多種智能技術在防寒服裝功能研發中的應用進展

馬 亮，李 俊,2

(1.東華大學 服裝與藝術設計學院，上海 200051；2.東華大學 現代服裝設計與技術教育部重點實驗室，上海 200051)

人體在寒冷環境中工作或生活會從生理層面和心理層面都感到不舒適[1]，甚至會造成機體損傷和死亡[2]。穿著適體輕量的防寒服裝是人體抵御冷環境威脅，維持肌體熱平衡的重要手段。傳統防寒服裝主要通過隔熱層中新型保暖隔熱材料的應用[3-4]、服裝通風開口部位的結構改良[5]、著裝方式的優化[6]等被動隔熱方式來提高服裝的保暖性能[7]。但通過以上方式的改進，依然無法擴展防寒服對超低溫環境的適應能力。當環境溫度過低時單純采用被動隔熱的方式會造成服裝質量與體積過大，使穿著者活動范圍受限[8]。多種主動加熱系統(電加熱系統[9]、化學加熱系統[10]、流體加熱系統[11]、太陽能系統[12]、相變加熱系統[13])在防寒服中的應用不僅可減輕整體質量也可以擴展其在低溫環境中的適用范圍。鑒于人體不同部位的冷防護需求不同[14]，并且人體對環境溫度的適應性存在年齡差異[15]與性別差異[16]，即對檔位調節的主動加熱系統在功能上提出了進一步完善的要求。此外，為確保人體在冷環境中免受危害，該類服裝還應該具備生理信息監測、環境快速響應及人體熱生理水平預測等功能。

為了實現功能的突破，在硬件層面智能型防寒服裝應以人體傳感器網絡(body area network,BAN)[17-18]和環境監測傳感器網絡[19]為架構基礎，實現冷環境條件下人體生理信號、防寒服加熱溫度及環境動態信號的采集與傳輸。但目前市場常見的智能加熱服裝往往只在加熱元器件內部設置單個熱電偶用以監測加熱單元的溫度，當溫度出現異常值時，系統停止工作，對于其余功能則鮮有集成。此外，加熱單元的有效使用受到材料自身特性及制作工藝的制約，一般彈性較小且不易拉伸。在軟件層面，需在多檔位溫度調節的基礎上，依托神經網絡[20-21]、人體熱生理模型等新算法對防寒服內部溫度控制模式進行優化。目前，智能算法模型主要以加載到處理器中的個體歷史調溫數據為基礎，通過機器學習的方法對個體穿著習慣進行智能判斷，以實現服裝內加熱單元的溫度調節。

本文在回顧防寒服裝發展概況的基礎上，針對適用于防寒服裝的智能技術，從動態信號采集傳輸、加熱系統的研發水平、控制算法的優化升級及人體熱生理模型的合理應用等4個角度進行整理與回顧，分別探討了各技術手段在防寒服裝中的適用范圍、技術瓶頸及其延展空間。指出研究并設計功能集成度高且滿足不同群體熱生理需求的非均勻智能溫控防寒服十分必要，并提出構建面向智能防寒服裝的多維度測評方法及標準的設想[20]。文章最后指出了現有研究中存在的不足并對未來的研究方向進行了展望。

1 防寒服裝的發展進程

防寒服裝的發展主要經歷了3個階段。首先是被動隔熱階段，通過對防寒服內不同層位隔熱材料優化、服裝結構設計、裝著方式的改良等方面展開。當環境溫度不斷降低，一味提高被動系統的隔熱性能，不僅會造成整個服裝系統的質量增加，也會使穿著者體感較差，制約了該類研究的發展及應用。近年來隨著隔熱材料的優化，出現了聚酰亞胺氣凝膠膜、氣凝膠發泡材料、相變微膠囊等新型復合材料[22]，防寒服裝逐漸朝著輕薄的方向發展。

其次是主動加熱階段，研究主要依托加熱元件和控制電路的相互作用，為防寒服提供額外的熱量。這一階段防寒服中出現了多種類型的主動加熱模式，主要包括電加熱模式、化學加熱模式、流體加熱模式、太陽能加熱模式和相變加熱模式等。通過將主動加熱系統與被動隔熱系統的有機結合，提高了整體防寒服裝的防寒能力。針對主動加熱系統出現了對應的控制系統，使得主動加熱系統可以設置多個加熱檔位，從而滿足人體在不同環境下的防寒需求，但是人工控制系統檔位設計模式單一，多為三檔調溫系統。此外，發熱元件和電池性能的升級也是牽制研究突破的難點。

