密歇根大學的一組研究人員開發 一種新的傳感系統，可以改變我們與計算機交互的方式。該系統稱為 SAWSense，允許在各種表面上進行觸摸輸入。這些包括沙發、桌子，甚至衣服袖子。通過重新利用新型骨傳導麥克風（稱為語音拾取單元 (VPU)）的技術，SAWSense 可以檢測聲波。它只能檢測沿物體表面行進的那些。因此，使其能夠在嘈雜的環境和奇怪的幾何形狀下工作。
SAWSense 技術來了——它可以改變我們與智能設備交互的方式
雖然鍵盤和触摸設備是兩種方法最流行，這種情況很快就會改變。畢竟，這些有時並不是數據輸入的最佳選擇。因此，我們看到研究人員不斷嘗試創造新的輸入方法。 SAWSense 就是這種情況，它有望成為未來非常有趣的設備。
3D 打印外殼、傳感器 PCB 和 VPU
SAWSense 的潛力是巨大的。使用新系統，任何表面都可以變成高保真輸入設備。你能看到它的威力嗎?它為人機交互打開了一個充滿路徑的世界。試想一下，只需用手指在桌面上輕敲即可控制您的 PC 或移動設備。此外，想像一下您可以通過在沙發扶手上滑動您的手來滾動瀏覽網頁。該設備可以在觸摸屏或按鈕不可用的地方促進遊戲或實現設備的免提控制。
SAWSense 的主要優勢之一是它能夠在織物等柔軟表面上工作。這對於可穿戴技術和智能服裝來說非常有趣。畢竟，您可以通過襯衫的袖子或夾克的袖口記錄觸摸輸入。您還可以使用它為殘障人士或行動不便的人創建輸入設備。這可以幫助他們更輕鬆自然地與智能設備進行交互。
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SAWSense 背後的研究團隊展示了幾個概念驗證使用場景。其中包括使用桌子為筆記本電腦的觸控板供電，以及通過輕敲玩具來控制視頻遊戲。該團隊現在正在努力改進技術並擴展這些用例場景。他們的目標是生產一些商業產品。
有多個用例場景，系統甚至可以檢測到細微的手勢
SAWSense 的 VPU 甚至可以檢測到細微的觸摸手勢。值得注意的是，該設備是密封的。因此，背景噪音的干擾永遠不會成為問題。該團隊設計了一個機器學習模型，讓系統的算法能夠根據輸入數據進行學習。因此，它不斷發展和學習。
正如我們之前所說，該團隊進行了多次測試。結果發現，在桌子上做出的觸控板式手勢，以及在廚房中進行的 16 種不同的烹飪相關活動，其識別準確率都超過 97%。當然，這項技術正在邁出第一步。未來，我們希望準確度能進一步提高，因此在不同的使用示例上會更加可靠。目標是讓它為最多樣化的需求做好準備。
這項技術代表著在為智能設備創建更自然和直觀的界面方面向前邁出了重要一步。它可能會對我們未來幾年的工作和娛樂方式產生深遠影響。我們很想知道未來會為此帶來什麼。此外，很高興看到一些公司並沒有在我們現有的解決方案中處於休眠狀態。另一個有趣的例子是最近發現的 Humane AI Wearable。
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