新加坡国立大学Chengkuo Lee教授团队InfoMat综述：可穿戴电子学/光子学新进展-走进人工智能和物联网的时代

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在过去的几年中，集成机械灵活性和电子功能性的可穿戴电子设备经历了蓬勃发展。相对于传统的刚性电子学，可穿戴的柔性电子器件表现出独特可拉伸性，可以保形的接触皮肤，并且具有潜在的可植入性。为了推广刚性电子学的柔性应用，当前主要有三种手段：或减薄刚性层的厚度，或基于塑性互连将刚性功能层转移到柔性基板上，或使用本征柔性材料。在这方面，可穿戴电子设备能够更方便地实现相同的功能，从而改善人与设备之间的交互体验。除可穿戴电子设备外，具备光通信链路的可穿戴光子器件在可穿戴系统中带来额外的优势，例如超快的数据传输和无电磁干扰的高可靠性。自出现以来，可穿戴电子和光子器件已经很大程度上影响人类的生活方式，包括电子皮肤，生理和心理状况的监测和治疗（如药物输送），环境监测和干预，柔性显示器，软机器人，假肢，超快速数据通信，人机交互，等等。

在物联网（Internet of Things，IoT）和5G时代，广泛分布的可穿戴电/光设备将具有无线互联能力和超快的数据交换速率，在实时通信的加持下给人类提供相关信息并给周围环境以指令。通过将人体周围的众多可穿戴电子设备进行融合，研究人员提出了人体区域传感器网络（bodyNET）的概念，旨在将其应用于个性化医疗保健和多功能机器人技术中。在某些特定的工作环境下，例如可植入设备和关键的安全/监控，独立且可持续地运行的可穿戴电/光子设备亟待开发。当前的能源系统，即电池，通常占用大量空间，重量重，刚性大，使用寿命有限，因此在IOT和5G时代迫切需要一种更具可持续性的解决方案。得益于能量收集和存储技术的快速发展，配备了这些先进技术的系统正受到越来越多的关注。一般而言，基于压电，摩擦电，热电和光伏的能量收集器以及自供电（即自发电）的传感/执行器与可穿戴电子设备具有出色的兼容性，因此被广泛采用。

新兴的人工智能（Artificial Intelligence，AI）与功能电子技术的融合将穿戴系统拓展到智能系统，该领域可以借助机器学习辅助算法进行检测，分析和决策。此外，受益于5G网络，感测数据的获取速率能够满足大数据分析和AI的要求。基于AI和的IoT的先进整合（AI + IoT）也已经出现。将可穿戴电/光设备与AIoT结合时，可穿戴系统能够对采集的数据集（训练集）进行更复杂，更全面的分析。该训练模型可用于预测新输入数据的类型，调节对应的触发事件。预测的准确性可以通过选择合适的算法，调整算法参数，以及融合来自各种传感器的不同类型的数据来提高。这样的智能系统可以变革传感和交互方式，在高级身份识别、个性化医疗保健和治疗、智能家居/办公室/楼宇、智能物联网、虚拟现实（VR）中的加密交互以及增强现实（AR）环境等等。

来自新加坡国立大学的Chengkuo Lee教授团队从新兴材料，传感机制，结构配置，应用及其与其他技术的进一步集成方面，对可穿戴电子，光子学设备和系统的最新进展进行了概述。首先，作者们总结了用于物理传感，化学传感，人机交互，显示，通信等方面的可穿戴电光器件的发展。接下来讨论了基于能量捕获和存储技术的集成，自持可穿戴电/光系统的相关研究，并对可穿戴系统和AI的技术融合进行了回顾。最后，作者们提出了下一代可穿戴电/光设备的未来趋势：在AI/IoT时代朝着多功能、自持和智能系统的方向发展。

我们摘取了文章里的几部分重点给大家做个介绍：

1. 可穿戴器件的材料基础与数据感知能力的建立

基于独特的化学，电和机械性能，柔性和柔软材料的研究对于可穿戴设备至关重要。用于可穿戴电子设备的材料主要是机械柔韧性和拉伸性较差的金属和半导体，以及最新的有机或聚合功能材料。

图1 可穿戴电子设备的材料，传感机制和物理传感应用。物理感测是可穿戴电子设备监视各种生理信号所需的最基本功能之一，广泛采用的传统换能机制包括电阻感测和电容感测。A)由PEDOT：PTS和PU复合材料制成的本征可拉伸的电致变色薄膜。B)导电褶皱的碳管和图案化PDMS构成的柔性膜。C)用于应变传感的可拉伸，自修复粘合的离子凝胶纳米复合材料。D)具有微图案结构的电容式压力传感器的传感机制。E)基于多层还原氧化石墨烯片的压阻传感器的传感机理。F)基于薄膜晶体管的压力传感器的结构和对应的传感阵列。可穿戴物理传感器监测人类生命体征的实际应用范例：G)安装在手腕和乳房上的压力传感器，用于脉搏和呼吸监测。H)压力不敏感应变传感器，用于手指弯曲感测和膝关节弯曲检测。I)无线和无需电池的表皮电子设备，可精确定量的人体皮肤温度。该传感器还能够监测与创伤和伤口愈合相关的血管的灌注变化，从而在临床监测中具有广泛的潜在用途。

