创伤急救模拟教学的智能化升级策略

创伤急救模拟教学的智能化升级策略演讲人01创伤急救模拟教学的智能化升级策略02引言：创伤急救教学的现实困境与智能化转型的必然性03核心技术支撑：构建智能化模拟教学的技术底座04智能化应用场景：从“单一训练”到“全流程覆盖”05实施挑战与应对策略：确保智能化升级的落地实效06未来趋势：从“智能化”到“智慧化”的跨越式发展07结论：回归“以生命为中心”的急救教育本质目录01创伤急救模拟教学的智能化升级策略02引言：创伤急救教学的现实困境与智能化转型的必然性引言：创伤急救教学的现实困境与智能化转型的必然性创伤急救作为急诊医学的核心领域，其教学质量直接关系到患者的生存质量与预后。据世界卫生组织（WHO）统计，全球每年因创伤导致的死亡人数超过500万，其中院前急救的及时性与规范性是降低致死致残率的关键环节。然而，传统创伤急救模拟教学长期面临“场景失真、反馈滞后、评估主观”三大瓶颈：在场景构建上，依赖标准化模拟人及有限道具，难以复现车祸、灾害等复杂创伤环境；在反馈机制上，教师需实时观察学员操作并口头点评，易因注意力分散导致反馈延迟或遗漏；在效果评估上，多依赖教师经验打分，缺乏客观量化的指标体系，难以精准定位学员的能力短板。我曾参与过一次创伤急救模拟教学培训，深刻体会到这些局限的真实性：在模拟“高处坠落致多发伤”场景时，有限的模拟人无法呈现动态的血压下降、呼吸衰竭等生理变化，学员难以直观感受创伤进展；教师需同时监控5名学员的操作，对一名学员的错误包扎手法直到演练结束后才指出，错失了即时纠正的最佳时机。这种“经验驱动”的教学模式，已难以满足现代创伤急救对“快速反应、精准处置、团队协作”的高要求。引言：创伤急救教学的现实困境与智能化转型的必然性与此同时，人工智能、虚拟现实（VR）、物联网、大数据等技术的快速发展，为创伤急救模拟教学提供了全新的解决方案。通过技术赋能，智能化升级不仅能重构教学场景的真实性与交互性，更能实现学习过程的精准追踪、动态反馈与科学评估，推动创伤急救教育从“知识灌输”向“能力培养”的范式转变。本文将从核心技术、应用场景、实施挑战与未来趋势四个维度，系统阐述创伤急救模拟教学的智能化升级策略，以期为行业提供可落地的实践路径。03核心技术支撑：构建智能化模拟教学的技术底座核心技术支撑：构建智能化模拟教学的技术底座创伤急救模拟教学的智能化升级，并非单一技术的应用，而是以“数据驱动、智能交互、场景重构”为核心的多技术融合体系。其技术底座需具备三大能力：一是高保真的生理与环境模拟能力，二是实时数据采集与分析能力，三是个性化学习路径生成能力。以下将从关键技术模块展开具体分析。AI驱动的智能模拟人技术：从“静态展示”到“动态响应”传统模拟人多为预设参数的“被动教具”，生理变化逻辑固定，无法根据学员操作实时调整反应。AI驱动的智能模拟人则通过“生理模型算法+多传感器融合”，实现了创伤生理演进的动态模拟与交互响应。AI驱动的智能模拟人技术：从“静态展示”到“动态响应”高保真生理模型构建基于创伤病理生理学原理，智能模拟人内置多器官联动模型（如心血管、呼吸、神经系统），可模拟不同创伤类型（如失血性休克、颅脑损伤、张力性气胸）的生理参数动态变化。例如，在模拟“骨盆骨折合并大出血”场景时，模拟人可实时根据学员的止血操作（如加压包扎、骨盆固定）调整心率（从120次/分逐渐降至80次/分）、血压（从70/40mmHg回升至100/60mmHg）等指标，若学员未进行有效止血，则持续呈现休克进展（尿量减少、意识模糊）。这种动态反馈使学员能直观感受“时间就是生命”的急救原则。AI驱动的智能模拟人技术：从“静态展示”到“动态响应”智能决策支持系统内嵌创伤急救指南（如ATLS、PHTLS）的决策算法，智能模拟人可实时判断学员操作的规范性，并通过语音、灯光或震动提供提示。例如，当学员对开放性骨折进行现场处理时，若未先止血直接固定，模拟人将发出“请优先控制出血”的语音警报，同时胸前的警示灯闪烁，引导学员遵循“ABC优先原则”（气道、呼吸、循环）。