“计算设计”流程如何运作

SDIC负责人Federico Casalegno将这个流程描述为一个建立在三大支柱上的循环：真人、数字孪生和机器人 。

1. 3D与4D人体扫描。 SDIC从全球多样化的用户群体中，采集耳朵、手腕和手指的高精度解剖学扫描数据。而“4D”则加入了时间维度，捕捉这些身体部位在运动中的变形情况 。
2. 创建数字孪生。 这些扫描数据被转化为高保真的虚拟解剖模型，作为测试环境 。
3. AI驱动的仿真。 在这些数字孪生模型上，研究人员进行数千次AI驱动的物理仿真，调整耳塞角度、传感器位置和接触压力等变量。仅Galaxy Buds4系列就进行了超过10,000次仿真 。
4. 机器人交叉验证。 仿真胜出的方案会通过定制的机器人测试设备进行物理验证。这形成了一个闭环，将传统的“感觉怎么样？”这类主观问题，转变为可量化的工程指标 。

计算设计如何塑造每一款新品

Galaxy Buds4系列：“刀锋设计”源于数据而非笔触

这款耳机是新设计思路最详尽的案例研究。三星分析了数亿个耳部数据点——一个官方消息来源称其超过1亿个全球耳形数据点——并进行了超过10,000次佩戴仿真，最终确定了全新的“Buds blade”设计语言 。

数据揭示了一个清晰的结论：耳机主体需要稍微缩小，旋转角度需要微调几度。这些微小的几何变化，为更广泛的用户群体带来了在稳定性和全天佩戴舒适度上的巨大提升 。最终产品是一款超薄、符合人体工学的耳机，即使在剧烈运动中也能保持稳固，而这一说法如今由客观的机器人测试数据支持，而非少数主观评价 。

Galaxy Watch8系列：贴合度是健康传感器的关键难题

对于智能手表而言，贴合度不仅仅是舒适问题，它还决定了心率、睡眠、压力监测（包括Watch8上新的EDA传感器）以及运动追踪功能的传感器精确度 。

SDIC采用同样的4D扫描和AI仿真流程来优化手腕接触。数据推动团队改进了整个Watch8系列的缓冲设计。一项关键的机械决策是将首次在Galaxy Watch Ultra上使用的动态表耳系统扩展到所有Watch8型号，以尽量减少表体与手腕之间的间隙，从而提高传感器读数的稳定性 。

Galaxy Ring：让一只硬质指环适配万千手指

智能指环的难处在于，一个单一的硬质物体必须在形态各异的手指上保持精确的传感器接触。三星的计算设计流程现在会构建用户手指的数字孪生，以优化指环尺寸、内部弧度和用于全天健康监测的PPG传感器位置 。

其目标是确保心率、睡眠分期等生物识别测量在尽可能广泛的手指解剖学差异中保持准确，而无需用户自己成为指环尺寸专家 。

三星下一步：全新可穿戴品类和AI工厂

根据三星官方访谈，SDIC负责人Casalegno的展望指向了三个具体方向 。

• 自我强化的数据优势。 随着三星独家的人体解剖学数据集的不断增长，其定制的AI工具将驱动更精确的仿真和更深入的洞察，这可能会扩大其相较于依赖更小或更单一训练数据集的竞争对手的优势 。
• 全新品类的可穿戴设备。 Casalegno表示，扩展这种方法论可能“在下游解锁指数级的创新，催生能够重新定义用户体验边界的全新可穿戴品类” 。他并未明确具体形态，但支撑此形态的基础设施——即耳朵、手腕和手指的客观贴合数据——现在已经就位。
• 从实验室到工厂。 另外，三星已宣布计划在2030年前将所有全球制造工厂转变为全面AI驱动的工厂，并将基于数字孪生的仿真整合到整个生产链中 。这表明，今天用于设计Galaxy Buds的数字孪生方法论，未来将主导其生产线上的制造过程。

三星SDIC团队也证实，他们正基于积累的数据和专门的AI，积极革新设计流程，目标是推出能将人体工学和AI结合得比现有产品更深入的穿戴产品 。就目前而言，Galaxy Buds4、Watch8和Ring是首批看得见摸得着的证据，证明主观试戴小组正在被客观的、经AI验证的标准所取代。