最后是智能控制研究階段。近年來隨著微電子技術的發展，防寒服裝的研究從一般的人工控制階段進入了智能控制階段，但在這一時期，控制系統的硬件集成度低，功能單一，依托多維人體及環境信號的“監測-反饋”系統研究相對較少。目前集中于對軟件算法的改進，主要依托前沿計算機技術，以服裝作為載體，使防寒服裝具有自主學習和判斷的能力，但基于數據分類判別的控制模式需要經過一段時間的數據處理后才能實現個體對加熱溫度的個性化自動調節功能。此外，需要提升加熱單元對溫控系統發出的控制指令的響應時間。

在接下來的研究中，應該重點加強硬件系統的集成水平，增加人體與環境信號的采集與傳輸功能，實現低溫環境下人體的健康監測。其次，為確保溫度的實時動態調節，要在總結加熱單元及現有控制模式的基礎上，融合人體熱生理模型的理論研究成果，構建基于冷環境條件下的多維度人體生理模型數據庫，實現算法模型的優化。人體熱生理模型在溫度控制算法中的有效應用有助于進一步滿足人體各部位的防寒需求，優化加熱系統的合理性，同時也可以對不同冷環境下人體的熱應激情況進行預估。

2 動態信號的采集與傳輸

由于人體在受到寒冷侵襲時肌體易受到損傷甚至威脅生命，因此防寒服裝應具備動態信號采集與數據傳輸的功能。動態信號采集包括人體生理信號與環境信號兩部分，所采集的數據可以為防寒服智能預警設計提供決策支撐。信號傳輸包括指向穿戴型微處理器的近距離通信與指向云端的遠距離通信兩部分，選擇合適的傳輸方式是保證信號傳遞實時性與有效性的基礎。

圖1 動態信號采集與數據傳輸Fig.1 Dynamic signal acquisition and data transmission

2.1 人體與環境動態信號的采集

智能型防寒服裝具有信號采集功能的目的是實時監測人體在寒冷環境中的各項生理指標和環境指標，以保證人體免受冷環境威脅。

目前人體生理信號監測主要集中在健康監護服裝[23-24]，尚未在防寒服裝中得到較好的應用，主要有以下2個原因：首先，生理信號的采集效度存在挑戰，防寒服裝屬于外穿防護服裝，服裝最內層材料不與人體皮膚接觸，生理信號的采集需要依托近距離無線通信技術，使電磁波透過內層服裝的阻隔，通過算法的轉化最終實現對部分生理信號的監測。該技術路徑的實現難度大，信號可監測范圍有限且監測精度較低，因此傳統緊身型健康監測服裝的設計模式無法在防寒服中得到有效的應用。通過設計接口電路，使傳統緊身型健康監測服裝內置的監測電路與防寒服外層的控制單元有效連接，可以在一定程度上解決上述問題，但同時會造成服裝穿脫不便，影響穿著體驗。其次，傳感器監測數據規模小且彼此之間的關聯度較差。早期的監測服裝通過布局有限的傳感器對人體生理信號進行監測，各傳感器之間無直接聯系，數據無法融合，基于此研發的智能健康監護服裝常會出現不必要的預警提示。因此，數據采集規模需要由單一信號向多源信號發展。

隨著數據采集規模的擴大，出現了基于人體傳感器網絡(BAN)的信號采集系統[25]。該網絡由多個傳感器節點構成，各節點均可對一個或多個生命體征進行監測，其中BAN的合理架構[26]是避免信道交錯與噪聲干擾的研究難點。BAN中傳感器的數量較少，制約了數據的采集規模，其中剛性傳感器在BAN中的應用技術已經相對成熟[27]，而將柔性傳感器[28-29]集成到人體傳感器網絡中仍然是一個挑戰。開發面向柔性傳感器的BAN可以使智能型防寒服裝的穿著舒適性得到顯著提高[30]。

與人體生理信號采集類似，環境信號的實時監測數據是智能防寒服裝進行溫度調節的另一個依據，通過在防寒服最外層布局無線環境監測系統[19]可以對外界環境數據進行采樣、處理和通信。現階段面向人體和面向服裝的傳感器監測網絡尚未建立互聯通信協議，彼此關系不緊密，在防寒服裝的研究中各自獨立發展。

