Page 63 - 2017 電子科技產業年鑑

科
技
創
新
篇

3.直接應用服務：穿戴式裝置在資料蒐集
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後，能依據資料分析結果，給予專業建議與服
務。例如可以分析一整天的心律變化後，進而判
斷在某些運動時段心律過高，穿戴裝置可給予警
示與建議，避免過度激烈運動。
4.其他衍生服務：主要服務為透過資料分析
結果，提供衍生出來的新服務。例：透過健康手
環感測之資料，除了可提供基礎健康建議外，亦
可藉此衍生出健康檢查服務、健身房服務、人壽
保險等實體服務。
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在眾多技術中又以定位追蹤與動作辨識技術
因為可支援多種的關鍵應用最受到重視，其技術
更多附加功能等。 與應用說明如下：
藉由各種不同感測器的應用，蒐集相關感測
定位追蹤技術
資料包含如生理資訊感測、環境資料以及動作感
知等，是穿戴式裝置主要的應用方向，其中包括 一般而言，定位追蹤解決方案大致分為
了： 「Outside-in」和「Inside-out」兩大類型，如圖
■生理資訊感測：目前穿戴裝置用生理感測 3所示。Outside-in，顧名思義就是依靠外部的攝
常見包含如心率、體溫、血壓、血氧計步等。 像頭和發射器來捕捉和追蹤用戶的動作。目前的
■環境感測應用：可透過如光學感測器、環 VR頭盔大多採用的是這種定位追蹤技術，因為
境感測器或位置感測器量測或推估。 效果較好、實現起來比較簡單，包括HTC Vive、
■動作感測應用：可透過結合慣性感測與生
理感測、光學感測、環境感測器等推估出複雜人 ? *OTJEF PVU USBDLJOH?

類動作與行為。例如佩戴於手腕慣性感測器，與 0VUTJEF JO USBDLJOH?????
配戴在眼鏡影像感測器可捕捉手部動作。
當將量化數據蒐集完成之後，就可藉此提供
使用者有別於往的量化數據，進而提供各種附加
價值應用。目前，資料分析程度約略分為四個層
級：
1.紀錄器：穿戴裝置僅進行資料的感測與收

集，不會對資料進行任何處理，例如計步器。
2.監控器：資料感測同時，當感測到數據異
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常時可發出警示，達到監控效果。有些數據需透 " NPCJMF NBSLFSMFTT "3 TZTUFN GPS NBJOUFOBODF BOE SFQBJS
過複雜的演算與分析後才能偵測到異常，並非只 *&&& "$. *OUFSOBUJPOBM 4ZNQPTJVN PO .JYFE BOE "VHNFOUFE
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是基本的數據異常判斷而已。

2017電子科技產業年鑑 61