此外，系统还可记录学员的操作顺序与时长，生成“操作路径图谱”，分析其是否存在关键步骤遗漏（如未检查瞳孔变化、未呼叫支援）。AI驱动的智能模拟人技术：从“静态展示”到“动态响应”情感交互模块创伤急救中，人文关怀与医疗技术同等重要。部分高端智能模拟人已具备情感交互能力，通过面部表情模拟（如痛苦、焦虑）与语音反馈（如呻吟、求救），增强学员的共情能力。例如，在模拟“儿童创伤”场景时，模拟人可发出“妈妈，我疼”的哭喊声，促使学员在快速处置的同时进行语言安抚，培养“技术+人文”的综合素养。（二）VR/AR/MR构建沉浸式场景：从“有限空间”到“无限环境”传统模拟教学受场地限制，难以复现复杂创伤场景（如交通事故现场、地震废墟、战场环境）。VR/AR/MR技术通过虚实融合，构建“可交互、可定制、可扩展”的沉浸式场景，使学员在“身临其境”中提升应急处置能力。AI驱动的智能模拟人技术：从“静态展示”到“动态响应”VR场景的动态生成与适配基于Unity3D或UnrealEngine等开发引擎，VR创伤场景可实现参数化定制。例如，在“车祸现场”场景中，教师可通过后台调整事故类型（追尾、侧翻）、伤情数量（单伤、多伤）、环境条件（白天、夜晚、雨天），生成差异化训练任务。学员佩戴VR头盔后，可360度观察现场（如变形的方向盘、散落的零件），通过手柄操作“虚拟急救包”（止血带、颈托、夹板），完成伤员检伤分类、现场安全评估、初步处理等流程。我曾体验过一个“高速公路连环追尾”的VR场景，当虚拟伤员因肋骨骨折出现呼吸困难时，我需要快速判断并实施胸腔闭式引流，这种“沉浸式压力”极大提升了临床决策的紧迫感。AI驱动的智能模拟人技术：从“静态展示”到“动态响应”AR技术的虚实叠加辅助AR技术通过将虚拟信息叠加到现实场景，弥补VR设备的隔离感。例如，在实体模拟人训练中，学员可通过AR眼镜查看虚拟的“解剖结构”（如显示出血点的血管分布）、“操作指引”（如动态演示气管插管的步骤），或实时呈现模拟人的生理参数（如ECG波形、血氧饱和度）。这种“虚实结合”模式既保留了触觉反馈（实体模拟人的按压手感），又增强了视觉信息的丰富性，尤其适合操作技能的精细化训练。AI驱动的智能模拟人技术：从“静态展示”到“动态响应”MR的多用户协同演练MR（混合现实）技术支持多个用户在同一个虚拟与现实融合的空间中协同操作，适用于创伤团队协作训练。例如，在“灾难现场批量伤员救治”场景中，医生、护士、担架员可通过MR设备进入同一场景，分别负责气道管理、静脉穿刺、转运分工，系统自动记录各角色的沟通效率（如指令传达的清晰度、配合的流畅度），并通过回放功能分析团队协作的短板。这种“全息协同”模式，有效解决了传统单人训练中团队配合缺失的问题。大数据与学习分析：从“经验判断”到“数据驱动”传统教学评估依赖教师的主观观察，难以全面、客观地评价学员能力。大数据技术通过采集学习过程中的多维度数据，构建“能力画像-薄弱环节-个性化干预”的闭环体系。大数据与学习分析：从“经验判断”到“数据驱动”多源数据采集与融合智能化模拟教学系统可采集三类核心数据：一是操作行为数据（如操作步骤的正确率、时长、顺序）；二是生理反应数据（如学员的心率、皮电反应，反映压力水平）；三是交互数据（如与模拟人的沟通内容、团队协作中的对话频次）。例如，在“创伤团队模拟”中，系统可记录医生下达“气管插管”指令的时间、护士准备插管工具的时长、两人配合时的眼神交流次数，形成结构化的“协作行为数据库”。大数据与学习分析：从“经验判断”到“数据驱动”学习分析与能力建模基于机器学习算法（如随机森林、神经网络），系统对采集的数据进行分析，构建学员的“创伤急救能力画像”。画像包含一级指标（如操作技能、决策能力、团队协作、人文关怀）及二级细分指标（如止血技能评分、检伤分类正确率、沟通清晰度）。通过对比行业常模（如资深急救医师的平均数据），可精准定位学员的能力短板（如“在失血性休克早期，补液速度过慢”）。