华米造“芯”的递推公式

来源 | 雷锋网 作者 | 王金旺

中国有两家做硬件的“华”姓企业极度重视造“芯”，一家是华为，另一家则是华米。

华为造“芯”，全世界人民都知道；华米造“芯”，更多是业务发展的需要。

2018年9月，华米发布AI可穿戴芯片「黄山1号」。同年，高通也更新了可穿戴芯片产品线，发布了骁龙2500、骁龙3100；一年后，华为也发布了麒麟A1芯片。

时隔两年，昨日（6月15日），华米在首届AI创新大会上正式对外发布「黄山2号」，由此，华米造“芯”第二阶段工程正式进入收尾阶段。

2019年12月，华米在年底最后一场战略发布会上，正式提出“科技连接健康”的使命，这一使命也成为华米开启下一阶段工作的一把钥匙。 

2020年一波疫情的兴起，让人类深刻体会到了健康的重要性，也让将产品定位到健康领域的华米开启了疯跑模式。

疫情期间，互联网公司被问及最多的一个问题是：

科技公司那些高大上的算法引擎能为抗疫做些什么？

很难想象到，正是基于心率、睡眠等算法引擎，华米在疫情中，基于可穿戴设备进行了新冠肺炎流行趋势的预测。

据华米官方此前公布消息显示，通过采集武汉、北京、深圳、合肥、南京等地共计超过40万个心率、活动和睡眠时间等维度样本数据，对每个地区单独训练了区域预测模型，预测新冠肺炎流行趋势。这样的研究成果，最终也以论文形式发表在了SCI学术期刊上。

这样的“战疫”成果很难让人与两年前智能手表上诸如心率监测、运动监测、睡眠监测等AI算法联系起来，毕竟，不准、鸡肋已经成了不少用户对于智能手表健康监测功能的刻板印象。

当下智能手表中的健康监测功能进化到了什么地步？

华米创始人黄汪表示，华米目前已有五大算法引擎，本次特别针对此前的运动引擎、心率引擎、睡眠引擎进行了升级：

• 运动引擎（ExerSense）。配对大数据模型，自动识别运动模式，可以不用手动切换识别19种运动模式，覆盖了⽤户95%的日常运动场景。
  

• 个人健康评估系统（huami-PAI）。基于用户⼼率数据，结合每⽇活动时间以及人体多维度⽣理数据，通过算法转换成更为直观的PAI值，帮助⽤户掌握每⽇运动量。

• 心率引擎（RealBeats）。通过分析PPG光学⼼率数据和ECG⼼电图数据，可实现对⼼律不⻬的⾃动甄别。PPG、ECG识别房颤准确率分别达到93.27％和94.76％。截止目前，华米科技共监测到了 91100 次疑似房颤病例。

此次推出的第二代心脏数据AI生物引擎RealBeats 2，通过消除运动时对心率信号的噪声干扰，夜晚和白天有效房颤监测时间分别达到上一代的1.87倍和6.64倍；通过建立心脏健康大数据模型，实现了折返性心动过速和室上性频发早搏的AI自动甄别。

• 血氧引擎（OxygenBeats）。该算法基于⼈体⼤数据模型对⾎氧信号进行预处理，消除信号噪声，使测量精度提升达50%；而且通过使用多组⾎氧检测值进⾏校准的方法，解决了因⽤户佩戴错误带来的误差。

据黄汪介绍称，OxygenBeats研发前后历时两年，而基于此前合作，华米还将与钟南⼭院⼠团队⼀起借助OxygenBeats⾎氧检测能⼒，对新冠肺炎患者进⾏康复随访。预计搭载OxygenBeats⾎氧数据AI⽣物引擎的智能手表将在今年三季度面世。

• 睡眠引擎（SomnusCare）。华米睡眠引擎可以精确识别三个睡眠阶段——浅睡、深睡和快速眼动睡眠，精度超过80%，而且能以将近100%的精度检测出时⻓超过25分钟的午睡数据。此外，结合血氧引擎，还能实现对睡眠呼吸暂停综合症的智能识别，并及时提醒用户采取必要的医疗措施。 

