6月15日，华米科技在安徽合肥举办首届AI创新大会。在主题为“AI to Decode Future”的大会上，华米科技正式发布了新一代智能可穿戴芯片“黄山2号”、第二代PPG生物追踪光学传感器BioTracker™ 2及一系列全新的健康大数据AI算法。通过一整套AI健康管理技术架构，华米科技将致力于搭建新型健康基础设施平台，并且重构全球健康医疗产业。
公司创始人、董事长兼CEO黄汪在会上宣布，同时成立华米人工智能研究院（下称“研究院”）。研究院院长由华米科技副总裁汪孔桥担任，著名人工智能研究专家、加州大学欧文分校教授、未来健康研究所创办人Ramesh Jain（拉米什·杰恩），受邀担任研究院首席顾问；中国科学技术大学校长助理、类脑智能技术及应用国家工程实验室主任吴枫，出任研究院专家委员会主席。
目前，研究院已经建立了三个联合实验室，分别为和钟南山院士团队的腕部智能可穿戴联合实验室、和中国田径协会的田径运动联合实验室，以及和中科大先进技术研究院的脑机智能联合实验室。此外，研究院还宣布和云知声达成了战略合作，基于“云端芯”进行优势资源共享和整合。
“黄山2号”四季度量产房颤识别更快功耗减半
2018年9月，华米科技正式发布了“黄山1号”，这也是全球可穿戴领域的第一颗AI芯片。如今，历时450多天的攻坚之后，全新一代的“黄山2号”终于出炉。
据介绍，和“黄山1号”一样，“黄山2号”仍基于先进的RISC－V架构。和在PC时代的英特尔X86架构、移动互联网时代的ARM架构一样，RISC－V也被公认为是IoT（物联网）时代最具潜力的芯片架构。它具有高运算效率和低使用功耗两大优势，相比于在可穿戴设备中常见的ARM Cortex－M4架构处理器，整体运算效率提升了38％。
黄汪透露，华米科技为“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，“黄山2号”的房颤识别速度是“黄山1号”的7倍，是市面上其它软件算法的 26 倍。
同时，“黄山2号”还加入了超低功耗传感器AON模式，和苹果一样搭载了协处理器－C2协处理器。该处理器可单独用于数据收集，能在主芯片处于休眠甚至关闭状态时，仍持续保持健康数据的记录工作；理论上可使黄山2号整体功耗下降50％，从而让用户彻底告别可穿戴设备的续航焦虑。
目前，“黄山2号”已经流片成功，预计将于今年四季度量产。明年（2021年）上半年，搭载“黄山2号”的可穿戴新品也将面世。
心率、血氧、睡眠生物数据引擎集体亮相
因为心脏是人体最重要的器官之一，心脏健康也一直是华米科技关注的重点以及初心。2019年，华米科技推出了自研的RealBeats™ 生物数据引擎，通过分析PPG光学心率数据和ECG心电图数据，可实现对心律不齐的自动甄别。
之前，华米科技已同北京大学第一医院共同完成了智能手环监测房颤的临床医学研究，搭载RealBeats™的智能手环PPG和ECG功能判断房颤的准确度分别达到了93．27％和94．76％，这一结果与专业医师的人工判读结果基本一致。得益于这套引擎，到目前为止华米科技共监测到了 91100 次疑似房颤病例。
此次新推出的第二代心脏数据AI生物引擎RealBeats™ 2，可能是全球最先进的心率AI引擎。它能有效地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了上一代的1．87倍和6．64倍。此外，通过建立心脏健康大数据模型，也成功实现了折返性心动过速和室上性频发早搏的AI自动甄别。
血氧饱和度也是反映健康状态的重要指标，通过历时2年的不断摸索，华米科技推出了自主研发的血氧数据AI生物引擎——OxygenBeats™。该算法基于健康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，进一步提升了准确度。
黄汪介绍，华米还采用了氧降实验来验证算法的准确度，结果显示成功率可达100％，市场上的同类产品不到90％；与专业血氧仪的检测结果平均误差仅为1．67％，精度超过大多数腕部可穿戴设备的血氧检测算法。
他透露，基于此前的合作，华米科技还会和钟南山院士团队一起，借助OxygenBeats™高精度血氧检测的能力，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，最近将在今年（2020年）三季度面世。
华米科技还发布了全新的睡眠数据AI生物引擎SomnusCare™，该算法基于华米海量的健康大数据，实现了对睡眠状态的准确识别，并通过多维数据帮助用户了解睡眠状态和质量。其睡眠数据检测精度超过了80％，而且能以将近100％的精度检测出时长超过 25 分钟的午睡数据。
同时，针对严重危害健康的“隐形杀手”睡眠呼吸暂停综合征，华米科技结合OxygenBeats™血氧引擎，可以分别从睡眠状态判定和血氧饱和度检测两个维度深度分析，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。
