备，这个题目有些大，而且也一直觉得，不同类型的东西它对应的操作系统也不见得就可以统一起来。所以这里只拎出其中的一小部分，只叙述

　　可穿戴设备形态包括很多种，例如：手环、手表、眼镜、虚拟现实头盔、体温计、衣服、袜、鞋、帽、戒指、项链、心率带、耳机等。这其中从计算的角度有复杂的也有简单的，简单的如温度计，复杂的如眼镜、虚拟现实头盔等，从目前的应用看，首先它不是一个独立的设备，而一定是一个联网的设备，这个网主要的一个是手机，因为手机太普及，是一个很好的通讯桥梁。

　　在可穿戴设备中需要考虑的计算问题包括：

　　功耗问题

　　联网问题

　　人机交互

　　数据采集

　　体积问题

　　可穿戴设备操作系统考虑的主要问题是其中的软件问题，所以我们把关注点更多地放在和软件相关的部分，体积不在考虑之列(但体积问题又会极大地限制电池的容量，这样反过来制约了功耗)。按传统说法，操作系统是计算资源管理者，广义来说，操作系统更应该考虑用户的友好性(或者说应用的友好性)。

　　功耗问题

　　首先功耗问题关键在于硬件，只有硬件层面的功耗降低，才有可能降低整体功耗，增加设备的使用时间。从电路来说，电路的功耗等于：电压x电流。要想降低功耗，可以降低电压，也可以降低电流。假定电压恒定，我们绘制一幅电流按照时间变化的图，可以得出功耗时：从起点到终点，电流图上的面积。(如果电压也变化怎么办?好吧，绘制一个三维图，然后计算其中的体积)

　　设备运行时，一般不会让它持续的全力工作(笔记本也有风扇转和不转的时候)，这其中包括了CPU、RAM、闪存、传感器、外设、无线通信等。理想的状态是，当这些资源不使用，能够停掉，进入睡眠低耗电模式。这些硬件资源的工作电流(激活工作时及休眠省电时)决定了整机的耗电量。需要注意的是，硬件功耗情况，也和它待机时的底电流密切相关，因为休眠时间可能占据整个时间的90%，休眠低电流是1mA还是100uA，这个差别将直接导致待机时间相差十倍。理想的功耗电流时序图是，大多数时候是待机状态，电流为0uA，工作时电流上升，但最好是仅仅上升成一个非常细的尖峰，时间段一定要短，这样面积也相应的小!

　　对于操作系统来说，它需要恰到好处的关闭不再使用的硬件，包括CPU/RAM/外设等等。另外也需要着重考虑的是，应用本身的耗电情况。例如微信，5分钟醒来接收一次消息和30秒就收一次消息是完全不一样的。如何有效管理应用的耗电情况是一个十分值得探索的话题。

　　联网问题

　　可穿戴设备上低功耗蓝牙(BLE，或Bluetooth Smart)比较流行，因为它能够在连接时保持非常低的电流，激活再行收发数据也非常迅速。不过BLE如果在传输数据量比较大时，就比较尴尬了，目前它的数据传输速度非常有限(有所得必有所失嘛)。其他的连接技术还有，2G/3G、Wi-Fi等，Wi-Fi会比较耗电。这些是数据传输的问题，对于操作系统来说，更需要提供的是设备、手机和云的数据交互便捷性。这部分，JSON作为数据交互消息格式有很强的适应性，不管在手机还是在云端都能够很方便地剥离出其中的有效数据，同时即使是人眼来查看这些数据也具备良好的可读性。

　　人机交互

　　有一点很明确的是，可穿戴设备不是PC桌面(办公方式的大屏幕)、手机(便携方式的小屏幕)，因为体积的关系，能够提供的只能算微屏幕，或者投影方式(眼镜)。从交互上说，必然是另外一种人机交互方式，不是键盘(Server)，不是鼠标(Desktop)，也不是手指(Phone)。所以想让Linux用于Desktop，Windows用于Phone，Android用于Wear都有很大挑战性，原有的应用程序并不能够无缝迁移。智能设备操作系统需要新的交互方式，或类似于科幻片中的3D手势交互，或直接的语音智能交互，或脑电波方式的人机思维交互等等，而不再局限于屏幕!也非常有可能，你随身携带的可穿戴设备就是你的交互输入端。

　　数据采集

　　可穿戴设备可以想象成另外的触角，把人(或人周边的环境)与计算机网络(大脑)连接起来了，所以数据采集是可穿戴式设备基本功之一。如何采集到数据，并灵活运用起来是可穿戴设备主要考虑的问题之一。提供相应的低功耗传感器框架，并把数据方便地派发到其他的组件(算法，云端)是这类操作系统要重点考虑的问题。

　　从以上的分析，可穿戴设备操作系统应该具备以下的一些特征：

　　提供良好的功耗管理，不仅仅包括硬件也应该包括应用的功耗管理;

　　不局限于屏幕的人机交互方式(屏幕可能仅是提供信息的辅助手段之一);

　　有效的采集周边数据，并派发到其他组件(算法软件、手机或云端);

　　便利的联网能力及交互格式。

　　智能将主要体现在数据上面，可以是第三方定义的算法，也可以是自行进行的算法纬度小调整，而后送到(不同的)计算大脑中，是大脑的一个个触角。

　　关于智能手表，再多说两句。最近Apple Watch已经发布了，各种体验满天飞，其中最被吐槽的还是它的一天18小时的新设定，这也暴露出目前硬件上当前技术的短板。如果我们向后展望3年、5 年，谁也不知道到时的具体情况，也许是电池技术的长足长进，也许是芯片及外围硬件功耗的进一步探低。64位，8核芯片要出现在手表上可能还需要一段时间，手表应该不会是一个计算见长的设备。值得关注的是，ARM新发布的Cortex-M7核心，在200MHz/300MHz时，Coremark分数已经达到了1000/1500的分值，这已经可以媲美Cortex-A8的性能了，但它具备非常好的低功耗特性。、

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