也正是这样的AI算法研发能力，让华米通过智能手表进行流行病预测成为可能。

然而，拥有多种AI算法引擎只是强技术属性的互联网公司做产品的第一步，而要想让智能手表在到用户手时不被吐槽“弱智”，在产品设计过程中还需要做好“减法”。

什么是智能？

当下智能产品随处可见，为了更智能，不少智能产品在版本迭代过程中加入了越来越多强大的功能。

然而，用户体验真的好吗？

正如不少用户（例如笔者）很少会用扫地机器人去拖地，是因为如果想让扫地机器人拖地，还需要给它加水、换拖布很难说已经达到高水平智能一样，拥有几十种运动模式也并不能说明智能手表就已经拥有了智能的体验。

真正的智能，会让你忘记设置。

对于智能手表的智能二字，黄汪这样理解。

华米此次发布的运动引擎，正是加入了这样的理念。

据雷锋网了解，此次升级后的运动引擎可以根据用户运动状态自动切换运动模式，这也就意味着当你从跑步状态进入走路状态时，加入这一引擎的智能手表将会自动将运动模式从「跑步」切换为「步行」，实时监测运动数据。

除去需要砍掉「设置」外，黄汪认为，智能手表还需要砍掉「数据」。

真正的智能，是不需要用户面对数据的。

对于智能手表的智能二字，黄汪进一步进行解读。

huami-PAI评估系统的设计理念也正是基于此。huami-PAI将此前诸如苹果、三星等智能手表中大量的运动分析数据“砍掉”，通过算法模型将心率数据、运动数据等健康数据在后台完成处理，前台只显示根据算法得出的一个直观的最终分数。至于这套模型，则是基于挪威科技大学医学院 Ulrik Wisloff教授一项长达35年、涉及23万人的研究成果转化而成。

据HUNT Fitness Study研究结果显示，将PAI值保持到100以上，有利于降低⼼⾎管疾病死亡⻛险，提⾼预期寿命。

从数据到算法，这是大部在移动互联网时代成长起来的公司都会走出的一步，然而，要实现这样的算法首先要能够对运动、睡眠、心率、血氧等体征参数进行高精度实时监测和数据采集，这就要求华米能够找到一个承载自己“理想”的高精度传感器。

核心传感器就像是硬件产品的护城河，决定了一座城池的大小。

对于智能手表来说，用于数据采集的传感器就是这样的核心传感器。

2019年，华米多款产品都配备了一个名为BioTracker PPG的生物追踪光学传感器，这是一个主要用来实现心率监测的传感器，同时也是主打健康的华米智能手表一大核心器件。

深知传感器重要性的黄汪，在2019年的公司内容信中也写到：对大数据认真的人，要亲自做传感器。

说这句话时，华米自研的第二个传感器BioTracker PPG 2已经在路上。

相较于前代BioTracker PPG能够支持运动、心率、个人健康评估系统的数据采集外，BioTracker PPG 2进一步将更精准的睡眠、血氧数据采集囊括其中。

黄汪在AI创新大会上也不吝言语称，“BioTracker 2也许是全球最强大的可穿戴人体光学传感器。”

是不是最强大的传感器尚未可知，但一定是最适合华米的一颗传感器。

在追求差异化的智能硬件领域，要想在功能上、性能上略胜一筹，通用传感器会限制研发团队在产品研发过程中对某一功能的最初设想，在产品研发过程中，也不乏因器件性能不达标被迫对初始设计打折扣，这是产品研发团队不愿看到的。

“软件吹的牛，要靠硬件来实现，”这也是雷锋网此前与多家企业研发团队沟通过程中体会到的。也因此，不少团队会选择自研核心传感器，一方面，避免在初始设计时避免被迫对方案打折扣，另一方面，也可以建立起自己产品的护城河。

然而，从产品设计到最终面世，传感器并不是阻碍设计方案的最大障碍，真正影响智能硬件能力边界的，其实还是芯片。可以说，对于对功耗、精度和识别速度等都有极致要求的可穿戴设备而言，AI芯片才是真正决定这座城池能够高效运转的心脏。

继苹果手机之后，苹果笔记本近日也被传将转向自研ARM架构芯片；华为更是在近年来高调自研手机芯片，每年研发芯片烧掉几十个亿；就连小米，也曾在2017年发布澎湃S1芯片。

