可穿戴設備的下一波浪潮是情境感知

　　美國科技博客Re/code近日發(fā)布生活記錄與分享應用Saga開(kāi)發(fā)商A.R.O.CEO安迪·?？藸?AndyHickl)的文章稱(chēng)，追蹤功能已死，可穿戴設備的下一波浪潮將會(huì )是情境感知。當前的產(chǎn)品能夠追蹤步行、運動(dòng)、睡眠等方面的數據，但無(wú)法帶來(lái)深度的分析來(lái)幫助改變人們的生活。要重新獲得人們的青睞，它們就需要收集諸如今天發(fā)生了什么、用戶(hù)之前做了些什么的背景數據來(lái)進(jìn)行有意義的分析。

　　以下是文章主要內容：

　　我得承認，我喜歡過(guò)一些可穿戴設備，如JawboneUp、FitbitForce、MisfitShine，也用過(guò)像Moves、Breeze這樣的活動(dòng)追蹤應用。

　　不過(guò)我得統統棄用它們。我知道我星期一走的路比星期五多，我知道我的睡眠會(huì )隨著(zhù)一周的深入而惡化。但光有這類(lèi)信息并不能改變我的生活。

　　那些產(chǎn)品服務(wù)獲得了收集、保存和分析我的個(gè)人數據的權利，但卻沒(méi)法像它們承諾的那樣帶來(lái)深度解析。

　　耐克放棄可穿戴硬件的消息應當給行業(yè)敲響了警鐘。我們在錯失一個(gè)難以置信的發(fā)展機會(huì )。我們要如何讓行業(yè)重回正軌呢?

　　可穿戴行業(yè)的問(wèn)題

　　可穿戴行業(yè)的問(wèn)題顯而易見(jiàn)。那些產(chǎn)品都長(cháng)于呈現各種各樣的數據，但卻不善于理解它們。

　　我走了5000步，并在游泳池游了20圈意味著(zhù)什么呢?我達到了我的健身目標了嗎?我工作了8個(gè)小時(shí)但昨晚只有3個(gè)小時(shí)的深度恢復性睡眠又意味著(zhù)什么呢?

　　這些我們都無(wú)法確定——至少沒(méi)有一些額外的認識是不能確定的。我們得自己根據所知道的東西作出結論。我們需要依據今天發(fā)生了什么、我們感覺(jué)如何、我們之前做了些什么之類(lèi)的情況來(lái)解讀可穿戴設備的數據。沒(méi)有這些背景知識就無(wú)法得出結論。

　　各種可穿戴設備給我們提供了無(wú)法轉化成為我們所用的知識的數據，而沒(méi)有幫助我們搞清楚失眠的原因。

　　要重新贏(yíng)得人們的青睞，可穿戴產(chǎn)品就需要收集足夠多的情境知識來(lái)作出有意義的結論——讓我們知道它們在數據中有很好的發(fā)現。

　　例如，如果我知道我在臥室平均溫度低于18攝氏度時(shí)會(huì )睡得好些，那我會(huì )呼吁JawboneUp跟Nest設備通信，從而相應調整室溫。要是我知道我在會(huì )議較多的日子里運動(dòng)量更大，那我可能會(huì )希望我的Tempo日歷記上更多靜坐即可的活動(dòng)邀請。

　　獲取情境知識的障礙

　　為什么大家沒(méi)有爭相去利用更多的情境知識呢?

　　首先，情境知識仍難以獲取。我們的手機知道很多關(guān)于我們的事情，包括去過(guò)哪些地方，在做什么，在搜索什么等等。還沒(méi)有人在真正利用所有的那些信息。

　　這并不是說(shuō)我們沒(méi)有取得進(jìn)展。Saga應用不用我簽到就知道我去了哪些地方，Cover和Aviate知道我用過(guò)哪些應用。

　　另外，能否獲得最有用的情境知識取決于能否不受限制地訪(fǎng)問(wèn)所有的數據。多數應用都無(wú)法知道你一天下來(lái)做過(guò)的所有瑣事，除非它們能夠一直在后臺運行。那些數據點(diǎn)可幫助理解我在忙什么——以及我的血壓今天為什么飆漲。

　　最后，行業(yè)的進(jìn)展因數據孤島而受阻。我的可穿戴設備并不知道我在聽(tīng)什么歌，不知道我跑步的時(shí)機意味著(zhù)我要開(kāi)會(huì )遲到，也我不知道我通常在日落時(shí)運動(dòng)。

　　已經(jīng)有公司在呼吁統一異源數據集相抵觸的平臺，從而消除傳感器孤島，生成創(chuàng )造性的解析。這一步非常重要。我們得找到辦法在我們居住于的不同數據孤島之間找出有意義的相關(guān)性。這是解決我們當前追蹤數據幾無(wú)用處的唯一途徑。

　　下一代產(chǎn)品

　　下一代的可穿戴設備和傳感器數據平臺——成功令人滿(mǎn)足的設備和平臺——將把這類(lèi)相關(guān)分析放在中心位置。

　　我們必須要以同樣的方式開(kāi)發(fā)下一代智能系統。系統必須要知道預計咖啡飲用量超過(guò)平均水平的人每晚睡眠時(shí)間低于平均水平是合理的。

　　像PokitDok這樣的公司正在往這一方面作出一些重要的行動(dòng)。他們在尋找收集自病人的可穿戴設備的數據和他們的健康保險甚至是外科手術(shù)的支出之間的相關(guān)性。分享你的Fitbit數據可讓你獲得更低的保險費率或者更便宜的手術(shù)?有跡象顯示答案是肯定的。

　　找出有意義的相關(guān)性并非易事——但那些能夠以可靠而系統的方式找到它們的公司將會(huì )賺大錢(qián)。將傳感器數據統一匯集起來(lái)的系統顯然很有用處。而系統要是可在手機上計算，且能夠在表面上不相干的變量之間發(fā)現意想不到的關(guān)聯(lián)，那它的價(jià)值無(wú)疑不可估量。