我曾接触过一个系统，它能生成学员的“雷达图能力图谱”，直观显示“决策能力”显著低于其他维度，并推荐针对性的“休克早期识别”微课资源。大数据与学习分析：从“经验判断”到“数据驱动”个性化学习路径生成根据能力画像，系统可为学员定制自适应学习路径。例如，对于“操作技能薄弱”的学员，推送VR单项技能训练（如反复练习加压包扎）；对于“决策能力不足”的学员，提供“高仿真案例库”（如复杂创伤场景的分支决策训练）；对于“团队协作欠佳”的学员，组织多角色MR协同演练。路径中的难度会根据学员的表现动态调整（如连续3次正确操作后提升案例复杂度），实现“因材施教”的精准化培养。物联网与远程协同：从“单点教学”到“全域互联”创伤急救教学需整合优质师资与案例资源，物联网技术通过“云-边-端”架构，打破地域限制，实现跨中心、跨区域的协同教学与资源共享。物联网与远程协同：从“单点教学”到“全域互联”远程专家指导系统在基层医院的模拟教学中，可通过5G+物联网技术连接上级医院专家，实现“远程实时指导”。例如，基层学员在模拟“严重创伤患者转运”时，佩戴摄像头的手套可实时传输操作画面，专家通过远程平台观察操作，并通过AR眼镜向学员投射“调整固定角度”等虚拟指引，解决基层师资不足的问题。我曾参与过一次远程指导案例，一位县级医院的学员在处理“脾破裂”模拟时，通过专家的实时提示，成功完成了“腹腔穿刺减压”，这种“传帮带”模式极大提升了基层急救能力。物联网与远程协同：从“单点教学”到“全域互联”多中心数据同步与质量监控建立区域创伤急救模拟教学云平台，可汇聚各医疗机构的模拟教学数据（如案例库、学员能力画像、教学效果评估），实现数据同步与共享。例如，某省卫健委可通过平台监控各医院的培训质量（如学员操作合格率、案例完成时间），对薄弱单位进行针对性帮扶；同时，平台可积累区域特色案例（如山区坠落伤、沿海渔业事故），形成“本地化”教学资源库，提升教学的针对性与实用性。04智能化应用场景：从“单一训练”到“全流程覆盖”智能化应用场景：从“单一训练”到“全流程覆盖”创伤急救模拟教学的智能化升级需聚焦“院前-院内-公众”全链条，针对不同场景设计差异化解决方案，实现“技能-决策-协作-人文”的综合能力培养。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系院前急救是创伤救治的“第一公里”，面临环境复杂、资源有限、时间紧迫的挑战。智能化模拟教学需重点提升学员的“现场评估-快速处置-安全转运”能力。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系复杂环境场景模拟通过VR技术构建“非医院场景”的创伤环境，如“工地高处坠落”“山区车祸”“地铁踩踏”等。场景中融入环境变量（如夜间光线不足、空间狭窄、恶劣天气），训练学员在受限条件下的操作能力。例如，在“暴雨夜间车祸”场景中，学员需使用VR手筒照明，在湿滑地面上完成伤员搬运，同时避免“二次伤害”；系统会记录学员的“环境风险识别速度”（如是否及时切断车辆电源）及“操作稳定性”（如是否出现滑倒），评估其在压力下的表现。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系检伤分类与资源调配训练基于START（简易创伤分类）或TriageSieve（分类筛）算法，智能系统可模拟批量伤员场景，训练学员的检伤分类能力。例如，在“地震废墟”场景中，10名虚拟伤员呈现不同伤情（如重度颅脑损伤、开放性骨折、轻度擦伤），学员需在5分钟内完成分类，并将伤员标记为“红（紧急）、黄（延迟）、绿（轻微）、黑（死亡）”四类。系统会自动判断分类正确率，并分析学员是否存在“过度分类”或“分类延迟”等问题，优化其决策效率。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系车载智能模拟系统针对救护车环境，开发“车载智能模拟终端”，整合模拟人、VR眼镜、生命监护仪等设备。