IDF2013，英特尔提出了感知计算概念，英特尔副总裁邓慕理是这样阐述的：感知计算是以更加自然（Natural）、直观（Intuitive）和身临其境（Immersive）的方式，重新定义消费者的计算体验，重塑人机互动的未来图景。这就意味着，英特尔正在力推新的操控方式进入笔记本。那么，在感知计算的背后，什么样的新操控方式最有可能吹响冲锋号，进军笔记本市场呢？

摄像头体感：动动手脚 自动捕捉
优势：可识别全身动作
劣势：结构较为复杂，摄像头需直面使用者
    说起体感大家并不陌生，微软的Kinect成名已久。而在IDF2013上，英特尔用来展示感知计算的，也是基于摄像头的体感技术。动动手，就可以操控电脑，尤其是玩游戏时，挥拳舞腿，好似实战，那种带入感，是其他操控方式无法比拟的。
　　不过，想要用摄像头实现完美的体感操控，也并不是件容易的事情。微软Kinect和英特尔摄像头的体感技术均使用了两个摄像头，从不同角度拍摄使用者后，形成3D图像，同时，这两个摄像头也各有分工，红外摄像头可以更好的识别人体的生物特性，便于从复杂的背景中识别出使用者。而普通摄像头，则偏重于扑捉人体动作。而在捕捉到图像后还要对图像进行复杂的分析和建模过程，例如在脸部，以标志性的眼睛，鼻子，下巴等作为标志点，而在手部，则以肘关节，腕关节等为标志点，这样，通过对比各检测点与标致点之间的位移，就可以检测出人体的动作，再将这些动作转化为指令，就实现了电脑控制。
    摄像头体感设备可以对人体各部会的动作进行监控，从而实现特定的体感操作，如Kinect，就可以监测人体的二十个关节的运动，以让游戏人物实现繁多的动作。但摄像头体感用在笔记本中，还存在一定的困难，安装双摄像头倒是难度不高，但如何在人体运动时让摄像头始终正对使用者却不是件容易的事。而一旦摄像头侧拍使用者，不仅使用者的动作容易被自己的身体遮挡，标志点的定位也容易变形，导致体感精度降低。
    但随着Leap Motion体感的出现，体感融入笔记本的速度有望提升，这款仅有U盘大小的体感传感器据称使用超声波与红外摄像方式，重点捕捉使用者双手运动时的体感动作。缩小捕捉范围，令这款体感传感器的精度与识别效率都有很大提高。而其价格仅99美元。近期，Leap Motion更是宣布其与惠普合作，将在近期内推出体感笔记本。体感，会在短时间内进入我们的视线吗？值得期待。


图：英特尔展示的感知体感设备与建模原理

图：Leap Motion体感技术能够非常精确地感知每个手指的动作

小贴士：体感门槛低，精度提升难
    如今，一些笔记本已经开始宣传体感，如海尔7G－3s\T6－3，而VAIO E 14P、东芝G50等笔记本使用的手势控制也算是一种体感。但这些笔记本并未使用双摄像头，那么，它们是如何实现体感操作的呢？实际上，这些机型只是依靠摄像头拍摄图片，对图片进行分析，然后触发控制。体感和手势控制实现起来并不复杂，但也有识别动作少，识别误码率高等问题，这也就是这些笔记本体感控制能力弱的根本原因。
 
肌肉传感：手臂一挥 知你心意
优势：无障碍快速传感
劣势：需要额外设备，只能获取手臂动作
　　看到的未必是真实的，拍到的未必是就是你的操控意图。摄像体感往往面临这样的困境——如摄像头被遮挡；又比如使用者的微小动作超过摄像头识别分辨率。
　　近期，Thalmic Labs推出的MYO腕带就是通过获知肌肉状态来，让电脑感知你的操控需求的。
    这款内置处理器并整合了蓝牙4.0的腕带感知使用者的动作，它有两种感知方式：对于手臂移动，挥舞等臂上动作，依靠腕带内置的加速传感器和陀螺仪进行感知；而对于手指和下臂动作，则依靠腕带内部的电级。我们知道，手指能作出动作，正是依靠下臂丰富的肌肉束的牵引才能够实现。而动作的不同，各肌肉束的运动都不一样。而MYO腕带内部的电极，正是检测下臂各肌肉运动时所产生的电脉冲，从而获知使用者作出的是什么动作，并转变成不同的命令来来操控电脑。
   直接感知身体状态，让传感的可靠性大大提升，而即便是微小的动作，也躲不开传感器的监视，甚至，在你的手指还未动作，肌肉的牵引已经让传感器获知你的想法，这也让肌肉传感有更好的速度。不过，需要额外佩戴腕带，还是让人有些纠结。而且，只能传感手部的动作噢，这样的操控，在某些地方，主要是游戏里，可能还不太够High。


 
 
眼球控制：懒到极致 动眼不动手
优势：无需动作，凝视即可
劣势：感知动作少，确定困难
   对于偷懒的追求，总是永无止境，体感，肌肉传感还需要动手，此君子不为，宅男也懒得动。如果能够借助一个眼神就让电脑心领神会，感知你的意图的话，那多好。还别说，这种心有灵犀的做法，厂家早有尝试，早在2011年，联想就发布过眼球控制概念本。而近期，运行Win8的Eye Tribe眼控平板也已经面世，它们可以根据使用者眼球关注的焦点来移动屏幕上的鼠标箭头，而在凝视图标或眨眼时，就相当于点击，从而操控电脑。
   眼球识别是一个非常复杂的过程，在通过摄像头确定头部结构，识别眼球位置后，眼球传感器将发射出人眼无法看到的低功率红外线光束，这一光束在人眼的瞳孔、虹膜、角膜等部位会产生不同的反射，接收器在接收反射光束后，经过分析与计算，即可得知使用者的关注目标。
    眼球控制无疑是极致偷懒的方式，宅男动眼不动手、省事。但眼球控制只能感知使用者的关注目标，感知动作少，同时，眼神控制要靠凝视或眨眼才相当于鼠标点击。这在操控时，也比较麻烦，尤其游戏或需要频繁点击时，对着电脑疯狂的眨眼放电，那也相当不舒服啊。因此，眼球控制只能作为辅助操控方式，也许正因为此，英特尔近期向眼球控制技术提供商Tobii投资了2100万美元，以获得10%的股份。未来，英特尔是否会在笔记本中推广这种感知方式呢？大有可能噢。


图：联想与Tobii合作的眼控笔记本概念机（上）与Eye Tribe眼控平板电脑（下）

图：追踪眼球技术通过瞳孔、虹膜、角膜等不同部位产生的反射获得感知数据

总结：新感知方式，需要突破可靠性瓶颈
     笔记本的新感知方式还有更多类型，自然的语音方式，科幻的脑电波传感等等，虽然，这些技术在实验室已经取得成功，但离商用还有不小的距离－－这不仅因为设备的价格昂贵，更重要的是如何提升传感的可靠性。例如，语音感知中，如何区分是使用者日常的语言行为还是操控命令，在体感中，如何区别是使用者正常的体态还是控制体态。而眼球控制时，如果使用者开小差时又该如何做出反应等等——这些模糊判断的机制，都成为电脑新感知方式成功与否的关键。而要解决这些问题，不仅要求有强大硬件的支持，还要有足够的人工智能。也许，算法的突破，PC人工智能的水平，将决定这些新感知方式的普及速度与使用者对其的接受度。