運算設計流程係點運作㗎？

SDIC 嘅主管 Federico Casalegno 形容，呢個流程係一個建基於三大支柱嘅循環：真實用戶、數碼孿生同機械人 。

1. 3D 同 4D 人體掃描。 SDIC 會採集嚟自全球唔同種族人群嘅耳朵、手腕同手指嘅高精準度人體掃描數據。當中嘅「4D」元素加入咗時間維度，捕捉呢啲身體部位喺郁動時點樣變形 。
2. 建立數碼孿生。 呢啲掃描會轉化成高像真度嘅虛擬人體模型，用嚟做測試環境 。
3. AI 驅動嘅模擬。 研究人員會喺呢啲數碼孿生模型上，執行數以千計由 AI 驅動嘅物理模擬，調整耳機角度、感應器位置同接觸壓力等變數。以 Galaxy Buds4 系列為例，就跑咗超過一萬次模擬 。
4. 機械人交叉驗證。 模擬勝出嘅設計，會用特製嘅機械人測試平台進行實體驗證。咁就形成一個完整嘅循環，將傳統上「戴落覺得點？」呢個主觀問題，變成可量度嘅工程指標 。

運算設計點樣塑造每件新穿戴式裝置

Galaxy Buds4 系列：「刀片設計」係計出嚟，唔係畫出嚟

呢款耳機係展示新方法嘅最詳細案例。三星分析咗數以億計嘅耳朵數據——官方一個來源指出，佢哋用咗超過一億個全球耳形數據點——再跑咗超過一萬次貼合度模擬，先得出全新嘅「Buds blade」設計風格 。

數據講出咗清晰嘅故事：耳機主體要造得稍微細啲，旋轉角度要郁幾度。呢啲微小嘅幾何改動，帶嚟咗穩定性同全日佩戴舒適度嘅大幅提升，而且適用於更廣泛嘅用戶群 。結果係一個超流線、符合人體工學嘅貼合設計，即使劇烈運動都唔易甩，呢個講法而家有客觀嘅機械人測試數據撐腰，而唔係靠少數人嘅主觀評價 。

Galaxy Watch8 系列：貼合度就係健康感應器嘅精準度

對智能手錶嚟講，貼合度唔單止關乎舒適度，仲會決定心率、睡眠、壓力監測（包括 Watch8 上新加入嘅 EDA 感應器）同運動追蹤嘅準確性 。

SDIC 應用咗同一套 4D 掃描同 AI 模擬流程，去優化手腕嘅接觸。數據促使團隊改進咗成個 Watch8 系列嘅墊層設計。一個關鍵嘅機械決定，係將最初喺 Galaxy Watch Ultra 上引入嘅「動態錶耳系統」，擴展到所有 Watch8 型號，盡量收窄錶身同手腕之間嘅空隙，以改善感應器讀數嘅一致性 。

Galaxy Ring：為數以百萬計嘅手指實現統一貼合

戒指本身就係一大難題，因為一件硬物要喺形狀差異極大嘅手指上，保持精準嘅感應器接觸。三星嘅運算設計流程而家會建立用戶手指嘅數碼孿生，去優化戒指尺寸、內部弧度同 PPG（光電容積描記）感應器嘅位置，以實現全日健康監測 。

目標係確保心率同睡眠階段等生物測量數據，喺最廣泛嘅手指形狀上都能保持準確，而唔使用戶自己變成戒指尺寸專家 。

三星下一步有咩計劃：全新穿戴式裝置類別同 AI 工廠

Casalegno 嘅展望，嚟自三星嘅官方訪談，指出咗三個具體方向 。

• 自我強化嘅數據優勢。 隨住三星專有嘅人體數據庫不斷擴大，佢哋自訂嘅 AI 工具將可以驅動更精準嘅模擬同更深入嘅見解，有可能會擴大佢相比嗰啲依賴較細規模或者較單一數據嘅競爭對手嘅優勢 。
• 全新類別嘅穿戴式裝置。 Casalegno 講過，擴展呢套方法論可能會「喺未來解鎖指數級嘅創新，開創能夠重新定義用戶體驗邊界嘅全新穿戴式裝置類別」。佢冇指明具體嘅形態，但基礎設施——即係關於耳仔、手腕同手指嘅客觀貼合數據——已經到位。
• 由實驗室走到工廠。 另外，三星已經宣布咗一個計劃，要喺 2030 年前將所有全球製造業務，轉型為全面由 AI 驅動嘅工廠，並將基於數碼孿生嘅模擬整合到成個生產鏈入面 。咁意味住，今日用嚟設計 Galaxy Buds 嘅同一套數碼孿生方法，將來會主導佢喺生產線上點樣製造出嚟。

三星嘅 SDIC 團隊亦確認，佢哋正基於累積嘅數據同專業 AI，積極革新設計流程，目標係推出比起現有產品，更深入地結合人體工學同 AI 嘅穿戴式產品 。就目前嚟講，Galaxy Buds4、Watch8 同 Ring 就係第一批實證，證明主觀嘅貼合度測試時代，正逐步讓路畀客觀、經 AI 驗證嘅新標準。

