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制造业,纺织业

智能交互织物是未来纺织品发展的重要趋势，是目前广受产学界追捧的前沿科技领域之一。随着新型智能织物的出现以及传感器和人工智能技术的发展，智能交互织物领域实现了新的突破。新型智能交互织物将可穿戴织物与传感器、人工智能等技术相结合，具有可穿戴、智能、灵活、自适应的性能，能够更好地满足人们的需求。 智能交互织物主要技术原理为利用柔性织物传感器件实现对人体多种信号的采集，然后通过WiFi、蓝牙等无线传输模式实现对信号数据的实时传输，再利用机器学习和神经网络等算法实现对所采集数据的分类处理，最后将处理后的信号利用实时可视化界面进行展示，从而实现更智能的人机交互。与传统织物相比，新型智能交互织物采用新一代智能纤维制成，并嵌入了多样化的微传感器技术，实现了将可穿戴织物与传感器、人工智能等计算机技术完美融合。具有可穿戴、智能、灵活、适应性强等特性，能够更好地满足社会需求，更容易被用户接受。智能织物的出现，标志着传统纺织业与电子技术、制造技术、传感器技术、人工智能技术、物联网技术等新兴科技的进一步融合。

1、功能性与可穿戴性的完美融合。智能织物将可穿戴织物与传感器、人工智能等计算机技术完美融合，具有可穿戴、智能、灵活、适应性强等独特特性，能够更好地满足社会需求，为用户打造高舒适度、高体验感的智能可穿戴交互物品。 2、功能多样化。研发具有生理状态监测及显示、动态动作感知等具备无线信号发送功能的智能交互纺织品，基于深度学习等人工智能技术实时获取人体的重要生理指标及行为表现，从而对健康状况做出更准确地判断。研发具有定位、轨迹跟踪、压力监测等功能的智能交互纺织品，可以实时获取人体行为动作数据，从而利用多模态时空数据对人体进行建模，实现对人体行为动作的实时监测，极大的保护了人身安全。 3、交互体验感好。首先，利用对数据进行滤波以及去除异常值等预处理，保证分析数据的纯净度。其次，采用线性分析和频域分析法进一步提取信号的高维特征。最后，基于时频联合分析的结果，得到信号的细粒度信息后进行频谱分析，利用机器学习和深度学习等方法对信号执行动作分类任务，从而实现对人体不同行为动作的识别。实验结果表明，对人体动作的识别准确率可以达到90%，对推进智能感知织物的大规模部署具有重要意义。

陶光明，华中科技大学武汉光电国家研究中心和材料科学与工程学院双聘教授、博士生导师、华中学者特聘岗教授、人机智能交互联合实验室主任。致力于研究多材料特种光纤、柔性微创激光手术刀技术、智能织物式柔性可穿戴器件以及纤维态软体机器人等先进功能纤维领域的跨学科研究工作，先后在Nature等国际学术杂志发表论文近60篇，拥有已授权国际/国内发明专利16项、申请国家发明专利近60项。作为项目负责人承担国家自然科学基金委面上项目、湖北省重点研发计划项目、装发、JW科技委等基础研究和应用开发等各类竞争性科研项目多项。 陈敏，华中科技大学计算机学院教授，博导，美国电气电子工程师学会院士(IEEE Fellow)，全球高被引学者。嵌入与普适计算实验室主任，计算机学院数据工程所所长。长期从事认知计算、数据驱动的计算与通信、无线缓存、深度学习、物联网、大数据分析、5G网络、医疗AI等研究。共出版了300 余篇论文，12本学术专著或教材，其中第一作者8本。2012 年以来承担相关国家级省部级项目8 项，获国家发明专利以及软件著作权10 项。

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