此外，當防寒服裝內部配置有生理和環境信號監測系統時，雖擴展了防寒服本身的功能[37]但同時會導致服裝整體質量較大的問題。傳感器與控制單元的有效布局會對其力學舒適性研究帶來新的挑戰[38-40]，主要表現在以下3個方面：首先，由于防寒服為外穿服裝，為了提高生理信號測量精度，需要在傳感器信號檢測精度和穿著舒適性之間進行平衡，尋求最優的設計方法，這已成為智能服裝設計和商業化開發的主要挑戰之一[31]。第二，由于智能型防寒服裝自重較大等原因會對穿著者的身體造成一定的力學壓迫，進而會引發由局部血流阻斷，誘發肌肉疲勞和酸痛等疾病，因此對壓力舒適性提出了更高的要求[32]。提升智能型防寒服裝的壓力舒適性可以更好地實現穿戴者與防寒服間的交互關系。良好的力學性能可以防止核心數據存儲與數據處理單元產生不必要的滑移。第三，智能防寒服裝的供電單元主要采用外接電池供電，防寒服裝的上衣、褲子及鞋帽需要有序地與電源進行連接，整個接線系統需要與防寒服裝的結構匹配，否則復雜的布線會造成穿者活動靈活度降低，增加不必要的負荷，影響服用感受。

2.2 信號的傳輸

目前智能型防寒服裝的信號傳輸主要包含3部分，首先是防寒服內置的多個傳感器將監測信號向微處理器傳輸，第2部分是微處理器將信號向近端基站的傳輸，第3部分是指近端基站將數據上傳云端且向數據控制中心發送的過程。前2個部分屬于近距離通信，第3部分屬于遠距離通信。

當傳感器將監測信號向微處理器傳輸時，服裝內部核心處理單元的部署方式逐漸由集成式部署轉向分布式部署，并結合人機工學原理分布在人體適合穿戴的部位。當采用有線通信傳輸方式時多終端連線的布線模式及傳輸線彈性低等問題會降低服裝的穿著舒適性。當采用無線通信傳輸方式時，信道間的相互干擾會加劇噪聲的傳播。因此數據有效傳輸是智能防寒服研究的又一個難點。

在處理器容量有限的情況下，隨著傳輸數據維度和規模的擴展，多維數據在傳輸前需要進行數據壓縮并在接收后進行解壓縮，但2次數據轉換會造成傳輸信號信度下降，使后期算法的研究失去準確性。

相較于第1部分，第2部分與第3部分的傳輸主要依賴于無線通信技術。無線通信系統的快速發展為智能仿寒服裝的進一步開發提供了更多的可能。近年來出現了基于藍牙技術傳輸的PID智能加熱服[33]，該技術依托脈寬調制(PWM)模擬控制方法對多個部位如背部、腹部和手腕進行加熱，但在一些特殊環境條件下如環境溫度過低或水域工作區域(封閉環境)，無線通信技術的信號易出現中斷現象。此外，無線充電[34]技術的發展，使得防寒服有望擺脫電池的困擾，減輕整體的重量。

在信號傳輸過程中，在人體層面還需要關注天線發射信號時，電磁波的主瓣發射方向對人體所造成的輻射危害。向外環境發射傳輸信號時候需要關注系統本身的電磁兼容問題。

硬件功能的大量集成可能會引起電磁輻射的威脅，需要明晰防寒服裝內置電子單元的電磁輻射對人體的輻射情況。有學者采用計算機模擬的方法建立了一系列可以表征人體各組織器官電磁特性的人體電磁模型。模型的發展經歷了簡化型多層圓柱體著裝模型[35]，人體主要器官局部防護模型[52]，和基于人體解剖學拓撲結構的整體精確生物電磁模型[36]。模型的突破和發展為了解人體各部位所受電磁輻射的強度提供了新的思路。

電磁兼容性設計與驗證需要符合 GJB 151B—2013《軍用設備和分系統 電磁發射和敏感度要求與測量》和GJB 1389A—2005《系統電磁兼容性要求》的規定。目前尚未有專門針對智能型防寒服裝電磁兼容特性的研究，在之后的研究中隨著服裝智能化程度的不斷增加，其電磁兼容特性需要重點關注。

3 加熱單元的發展

加熱單元的有效應用是實現防寒服裝智能化設計的重要前提。傳統的防寒服裝采用多層設計，其核心目的是通過增加服裝層數來提高整體服裝的熱阻值，實現保暖防寒的目的。主動加熱模式的有效應用可以降低服裝的重量和體積。與通過提升材料性能降低服裝重量的方式不同，主動加熱系統可以更好的與智能控制相結合，實現人體各部位差異化的保暖需求。從加熱原理分析可以將現有加熱單元分為被動型加熱單元與主動型加熱單元。

