智能眼镜，指如同智能手机一样拥有独立的操作系统，可以通过软件安装来实现各种功能的可穿戴的眼镜设备统称。其具有使用简便，体积较小等特点，是最被看好的可穿戴智能设备之一，是一种很好的智能设备，智能眼镜出现后，很多人说会取代手机，那是不是呢？具体知识介绍如下！

本文目录

1、智能眼镜会取代手机？

2、小米智能眼镜有什么用？

3、智能眼镜如何想成交互？

智能眼镜会取代手机？

不管如何，智能眼镜要想被市场所接受，最重要的是如何将价格控制在普通消费者都能接受的程度。在价格未下降至消费者预期之前，智能眼镜很难普及，也绝不可能取缔手机成为下一代人手一台的智能终端设备。

未来会取代手机的不会是任何一种单体设备，而是由进化成本地计算中心的手机+手表+眼镜+耳机等多种可以互相通讯的产品所共同组成的系统。无论是小米智能眼镜也好，还是苹果AR Glass也罢，都仅仅只是这个系统当中的一小部分，从当前产品的表现和市场的体量来看，它都绝对不可能成为所谓的下一代个人智能终端。

小米智能眼镜有什么用？

从小米官方给出的解析来看，小米智能眼镜探索版搭载四核心ARM处理器、电池、触摸板、Wi-Fi/蓝牙模组等组件，运行Android操作系统，整机重量51g。为了智能眼镜显示出画面，小米采用了MicroLED光波导技术，将芝麻大小的MicroLED微型显示屏隐藏于镜架之中，通过先进的光波导镜片，让光线进行无数次反射和扩散，最终传递到人眼前。

不过对于智能眼镜来说，能够显示画面只是最基本的要求，如果它不能发挥什么实质性作用，那也只能被称作是噱头产品，并无实用性可言。因此小米在眼镜中集成了497颗微型传感器和通讯模块，并拥有四核心ARM处理器、电池、触摸板、Wi-Fi/蓝牙模组等，运行Android操作系统，让它成为一款具有独立操作逻辑的智能终端。

至于功能方面，根据小米官方放出的宣传片可以初步了解这款智能眼镜主要有五个功能：信息通知、接电话、地图导航、拍照以及语音翻译。

从画面中可以看到小米智能眼镜不但可以显示地图，还能显示时间、车速以及预计到达时间/距离。相比起手机和手表上的导航，智能眼镜在安全性和便捷性上要更胜一筹，对于那些需要经常骑行的用户来说，可能会是刚需。其他的功能小雷就不在这一一细讲了。

但这个视频中也暴露出一些问题，比如小米智能眼镜的显示区域只有右镜片，并且显示的色彩只有单一的绿色，长时间使用很有可能让用户眼睛感到疲劳。同时考虑到它的机身重量仅有51g，基本不可能配备一块大电池，因此在续航方面，小米智能眼镜的表现可能很难让用户满意。

最重要的是，小米这款智能眼镜虽然说只是一款概念产品，但它依旧没有脱离近十年前谷歌眼镜留下的框架。严格来说它并不算是一款从无到有的产品，最多也就是把谷歌眼镜进行了一次全面升级。

智能眼镜如何想成交互？

主要介绍应用于智能眼镜比较广泛的三种交互方式，即语音控制、手势识别和眼动跟踪。

1、语音控制

在人们的日常交流中，说话是最常用的方式，将语音交互引入可穿戴领域，那人们将能够享受到更加自然和轻松的交互体验。语音控制即是让计算设备能听懂人说的话，还能根据人的说话内容去执行相应的指令。对于体积小、佩戴在身体上的智能眼镜来说，语音控制是行之有效的交互方式。

