中科院苏州纳米所ACS Nano综述：通过可穿戴AI接口学习人类-环境交互

本文是一篇发表于《ACS Nano》的综述文章，由中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所的研究团队撰写。背景方面，文章指出当前可穿戴设备多作为被动输入设备，缺乏对环境、用户意图和交互细节的全面感知能力，且柔性传感器面临材料迟滞、信号漂移等挑战，传统AI模型难以处理复杂交互模式。研究目的是提出一种能够整合局部触觉、全局环境感知和交互实体状态的可穿戴智能框架，实现从被动感知到主动学习的转变。结论是，文章系统总结了可穿戴AI接口的材料、传感器设计、性能优化、AI模型演进及多模态融合的全链条进展，核心贡献在于提出了“局部-全局-实体”交互框架。该框架将人类-环境交互信息流分为三个层次：局部交互（近场触觉）、全局交互（远场环境信息）以及交互实体（用户意图与生理状态）。深度学习与多模态融合策略的结合，使接口能自动提取高维特征，实现鲁棒交互理解。该框架在人机交互（如VR/AR、脑机接口）和智能医疗（如闭环假肢、主动康复）中展现出巨大潜力，未来将向数据驱动逆设计、通用人工智能和标准化生态系统发展。