怎么看待「溪溪大人」认为小米手表color睡眠数据是蒙的，并推荐华为gt2。事实又是如何？ 第1页

做几点回复：

1）小米手表Color的睡眠算法的确存在单点问题，但是在对夜晚阶段的真实呈现、通过睡眠评估身体恢复这些方面仍然做到了非常好的水准。我们只是需要完善一些局部的产品逻辑和某些极端场景下的算法准确度。产品存在的问题，我们都非常重视，并且在全力以赴优化。

2）作为用户我可以怼天怼地，但是作为做产品的，我不会去直接怼友商，像华为这样的友商值得尊重。至于他们的产品是否有不足，一方面是华为的用户自己清楚，另一方面评论区里这么关心这个问题的人，应该自己去使用。

3）对于那些连产品都没用过纯喷子，不好意思要让你们失望，即使我承认产品存在一些不足，但小米手表Color仍然会是一款极具竞争力的产品。

4）评论区里还有喜欢拿着道德砝码来评价人的，统一回答一次：只有自己混日子的人，才会认为满世界的人都在混日子；都是只有自己经常说谎的人，才会认为满世界都是骗子；内心丑恶的人眼里，这个世界尽是污秽。但即便有这些人存在，今天的世界仍然是美好的。

最后，之前的回答里有一段给溪溪大人的小建议的片段，后来我认为并不妥当，我也是自己在臆测溪溪大人的一些状态，这样做并不好。所以修改把这一段去掉了，感谢溪溪大人反馈问题，溪溪大人提到的这几个问题，我们都在优化，会通过后面的固件更新推送给用户。

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我来回答事实吧，因为我是小米手表Color的产品负责人。

手表检测睡眠的原理

目前大部分的智能手表或运动手表，会配置以下传感器或关键器件，不同产品可能会包含所有或部分，下面的（C）表示小米手表Color有配置这个器件：
- 加速度传感器（C）
- 陀螺仪（C）
- 地磁传感器（C）
- PPG模组，即光电心率传感器模组，以下简称心率传感器（C）（感兴趣的同学可以看一下这篇科普贴 PPG原理）
- 血氧传感器
- 生物检测传感器（这个名字很吓人，算是智商税，只是在手表背部增加了电容来检测手表从手腕上脱下而已；但是PPG模组中的红外光本身也可以用于实现脱腕检测）
- 光线传感器（C）
- 气压计（C）
- GPS模块（C，手环一般不会配置独立的GPS模块）
- 麦克风（C）
- 扬声器
- 马达（C）

这些器件中，与睡眠检测相关的是加速度传感器和心率传感器。从加速度传感器获取的信息是人的肢体活动状况，从心率传感器获取的信息是人的心跳变化所反映出的生理特征，睡眠时候的心率特征与清醒时刻有着显著的差别。

睡眠检测不用陀螺仪来评估肢体活动状况的原因是陀螺仪的功耗太大，续航上根本撑不住。

通过加速度传感器评估肢体活动状况

基本的原理就是看加速度变化的幅度，变化幅度越小，肢体活动越小，变化幅度越大，肢体活动越大。评估变化幅度，就是一个纯数学处理的过程，有不同的方法，评估加速度值的方差/标准差是一种方式，评估一段时间内加速度峰谷值或大幅偏离均值超过特定阈值的次数，也是一种方式。

比如，下图洋红色圈出的部分，加速度值的方差非常接近0，这段时间用户处在非常静止的模式。而当用户处于活动状态，加速度值的方差会体现出大幅波动的特征。

通过心跳次数评估睡眠

通常睡眠时候的心率（BPM）相比清醒状态会有三个关键差异点：
1）睡眠时的整体会比清醒/静息时候更低，不同的人有5~30%的降低；
2）全天心率的最低值通常出现在睡眠期间；
3）睡眠期间心率的波动幅度偏小。

同时，在睡眠的不同阶段，心率（BPM）也会存在差异：
1）非快速眼动睡眠（Non-REM）状态下心率波动较小，心率平均值也比较低，深睡（N3/N4）状态下，心率更加平稳，平均值更低
2）快速眼动睡眠（REM）状态下，心率波动变大，心率平均值也会更高

