捏一捏、拽一拽，就能控制音乐播放和网页跳转，谷歌的这款「线控」神器让人期待。
从可触控牛仔夹克到 Pixel 4 的姿态识别雷达，谷歌从未停止过对新奇交互方式的追求，现在，它又推出了一款「智能编织绳」，你可以通过捏、叩击、扭曲、挤压、轻滑等动作，来控制这条绳所连接的电子设备。目前，这款智能编织绳还只是一个实验项目，但谷歌已经提出了将其融入电子设备的 n 种方法。比如作为智能手机扬声器的电源线或者耳机线，如图所示，叩一下是「播放/暂停」的意思，叩两下是「切换下一首」，扭动是「调节音量」，这与某些蓝牙耳机的触控方式很相似。
或者你也可以打造一件带有感应式拉绳的连帽卫衣，将它连接到手机，控制音乐播放。
轻松一下，Windows 98，一根绳子即可灵活应对俄罗斯方块：
所以，这些灵活的交互功能是如何引入一根编织绳的？谷歌在论文《E-Textile Microinteractions: Augmenting Twist with Flick, Slide and Grasp Gestures for Soft Electronics》中介绍了这一「智能编织绳」的实现原理，目前该论文已被人机交互领域顶会 ACM CHI 2020 接收。
这种微交互有多种形式：比如扭曲就是一种连续感应，滑动和轻击算是不连续的感应，捏住、握住、拍则是不连续的握力。
谷歌介绍说，这根绳子可以通过电容感应来检测基本的触碰，但绳子也使用了一种名为「螺旋感应矩阵（HSM）」的技术，这是一种由电绝缘的导电纺织纱线和无源支撑纱线组成的编织物，从而能够 360 度地识别人手的触摸动作，来识别用户的指令。
光纤也被包含在绳子之中，通过显示不同强度的光束，来提供实时视觉反馈。
谷歌的研究者从 12 名志愿者那里收集了 864 个触摸动作的数据样本（12 人分别演示 8 种手势，每种重复 9 次），在此基础上对模型进行训练，使得模型能够辨认出各种不同的手势。每位参与者均可按照自己的方式进行触摸操作，因为分类高度依赖于用户的风格（接触方法）、偏好（如何捏和抓）以及解剖结构（手的大小）。
值得注意的是，重复感应矩阵中的内在关系非常适合机器学习分类，使得分类器可对有限数据进行快速训练。在实验过程中，典型手势的训练时间不到 30 秒，与训练指纹传感器所需的时间差不多。谷歌表示，该模型识别不同手势的准确度已经达到了 94%。
但如果嵌入消费品的话，识别准确度可能暂时还没这么高。另一个存在的问题是，如果将该技术嵌入到耳机之中，也难保用户在调节音量的时候失手。什么时候上市开售？这个还无法确定。从两年前发布的「谷歌 x 李维斯联名智能牛仔夹克」来看，或许谷歌正在寻觅一个心意相通的合作方，将这根智能编织绳打造成联名款。https://ai.googleblog.com/2020/05/enabling-e-textile-microinteractions.htmlhttps://www.theverge.com/2020/5/19/21263386/google-io-braid-experimental-fabric-user-interface-controls
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