硬件
超低功耗 MCU 搭配 PPG 前端、IMU 与皮温传感器，做在密封手环内部的刚挠结合板上。
- 亚微安级休眠电流，支持运动唤醒
- PPG 前端针对不同肤色调校
- 刚挠 PCB 按手环形态成型
- 防水结构与亲肤材料
项目概览
一款监测活动量、心率与皮温的手环，在设备端完成场景分类，再通过 BLE 批量同步结果。续航被当作首要产品规格，而不是最后跑出来的结果。
挑战
每一条功能需求都会直接换算成平均电流。团队需要用证据、而不是意见来决定功能取舍，而实验室里的传感数据也迁移不到不同体型的真实佩戴场景。
方案
我们在第一周就建立了实测电流预算，之后每个功能都拿它来衡量。特征提取移到设备端，原始信号从不外传；信号质量门限会在推理开始之前就丢掉不可用的数据窗。
架构
AI
TinyML 活动分类器与信号质量门限在设备端以定点方式运行，长期趋势分析放在云端。
- 分类器小于 40 kB，定点推理
- 信号质量门限优先剔除不可用窗口
- 端侧特征提取——原始信号不外传
- 云端做长期趋势与异常分析
软件
Zephyr 固件带 Flash 落盘的存储转发缓冲，配合 iOS 与 Android 应用做后台同步与健康平台接入。
- 存储转发缓冲可撑数天不连手机
- BLE OTA，中断后可续传
- 接入 HealthKit 与 Health Connect
- 射频占空比像其他功能一样列入预算
结果
- 多天续航是实测出来的，不是估算
- 覆盖不同体型与佩戴位置的贴身标注数据集
- 功能取舍以电流预算为准
- 原始生理信号从不离开设备
技术栈
硬件
nRF54PPG + IMURigid-flex PCB
AI
TinyMLSensor FusionSignal Quality Gate
嵌入式
ZephyrBLE 5.4Low PowerOTA
应用
iOSAndroidHealthKit