结合心率数据和加速度传感器的变化特征，可以判断是否进入或退出睡眠状态，也能够进行初步的睡眠阶段区分。

通过心率变异性辅助评估睡眠阶段和恢复程度

心率传感器在安静状态下，也能通过信号分析，测量出每两次心跳之间的时间间隔（BBI，Beat to Beat Interval 或 RRI，R-peak to R-peak Interval），通过对一段时间的RRI数据分析，可以基于时域分析（方差/标准差或平均绝对误差、相邻RRI差值均方根等方式）和频域分析（固定时长内高频、低频、甚低频能量密度及各频段能量密度对比）评估心率变异性（HRV）。

下图是一个测试人员在不同状态下的RRI时域波形，可以看出，躺卧的情况下，心率变异性明显增强。

不同日常活动状态下，心率变异性有明显差异，同样，在睡眠的不同状态下，心率变异性也有明显区别，可以作为评估睡眠面状态的补充数据维度。通常的特征是：
1）非快速眼动睡眠期间（NREM）的短周期心率变异性会高于快速眼动睡眠（REM），短周期HRV评估时域指标主要是RMSSD，也就是相邻两个RRI的差值的均方根。
2）从短周期的频域分析来看，非快速眼动睡眠期间（NREM）的高频能量密度明显升高，低频/高频的比值明显低于快速眼动（REM）睡眠期间，这与NREM睡眠期间副交感神经兴奋度高于交感神经的认知吻合，也与NREM睡眠期间的HRV升高的结果吻合。

基于加速度传感器和心率传感器进行睡眠检测的算法，做的工作，其实就是结合Acc数据、心跳次数数据、RRI数据，通过不同数据种类的交叉验证，以及时域和频率特征的交叉验证，来判断入睡、醒来，以及睡眠中不同状态切换。

目前手表检测睡眠可能会存在的问题

基于上述睡眠监测的原理，智能手表或运动手表检测睡眠，可能会存在以下问题，导致数据不准确或无法检测到睡眠：

1）佩戴手表过松导致检测睡眠失败

晚上睡觉的时候，可能会因为表带勒紧不舒服，所以可能会把表带放到特别松弛的状态，表带与手臂之间能够轻松放进去两到三根指头。这种情况下，加速度传感器的数据抖动会大幅增加，心率数据也会失去准确性。比如下图所示，同一个用户，在表带松弛与正常佩戴情况下，睡觉时的心率波动差别巨大。加速度数据和心率数据的大幅波动，会导致睡眠检测失败。

由于手表是靠佩戴手臂的活动来推测人整体的活动，所以某些情况下，如果入睡初期手臂活动比较多，也可能会导致入睡时间判断滞后。

2）静坐或静躺可能会被误判为入睡

有时候我们躺/坐在沙发或床上，看电视或刷手机，一两个小时一动不动，心率、情绪也很少波动，这种情况根据前面所说判断睡眠的机制，与入睡情形很像，所以会被误判为入睡。

因此，一些睡眠算法会给有效睡眠设定一个最短时间。比如睡眠状态持续超过1小时才算有效睡眠，当你在沙发上躺了半个多小时，可能会被误判为入睡，但是你起来上了趟厕所，就可以用最短时间把这段疑似睡眠给抛弃。