運算設計流程係點運作㗎？

SDIC 嘅主管 Federico Casalegno 形容，呢個流程係一個建基於三大支柱嘅循環：真實用戶、數碼孿生同機械人 。

1. 3D 同 4D 人體掃描。 SDIC 會採集嚟自全球唔同種族人群嘅耳朵、手腕同手指嘅高精準度人體掃描數據。當中嘅「4D」元素加入咗時間維度，捕捉呢啲身體部位喺郁動時點樣變形 。
2. 建立數碼孿生。 呢啲掃描會轉化成高像真度嘅虛擬人體模型，用嚟做測試環境 。
3. AI 驅動嘅模擬。 研究人員會喺呢啲數碼孿生模型上，執行數以千計由 AI 驅動嘅物理模擬，調整耳機角度、感應器位置同接觸壓力等變數。以 Galaxy Buds4 系列為例，就跑咗超過一萬次模擬 。
4. 機械人交叉驗證。 模擬勝出嘅設計，會用特製嘅機械人測試平台進行實體驗證。咁就形成一個完整嘅循環，將傳統上「戴落覺得點？」呢個主觀問題，變成可量度嘅工程指標 。

運算設計點樣塑造每件新穿戴式裝置

Galaxy Buds4 系列：「刀片設計」係計出嚟，唔係畫出嚟

呢款耳機係展示新方法嘅最詳細案例。三星分析咗數以億計嘅耳朵數據——官方一個來源指出，佢哋用咗超過一億個全球耳形數據點——再跑咗超過一萬次貼合度模擬，先得出全新嘅「Buds blade」設計風格 。

數據講出咗清晰嘅故事：耳機主體要造得稍微細啲，旋轉角度要郁幾度。呢啲微小嘅幾何改動，帶嚟咗穩定性同全日佩戴舒適度嘅大幅提升，而且適用於更廣泛嘅用戶群 。結果係一個超流線、符合人體工學嘅貼合設計，即使劇烈運動都唔易甩，呢個講法而家有客觀嘅機械人測試數據撐腰，而唔係靠少數人嘅主觀評價 。

Galaxy Watch8 系列：貼合度就係健康感應器嘅精準度

對智能手錶嚟講，貼合度唔單止關乎舒適度，仲會決定心率、睡眠、壓力監測（包括 Watch8 上新加入嘅 EDA 感應器）同運動追蹤嘅準確性 。

SDIC 應用咗同一套 4D 掃描同 AI 模擬流程，去優化手腕嘅接觸。數據促使團隊改進咗成個 Watch8 系列嘅墊層設計。一個關鍵嘅機械決定，係將最初喺 Galaxy Watch Ultra 上引入嘅「動態錶耳系統」，擴展到所有 Watch8 型號，盡量收窄錶身同手腕之間嘅空隙，以改善感應器讀數嘅一致性 。

Galaxy Ring：為數以百萬計嘅手指實現統一貼合

戒指本身就係一大難題，因為一件硬物要喺形狀差異極大嘅手指上，保持精準嘅感應器接觸。三星嘅運算設計流程而家會建立用戶手指嘅數碼孿生，去優化戒指尺寸、內部弧度同 PPG（光電容積描記）感應器嘅位置，以實現全日健康監測 。

目標係確保心率同睡眠階段等生物測量數據，喺最廣泛嘅手指形狀上都能保持準確，而唔使用戶自己變成戒指尺寸專家 。

三星下一步有咩計劃：全新穿戴式裝置類別同 AI 工廠

Casalegno 嘅展望，嚟自三星嘅官方訪談，指出咗三個具體方向 。

• 自我強化嘅數據優勢。 隨住三星專有嘅人體數據庫不斷擴大，佢哋自訂嘅 AI 工具將可以驅動更精準嘅模擬同更深入嘅見解，有可能會擴大佢相比嗰啲依賴較細規模或者較單一數據嘅競爭對手嘅優勢 。
• 全新類別嘅穿戴式裝置。 Casalegno 講過，擴展呢套方法論可能會「喺未來解鎖指數級嘅創新，開創能夠重新定義用戶體驗邊界嘅全新穿戴式裝置類別」。佢冇指明具體嘅形態，但基礎設施——即係關於耳仔、手腕同手指嘅客觀貼合數據——已經到位。
• 由實驗室走到工廠。 另外，三星已經宣布咗一個計劃，要喺 2030 年前將所有全球製造業務，轉型為全面由 AI 驅動嘅工廠，並將基於數碼孿生嘅模擬整合到成個生產鏈入面 。咁意味住，今日用嚟設計 Galaxy Buds 嘅同一套數碼孿生方法，將來會主導佢喺生產線上點樣製造出嚟。

三星嘅 SDIC 團隊亦確認，佢哋正基於累積嘅數據同專業 AI，積極革新設計流程，目標係推出比起現有產品，更深入地結合人體工學同 AI 嘅穿戴式產品 。就目前嚟講，Galaxy Buds4、Watch8 同 Ring 就係第一批實證，證明主觀嘅貼合度測試時代，正逐步讓路畀客觀、經 AI 驗證嘅新標準。