可穿戴科技的新闻近年层出不穷，成为研发应用热点。这也推动了智能硬件产品等技术研发。
可穿戴人工智能设备是如何实现信息采集的过程？华南理工大学自动化科学与工程学院的李智军教授认为：可穿戴人工智能设备的思路大体分为信号采集、识别分析和助力实现三步，每一步都体现研发科技的高下水平。
首先来讲，从采集我们人体发出的生物信息信号的难易程度上，就让这类研发有了高下之分。我们人体所发出的生物信号有比较外在的一类，相对容易采集，比如我们的心跳、脉搏、呼吸、身体倾斜度改变等、也有一类比较内在的一类，比如肌肉收缩时产生的肌电信号、大脑思维活动时产生的脑电波信号等，相对就更为复杂。“比如榜单上罗列的抬头挺胸芯片，其实就非常简单，只需要监测采集人体倾斜角的一些数据变化就可以了，并不具备很深很开创性的科技含量。”李智军说，“肌电信号、脑电信号这类更内在的信号采集更为复杂。有些时候，更难进行，涉及的不仅仅是技术上的难，更多是伦理上的选择困难。一般而言，医学伦理上是不允许拿活的人体做这样的实验的。用猴子来做实验，也有很多动物保护者反对，因为伤害风险很高。”
采集到生物信息后，第二步的分类识别才是考验科研深浅的更重要标尺。“如何识别不同信号所代表的意图是最难也最重要的部分。目前，信息科学、自动化领域和相关医学领域的科研人员着力最多的也正是这一部分的识别和语言转化工作。”在实现了语言转化后，才是第三步的人工智能助力设备设计。成为可见的可穿戴设备，帮助人类完成一些行动或数据采集目标。
鉴于以上的数据采集流程，也因此各项技术的快速发展催生出巨大的智能硬件市场，通过软件系统与智能芯片等软硬结合的方式使得产品具备智能化的功能，这其中涵盖传感器封装制造、硬件设计、软件开发、大数据、云服务等庞大的产业链条，万亿级市场的商机潜力不可估量。