算法是可穿戴技术的下一前沿

　　《连线》杂志撰文称，可穿戴技术的下一个前沿是算法。可穿戴设备不仅需要监测各种运动数据，而且需要精确的监测数据。现在，你和任何一个有科技思想的人谈论最大的行业趋势，大家肯定经常提起“可穿戴设备”一词。两年前，可穿戴设备还是一个相对陌生的设备类别，如今几乎所有科技公司都已涉足可穿戴市场。

　　虽然可穿戴市场竞争激烈，但科技公司依然争相开发可穿戴产品。今天，大型科技公司正尝试在可穿戴设备的物理设计方面展开差异化竞争。大部分可穿戴产品的外形非常相似，但在下一阶段，可穿戴设备的价格、材料、颜色和样式都会提供更多的选择。然后，可穿戴设备开发商将差异化自己的软件体验。毕竟，没有好软件的可穿戴设备只不过是华而不实的珠宝而已。

　　那么可穿戴行业的下一个趋势是什么?也许正是可穿戴设备最为重要的部分：利用算法确保数据精确反应各种动作和满足各类用户。

　　可穿戴算法的当前处境

　　无论是Nike FuelBand腕带的Fuel点数，还是Fitbit Flex手环的步数，抑或是其他可穿戴数据，可穿戴设备可全方位跟踪和理解用户行动，然后利用专有算法判断动作。目前，可穿戴设备还存在诸多技术难题，其中之一就是算法几乎都跟踪同样的数据(例如步数)，因此可穿戴设备基本大同小异。

　　具体来说，多数健身类可穿戴设备都有一个共同的问题，那就是它们本质上就是“漂亮的电子计步器”，它们无法全天候识别用户的所有行为活动。例如，当用户要进行举重锻炼时，他们都会取下Nike FuelBand腕带，FuelBand不仅妨碍锻炼，而且无法监测锻炼数据。用户必须在智能手机手动输入锻炼信息，锻炼过程势必会被打断，结果用户对设备的互动体验感到万分失望。

　　可穿戴设备的问题不仅在于无法监测更多的身体动作，还在于无法精确监测运动数据。消费者渴望获得全天的步行数据。今天比昨天走得多，这就表示有所进步，但是，当消费者更加熟悉可穿戴设备，他们对精确度就会有更高的要求。对于职业运动员来说，训练数据精确度直接影响他们的成绩。

　　未来，可穿戴设备可以向用户提供哪些建议呢?一款真正智能的可穿戴设备应该能够分析现在和以往的用户运动数据，并全天候提醒用户。例如，当可穿戴设备识别用户静坐时间太长，它要鼓励用户起来走走。

　　如何提高算法精准度?

　　现在，算法还无法真正满足客户的需求，我们需要通过最佳的途径充分挖掘数据。苹果等科技公司已经聘请大批数据科学家，而且这类人才的招募数量还将继续增加。

　　不仅如此，随着可穿戴产品制造商通过界定用户群来缩小自己的市场范围，对于任何一款成功的可穿戴设备，用户研究已经成为一个关键组成部分。但用户研究不一定是研究人员所需的唯一技能，研究人员还需要高度敏感，具备高超的分析能力和创造能力。毕竟，用户研究人员将成为“消费者的代言人”，他们利用可穿戴设备知识，向整个行业传播用户的看法，预测未来可穿戴设备市场的成功所在。

　　消费者需要的不单是漂亮的电子计步器，他们不仅需要具备跟踪功能的设备，而且需要设备引导健身、睡眠和饮食。用户渴望获取所有日常活动数据，而且需要精准的数据。如果算法能始终理解用户的活动，而且你不断完善这些算法，那么你将取得长期的市场优势。