被動式加熱單元無需人為控制，即可實現溫度的變化，主要可以分為2類：一類是以能量轉化為基礎，將環境中的能量有效吸收后轉化為熱能，如通過太陽能板將太陽能轉化為熱能。另一類是以材料本身的特質為變溫基礎，根據環境溫度的不同，對加熱溫度進行調節，如相變材料即是通過材料本身物態轉變實現吸熱放熱。被動式加熱元件組要依托外界環境功能，無需電子系統的干預，因此它可以降低能源成本。由于受到環境條件的制約，該類加熱模式在防寒服裝的中的應用較為局限。

多種主動加熱元件是以控制電路為核心，通過手動或自動的方式對加熱單元進行控制，實現溫度的調節。加熱單元主要以超細電阻絲、鍍金屬材料、碳纖維、石墨烯、碳納米管涂層或高聚物涂層等電熱材料將電能轉化為熱能，最后通過與電路系統的配合實現溫度的有效調節。

為了保證加熱系統在服裝上的有效應用，需要重點關注以下幾點問題：第一，加熱單元發熱均勻性及熱輻射范圍。第二，加熱單元往往不具備彈性，無法在關節等活動較大的肢體部位應用。進一步提升加熱元件及導線或織帶的耐彎折、可伸縮、柔軟、耐水洗及安全等特性是保障系統正常運行及加熱單元有效工作的關鍵。第三，提升電池柔性化水平與耐受程度，增強其對冷環境條件適用性。

目前對于加熱單元性能的評價研究主要集中在織物層面，且主要關注加熱單元本身的物理性能，例如加熱片的溫升溫況、峰值溫度、熱輻射范圍等。除了采用溫度傳感器或紅外熱像儀進行測試外也有研究借助ANSYS[37-38]、ABAQUS[39]商業軟件進行織物層面的數值模擬，但研究結果很難表征加熱單元縫制在服裝上后，人體穿著狀態下該單元的熱輻射情況。在接下來的研究中應從服裝層面對于包含人體生理模型和控制電子器件散熱模型的智能加熱服裝進行電熱耦合性能的數值模擬分析。

4 溫度控制算法

智能型防寒服裝的溫度控制算法在現有研究的基礎上，需要進一步考慮人體在冷環境下的熱生理特征。研究框架如圖2所示。該研究成果可以為智能型防寒服裝的研發提供理論基礎。人體熱生理模型是對人體在特定生存環境條件下生理反應的客觀描述，主要包括人體體溫調節模型又稱人體熱調節模型、人體各區域熱敏感分布模型、人體熱舒適模型等；不同人體熱生理反應模型的研究可以為防寒服裝的智能化研發提供一定的參考依據。

圖2 控制算法與人體生理模型的應用Fig.2 Application of control algorithm and human physiological model

目前的研究主要集中于對防寒服內部溫度控制模式[40]的優化及新算法技術的引入，如利用機器學習算法記錄穿著者的調溫習慣，深入了解穿著者自身的防寒訴求，如美國波士頓服裝公司研發的Mercury Jacket與Omius研發的“會呼吸”的夾克均為基于該技術所開發的智能防寒產品。此外，將氣候數據與智能型防寒服裝的控制模式進行關聯研究也是一種新的研究方向。目前出現的電子終端應用程序如ClimApp已經將氣候數據與防寒服裝的穿著搭配進行關聯，通過計算給出相應氣候條件下的穿衣指南。

依靠人體傳感器網絡采集和記錄人體日常的脈搏、呼吸、體溫等生理數據已成為現實。然而，配置了人體傳感器網絡的智能型防寒服裝在一段時間過后易出現數據的爆炸式增長，不利于普通用戶觀察、分析、提取有價值的生理信息，影響防寒服相應功能的驅動，因此需要對生理數據進行融合。此外由于人體形態與組織結構的差異對個體防寒能力有影響，因此也可進一步對人體體型數據進行融合，為生理模型的應用提供幫助。綜上可以發現面向智能防寒服裝的數據融合主要包括生理數據融合[41]與人體體型數據融合[42]兩大類。

上述2種類型的數據融合主要涉及各子系統之間不同來源的異構數據集成[43-44]、數據轉換、綜合聚類[42]等研究方法。將多種結構類型的數據進行有效的融合可以極大地提高寒冷環境下人體熱舒適需求的預測精度。