在模拟转运过程中，系统可模拟“车辆颠簸导致的管路脱落”“患者突发室颤”等突发状况，训练学员的“动态处置能力”。例如，当模拟人出现室颤时，学员需在车辆晃动中完成“除颤仪准备-充电-放电”操作，系统通过传感器记录操作的精准度与时长，评估其在“移动环境”下的技能稳定性。（二）院内创伤团队协作模拟：强化“多角色-高仿真-动态化”的协同能力院内创伤救治涉及急诊外科、麻醉科、影像科等多学科团队（MDT），智能化模拟教学需聚焦团队沟通、角色分工与流程优化。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系多角色MR协同演练采用MR技术构建“急诊抢救室”场景，医生、护士、技师等学员以虚拟化身进入同一空间，分别承担不同角色。例如，医生负责“气管插管”，护士负责“建立静脉通路”，技师负责“床旁超声检查”，系统实时记录各角色的“任务完成时间”“指令传达清晰度”“配合流畅度”。演练结束后，系统生成“团队协作热力图”，显示“沟通延迟”高发环节（如医生未明确告知护士用药剂量），并通过回放功能分析问题根源，优化团队沟通流程。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系危机资源管理（CRM）训练创伤急救中，“人为因素”（如沟通失误、决策犹豫）是导致不良事件的主要原因之一。智能化系统可模拟“危机事件”（如大出血、空气栓塞），训练团队的CRM能力，如“领导力”（明确指挥者）、“情境意识”（共享患者信息）、“闭环沟通”（确认指令执行）。例如，在“肝破裂大出血”场景中，医生需下达“紧急输血4U”指令，护士需复述“输血4U，确认无误”后执行，系统通过语音识别分析“闭环沟通”的完成率，评估团队的安全协作能力。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系流程优化与质量控制通过采集团队演练数据（如各环节耗时、错误率），构建“创伤救治流程模型”，识别瓶颈环节。例如，某医院通过数据分析发现，“影像科报告延迟”是导致手术启动时间延长的主因，随后优化了“床旁超声优先检查”流程，将平均手术准备时间缩短15分钟。这种“数据驱动”的流程优化，持续提升了院内创伤救治效率。（三）特殊环境创伤模拟：应对“极端条件-特殊群体-复合伤”的挑战针对战场、灾害、特殊人群（如儿童、孕妇）等场景，智能化模拟教学需具备“高适应性-高针对性”的特点。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系战场/灾害环境模拟在VR场景中融入“爆炸冲击波”“断电”“通讯中断”等极端条件，训练学员的“战伤救治”能力。例如，在“战场枪伤”场景中，模拟“爆炸导致照明设备损坏”，学员需使用夜视设备完成“止血-包扎-后送”；系统模拟“通讯中断”，要求学员通过手势或纸质记录传递信息，培养“无依赖设备”的应急处置能力。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系特殊人群创伤模拟针对儿童、老年人等特殊群体，智能模拟人可通过“生理参数差异化建模”模拟其创伤特点。例如，儿童的“血容量与体重比”高于成人，相同失血量导致的血压下降更显著；老年人常合并基础疾病（如高血压、糖尿病），创伤后更易出现多器官功能衰竭。系统可定制“儿童溺水”“老年跌倒”等场景，训练学员的“年龄化处置”能力（如儿童气管插管的管径选择、老年人药物剂量调整）。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系复合伤模拟训练创伤常合并“多系统损伤”（如颅脑损伤+胸部损伤+腹部损伤），智能模拟人可同步呈现多器官生理变化。例如，在“多发伤”场景中，模拟人同时表现为“颅内压升高”（瞳孔散大）、“血胸”（呼吸音减弱）、“脾破裂”（血压下降），学员需按“ABC优先原则”同时处理多个威胁生命的问题，系统评估其“任务优先级判断能力”与“多任务处理效率”。