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说到智能手表，大家第一时间就会想到它的运动监测功能——看着自己的各项指数不断在改善，感觉健身的动力就莫名其妙来了呢！不过最近斯坦福大学的研究员，对这些昂贵的智能手表进行了测试，结果发现“数据并不理想”。测试的品牌包括Apple Watch、Fitbit Surge、Basis Peak、Microsoft Band、Mio Alpha 2、PulseOn和Gear S2，基本都是市面上主流的健身手表/手环，结果显示它们测量心率的误差很小，但是到卡路里一项就纷纷掉链子。表现最好的Fitbit Surge误差率为27%，而偏差最大的PulseOn误差率居然达到93%，估计那数据跟各位已经没啥关系了......
为什么智能手表“卡路里测量”的偏差这么大？
卡路里作为热量单位，指的是“1克水在1大气压下提升1摄氏度所需要的热量”；测量食物热量时，一般是将原始的食材放入专门的测热器进行充分燃烧，测出释放的热让水升高了多少温度，从而得出相对准确的数值。智能手表平时戴在各位的手上，想要达到上面的测试条件有些苛刻，就算可以大家也不会烧掉心爱的肥肉——那么问题来了，这些卡路里数值难道就像六合彩一样摇出来的吗？
对于智能穿戴设备，卡路里测量一般需要从个人的基础代谢、运动种类和实时数据等多方面考量。智能手环计算时，需要以我们的身高、体重、性别等作为基础；而GPS、惯性传感器（加速计、陀螺仪）等可以测出我们运动的距离和状态。配合上心率等综合数据，基本可以确定我们是运动的剧烈程度，从而推测出每次健身消耗的热量。
也就是说，这些智能穿戴并不具备直接测热量的条件，只能利用设备内部传感器的测量数据，配合我们原先输入的个人数据，给出一个相对接近的答案，因此算法严谨、考虑周全的手环/手表，计算的误差量自然就小；不过像小编这样的非专业娱乐选手，对卡路里数值也不太感冒，反正看见消耗多了就傻乎乎地跟着乐......
至于心率的话，测量起来就要简单粗暴得多了，以Apple Watch为例，苹果方面是这样解释的：
Apple Watch 的心率感应器采用光体积描记法。血液之所以呈现红色，因为它反射红光并吸收绿光。Apple Watch 使用绿色 LED 灯，配合对光敏感的感光器，检测任意时间点流经手腕的血液流量。心脏跳动时，流经手腕的血液会增加，吸收的绿光也会增加；心跳间隔期间则会减少。通过每秒数百次闪动的 LED 灯，Apple Watch 可以算出您每分钟的心跳次数，也就是您的心率。此外，特别设计的心率传感器可以提高 LED 亮度和采样率，进而弥补信号弱的问题。
除此之外，Apple Watch还提供红外光检测，一般在各位挥汗如雨、皮肤潮湿时派上用场的——这时候LED绿光有可能会被体表的水分吸收干扰，因此红外光能更好地进行心率测量。所以说在测量精度方面，心率会比其他数据更加精准，有时还会成为其他测量项目的依据。
所以说，卡路里测量不准影响的因素太多，即使是比较昂贵的智能穿戴，测出来的数据也只能用来参考，因此用户没有必要太较真。毕竟镜子和体重秤是不会骗人的，“斤斤计较”的朋友还是勇敢面对那辣眼的数字吧......