自研芯片对于硬件厂商有多重要，从这几家颇具代表性的手机厂商在芯片领域的频频试探也略见一斑。

当然，AI芯片的重要性不仅只在智能手机领域体现，在可穿戴领域，同样亟需一颗为智能手表量身打造的低功耗AI芯片。

这颗AI芯片，华米最终选择自己做。

华米造“芯”始于2016年，当时其实高通已经面向可穿戴设备推出了骁龙1100、骁龙1200、骁龙2100三款芯片，高通的芯片不香吗，华米为何还要自己造“芯”？

既然要做人工智能算法，就应该进一步自己去研发芯片，否则的话，你很难在业内找到满足你算法的通用芯片。

黄汪在会后接受媒体采访时表示。而为什么会选择这样一颗RISC-V架构的芯片，其实早在「黄山1号」发布时，黄汪就曾给出答案：

我们做这个芯片的出发点是解决可穿戴设备医疗和健康领域的问题，要做24小时的心率不齐、房颤疾病监测的话，软件计算明显功耗太高，如果采用一颗非常低功耗的芯片可以更省电。对比全球各种架构后，我们发现RISC-V更省电，因而我们选用了这个架构。

当时，也正是这颗采用55nm工艺、RISC-V架构的芯片，不但应用了AON（Always On）传感器数据采集技术，相较于当时可穿戴产品常用的Arm Cortex M4架构处理器，运算效率也提升了38%。

可以说，集成了HearID、ECG、ECG Pro和Arrhythmia四大核心AI引擎的「黄山1号」，是华米为自己定制的一颗可穿戴AI芯片，这颗芯片也在次年与骁龙2500一起以双核架构形式被应用到了AMAZFIT智能手表2这款旗舰产品中。

时隔一年，华米再次推出「黄山2号」。

对于「黄山2号」的升级之处，黄汪解释称：

「黄山2号」重新设计了AI本地⽣物数据计算NPU，采⽤卷积神经⽹络加速技术，⼤⼤提升了本地AI数据计算的性能，加快了识别速度。

基于⼼率数据，「⻩⼭2号」的房颤识别速度是「⻩⼭1号」的7倍，是市⾯上其它软件算法的26倍。

值得注意的是，华米此次对「黄山2号」虽然没有给出诸如主频、制程工艺等更多参数，但却提到加入了一个在主芯⽚处于休眠甚至关闭状态时，仍持续采集健康数据的C2协处理器，理论上可使「黄山2号」整体功耗下降50%。

这样的架构设计，除去降低功耗外，也不禁让人猜测，华米后续是否会在自家智能手表中通过一颗功能更加强大的自研AI芯片，取代此前的双芯片设计？

黄汪在发布会上并没有给出这一问题的答案，只是提到，「黄山2号」已经流⽚成功，将于今年四季度量产，搭载「黄山2号」的可穿戴新品将于明年（2021年）上半年正式面世。

2020年，当「黄山2号」终于面世时，黄汪也在AI创新大会上阐述了华米造“芯”的心路历程。

雷锋网将其简单梳理如下：

智能手表要想实现健康监测和预警，甚至流行病趋势预测，需要AI算法引擎，AI算法引擎的能力会直接影响健康监测的准确度，于是华米自研了五大AI算法引擎；

算法模型的不断迭代需要传感器进行精准大数据采集，因而传感器能否精准采集到诸如运动、睡眠、血氧等数据将直接影响算法模型的效率和精度，于是华米自研了生物追踪光学传感器；

对于可穿戴设备而言，既要有低功耗保证长续航，又要有足够的算力和AI架构来保证传感器精准采集数据、AI算法能够快速响应并给出高精度反馈，这就需要一颗与AI算法、传感器能够高度协同工作的低功耗AI芯片，于是华米自研了“黄山”系列可穿戴AI芯片。

这样一路下来，华米终于从最初的一家硬件公司发展成为如今一家覆盖硬件、算法、传感器、芯片全产业链的企业。

华米的AI算法团队如今已经壮大到几百人，黄汪在大会上也对外透露，华米经过去年对AI算法团队半年的规划，正式将人工智能实验室升级为华米人工智能研究院。

除去成立人工智能研究院外，华米还与钟南山院士团队、中国田协、中科大先研院分别成立了腕部智能可穿戴联合实验室、田径运动联合实验室、「脑机」智能联合实验室，在智能语音方面也进一步与云知声合作。

就造“芯”这件事儿，黄汪表示，“华米在做「黄山1号」时踩了很多坑，进行大量磨合，研发周期也较长，其实第二代就好很多，第三代到明年某一个时间可能会发布。”

黄汪曾在多个场合强调，华米从来不是一家硬件公司，而是一家基于云的健康服务提供商。

现在来看，华米离它的目标又近了一步。