之前，在此次新冠疫情期间，利用生物数据引擎，并结合天气、季节、历史周期等外部因素，华米科技已经建立了一套流行病发病趋势的预测模型。随着生物数据引擎全面升级，未来的流行病预测甚至预警能力，也会成为新型健康基础设施平台的一部分。
ExerSense™＋ huami－PAI™ 开启运动智能新模式
AI带来的改变，也体现在运动上。
现在几乎市面上所有的智能手表，都需要用户在开始锻炼之前，手动设置一个运动模式，才能开始记录。而华米科技通过对不同运动模式下的运动数据和心率数据进行分析，推出了基于运动大数据的活体活动模式AI识别引擎 ExerSense™。
该引擎可通过华米可穿戴设备上运动传感器和心率传感器的数据检测，实时匹配运动模型，最终能够智能判断用户当前的运动模式。目前，ExerSense™已经可以自动识别 19 项运动模式，包括健走、跑步、骑行、游泳等，覆盖了用户95％的日常运动场景；用户无需进行繁琐的人工操作，就可以实现真正无感的智能运动模式选择。
基于同样智能理念的还有人体健康评估系统huami－PAI™。该系统基于用户心率数据，结合每天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，帮助用户智能掌握每天运动量。而且，PAI可以针对不同用户，结合年龄、性别、静息心率等个性化生理数据，为每个用户打造一套绝对个性化的健康评估系统。
该系统还加入了时间维度来分析运动量。用户可根据自己的工作和作息习惯，自由制定运动目标。要达到100的PAI值，你可以选择多天低强度运动，也可以集中几天做高强度运动。
根据 HUNT Fitness Study的研究结果，将PAI值保持到 100 以上，有利于降低心血管疾病死亡危险，提高预期寿命。该研究由挪威科技大学医学院 Ulrik Wisloff（乌尔里克·韦斯洛夫） 教授主导，历时超过35年，涉及到超过 230，000 名参与者。
据黄汪透露，目前华米已经有很多款可穿戴设备支持huami－PAI™，包括最新发布的小米手环5。未来还将会有更多设备搭载，让每一位用户可以科学的设定并完成运动目标，改善身体健康。
此外，在2019年年底的全员信中，黄汪曾经说过：对数据认真的人，一定要亲自做传感器。说到做到，在这次AI创新大会上，华米科技就推出了新一代BioTracker™ 2 PPG生物追踪光学传感器。
与上一代相比，BioTracker™ 2可以支持多达五种生物数据引擎（RealBeats™、OxygenBeats™、SomnusCare™、ExerSense™、huami－PAI™），也是华米科技有史以来研发的功能最丰富、检测精度最高的人体生物传感器。在即将推出的“黄山2号”芯片强大的AI运算性能支持下，BioTracker™ 2也许会成为全球最强大的可穿戴人体光学传感器。
人工智能研究院成立，以AI为技术支点
此次AI创新大会的重头戏，是黄汪宣布，将华米科技人工智能实验室正式升级为人工智能研究院（Huami AI Research）。
人工智能研究院的院长，由华米科技副总裁汪孔桥担任。著名人工智能研究专家、“多媒体计算之父”（Father of Multimedia Computing）、加州大学欧文分校教授、未来健康研究所创办人Ramesh Jain，则受邀担任研究院首席顾问。
研究院成立了专家委员会，委员会主席由中国科学技术大学校长助理、先进技术研究院院长吴枫担任。除了吴枫之外，其余的7位成员也都是人工智能领域的专家，以便帮助共同提升AI生态和技术。
目前，研究院已经建立了三个联合实验室，分别是：
·和钟南山院士团队的腕部智能可穿戴联合实验室，将在未来共同推动智能可穿戴产品在呼吸健康管理方面的应用研究和成果转化。
·和中国田径协会的田径运动联合实验室，将会基于可穿戴设备，运用AI算法模型和大数据分析技术，研究专家运动员和普通运动爱好者的数据，助力专业训练和全民健身。
·和中科大先进技术研究院的脑机智能联合实验室，将进一步开展非侵入式和侵入式脑机接口研究。
此外，研究院还宣布和智能语音独角兽云知声达成了战略合作，将共同研发可应用于手表的智能语音助手，未来还会在汽车、医疗、IoT等领域展开全方位的合作。
华米科技创始人、董事长兼CEO黄汪强调，人工智能研究院的成立，就是希望通过汇聚不同学科的顶级专家，致力于和健康大数据相关的人工智能核心技术创新，探索人工智能在可穿戴领域的垂直应用。同时，在健康大数据挖掘、智慧医疗、脑机接口等领域，开展前沿技术探索和创新。
而通过自研智能可穿戴芯片、算法和传感器，华米科技已经搭建起了完整的AI健康管理架构。今后华米科技将以AI为技术支点，持续布局大健康新基建，重构全球健康医疗产业；并与国内外顶尖机构携手，共同探索可穿戴的未来。
