算法是可穿戴技術的下一前沿

　　《連線》雜志撰文稱，可穿戴技術的下一個前沿是算法。可穿戴設備不僅需要監測各種運動數據，而且需要精確的監測數據。現在，你和任何一個有科技思想的人談論最大的行業趨勢，大家肯定經常提起“可穿戴設備”一詞。兩年前，可穿戴設備還是一個相對陌生的設備類別，如今幾乎所有科技公司都已涉足可穿戴市場。

　　雖然可穿戴市場競爭激烈，但科技公司依然爭相開發可穿戴產品。今天，大型科技公司正嘗試在可穿戴設備的物理設計方面展開差異化競爭。大部分可穿戴產品的外形非常相似，但在下一階段，可穿戴設備的價格、材料、顏色和樣式都會提供更多的選擇。然后，可穿戴設備開發商將差異化自己的軟件體驗。畢竟，沒有好軟件的可穿戴設備只不過是華而不實的珠寶而已。

　　那么可穿戴行業的下一個趨勢是什么?也許正是可穿戴設備最為重要的部分：利用算法確保數據精確反應各種動作和滿足各類用戶。

　　可穿戴算法的當前處境

　　無論是Nike FuelBand腕帶的Fuel點數，還是Fitbit Flex手環的步數，抑或是其他可穿戴數據，可穿戴設備可全方位跟蹤和理解用戶行動，然后利用專有算法判斷動作。目前，可穿戴設備還存在諸多技術難題，其中之一就是算法幾乎都跟蹤同樣的數據(例如步數)，因此可穿戴設備基本大同小異。

　　具體來說，多數健身類可穿戴設備都有一個共同的問題，那就是它們本質上就是“漂亮的電子計步器”，它們無法全天候識別用戶的所有行為活動。例如，當用戶要進行舉重鍛煉時，他們都會取下Nike FuelBand腕帶，FuelBand不僅妨礙鍛煉，而且無法監測鍛煉數據。用戶必須在智能手機手動輸入鍛煉信息，鍛煉過程勢必會被打斷，結果用戶對設備的互動體驗感到萬分失望。

　　可穿戴設備的問題不僅在于無法監測更多的身體動作，還在于無法精確監測運動數據。消費者渴望獲得全天的步行數據。今天比昨天走得多，這就表示有所進步，但是，當消費者更加熟悉可穿戴設備，他們對精確度就會有更高的要求。對于職業運動員來說，訓練數據精確度直接影響他們的成績。

　　未來，可穿戴設備可以向用戶提供哪些建議呢?一款真正智能的可穿戴設備應該能夠分析現在和以往的用戶運動數據，并全天候提醒用戶。例如，當可穿戴設備識別用戶靜坐時間太長，它要鼓勵用戶起來走走。

　　如何提高算法精準度?

　　現在，算法還無法真正滿足客戶的需求，我們需要通過最佳的途徑充分挖掘數據。蘋果等科技公司已經聘請大批數據科學家，而且這類人才的招募數量還將繼續增加。

　　不僅如此，隨著可穿戴產品制造商通過界定用戶群來縮小自己的市場范圍，對于任何一款成功的可穿戴設備，用戶研究已經成為一個關鍵組成部分。但用戶研究不一定是研究人員所需的唯一技能，研究人員還需要高度敏感，具備高超的分析能力和創造能力。畢竟，用戶研究人員將成為“消費者的代言人”，他們利用可穿戴設備知識，向整個行業傳播用戶的看法，預測未來可穿戴設備市場的成功所在。

　　消費者需要的不單是漂亮的電子計步器，他們不僅需要具備跟蹤功能的設備，而且需要設備引導健身、睡眠和飲食。用戶渴望獲取所有日常活動數據，而且需要精準的數據。如果算法能始終理解用戶的活動，而且你不斷完善這些算法，那么你將取得長期的市場優勢。