但是现在有一些手表也提供了跟踪零星小睡的功能，这就会进一步增加误判的可能性。

3）睡眠状态检测不准确

睡眠状态或睡眠分期（深睡、浅睡、快速眼动、清醒/觉醒），是基于脑电波活跃度分析的一种划分方式，因此，依据脑电波和大脑活动区域来评估睡眠状态肯定是最准确的。

但是智能手表只能加速度数据、心率和心率变异性数据建立算法模型，来判断睡眠状态，所以也很有可能不准确。只是这一块我们自己的感知也比较弱，所以谈论得并不多。

关于睡眠的清醒/觉醒状态

关于睡眠状态，会有一个产品取舍上的差异，也就是关于非快速眼动睡眠（NREM）的第一阶段N1的睡眠状态如何呈现。

按照美国睡眠协会和加州立大学的睡眠分期标准，N1阶段的睡眠，任然能够感知到外部世界的变化，能够听到外部的声音，但是这时候大脑已经开始进入睡眠状态。正常人的夜晚睡眠，其实是非快速眼动睡眠（NREM）和快速眼动睡眠（REM）的交替，而非快速眼动睡眠（NREM）又是N1-N2-N3-N4的渐进。现在呈现给普通用户的睡眠分期报告中，一般把N1叫做清醒或觉醒，N2叫浅睡，N3N4叫深睡，REM叫快速眼动睡眠。

在睡眠循环中出现的N1睡眠，我们在当时可能会有所感知，比如半夜短暂地觉醒了十几秒钟，比如睡眠中模糊地意识到手臂被伴侣压住，小心翼翼地抽出来，比如突然感觉痒痒，挠了几下......但是这些短暂的觉醒，第二天醒来后，很可能都被我们遗忘了。

因此，N1清醒/觉醒是睡眠分期中大概率会出现的睡眠状态，但是不同的穿戴产品，在处理N1状态时，有不同的策略。

有一些产品，完全不呈现N1睡眠状态，整个睡眠就只由深睡、浅睡两种状态构成，一看就不合理。

另一些产品，会把短时间的N1睡眠状态丢弃掉。比如持续时间小于5分钟的都丢弃，大于5分钟的才保留。所以睡眠报告里常常没有清醒/觉醒状态，如果出现了半夜醒来睡不着，失眠十几二十分钟，会被记录为清醒，但是半夜起来两分钟上厕所，这种用户完全可感知并且能记忆的清醒状态，可能就会被丢弃。

小米手表Color的选择是在睡眠报告中把N1状态原原本本地呈现出来。这是我们和专业的睡眠健康团队沟通之后的选择，因为N1清醒/觉醒状态是睡眠黄金评价规则中的必要组成部分。在整个睡眠时长中，N1占比在2%~5%都是合理状态。原汁原味呈现N1状态，能够帮助大家更好地了解自己的睡眠状况。

对溪溪大人提到的问题回复

最后回应一下最近很受关注的溪溪大人关于小米手表Color的睡眠功能的质疑。

小米手表Color的睡眠功能，的确需要完善，明确可见的存在以下几个问题：

1）只呈现了夜晚睡眠，没有呈现白天睡眠

这和传感器的能力没有任何关系，小米手表Color的加速度传感器是24小时不间断工作的，开启连续心率监测的情况下，心率传感器和心率数据采集也是24小时不间断开启。小米手表Color在续航优化方面做得很好，所以不需要通过间歇性地开启和关闭心率传感器来降低功耗。我相信，很快这一类的穿戴产品会将24小时连续心率监测作为标配。

没有呈现白天睡眠主要是因为在数据的切割和保存方面，我们做得还不够完善，所以在界面上暂时没有开放。溪溪大人吐槽的睡眠记录丢失，主要原因是睡眠的主要时段是在白天时段，所以没有显示。

后面的固件升级中，我们会把白天睡眠数据加进来。

2）可能会存在入睡时间的明显误判

也是如前所述，躺在床上看电视，可能被误判为入睡；迷迷糊糊睡着，但是辗转反侧睡得很不安稳，也有可能被误判为入睡时间延迟。溪溪大人贴图中提到的通宵工作情况下被误计了两个小段的睡眠，就是因为低活动强度、低心率情况下误判所致。这一块的判断机制，我们也在持续优化。

3）跨时区处理不够完善

另外，溪溪大人后面还做了一系列修改手机的时区，然后同步到手表来测试睡眠的操作，我们也很感谢溪溪大人这样细心的测试。跨时区导致的各种数据覆盖、拼接的问题，也的确是小米手表Color还需要完善的地方，尤其是人为修改手机时区同步至手表的情况，需要处理的边界条件更多。这既涉及技术处理，也涉及产品策略，我们也在抓紧优化中。