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Claude
消費類 @greenfield_cap |利潤是一個結果
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一份簡短的清單，列出 AI 眼鏡將追蹤的內容，以取代你：
>凝視方向（用戶正在看哪裡）
>瞳孔擴張（表示興趣、壓力或光線反應）
>眨眼率（用於疲勞或注意力檢測）
>眼球快速運動（焦點的快速轉移）
>凝視持續時間（花在特定點上的時間）
>心率（通過光電容積描記傳感器）
>面部表情（情緒如微笑、皺眉）
>肌肉運動（眼睛和面部周圍）
>皮膚溫度（身體或面部溫度）
>姿勢（頭部和上半身的對齊）
>腦部活動（通過先進模型中的集成 EEG）
>情緒狀態（根據心率和表情等綜合生物指標推斷）
>頭部方向和傾斜
>加速度和速度（頭部運動）
>位置（GPS 坐標）
>肢體運動（通過攝像頭追蹤手和臂）
>全身姿勢估計（通過 AI 在視覺數據上推斷）
>步行速度和步數（通過 IMU 傳感器）
>手勢識別（用於輸入的手勢）
>環境溫度
>環境光水平
>空氣質量（顆粒物，如果有傳感器）
>聲音水平（噪音污染）
>物體檢測（用戶視野中的物品）
>空間映射（3D 環境佈局）
>音頻和語音分析
>語音模式（音調、音高、速度）
>語音內容（轉錄的單詞）
>環境音頻（周圍的對話或聲音）
>行為和互動數據
>應用使用模式（在 AR 功能上花費的時間）
>與 AR 元素的互動（觸摸、選擇）
>注意力水平（專注於任務）
>疲勞指標（根據眨眼率和姿勢綜合得出）
>社交互動（附近人員的面部識別）
>生產力指標（專注時間與分心的比較）
>健康趨勢（根據心率和瞳孔數據的壓力水平）
>興趣輪廓（根據對廣告或物體的凝視）
>導航習慣（根據位置數據的行駛路線）
>完整的語音轉文本記錄
>說話者 ID 和社交圖譜映射
>咳嗽和打噴嚏的特徵
>廣告印象確認
>人群密度
>血氧、呼吸率、VO₂、血糖
>心理檔案、衝動性、神經質、智商
當這些系統擁有這些高解析度數據，覆蓋大量人口時，它們將能推斷出我們的新事物？
你將創造足夠的數據來填滿圖書館。
這將是有史以來最有價值的數據。它將用於訓練取代你的機器人。用於以微妙的方式預測和操控你的行為。
一生的勞動將不如你創造的數據有價值。
他們會付錢讓你佩戴它們。
你將被迫佩戴它們，只為了跟上。
而當他們真的想要阻止你時。
他們會關掉它們。
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