新一代更智能的可穿戴設(shè)備：幫你糾正跑步姿勢

國外媒體近日發(fā)布文章指出，時下市面上的大多數(shù)可穿戴產(chǎn)品都只能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)追蹤，并不能有效幫助人們提供運(yùn)動效率。而新一代的可穿戴設(shè)備則將不僅能夠呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，還能夠提供分析，如Moov、Lumo Lift和Wahoo。它們更加智能，能夠幫助你糾正跑步姿勢，站得更加挺立，跳得更高，更加快速地?fù)]動棒球棒。

以下是文章主要內(nèi)容：

Lumo Lift，可追蹤并幫助糾正你上半身的姿式

在過去的一年里，市面上涌現(xiàn)了一款又一款追蹤人們運(yùn)動數(shù)據(jù)（如步數(shù)、行走的距離、消耗的卡路里、在沙發(fā)上呆了多長時間）的設(shè)備。這類可穿戴設(shè)備通常都佩戴在手腕上，大多數(shù)只不過是與智能手機(jī)應(yīng)用同步的計步器，僅僅為用戶提供簡單且寬泛的活動數(shù)據(jù)。

而現(xiàn)在，部分公司在可穿戴技術(shù)領(lǐng)域更進(jìn)一步，它們致力于開發(fā)的設(shè)備不僅僅記錄你的運(yùn)動情況，以簡單的圖表將其呈現(xiàn)，還收集3D空間數(shù)據(jù)，提供不同層面的身體感知分析。這類更加智能的可穿戴設(shè)備能夠幫助你站得更加挺立，跳得更高，更加快速地?fù)]動棒球棒。

Moov

“像Fitbit和Jawbone這樣的產(chǎn)品并不完善——它們只是提供數(shù)據(jù)，并不能記錄3D運(yùn)動情況?！斌w育類可穿戴技術(shù)公司Moov聯(lián)合創(chuàng)始人尼克拉·胡（Nikola Hu）指出。該公司的設(shè)備可戴在手腕、手臂或者腳踝上，可以收集卡路里消耗數(shù)據(jù)，也可以捕捉手臂和腳步的各種運(yùn)動。通過人工智能算法和測量3D空間運(yùn)動的傳感器，Moov能夠?qū)⒛阍谶M(jìn)行跑步或者拳擊等運(yùn)動時的形態(tài)姿勢與理想的運(yùn)動模型（也就是從專業(yè)運(yùn)動員收集回來的運(yùn)動數(shù)據(jù)）進(jìn)行對比。

舉例來說，該設(shè)備不僅能夠?qū)Ρ饶愕挠夜慈瓌幼?，還可以比較你每一次擊拳的速度。之后配對的應(yīng)用給你提供語音反饋，像個實時的虛擬教練幫助你改善你的動作姿勢。尼克拉·胡和另一位聯(lián)合創(chuàng)始人Meng Li決定創(chuàng)立Moov的初衷是，幫助人們盡可能高效地運(yùn)動，同時也降低受傷的風(fēng)險。Moov的產(chǎn)品定于今年夏天出貨。

當(dāng)然，動作捕捉并不是什么新技術(shù)。Wii和Kinect最先大規(guī)模地將該類技術(shù)引入人們的客廳。但Kinect和Wii的運(yùn)作需要在房間里配置體積較大的傳感器（包括紅外線投影機(jī)、攝像頭、加速計、紅外探測器），所有這些部件都將數(shù)據(jù)反饋回負(fù)責(zé)處理各種數(shù)據(jù)的主設(shè)備。時下的部分可穿戴設(shè)備在動作捕捉和數(shù)據(jù)分析上并不遜色于Wii——在一些方面甚至更勝一籌——而且所基于的實體比信用卡都還要小。

小體積，大分析

Moov是一個大小與奧利奧餅干相仿的圓環(huán)，利用加速計、陀螺儀和磁強(qiáng)計來準(zhǔn)確捕捉你的動作。對于像跑步這樣的活動，它可以追蹤你的步頻、步幅和每一步的沖擊力，也可以確保你的身體平衡。僅僅在腳踝佩戴一個設(shè)備，Moov也能夠推斷出這類數(shù)據(jù)。它沿著9個軸捕捉運(yùn)動數(shù)據(jù)，之后分析數(shù)據(jù)，然后利用人工智能算法測算出你的表現(xiàn)。接著，配對的應(yīng)用會提供Siri式的語音指令，幫助你改善你的運(yùn)動表現(xiàn)和效率。

“以前，不進(jìn)行步態(tài)分析（一種費用高昂的步幅臨床評估手段）你就無法獲知這類信息。而現(xiàn)在，不管是專業(yè)人員，還是新手，都可以獲得這種數(shù)據(jù)?！?/P>

Lumo Lift是另一家著眼于簡單的數(shù)據(jù)“追蹤”和腕帶設(shè)備以外領(lǐng)域的運(yùn)動追蹤設(shè)備公司。與Moov不同，該看似別針的小工具可以通過磁鐵吸扣依附在你的衣服、內(nèi)衣或者胸罩帶上。

“腕部是個非常嘈雜的環(huán)境，”Lumo Lift聯(lián)合創(chuàng)始人安德魯·常（Andrew Chang）說道，“你的產(chǎn)品可能非常擅長于計算步數(shù)和卡路里消耗量，但在其它方面則無法做好?！?/P>

