随着科技的飞速发展，智能装备已经从科幻电影中的梦想走向现实生活中的必备。它们不仅能够帮助我们更好地了解自己，还能为我们的日常生活带来极大的便利。但是，对于那些想要深入研究和开发智能装备的人来说，首先需要了解的是这些设备主要学什么。

一、编程基础

在讨论智能装备时，我们首先要考虑到其核心——编程。无论是移动设备还是可穿戴设备，都离不开强大的软件支撑。因此，学习编程尤为重要。这包括但不限于以下几个方面：

1. 语言选择

Python：作为一种简单易读且功能强大的语言，它在数据分析和机器学习领域表现出色，是许多初学者和专家们最喜欢的选择。

C++：这是一种高性能语言，广泛应用于游戏开发、操作系统以及其他需要快速执行任务的地方。

Java或JavaScript：对于Web应用程序而言，这两种语言是不可或缺的，他们提供了丰富的库和框架，使得开发更加容易。

2. 编程逻辑

理解算法是提高编程能力的一大关键。在设计任何类型的智能设备时，都必须考虑如何高效地处理数据，以及如何优化代码以减少资源消耗。

3. 数据结构与算法

掌握基本数据结构（如数组、链表）及其复杂实现（如堆栈、队列）、以及各种排序算法（如冒泡排序、二分查找）等，可以让你更有效率地解决问题。

二、物联网技术

物联网(IoT)技术使得不同物理对象之间通过网络进行通信成为可能。这对于智能穿戴设备至关重要，因为它们可以收集用户健康指标并将这些信息发送给云端服务器或者其他相关设备进行分析。

1. 通信协议

例如Zigbee用于低功耗场景，而Wi-Fi则适合高速连接。Bluetooth Low Energy(BLE)则被广泛用于蓝牙4.0及以上版本产品中，以节省电量同时保持良好的连接性。

2. 设备管理与安全性

确保所有传输数据都受到保护，同时保证每个节点都能正常运行，这些都是物联网环境中非常重要的问题点。

三、人工智能与机器学习

AI/ML技术使得用户体验更加个性化，并且能够根据用户行为做出预测，从而改善服务质量。此外，它们还能够帮助检测异常情况，比如心律异常或血糖水平变化等危险信号，为用户提供即时反馈并提醒他们采取行动。

1. 算法训练与模型评估

AI/ML模型通常由大量特征组成，这些特征需要通过训练过程得到优化，以最大程度上准确预测结果。此外，在实际部署前，还需对模型进行严格测试以确保其稳定性和准确度。

2. 数据处理与存储策略

由于AI/ML需求巨大，因此需要高效且可扩展的大规模存储解决方案，如分布式数据库，或使用Cloud Storage服务来存储大量训练所需的大量数据集。

四、高级硬件知识

虽然软件层面至关重要，但没有相应硬件支持的话，也无法完成任何有意义的事情。因此，无论是在微控制器还是单片机领域，都应该有一定的专业知识基础来理解硬件如何影响软件性能甚至整个项目成功率：

嵌入式系统设计

硬件选型: CPU, RAM, 存储空间等。

系统接口: GPIO, UART, I²C 等通讯方式。

电源管理

能源效率优化策略，如动态调整CPU频率以节约能源。

总之，要想真正掌握“什么”才能创建一个优秀的智能装备，我们必须全面提升自己的技能，不仅要精通多种编程语言，更要熟悉物联网技术、中间层APIs，以及深入人工智能领域。在此基础上，加上对最新硬件趋势及嵌入式系统设计技巧的理解，将使我们拥有必要工具去构建下一代超越普通电子产品，只不过是一个开始，而未来则充满无限可能。