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首先，让我们看看计算意味着什么。
第一阶段，计算=计算2
从以大型机为代表的计算机开始，到以奔腾iv频率为主导的单核时期，每个人对计算的需求都在于更高的处理速度。此时，计算能力几乎是唯一的指标。此阶段的目标是实现计算速度和精度。
在第二阶段，计算=计算2
这个阶段进入了人们的视野。标志性产品包括笔记本电脑-> mid->智能手机->平板电脑/混合设备。在这条道路上，我们可以看到人们的需求从关注计算能力和优化便携式移动性转向考虑每瓦计算能力。在这个想法的顶端，我们关注用户设备的输入和输出能力，并考虑向云提及计算能力(cloud =存储能力+计算能力)，因此我们看到了chromebook，并听说传奇的windows 9将是一个云操作系统。至于苹果，我们可以继续期待ios和macintosh的交叉尺寸设备。
这一阶段与第一阶段有一个共同点:计算=一般计算。只是无论是企业还是消费者，计算都开始考虑成本。因此，我们可以看到使用海水能源的数据中心，以及英特尔在消费设备中对tdp概念的重视。处理器本地集成的组件越多，对功耗优化的影响就越大。因此，我们可以看到cpu集成了南北桥、内存控制器和嵌入在cpu中的集成显卡。此时此刻，摩尔定律已经在生产线上被完美地验证了一次又一次。
在第三阶段，计算=
这一阶段刚刚起步，代表着可穿戴设备。这一阶段的重要特征是将传感器引入计算。云和终端的结合使得计算能够提供解决方案，云成为解决方案中的关键服务提供商。在这一阶段，我们发现，就像第二阶段的计算能力的重量一样，对功耗的需求也在减弱，尤其是对于大型设备，例如可以运行8小时的消费类笔记本电脑，甚至可以袖手旁观运行一个月以上的蓝牙4.0设备。
五年前，我们在研究室内定位系统。当时，选择是超宽带，zigbee和ism射频。单个传感器和单个算法无法解决信号冲突和干扰，因此档案馆中的一个人可能出现在隔壁办公室的显示终端上。当时，传感器和计算单元、传感器和传感器之间的联系并不那么丰富。回到今天，我们已经看到了伊贝阿康的可能性。更精确的室内定位和成本可控的小规模民用定位可能更接近。
回到我们现在看到的可穿戴设备，传感器在用户端收集数据，并在云中处理数据。不幸的是，这种数据处理目前更多地呈现在分段结构中。例如，当我75公斤体重的实时数据与云中的基本数据相结合时，预设的体重指数部分会告诉我我超重了。也就是说，这种计算是预设的计算，既不实时也不准确。这就是未来计算的目标:面向场景的精确实时计算。
目前有这种计算的例子吗？地图上推荐的运输方式就是一个例子。根据道路拥堵情况、部分公交车的运行位置甚至公共交通的运行时间，最终给出推荐路线。未来的计算就是为了实现这样一个目标。传感器的应用(独立的或叠加的)、自然搜索的实现、机器学习的优化和面向场景的计算模型的建立将共同为我们实现这一目标——所见即所得的解决方案将像所见即所得的软件一样直观。
这样的目标什么时候能实现？我认为，当主传感器不再通过客户端计算设备连接到云时，这一点有望实现。让我问你一个问题。除了蓝牙4.0，可穿戴设备还有什么可靠的数据上传方法？这篇文章是作者独立的观点，并不代表老虎嗅探网络的立场
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