电子皮肤：可使人和设备实现无缝衔接

日前，郑州大学物理学院在人机交互传感器研究方面取得进展，相关成果发表于《先进功能材料》。人机交互技术是一种在人与电子设备之间传递信息的新兴技术，近几年引起了研究人员的广泛关注。电子皮肤是能够使人与电子设备实现无缝衔接的新型人机交互传感器，在未来的健康监测、个人电子设备以及智能机器人等方面有着广泛的应用前景。

结合液态金属的电传导特性，该电子皮肤能够在皮肤表面进行智能人机交互。这种具有动态热管理和智能人机交互的多功能电子皮肤，为开发新一代的电子皮肤和人机交互传感器提供了新的研究思路。人机交互传感器逐渐走向大众视野，让小编为大家介绍一下此类新型传感器的吧。

人机交互的传感器工作原理

传感器交互是将来自多种传感器的数据合并以期增强应用或系统性能。合并来自多种传感器的数据可以改善单独的传感器在计算准确的位置和方向信息时效率低下的情况。

人机接触交互系统是智能机器人等各种智能机器的重要组成部分。人类通过接触交互来感知机器系统的信息并进行操作，智能机器又通过接触交互系统来感知环境并对之进行操作，最终实现人与环境的和谐自然交互，使人的智能和技巧能通过接触交互系统融入智能机器中。

人机交互传感器的特点包括：微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。

人机交互传感器在各个领域的应用

教育领域是最有机会从人机交互学习中受益的。举个例子，根据机器学习演化而来的自适应学习能够基于每个学生不同的学习习惯，为其量身打造学习方法。教育领域巨头都在利用这一方式打造个性化教育平台，甚至开发的软件还能根据用户输入的内容提高自己的翻译能力。在目前这种在线教育和混合教育不断发展的时期，那些能够不断从人机交互学习中获益的公司就拥有了竞争优势。

人力资源招聘到管理的整个过程都为人机交互学习创造了一个理想的环境。很多创企都将机器学习用于企业的招聘过程中，人力运营团队已经开始利用数据来优化人力资源的获取过程。通过机器学习来识别和预测人力资源的发展趋势和需求，我们将不断提升自身专业技能，而且还能让员工和机器算法积极对话、相互学习。

风投公司对那些人工智能领域创企的投资持续且稳定增长。但是这些投资还未“光顾”过机器学习领域。风险投资过程将人际关系、对投资行业的了解、投资者的感性直觉以及理性定量分析融为一体，这对于人机交互学习来说简直是一片发展沃土。

机器学习的确会给各个行业以及我们的工作带来影响，而且在不断取代我们生活中的某些部分。但是与此同时，我们的思考方式、学习习惯以及创作方式又会在同机器交互的过程中受到一些影响。在未来，人类学习和机器学习一定能产生良性互动，人类与机器的合作一定会更加紧密。

人机交互传感器的未来发展

我们其实早已习惯了人机交互：智能手机用户向数字助手询问天气状况，后者给予答复。在家里，人声控制智能温控器。智能手机触摸屏上的一些手势足以用来查看照片并将单张照片放大。机器人自动与信使中的客户进行对话。业界的工程师使用 VR 眼镜，使其能在规划中的工厂建筑物中行走。

由于现代化的人机交互，即使是复杂的系统也会变得更易于使用。要做到这一点，机器将越来越适应人类的习惯和需求。虚拟现实、增强现实和混合现实也将使之能接受遥控。结果是，人类得以扩大其经验领域和行动领域。机器要高度依赖传感器才能得到控制或自动进行响应这一事实构成了一个潜在的风险。人机交互远未到达语音和手势控制以及虚拟、增强和混合现实的终点。将来会有越来越多来自不同传感器的数据被结合起来，用于捕捉和控制复杂的进程

未来，机器也许将能借助传感器来分析其周围正在发生的事情。结果是产生全新的交互形式。例如带有气体传感器的手机能“闻到”附近正在烘烤的汉堡包。然后，数字助手建议查看菜单，因为某种汉堡包目前正在出炉。同时，有了面向感知的传感器，设备还可以对用户的身体语言做出解释和响应。那生活将是多么有趣呀。

　　版权及免责声明：凡本网所属版权作品，转载时须获得授权并注明来源“物联之家 - 物联观察新视角,国内领先科技门户”，违者本网将保留追究其相关法律责任的权力。凡转载文章，不代表本网观点和立场。

延伸阅读