我們都知道，智能穿戴設備的運動監測功能主要通過重力加速傳感器實現。重力傳感器已是一種很成熟的技術，手機也早有應用。傳感器通過判斷人運動的動作得到一些基礎數據，再結合用戶之前輸入的個人身體體征的基本信息，根據一些特定算法，得到針對個人的個性化監測數據，諸如運動步數、距離以及消耗的卡路里等，從而判斷運動的頻率和強度。

　　睡眠監測也通過相同的傳感器技術實現。人在不同的睡眠階段，腦電波會發生迅速改變，有意思的是，重力加速傳感器并不具備直接探測腦電波的功能，所以它是將人在睡眠中動作的幅度和頻率作為衡量睡眠的標準，來判斷睡眠處于哪個階段，蘋果 Apple Watch 的鬧鐘功能，正是依據這個判斷用戶處在“快速動眼期”將用戶喚醒。

　　但現有產品的重力傳感器最大程度也只能到這里了，由于傳感器的傳感速度限制了識別度，它們無法識別出更多，比如用戶做出了什么手勢，是手心向上還是手背向上。

　　另一方面，在心率監測上，Apple Watch（包括 Gear Fit、Fitbit Surge、Microsoft Band 等手環）采用的是光電式心率計，它的原理非常簡單——通過Apple Watch背面配備的綠色LED燈，搭配感光光電二極管照射血管一段時間，由于血液是紅色的，它可以反射紅光而吸收綠光，而在心臟跳動時，血液流量增多，綠光的吸收量會隨之變大，處于心臟跳動的間隙時血流會減少，吸收的綠光也會隨之降低，基于此，就可以根據血液的吸光度來測量心率。

　　光電式傳感器的工作原理要求設備需要緊貼手腕，并且毛發不能過于旺盛、不能出汗、也不能在運動時測量。這也就是為何蘋果會建議用戶在進行心率監測時讓手表貼緊皮膚的原因，此外，蘋果在介紹中也表示在天冷的情況下，用戶手腕部位的血流量可能不足以監測到心率，而且用戶在進行節率性運動（如跑步和騎行）時，心率測量的準確性會比無規則運動（如打網球）更加的準確。這些亦都是光電式心率監測的局限性所在。

　　由于當血液經過毛細血管流入手腕時，血液流動速度實際上已經減緩了，因此最終的結果也不一定能夠真實反映心率——也就是說，使用 Apple Watch 監測出的心率數據，最后可能還不如一些手機準確，特別是在手握機器的情況下，由于人的食指指尖有一個動脈血管，而后者能夠和心臟基本保持一樣的頻率。

　　讓感應更精細 未來的人體追蹤識別　　怎樣才能讓穿戴設備的數據變得準確，這是無數智能穿戴產品想要解決的問題。

　　就目前來說，最切實的解決方法莫過于兩種，一種是增加更多傳感器，另一種是研發出更優秀的傳感器和更先進的算法，對于前者的選擇，雖然傳感器越多，就能帶來更全面的監測效果，但是也會造成設備體積和續航時間的困擾。由于技術原因，傳感器的發展還有一段路程要走，非植入式電化學和生物傳感器則是主要的演變方向。不過走在前頭的研發團隊已經找到了優化傳感器的著手點——給傳感器增壓。

　　今年 10 月份，威鋒網報道過卡內基梅隆大學的研究人員開發出一套名為 ViBand 的系統，讓現有的智能手表可以識別用戶手勢，并識別出用戶手上所拿的物體的新聞。

　　Viband 系統的作用，就是給普通智能手表的加速度計傳感器進行增壓——說得通俗一點，就是給傳感器“打雞血”，使其能夠感應到令人難以置信的振動頻率的微小變化。它能夠感知的，不僅是發動機運行時的嗡嗡聲，還可以檢測吉他調音，或者是用戶以不同的方式移動手臂時所引起的明顯的輕微差異。

　　據介紹，Viband 系統的秘訣在于加速度計感應器自身的規格。通常來講，手表內的加速儀被設定在每一秒鐘進行 20 到 100 次采樣，以滿足手表對運動軌跡的測量需求。研究人員通過使用一個軟件更新，把檢測頻率提升至每秒 4000 次，將加速計作為一個振動麥克風來使用。也就是說，它還可以監測用戶身體所發出的生物聲學信號。