9月17日，华米科技在北京举行2018年度新品发布会。在这场发布会上，华为科技除了推出了AMAZFIT智能手表、AMAZFIT健康手环1S之外，还发布了首款基于RISC-V架构的可穿戴AI芯片——“黄山1号”。
AI in IoT：把人通过可穿戴的方式跟整个IoT的世界连接在一起
从名称来看，此次发布的AMAZFIT智能手表与其它同类产品似乎并无不同。但实际上，它内置小爱同学，在变身你的贴身助理的同时，更可以便捷控制米家智能家居，这比苹果Siri和HomeKit要实用的多。
而早在今年年初，华米公司上市之时，华米科技董事长、创始人兼CEO黄汪便曾表示：华米科技的使命是将人类真实的情感及活动无感地连入互联网，改善人们的生活。我们希望通过可穿戴的方式把人连接到互联网，即连接到整个智能家居、智能化的硬件设备，把人通过可穿戴的方式跟整个IoT的世界连接在一起。
其实，智能家居的概念自2000年以来便开始起色。但直到近年来，随着移动互联网、传感器等技术的革新，才逐渐由概念转为产品，并被人们慢慢接受。不过，尚未大规模的普及，其中缺失的最关键一环就是“一体化”，即让智能家居连接为一体，用户可以简单、方便的控制和使用。所以，此次AMAZFIT智能手表的出现，可谓开启了智能可穿戴、智能家居甚至是IoT发展的新篇章，正如发布会上所言“这也许是最大规模的IoT福利，来到了你的手腕”！
AI in Health：心血管病早期发现和预防，提供专业医生咨询在内的医疗服务
另外，华米科技在医疗健康领域取得重大突破。会上最新发布的AMAZFIT米动健康手环1S，首次采用华米科技自研的PPG传感器。这款传感器的精度更高、功耗更低。同时，AMAZFIT米动健康手环1S还在手环中集成了人工智能算法，能够对采集到的心率信号进行实时分析。两者搭配，AMAZFIT米动健康手环1S能够24小时实时监测包括房颤(Atrial Fibrillation)等在内的心律失常(Arrhythmia)，并提前预警，防患于未然。而且，预警后用户还可以进一步测量当时的心电数据，从而捕捉更多心脏健康隐患。
这些对心血管病的早期发现和预防有着极为重要的意义。来自《中国心血管病报告2017（概要）》的数据显示，全国心血管病患者人数现在2.9亿左右，心血管病死亡占我国居民疾病死亡构成40%以上。而心律失常，是心血管病的一种常见症状。以其中的房颤为例，房颤顾名思义就是心房颤动，是一种常见的恶性心律失常。房颤患者的心脏内容易形成血栓，且房颤又容易使血栓脱落，脱落的血栓随血管运行到脑部，容易引起脑梗死。早期的房颤大多数是阵发性的，不是随时都可以捕捉。比如，很多患者突然出现心慌、胸闷，或者心里“咯噔”一下，然后症状很快就消失。此时，再去医院即便专业的设备也无法捕捉房颤信号，从而可能遗漏一些潜在的疾病风险。
而除实时分析和预警之外，AMAZFIT米动健康手环1S还提供24小时医疗专家咨询服务，以及日常健康的分析与指导，帮助用户养成良好的生活习惯，呵护用户的身体健康。而从数据监测到数据分析，再到数据服务，华米科技也实现了数据价值的闭环，这在业内也是首屈一指。
AI in Chip：全球可穿戴领域第一颗人工智能芯片
会上，华米科技还正式发布了全球可穿戴领域第一颗人工智能芯片“黄山1号“。这颗芯片基于RISC-V指令集架构开发，并且集成了AON（Always On）模块控制器和神经网络加速模块。
RISC-V 指令集架构是由加利福尼亚大学伯克利分校（University of California, Berkeley）于2010年发起的研究项目，该项目是研究小组基于对过去30多年CPU指令集架构的研究和对当下及未来软件及应用领域理解的基础上开发出来的。RISC-V的基金会成立于2016年，短短2年多时间内其会员超过150个，很多全球知名的科技公司都是基金会会员，这也在一定程度上代表了科技界对于RISC-V这样一种开源指令集架构的热衷程度。与其它架构相比（如X86、ARM等），RISC-V具有性能高、功耗低、体积小、易于定制和扩展等特点，而且开放、免费，非常适合微小嵌入式系统，是最适合 IoT 时代的处理器架构。对于“黄山 1号“的发布，RISC-V基金会主席Krste Asanovic教授及其成员也激动的评价道：这是全球全球第一颗基于RISC-V的可穿戴处理器，RISC-V应用场景拓展向前迈进了一大步，期待它在智能可穿戴领域的精彩表现。
此外，黄山1号还集成了AON（Always On）模块，不仅功耗低，还可以自动将传感器数据搬运到内部 SRAM之中，让数据存储性能更快、更稳定。而更为值得称道的是，它集成了神经网络加速模块，能够本地化处理AI任务 —— 通过Heart Rate、ECG Engine、ECG Engine Pro、Arrhythmias四大驱动引擎，对心率、心电、心律失常等进行实时监测与分析，可广泛应用在各类智能可穿戴设备中。
编辑：芯智讯-林子