此外，引入溫度控制算法之后，防寒服內部需要配置相應的主動加熱材料以實現算法的相應功能。因此其測評方法與傳統防寒服裝存在2方面差別：首先智能防寒服裝內置加熱系統，服裝層內部微環境溫度的升高可能引起局部出汗量的加大，因此不同加熱功率下防寒服熱濕舒適性研究需要區別進行；其次是服裝內部的控制單元與控制線路需要在加熱的工作環境下工作，電子元件本身的升溫情況也會對人體的熱濕舒適性帶來影響。傳統研究方法包括人主觀實驗[45]、暖體假人測評[46-47]和CFD數值模擬[48]3種。

從人體安全性的層面來講，當系統失調時會對人體造成過保護不當的情況。算法的設計要嚴格確保防寒服內部溫控系統的調溫范圍。當防護過度，服裝內部溫度超過人體所接受的最高閾值會造成人體低溫燙傷；當防護過欠缺，服裝內部溫度過低會帶來凍傷風險。

從控制系統本身所面臨的服裝內環境溫度而言，需要保證其系統的穩定運行。由于防寒服裝的智能控制系統與其他智能可穿戴系統所面臨的工作環境不同，當智能防寒服正常工作時，服裝內部受到加熱系統的熱輻射作用，其溫度往往高于38 ℃，在這樣的溫度環境中，電子設備的使用會面臨系統崩潰的情況，與其類似，當智能防寒服裝直接暴露在寒冷環境中，同樣會影響系統的工作工作狀態，因此，在算法設計過程中需要對電子元器件的安全特性進行監控。

5 人體熱生理模型應用

5.1 體溫調節模型的應用

在實際生活中，個體在選擇防寒服裝時會出現穿著過多或穿著較少的現象[49]，這主要是因為人體對自身在冷環境中的體溫調節能力錯誤預估而造成的[50]。成年人可以通過增減服裝數量的方法進行個體保暖調節，但嬰幼兒、殘疾人等特殊群體則可能由于穿著過多而引發的體溫過高[51]。

人體體溫調節模型可以對不同代謝狀態下人體的體表溫度分布情況進行實時瞬態計算，預估人體在冷環境條件下的熱生理水平與體表溫度分布情況[52]，通過體溫調節模型的計算結果可以了解人體對防寒服裝在不同環境溫度條件下的熱阻需求。將參數化的體溫調節模型通過接口電路讀入智能型防寒服裝的控制單元，可以實現模型的應用。利用自定義程序化的設計模式可以根據外界環境溫度對服裝的加熱溫度有效預估。

但目前體溫調節模型在智能型防寒服裝中的應用尚存在以下4點不足。首先，各年齡段體溫調節模型開發程度不均衡，參數化水平較低。目前主要是針對正常健康狀態下成人人體體溫調節模型進行開發。相比之下，針對冷環境下的高危人群如嬰兒[53]、青少年[54]、老年人[55-56]以及處在非健康狀態下的群體所開發的人體體溫調節模型相對較少。第二，人體體溫調節模型的幾何形態還原度有待提高[57-58]，且附帶加熱單元的多層防寒服裝模型缺少研究。組織的空間結構信息對相應的生理量分布有較大的影響[59]，建立準確的三維人體模型有助于對相應生理現象進行數值分析。近幾年所建立的高維度體溫調節模型在幾何模型創建階段有意向人體真實形態逼近[60]。第三，寒冷環境中體溫調節模型的適用性受限。特別是當人體外出或進入室內時會面臨溫度突變的環境條件，建立可以適用于溫度突變環境，并且對于皮膚溫度的不均勻分布特性予以充分考慮的體溫調節模型是極其困難的。第四，冷環境下針對不同運動狀態下的熱生理研究較少[14]。

在未來的研究中，人體體溫調節的研究結論不僅可以為智能型防寒調節服裝的相關功能設計提供理論參考。面向不同群體的參數化體溫調節模型的開發使智能型防寒服裝的個性化定制成為可能。最后，計算結果的可視化處理可以應用于交互平臺的開發，用戶可以直觀地看出所穿防寒服對人體各部位的保暖效果。

5.2 人體熱敏感模型的應用

生理學研究顯示人體各部位對冷環境的敏感程度不同。在防寒服裝的設計中，人體各部位的保暖需求呈現差異性變化。通過高精度人體熱敏感圖譜的繪制可以直觀地看到人體各部位的熱敏感程度[61]，基于此可以針對不同部位進行非均勻分布的防寒設計。上述方法不僅可以更好地滿足人體各部位的保暖需求，同時可以節省加熱單元與控制系統的電能消耗并且延長服裝的有效保暖工作時間。