①语音控制原理

语音控制中最核心部分是对语音的识别技术。骨传导技术能完成对语音的高效识别和传输，多款智能眼镜均采用了此项技术。以Buhel 的 Sound Glass 为例，Sound Glass 中配备了间接骨传导传感器。他的每个镜腿内各有一个发声变频器，变频器振动时产生的声音能够通过用户头部侧面的骨头传递到内耳，这样用户就可以听到声音了.语音控制虽然是智能眼镜中重要的交互方式，但语音控制却碰到了不少难题。

②语音控制的缺陷

首先，对语音信号的提取有着不少的干扰因素，例如个体间的发声差异以及自身语调的变化、不同地区以及文化背景不同的人们说话方式的区别、环境的噪声对语音信号的干扰等，以上这些因素都会对语音信号的提取产生不利影响。其次，语音识别的效率和速度还有待提高，这两点直接影响着语音控制在智能眼镜中的应用价值，是应用价值的重要的衡量指标。另外，用户对语音控制的期望很高，但实际情况是语音控制还不能满足用户的需求，例如当用户使用谷歌眼镜发起语音控制命令时，用户必须严格地按照谷歌眼镜提供的标准方式发出，当用户要打电话时，必须说”ok glass,make a call to...”，而更习惯的方式”ok glass,call.”则完全无效。

2、手势识别

以手势作为输入，完成以智能眼镜的交互功能，优势在于采用了非接触式方式。手势识别技术从简单粗略到复杂精细可以分为三个种类：二维的手型识别、二维的手势识别、三维的手势识别。三维手势识别跟二维手势识别的区别在于三维手势识别的输入信息还包含着深度信息，智能眼镜采用三维手势识别能实现更多更复杂的交互方式。

①手势识别原理及传感器

三维手势识别要用到深度信息，能够识别各种手势、手型和动作。要获取深度信息就要用到特别的硬件，在配合上识别算法就能实现三维手势识别了。接下来，介绍几款手势识别专用的传感器：TMG399，该产品是非接触式光学 IR 手势识别传感器，配备有手势识别、环境光检测、接近感知和颜色感知的四合一传感器模块；MGC3130，微芯科技推出的 3D 手势识别芯片，在其电场的作用下，无需接触就能感应手势，能够在 15cm 的距离以内按 150dpi 的高精度确定坐标位置；MYO，初创公司 Thalmic Labs 的产品，它是一个戴在手臂上的臂环；16Lab，这是一款用于手势控制的智能戒指，内置有惯性传感器模块、处理器和低功耗蓝牙模块。

②手势识别缺陷

但手势识别在应用于智能眼镜的过程中也暴露出一些缺陷。首先，手势识别的精度偏低，定位还不够精准，由于每一个人的手结构都不尽相同，很难通过捕捉手的动作实现精准的定位。其次，手势识别的关键是对手指特征的提取，在繁杂的背景下要能够准确分辨出目标的特征，但对于手势遭到遮挡的情况或者对冗余信息的去除等方面，仍是难以攻克的难题。

3、眼动跟踪

眼动跟踪即是对眼睛的注视点或者是眼镜相对于头部的运动状态进行测量的过程。谷歌眼镜能够通过眼动跟踪技术感知到用户的情绪，来判断用户对注视的广告的反应。

①眼动跟踪原理

用于智能眼镜的眼动跟踪测量技术主要是基于图像和视频测量法，该方法囊括了多种测量可区分眼动特征的技术，这些特征有巩膜和虹膜的异色边沿、角膜反射的光强以及瞳孔的外观形状等。基于图像、结合瞳孔形状变化以及角膜反射的方法在测量用户视线的关注点中应用很广泛。

②眼动跟踪缺陷

虽然眼睛是身体当中接收信息最广和最快的方式，但眼动跟踪却离人性化的交互方式有很大差距。由于眼睛本身存在固有的眨动以及抖动等特点，会产生很多的干扰信号，可能会造成数据的中断，这样会导致从眼动信息中提取到准确数据的难度大大升高。

总结：智能眼镜其实并不新奇，但在未来是不是会取代手机那就需要看未来发展啦！