“滚床单”中的可穿戴设备是怎样的？

可穿戴设备来势汹汹，连苹果公司也忍不住想要来分 一杯羹。智能手机攻占了手，可穿戴设备则率先从手 腕发起攻击。 当可穿戴设备遇到性，会有什么发生? 我们试着让智 能手环进入情侣的“滚床单”当中，测试一下这项“运 动”的消耗量。借由这次古怪测评，探讨下“滚床单” 这件事情的运动量到底有多大，也探讨下时下大热的 智能手环的运作原理和可穿戴设备的未来可能。 测试过程&数据 我们用了市面上流行的四款智能手环，找到三对愿意尝试的情侣（两对异性情侣，一对女同性恋情侣），来做这个“滚床单”测评。四款智能手环分别是：Shine、Bong、咕咚以及 Fitbit，测试者在滚床单时同时佩戴四款手环，并记录开始和结束时的累计运动量消耗，结果如下： 相同的过程，相近的时间，测量到的结果差距却这么大，让我们始料不及。我们再次使用这 四款手环，进行了20分钟慢跑和健走的测试，结果如下： 从以上测试结果中可以看到，无论是“滚床单”数据还是健走和慢跑这样的“正规”运动数 据，不同手环之间得到的数据也是千差万别的。但从中我们也可以得出一些结论： 各款智能手环数据偏向并不稳定，比如健走中，Fitbit测出的数据最大，但是在慢跑中则 是Shine测出的数据最大； 如果以某款手环自身作纵向比较，“滚床单”一次运动消耗量仅相当于5–10分钟的慢跑 或健走； 女同性恋情侣的“滚床单”的平均数据偏大。 为什么同样是智能手环，但测出的各种运动的数据偏差如此之大呢? 这要从智能手环的运作原理说起。 智能手环运作原理 现在的智能手环都是通过内置的“三轴加速 度传感器”来实现的。所谓三轴加速度传感器，就 是能够测量空间当中 XYZ 三个轴的加速度，它能 够感应人体各个方向的振动。尽管如此，它依然侧 重于计算 Z 轴，也就是人体重心上下的位移量， 毕竟人在走路过程中重心是最主要的变化指标。 如何解读这一大堆数据，则需要用到算法。 只有通过算法，程序才能在大量数据当中，分辨出 你的运动模式，以及推测出相应的运动消耗量。 Z 轴的数据是最主要的，但如果一个人只是 抬抬腿，或者掂掂脚呢?所以算法在设计时，会添加一些约束的条件，只有传感器测量到的数值超过 了一定标准，才会认定你开始运动。另外一个去 掉无效数据的方法是时间，人类 1秒最快也就走 5 步，而走一步则有两次重心的变化，一次向上一次 向下，所以在一定时间内加速度有了两次符合标准 的变化，才能算是走了一步。 不同智能手环里的软件是不一样的，这意味 着算法的不同，很容易导致后面的偏差。更何况， 每家智能手环所采用的传感器也是不同的型号，反映在数据上一开始就可能存在偏差，从而导致步数 的差异，而步数的差异又可能导致卡路里算法的差 异。最终我们看到的，同样是通过行走一万步来运 动，用四个手环来分别测量，会得到一个4个偏差量很大的结果。 关于“滚床单”的科学实验 到底“滚床单”这个运动会消耗多少热量呢? […]

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