人體的熱敏感模型研究是指在環境倉內通過生理學實驗對人體不同部位的對冷熱敏感程度進行測量，通過將測量結果制作成圖譜模型，可以直觀地反應出人體各部位的冷熱敏感程度[61-62]。皮膚的冷熱敏感性決定了在不同溫度下的冷熱感覺強度，其中性別、毛發覆蓋率、年齡等都會對人體的熱敏感性能產生影響[63]。

目前熱敏感模型在智能防寒服裝中的應用尚存在以下4點不足。第一，熱敏感模型的適用性狹窄，目前國內外研究中所選取的實驗對象集中在20～30歲的在校人群，從技術路線探索的角度來說，這樣的研究為學術界提供了一種研究思路，但卻存在推廣難題。20～30歲的在校人群身體條件較好，而對于受到寒冷威脅較大的人群如嬰兒、青少年、老年人和多種慢性病患者的相關機制研究還不夠深入。第二，模型的應用受到嚴重的地域性制約，人體對寒冷程度的敏感性存在耐受現象，長時間處在冷環境中的人群其對冷環境的敏感程度要低于初次接觸此類環境的人群。第三，人體冷熱敏感性強弱存在人體各部位區域差異，特別是關于腹部外側和中心區域之間的差異仍然沒有得到合理的解釋。第四，雖然部分結果表明了體毛對人體各部位的熱敏感強度大小有潛在作用，但系統地研究體毛對冷熱敏感性的直接影響卻相對較少。

根據熱敏感模型的研究結果，在未來的研究中，不僅可以調整防寒服裝的通風口位置和數量，為通風口的開啟位置設計與數量設計提供指導依據，還可以為智能型防寒服裝預冷(預熱)算法提供算法設計依據。當人體從高溫環境進入低溫環境或者人體由運動狀態轉為靜止狀態，服裝可以根據人體不同區段的熱敏感程度提前進行開口通風與智能加熱，從而使人體可以一直保持在熱中性的服裝微環境中，減少驟冷驟熱環境轉換中的多種傷害。

6 未來發展趨勢

目前智能型防寒服裝的研究尚處于起步階段。智能技術的應用為防寒服裝的智能化發展提供了更多的可能，使其更加符合人體的熱生理需求，并且擴大了其對極端寒冷天氣的適應能力，在接下來的研究中可以在以下5個方面進行進一步的研究。

1)強化控制元器件的硬件集成度。基于人體傳感器網絡增強對人體生理信號及環境信號的監測功能；優化數據傳輸的通信協議。確保低溫環境條件下，職業作業人員及身體狀況欠佳人群在生命體征出現異常時可以及時被發現并且得到有效救助。

2)智能型防寒服裝應該從多個尺度滿足人體生理反應的差異，充分考慮人體熱生理特征。在智能控制層，可將多尺度人體生理模型融入預測算法的研究，使得整個控制系統的決策更加符合實際環境中人體的防寒需求，為人體各部位非均勻加熱系統的研究提供理論支持。

3)目前智能型防寒服裝所采用的電子元器件通常體積與硬度較大，并且布線復雜。隨著服裝系統中控制模塊性能的提升，造成整個系統在服裝中的合理性布局難度增加。將柔性可編織電子器件以分布式的架構方法在人體傳感器網絡內進行合理布局，是實現微型電子元器件在防寒服中有效應用的途徑。

4)目前針對智能型防寒服裝所構建的完整測評體系存在研究空缺。從宏觀角度來看，智能服裝是以服裝為載體進行智能化設計，需要從電氣性能、熱濕性能及壓力舒適性等多個維度進行綜合評價。目前研究中著重關注整個智能防寒服裝的加熱性能及人體所面臨的低溫燙傷危害，忽略了在防寒服裝內部高溫環境下，系統自身穩定性與安全特性。

5)構建相關評價標準。通過對智能型防寒服裝標準查閱，發現相關標準主要包括以下幾個方面：針對防寒服裝本身的標準，包括服裝的研發與測試；針對內部加熱系統的標準，且目前只有針對電加熱系統的行業規定；針對電子器件電氣性能規定的標準，可以發現目前尚未出臺針對智能型防寒服裝的研發與測試標準。相關評價標準亟待建立和發布。

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