（四）公众急救普及模拟：推动“智能化-场景化-普惠化”的教育延伸公众是创伤急救的“第一响应者”，智能化模拟教学可通过“轻量化、趣味化、场景化”设计，提升公众急救技能的普及率。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系移动端VR/AR急救训练开发手机端VR急救APP，将复杂技能拆解为“3-5分钟微场景”。例如，“海姆立克急救法”场景中，用户通过手机VR模拟“气道异物梗阻”患者，按照语音提示完成“腹部冲击”操作；AR功能可通过手机摄像头扫描人体模型，动态演示“按压位置”“深度”等关键点。这种“碎片化”训练模式，适应公众“随时随地学习”的需求。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系游戏化互动设计将急救知识融入“闯关游戏”，提升学习趣味性。例如，“创伤急救英雄”游戏中，用户扮演“急救员”，在“火灾现场”“商场踩踏”等场景中完成“伤员检伤-止血-转运”任务，根据操作正确率获得积分与勋章；系统设置“难度升级”机制（如从“单伤”到“多伤”），激发用户的学习动力。我曾观察过一群中学生参与此类游戏，他们在“竞争闯关”中快速掌握了“心肺按压”的正确频率，这种“寓教于乐”的效果远超传统讲座。院前急救模拟：构建“实景-实战-实效”的训练体系社区智能急救终端在社区、学校等场所部署“智能急救模拟柜”，内置模拟人、VR眼镜、急救操作手册等设备，支持“自助式”训练。例如，社区居民可通过扫码使用模拟人练习“心肺复苏”，系统自动评估按压深度与频率，并提供即时反馈；终端还连接社区急救微信群，当发生真实创伤事件时，可推送“急救指引”与“nearestAED位置”，实现“训练-应急”的无缝衔接。05实施挑战与应对策略：确保智能化升级的落地实效实施挑战与应对策略：确保智能化升级的落地实效尽管创伤急救模拟教学的智能化升级前景广阔，但在实践中仍面临“成本高、教师能力不足、标准缺失、伦理风险”等挑战。需通过系统化策略，推动技术、教育、管理的协同创新。技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式智能化模拟教学设备（如智能模拟人、VR系统）价格高昂，基层医疗机构难以承担。需构建“政府主导-医院自筹-社会参与”的多元化投入机制：技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式分阶段投入根据医院规模与教学需求，制定“基础-进阶-高端”三级投入方案。基层医院可优先配置“基础智能模拟人+移动端VRAPP”，满足单项技能训练需求；三级医院可投入“多角色MR系统+大数据分析平台”，开展团队协作与复杂病例训练。例如，某省卫健委通过“分级补贴”政策，对基层医院补贴50%的VR设备采购费用，3年内实现了全省县级医院智能模拟设备全覆盖。技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式校企合作与资源共享鼓励医疗机构与科技企业合作，通过“定制开发-成果共享”降低成本。例如，某医学院与VR企业联合开发“创伤急救场景库”，企业提供技术支持，医院提供临床案例，双方共享知识产权，降低了开发成本；同时，建立区域“智能模拟设备共享中心”，医疗机构可通过预约方式使用高端设备，提高资源利用率。（二）教师数字素养与培训体系：打造“技术+教育”复合型师资队伍智能化教学对教师提出了更高要求：既要掌握创伤急救专业知识，又要具备技术应用能力（如VR场景设计、数据分析）。需构建“分层分类”的教师培训体系：技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式基础技能培训针对所有教师，开展“智能设备操作”“VR场景使用”“数据解读”等基础培训，确保其能熟练使用智能化教学工具。例如，某医院组织“智能模拟教学工作坊”，通过“理论讲解+实操演练”模式，使教师掌握智能模拟人的生理参数调节、VR场景启动与数据导出等技能。