鲍哲南院士，Nature新子刊！

背景：在可穿戴电子与人机交互技术迅速发展的背景下，肌电信号（EMG）广泛应用于手势识别、步态分析等领域，但传统高密度EMG系统存在设备复杂、体积大、佩戴不便等问题，限制了其日常应用。研究目的：斯坦福大学鲍哲南院士团队旨在开发一种融合生成式EMG网络（GenENet）与柔性可拉伸传感器的简化可穿戴系统，以解决传感器数量与系统便携性之间的矛盾，实现“小阵列-大信息”的感知突破。结论：该系统通过生成式AI与柔性电子的深度融合，成功用6通道腕带设备高精度完成手语字母分类和步态动力学预测，显著降低了硬件复杂度与功耗（功耗降低约71%），同时保持了高密度系统的信息丰富性与预测精度，为构建轻便、智能的可穿戴电生理感知平台提供了新思路。