“计算设计”流程如何运作

SDIC负责人Federico Casalegno将这个流程描述为一个建立在三大支柱上的循环：真人、数字孪生和机器人 。

1. 3D与4D人体扫描。 SDIC从全球多样化的用户群体中，采集耳朵、手腕和手指的高精度解剖学扫描数据。而“4D”则加入了时间维度，捕捉这些身体部位在运动中的变形情况 。
2. 创建数字孪生。 这些扫描数据被转化为高保真的虚拟解剖模型，作为测试环境 。
3. AI驱动的仿真。 在这些数字孪生模型上，研究人员进行数千次AI驱动的物理仿真，调整耳塞角度、传感器位置和接触压力等变量。仅Galaxy Buds4系列就进行了超过10,000次仿真 。
4. 机器人交叉验证。 仿真胜出的方案会通过定制的机器人测试设备进行物理验证。这形成了一个闭环，将传统的“感觉怎么样？”这类主观问题，转变为可量化的工程指标 。

计算设计如何塑造每一款新品

Galaxy Buds4系列：“刀锋设计”源于数据而非笔触

这款耳机是新设计思路最详尽的案例研究。三星分析了数亿个耳部数据点——一个官方消息来源称其超过1亿个全球耳形数据点——并进行了超过10,000次佩戴仿真，最终确定了全新的“Buds blade”设计语言 。

数据揭示了一个清晰的结论：耳机主体需要稍微缩小，旋转角度需要微调几度。这些微小的几何变化，为更广泛的用户群体带来了在稳定性和全天佩戴舒适度上的巨大提升 。最终产品是一款超薄、符合人体工学的耳机，即使在剧烈运动中也能保持稳固，而这一说法如今由客观的机器人测试数据支持，而非少数主观评价 。

Galaxy Watch8系列：贴合度是健康传感器的关键难题

对于智能手表而言，贴合度不仅仅是舒适问题，它还决定了心率、睡眠、压力监测（包括Watch8上新的EDA传感器）以及运动追踪功能的传感器精确度 。

SDIC采用同样的4D扫描和AI仿真流程来优化手腕接触。数据推动团队改进了整个Watch8系列的缓冲设计。一项关键的机械决策是将首次在Galaxy Watch Ultra上使用的动态表耳系统扩展到所有Watch8型号，以尽量减少表体与手腕之间的间隙，从而提高传感器读数的稳定性 。

Galaxy Ring：让一只硬质指环适配万千手指

智能指环的难处在于，一个单一的硬质物体必须在形态各异的手指上保持精确的传感器接触。三星的计算设计流程现在会构建用户手指的数字孪生，以优化指环尺寸、内部弧度和用于全天健康监测的PPG传感器位置 。

其目标是确保心率、睡眠分期等生物识别测量在尽可能广泛的手指解剖学差异中保持准确，而无需用户自己成为指环尺寸专家 。

三星下一步：全新可穿戴品类和AI工厂

根据三星官方访谈，SDIC负责人Casalegno的展望指向了三个具体方向 。

• 自我强化的数据优势。 随着三星独家的人体解剖学数据集的不断增长，其定制的AI工具将驱动更精确的仿真和更深入的洞察，这可能会扩大其相较于依赖更小或更单一训练数据集的竞争对手的优势 。
• 全新品类的可穿戴设备。 Casalegno表示，扩展这种方法论可能“在下游解锁指数级的创新，催生能够重新定义用户体验边界的全新可穿戴品类” 。他并未明确具体形态，但支撑此形态的基础设施——即耳朵、手腕和手指的客观贴合数据——现在已经就位。
• 从实验室到工厂。 另外，三星已宣布计划在2030年前将所有全球制造工厂转变为全面AI驱动的工厂，并将基于数字孪生的仿真整合到整个生产链中 。这表明，今天用于设计Galaxy Buds的数字孪生方法论，未来将主导其生产线上的制造过程。

三星SDIC团队也证实，他们正基于积累的数据和专门的AI，积极革新设计流程，目标是推出能将人体工学和AI结合得比现有产品更深入的穿戴产品 。就目前而言，Galaxy Buds4、Watch8和Ring是首批看得见摸得着的证据，证明主观试戴小组正在被客观的、经AI验证的标准所取代。