技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式教学设计能力提升针骨干教师，开展“智能化教学设计”培训，学习如何将技术与教学目标深度融合。例如，培训教师如何根据学员能力画像选择VR场景、如何利用大数据设计个性化学习路径、如何通过MR技术优化团队协作训练。某医学院开设“智能模拟教学设计”微专业，培养了一批能独立开发智能化课程的复合型教师。技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式跨学科交流机制建立“医学-教育学-工程学”跨学科教研团队，促进教师与技术人员的协作。例如，定期组织“智能教学创新论坛”，邀请临床医师、教育专家、工程师共同探讨“如何通过AI提升决策训练效果”，推动技术创新与教学需求的精准对接。（三）标准规范与质量保障：建立“全流程-可追溯”的质量管理体系智能化模拟教学缺乏统一的标准规范，可能导致教学效果参差不齐。需从“设备-教学-评估”三个维度建立标准体系：技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式设备技术标准制定智能模拟人、VR系统等设备的技术参数标准（如生理参数模拟精度、场景交互延迟时间），确保设备性能符合教学需求。例如，规定智能模拟人的“血压模拟误差≤±5mmHg”“VR场景响应时间≤0.1秒”，避免因设备问题影响教学效果。技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式教学内容标准基于最新创伤急救指南（如AHA2024急救指南），制定智能化教学内容的规范，明确各层级的“知识目标-技能目标-态度目标”。例如，“院前急救”层级需掌握“检伤分类标准”“止血带使用规范”等10项核心技能，并对应设计VR场景与评估指标。技术成本与投入策略：构建“分阶段-多元化”的投入模式效果评估标准建立量化评估指标体系，从“操作技能-决策能力-团队协作-人文关怀”四个维度，制定评分标准（如操作正确率≥90%、决策时间≤3分钟、团队沟通闭环率≥95%）。例如，某三甲医院制定了“创伤急救智能模拟教学评估量表”，通过数据采集系统自动生成学员得分，与传统教师评分对比验证一致性，确保评估的客观性。伦理与数据安全：构建“隐私保护-风险可控”的伦理框架智能化教学涉及学员操作数据、生理数据等敏感信息，需防范数据泄露风险；同时，VR场景的“高仿真性”可能引发学员的心理不适，需建立伦理防护机制。伦理与数据安全：构建“隐私保护-风险可控”的伦理框架数据安全与隐私保护采用“加密存储-权限管理-匿名化处理”技术保障数据安全。例如，学员数据通过区块链技术加密存储，仅授权教师可查看“能力画像”，原始数据通过匿名化处理（如用“学员001”替代姓名）用于科研；制定《数据安全管理规范》，明确数据使用范围与责任追究机制，防止信息泄露。伦理与数据安全：构建“隐私保护-风险可控”的伦理框架心理安全防护在VR场景设计中融入“安全机制”，避免学员产生过度恐惧。例如，在“严重创伤”场景中，设置“一键退出”功能，学员感到不适时可随时终止；场景结束后，由专业心理教师进行“心理疏导”，解释模拟场景的虚构性，缓解焦虑情绪。此外，对学员进行“前筛评估”，对有创伤后应激障碍（PTSD）史者采用低强度训练，避免二次伤害。06未来趋势：从“智能化”到“智慧化”的跨越式发展未来趋势：从“智能化”到“智慧化”的跨越式发展随着技术的持续迭代，创伤急救模拟教学将向“智慧化”方向升级，实现“全场景自适应、全生命周期能力管理、全生态协同”的深度变革。（一）多模态融合：构建“视觉-听觉-触觉-嗅觉”的全感官沉浸体验未来的智能化教学将整合VR、AR、MR、触觉反馈、嗅觉模拟等技术，构建“全感官”沉浸场景。例如，在“火灾烧伤”场景中，学员不仅能看到火焰（视觉）、听到火警声（听觉），还能通过触觉反馈设备感受到“皮肤灼痛感”，通过嗅觉模拟器