2. 化学/气体传感

在物联网中，可穿戴化学/气体传感器被用于识别环境中的物质参数。未来的化学/气体传感器的目标是小尺寸，高灵敏度，低浓度传感以及在各种极端环境和复杂系统中的兼容性。功能性纳米粒子的尺寸较小，且在室温下具有出色的气体响应，在柔性传感器中显示出很大的优势。如银纳米颗粒被用于室温氨气检测。此外，二维材料（例如石墨烯）由于其较大的表面积和较高的柔韧性也是气体传感中的常用材料。可以在柔性光面纸基材上使用导电CNT来实现用于在室温下乙醇气体浓度的检测。为了检测超低浓度的气体，金属有机框架（MOF）也常使用于气体传感中。最常用的MOF是ZIF-8和ZIF-67。选择这种MOF材料的主要原因是大分子孔径（ZIF-8和ZIF-67约为1.6 nm）和聚合物分子的捕集阱（易吸收的气体分子）可导致更大的表面积。基于此研究人员证明了低浓度气体（10 ppm），例如甲苯，乙醇，一氧化碳，氢和二氧化氮的探测。

3. 人机界面

图2 基于可穿戴式手指传感器和手套的人机界面。A)用于3D手势跟踪和手势识别的数据手套。B)手套矫形器，用于VR系统对上肢功能进行评估。C)使用镓薄膜的可穿戴人体运动传感器。D)可穿戴手套，具有基于全柔性的可拉伸电容式传感器。E)带有嵌入式镓铟锡合金微通道的可穿戴压力传感器，用于健康和触觉触摸监控。

4. 自供电，无电池的穿戴/植入系统

常规电池难以满足穿戴/植入设备对能量的不断增长的需求，因此研究提出了各种能量收集策略来解决笨重电池的局限性。在塑料基板上开发的包含太阳能电池的自供电传感器系统，以将入射光转换为电能，作为整个传感系统的电源。此外，机械能在环境中也无处不在，磁机械-摩擦纳米发电可从交变磁场产生电力，电能通过电源管理电路连接到存储单元，使IoT蓝牙信标能够连续运行。柔性热电发电机可以将人体热量转换为电能，尽管能量密度较低，但人体热量可靠地存在，且对周围环境的干扰最小。

图3 自供电，无电池可穿戴和植入系统。A)以嵌入式太阳能电池为能源的自供电式气体监测系统。B)集成了能量收集和存储单元的自供电室内物联网定位系统。C)由可穿戴热电发电机驱动的自供电可穿戴心电图系统。D)以叠层摩擦纳米发电机为动力源的自供电肌肉刺激系统。E)可植入式摩擦纳米发电机，用于通过皮肤和液体收集超声波能量。F)可生物降解的压力传感器，用于无线监测动脉搏动。

5. 智能整合的AI系统

AI技术的飞速发展极大地推动了可穿戴电子设备的进步，在传感数据采集、处理/分析和传输过程中实现了智能化。信号分析的常规方法是从感觉信号中手动提取基本特征，AI技术不仅能帮助穿戴式传感器来检测更复杂和多样的传感器的信号，也可以自动提取表示数据集的显性特征。通过将适当的学习模型与特定的传感应用进行匹配，可以从这些设计多样的传感器中提取更全面的信息，推动可穿戴电子设备的不断发展。 

图4 A)基于三明治结构压电驻极体的有源脉冲传感系统。B)在石墨烯上使用金属纳米岛的柔性应变传感器，已对14例无病吞咽的无病头颈癌患者进行了测试。C)用于说话人识别的基于GMM的机器学习算法的图示。D)具有学习技术的基于自力触觉传感器的神经手指皮肤。E)使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征。

下一代可穿戴电/光设备与系统将继续朝着多功能性，自持性和更高智能性发展。首先，系统的集成度需要进一步提升，使用柔性/可拉伸传感器网络（也称为电子皮肤或机械感测电子设备）来模拟人体皮肤的体感系统，可以检测和量化多种外部刺激，包括但不限于压力，应变，温度，湿度，光线等。此外，可穿戴式光电显示器和光子通信/传感模块可以进一步集成，以实现完整的监控系统，并具有易于可视化，高数据传输率和无EMI无线通信的功能。除了向多功能性发展之外，能源始终是现代电子系统中不可避免的瓶颈之一。为了实现使用传统电池作为电源难以实现的长期功能，为了将能量收集和存储单元集成到可穿戴系统中，可以通过不同的换能机制有效地捕获周围环境中的可用能量，例如接触，振动，热和光等。通过压电，摩擦电，热电，热电，光伏效应等，捕获的环境能量被转换为有用的电能并存储在集成存储单元中，以使可穿戴系统连续运行。即便使用混合能量收集机制，当前能量收集器的实际平均功率仍不能令人满意。当前大多数自我可持续系统的常见情况是，能量收集单元需要工作相对较长的时间，以在短期内支持整个系统的运行。因此需要不断提高各种机制的能量收集性能和效率，以实现具有实时和连续功能的真正自我可持续的可穿戴系统。值得注意的是，人工智能和可穿戴电/光设备的蓬勃发展推动了智能可穿戴系统的出现，并在个性化医疗保健监测和治疗，身份识别，智能化等方面具有广泛的应用。在数据分析过程中，得益于新颖的机器学习算法，智能系统能够从复杂多样的感官信号中自动提取具有内部关系的关键特征。通过将特定的功能系统与适当的机器学习模型进行匹配，可以提取出更全面的信息，以便以后进行身份识别和决策，从而打造出高度智能的可穿戴系统。

该工作以题为“Progress in wearable electronics/photonics—Moving toward the era of artificial intelligence and internet of things”在InfoMat上在线发表。点击下方“阅读原文”即可免费下载和阅读！（DOI: 10.1002/inf2.12122）。

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