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杂运动转换为精确的步数,我可不想待在这样的团队里。即使他们完美地实
现了算法,这样的输出又有何用?因为一小时悠闲地散步也能产生同样的测
量结果。大多数跟踪器为了弥补缺陷,估计运动所燃烧的卡路里数量,但是
FuelBand
和其他健身跟踪器的不同之处在于,耐克使用
Fuel Point
将能量消
耗整合到人们度量活动量的主要指标当中。
更多同类产品
该类新设备各有各的小改进或特点
Misfit Shine
因使用了持久供电的手表
电池且外表不像橡胶手环而颇具吸引力。
Fitbit Flex
很像
Fitbit One
,只不过
Flex
是腕式设备;
Yves Behar
设计的
Jawbone UP24
智能手环界面非常有设计
感;
Withings Activité Pop
智能手表(见图
2-7
)非常出彩,它像是在普通手
表的表盘上又加了一个模拟表盘。所有这些设备的基础功能,都是用陀螺仪
和加速计帮你计算是否达到日行万步的目标,它们只不过在此基础上做了些
许改进。中国的小米公司推出的旗舰产品小米手环就像是从
10000
步煤矿坑
里飞出的金丝雀(见图
2-8
)。将小米手环归到该类非常合适:它对步数和睡
眠的跟踪记录出奇地准确,支持与好友对比,电池续航能力很棒,可跟手机
同步,手机有来电时甚至还会振动。小米手环很有趣,因为大约
10
美元就能
买到,而其他同类设备的价格约为它的
8
。它告诉我们的事实是,传感
变得非常廉价,统计基本的活动数据已成为常规功能,要在这个行业生存下来,
你不能只满足于告诉用户基本的活动数据。
增加更多传感器,利用机器学习技术
健身跟踪器市场已赢得消费者认可,在这一新形势下,围绕心率作文章的新
一代设备随即登场,
Fitbit Charge HR
(见图
2-9
)和
Jawbone UP3
是健身跟
踪器发展新纪元的两款主流产品。
Fitbit
利用光电血管容积图(
PPG
)传感器
测量心脏活动,跟踪皮肤对光的吸收所表现出来的光学方面的差异,这种差
异反映的是心脏活动。
Jawbone
UP3
利用生物阻抗,向皮肤表层发送微量
电流,电信号在传输过程会受到皮肤的不同阻力,
UP3
收集阻力的变化情况。
虽然这些附加的传感器被作为产品的主要卖点大肆宣传,但真正能够定义这
一代产品的技术却是机器学习(
machine learning
)。
健身跟踪器
25
2-7Withings Activité Pop 智能手表
2-8:小米手环
26
2
2-9Fitbit Charge HR 手环
详细介绍设备的算法能力之前,我想先从提供服务的角度讨论一下这类收集
数据的设备较之前有何不同。老一点的经济学术语里,服务是指教育一类的
事物,商品则是指食盐一类的物品。在我那些主要向用户提供服务的朋友间
流传着一种说法,“你要是无法将其放到脚上,它就是服务。”
Fitbit Charge
Jawbone UP3
都落在商品和服务范围之内,但是它们分列于两端。
Fitbit
使
用的是“拉拉队”模式,周期性更新数据(主要是更新设备上的,将数据
累积起来形成对运动过程的记录,给出诸如“只需再走
3000
步!”这样的提
示。从这方面来讲,
Fitbit Charge HR
与上一代万步跟踪器并非完全不同。
Jawbone UP3
(见图
2-10
)凭借以机器学习驱动的服务这一定位,从市场上众
多的跟踪器中脱颖而出。不同于
Fitbit
“拉拉队”模式
UP3
的服务更像
是一种“教练”模式,它记录、分析用户信息,并以此为基础,建议用户改
变行为
UP3
不提示“只需再走多少步”,它提示“你过去这么做,表明了
什么,你应该怎么做。
Jawbone
内部将其称为“跟踪、理解和行动”模型
2
该服务利用机器学习技术,预测用户的活动,并根据对用户活动的理解,依
据活动规范告诉用户应该怎么做,这也正是其价值所在:它变身为服务。
2
:“
Jawbone Introduces UP 3,
Jawbone Press Release, November 4, 2014 (
http://content.
jawbone.com/static/www/pdf/press-releases/jawbone-introduces-up3.pd
f)
健身跟踪器
27
2-10Jawbone UP3 手环
跟踪、理解和行动模型一种可能的工作方式请见图
2-11
的例子。我喝了一晚
上酒之后,
Jawbone
可利用下面
3
个生物指标理解我的行为:
喝酒这天晚上我身体处于活动状态的时间比平时长。
睡眠过程,
RHR
(静息状态心率)比平时高。
睡不安稳的时间比平时多出不少。
2-11Jawbone Smart Coach 的界面

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