如監(jiān)控你的姿勢之類的事情。Lumo Lift內(nèi)含很多可穿戴產(chǎn)品都會有的組件：ARM處理器、3軸加速計、低功耗藍(lán)牙芯片和存儲器。與其它的可穿戴產(chǎn)品不同的是，Lumo Lift不僅可以感知你在運(yùn)動，還可以感知你的運(yùn)動類型（以及你的運(yùn)動效率），其軟件針對這些進(jìn)行了專門的優(yōu)化。與Moov一樣，Lumo Lift功能的關(guān)鍵部分是生物力學(xué)模型。

生物力學(xué)模式是人體和人體運(yùn)動方式的表現(xiàn)。由于它所追蹤的運(yùn)動類型，Lumo Lift版針對的是上半身。為了感知創(chuàng)造準(zhǔn)確模型的復(fù)雜程度，加州大學(xué)洛杉磯分校一研究論文中描述的這一全面案例將68塊骨頭、147個運(yùn)動點和814塊肌肉納入考慮，以便準(zhǔn)確描繪和重現(xiàn)人體上半身的運(yùn)動情況（Lumo Lift的模型具體考慮了多少個運(yùn)動點并未披露）。它利用來自設(shè)備傳感器的數(shù)據(jù)來填充這種力學(xué)模型，然后對其進(jìn)行規(guī)格化和校準(zhǔn)。由于設(shè)備和電池續(xù)航帶來的局限性，這些算法必須要非常高效愛哦，且低耗能。

Wahoo Fitness也認(rèn)為腕部不是智能穿戴類設(shè)備的理想佩戴部位。其定于今年春季晚些時候推出的Tickr Run和Tickr X看似心率監(jiān)視器，它需要捆綁在胸部使用。

Wahoo的Tickr Run and Tickr X，追蹤你的心率和身體姿勢，提高你的運(yùn)動效率

Tickr Run專注于評估你的跑步效率。它的運(yùn)作模式是進(jìn)行運(yùn)動分析，從三個維度觀察你的加速變化，確定你的著地數(shù)據(jù)。舉例來說，如果你是新學(xué)跑步，那你在跑步時很可能先是腳后跟著地。那聽起來似乎沒什么大不了，但事實上，腳后跟先著地會減慢你的速度，意味著腳步的其它部位都著地，你必須要重新加速。接連的加減速會消耗更多的能量。而如果你是采用彈跳式跑法，你也會出現(xiàn)不必要的能量消耗。

Tickr Run會在你跑步時實時給你提供運(yùn)動表現(xiàn)上的反饋，后期也會給你提供更加深度的分析。跑步期間，你在應(yīng)用上可以看到帶紅綠黃色熱區(qū)的跑步者圖片。這些會告訴你如何調(diào)整特定的跑步姿勢，從而幫助你提升跑步的平穩(wěn)度。運(yùn)動后，你還可以看到更多的有效數(shù)據(jù)，如接觸到地面的時間、身體的左右搖擺和你在跑步初段和末段的表現(xiàn)對比。

為了實現(xiàn)這類步態(tài)檢測，Wahoo研究了大量的跑步者。該公司有一名員工擁有運(yùn)動技能學(xué)博士學(xué)位，多年來他研究了成千上萬名跑步者。在過去的4到6個月里，該團(tuán)隊每天找來10到12名跑步者，以便研究他們的運(yùn)動，完善Tickr的算法。

“我們進(jìn)行了大量的跑臺測試，利用部署在跑步機(jī)周圍的動作捕捉攝像頭來比較數(shù)據(jù)和視覺線索?！盬ahoo的首席營銷官邁克·斯塔沙克（Mike Stashak）向《連線》表示。

這些先進(jìn)的可穿戴設(shè)備背后的技術(shù)和算法是其功能運(yùn)作的關(guān)鍵，而它們在外觀上不討好也不要緊。

靈活的穿戴方式

“人們想要的是靈活性?！盠umo Lift的安德魯·常指出。該公司是如何解決這一問題的？答案是磁體。你可以將Lumo Lift像別針那樣依附在上半身的各個部位上，不用給衣服穿洞也能將其固定。你還可以選擇在衣服外部佩戴該傳感器或者簡單的方形金屬卡環(huán)。此外，該產(chǎn)品有多種顏色和款式選擇，因而可變得更像是別針、胸針或者是衣服的設(shè)計元素，而不只是方形傳感器。

“開發(fā)可穿戴產(chǎn)品的時候，你必須要以用戶為中心?！卑驳卖敗こＵf。Lumo BodyTech正是從用戶反饋獲得設(shè)計靈感?！八麄兿胍环N可靈活地以不同的方式佩戴的上半身解決方案，即能夠展示它或者小心謹(jǐn)慎地佩戴?！?/P>

經(jīng)過反復(fù)的試驗和“打破陳規(guī)”后，Lumo BodyTech團(tuán)隊才想到了它直觀的創(chuàng)意性可穿戴方案。

這些類型的可穿戴設(shè)備標(biāo)志著我們?nèi)碌纳詈瓦\(yùn)動方式。它們都不僅僅能夠追蹤你的運(yùn)動狀況，也能夠提供以往需要控制器、電腦或者實驗室檢測才能夠?qū)崿F(xiàn)的分析功能。

“那是研究人員在實驗室用大型計算機(jī)研究了10年的東西?！盬ahoo的邁克·斯塔沙克稱，“而現(xiàn)在，我們用自己的智能手機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)，普通人都能夠做到。他們可以用任何想要的方式來利用這類數(shù)據(jù)?！?/P>