预见未来：从行为科学到健康生活的技术和价值逻辑

人类逐步解决了生存问题，下一步就是提升生活水平和生命质量。

生活和健康质量中，遗传基因、生活环境、医疗水平、社会环境、支付能力也就是家庭状况，占据了40%的权重；个人偏好、行为习惯和作息习惯，占据了60%的权重。

有独立用户价值的硬件产品和数据采集终端，平板和手机的内容场景交互，后台数据报表系统，AI算法平台，专业领域的对接合作等，从技术环境和商业环境几个方面，具备了融合成一个完整的服务体系的想象空间。

这一服务体系在满足用户个性需求的前提下，也会为人类全生命周期的行为健康管理和医疗保险体系的搭建和落地，带来更多的可能性。

基于这种让更多人受益的服务体系未来必然会形成的商业假设，我们可以得出几个简单结论：

一、脱离场景和状态的数据采集和记录，没有意义

动态的心电、血压测试，餐后的血糖，没有区分的动态和静态的心率......都属于无效数据。

做最简单的场景和状态判断，也要基于一定量的行为特征数据、体征数据，环境数据。至少需要一个相对完整的感应器标准配置环境，比如，一个行业入门级的多感应器结构模组：

二、无法做场景应用、趋势判断和价值挖掘的数据来源，没有意义

影响数据有效性的环节，既有产品的硬件原理和结构、感应器数量和品质、固件、前端算法，又有内容、场景交互和平台端开发、维护、管理，也有后台云计算、机器学习、报表分析和反馈推送系统；涉及4个不同的大的硬件平台，几十种尚处于推进和迭代中的感应器，按偏好、年龄、性别等至少要划分11个大人群，还要考虑位置环境的差异......

如何在无数的变量中，搭建相对稳定的技术开发环境，以及核心共性之上的交互内容，并融入到更广阔的行为、偏好和健康趋势管理的洪流中，要求企业必须具备抽象和推演能力，在几个方面做底层、原理和基础性的工作，减少重复和无效工作：

1、按人群偏好、成品形态，设计制作最小化的核心模组、机芯

可衍生出上百万种不同材质形态的成品、几十类交互内容、至少可用于11个千亿级垂直行业，覆盖市场面90%以上企业客户和用户对成品外观工艺的需求。

2、锁定核心结构件

包括多针型齿轮箱模组、显示屏模组和多传感器集成模组，优化选择性成本，减少变量，降低多感应器融合开发成本，提高产品开发效率，节省行业重复性开发和投入资源。

齿轮箱模组，包括3个针数，可选2种针高，共5个型号，几乎可覆盖钟表行业所有的产品形态和外观设计。 

3、锁定固件、交互平台与后台AI的技术和算法环境，并持续升级、优化

算法按场景分类：不同的场景应用服务下，围绕行为监测、体征监测、环境监测等需求会有不同算法表现，比如登山跑步场景中，监测活动时长、距离、速度、垂直速度、总爬升距离、总下降距离、海拔、气压、卡路里、步数、心率、心率区间、最大耗氧量、环境温度、GPS轨迹、指北针方向、日出日落时......

按人群分，又有：女性呵护管理过程中，监测体温、心率，预测排卵期，监测运动消耗及体征状况，检测体脂、皮肤水分，检测UV提示防晒；婴幼儿呵护照看过程中，监测活动情况、睡眠情况，检测体温提示预防异常，检测奶瓶温度，安全提示，监测尿不湿提示更换；老人关护照顾过程中，监测活动情况，检测心率、心电、血压、体温等体征情况，位置和安全管理，异常特征提示和干预意见，摔倒监测报警......

4、构建用户全天候基础行为画像，让数据跟场景、人群建立匹配关系

用户的基础行为和健康模型，由睡眠、活动、体征、心理、社交五维来进行具体刻画，按照单个细分维度的健康管理方法进行。后台AI机器学习算法的三级行为识别体系，按照用户元动作匹配特征算法，通过基于元动作的用户行为识别方法，采用与人群行为特征匹配的交互设计、内容设计和玩法设计，最终形成与人群个体对应的个性化数据分析报表，最终才能对个人的行为佐证、习惯养成，乃至健康趋势管理带来益处。

5、相对稳定的产品、模组和算法环境，是跟专业机构合作的前提

分析数据的准确与否，需要更多专业机构或者具备裁决权和诊断权的机构来参与，很大程度上要以他们的结论为准，而不是从业企业的自弹自唱。

比如，关于心率心电等体征异常的分析研究，及时发现并报告用户出现的体征异常情况，指导出现生理体征异常情况的用户及时就医，为医生正确的诊断用户的情况提供有价值的辅助信息；用跟医疗领域脑电波类比和匹配的方式，通过行为、环境、体征数据识别睡眠期间可能会影响生命健康的事件，以便及时采取干预措施；关于备孕及怀孕期风险识别与干预的研究，致力降低出生缺陷，保证胎儿和孕妇的健康，等等。

不要跟有几十年、上百年甚至几千年沉淀的专业机构，比拼专业、分析判断、筛选甄别、指导和应对能力。

每一个商业环境和价值体系的形成，都要经过很长一段时间的市场教育、概念推广、各方资源汇集，并在通过市场的纠错能力，找到行业的落地方式。在这期间，企业付出的是经营压力、学习和成长的代价，用户承担了试错成本。

从智能可穿戴和大数据概念的兴起，到现在已经走过了8/9年的时间，有些误区也正在被理清和排除，比如一些认知上的误区：

一、老企业人的观念：做好单一人群场景的服务

这种观念在无数领域都证明了它的合理性，并给严格遵守这种理念的企业，带来了实践上的收益和经营结果。

（编辑：555手机网）

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