5月9日消息，美國科技博客Re/code近日發(fā)布生活記錄與分享應(yīng)用Saga開發(fā)商A.R.O. CEO安迪·?？藸?Andy Hickl)的文章稱，追蹤功能已死，可穿戴設(shè)備的下一波浪潮將會是情境感知。當前的產(chǎn)品能夠追蹤步行、運動、睡眠等方面的數(shù)據(jù)，但無法帶來深度的分析來幫助改變?nèi)藗兊纳?。要重新獲得人們的青睞，它們就需要收集諸如今天發(fā)生了什么、用戶之前做了些什么的背景數(shù)據(jù)來進行有意義的分析。
以下是文章主要內(nèi)容：
我得承認，我喜歡過一些可穿戴設(shè)備，如Jawbone Up、Fitbit Force、Misfit Shine，也用過像Moves、Breeze這樣的活動追蹤應(yīng)用。
不過我得統(tǒng)統(tǒng)棄用它們。我知道我星期一走的路比星期五多，我知道我的睡眠會隨著一周的深入而惡化。但光有這類信息并不能改變我的生活。
那些產(chǎn)品服務(wù)獲得了收集、保存和分析我的個人數(shù)據(jù)的權(quán)利，但卻沒法像它們承諾的那樣帶來深度解析。
耐克放棄可穿戴硬件的消息應(yīng)當給行業(yè)敲響了警鐘。我們在錯失一個難以置信的發(fā)展機會。我們要如何讓行業(yè)重回正軌呢?
可穿戴行業(yè)的問題
可穿戴行業(yè)的問題顯而易見。那些產(chǎn)品都長于呈現(xiàn)各種各樣的數(shù)據(jù)，但卻不善于理解它們。
我走了5000步，并在游泳池游了20圈意味著什么呢?我達到了我的健身目標了嗎?我工作了8個小時但昨晚只有3個小時的深度恢復性睡眠又意味著什么呢?
這些我們都無法確定——至少沒有一些額外的認識是不能確定的。我們得自己根據(jù)所知道的東西作出結(jié)論。我們需要依據(jù)今天發(fā)生了什么、我們感覺如何、我們之前做了些什么之類的情況來解讀可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)。沒有這些背景知識就無法得出結(jié)論。
各種可穿戴設(shè)備給我們提供了無法轉(zhuǎn)化成為我們所用的知識的數(shù)據(jù)，而沒有幫助我們搞清楚失眠的原因。
要重新贏得人們的青睞，可穿戴產(chǎn)品就需要收集足夠多的情境知識來作出有意義的結(jié)論——讓我們知道它們在數(shù)據(jù)中有很好的發(fā)現(xiàn)。
例如，如果我知道我在臥室平均溫度低于18攝氏度時會睡得好些，那我會呼吁Jawbone Up跟Nest設(shè)備通信，從而相應(yīng)調(diào)整室溫。要是我知道我在會議較多的日子里運動量更大，那我可能會希望我的Tempo日歷記上更多靜坐即可的活動邀請。
獲取情境知識的障礙
為什么大家沒有爭相去利用更多的情境知識呢?
首先，情境知識仍難以獲取。我們的手機知道很多關(guān)于我們的事情，包括去過哪些地方，在做什么，在搜索什么等等。還沒有人在真正利用所有的那些信息。
這并不是說我們沒有取得進展。Saga應(yīng)用不用我簽到就知道我去了哪些地方，Cover和Aviate知道我用過哪些應(yīng)用。
另外，能否獲得最有用的情境知識取決于能否不受限制地訪問所有的數(shù)據(jù)。多數(shù)應(yīng)用都無法知道你一天下來做過的所有瑣事，除非它們能夠一直在后臺運行。那些數(shù)據(jù)點可幫助理解我在忙什么——以及我的血壓今天為什么飆漲。
最后，行業(yè)的進展因數(shù)據(jù)孤島而受阻。我的可穿戴設(shè)備并不知道我在聽什么歌，不知道我跑步的時機意味著我要開會遲到，也我不知道我通常在日落時運動。
已經(jīng)有公司在呼吁統(tǒng)一異源數(shù)據(jù)集相抵觸的平臺，從而消除傳感器孤島，生成創(chuàng)造性的解析。這一步非常重要。我們得找到辦法在我們居住于的不同數(shù)據(jù)孤島之間找出有意義的相關(guān)性。這是解決我們當前追蹤數(shù)據(jù)幾無用處的唯一途徑。
下一代產(chǎn)品
下一代的可穿戴設(shè)備和傳感器數(shù)據(jù)平臺——成功令人滿足的設(shè)備和平臺——將把這類相關(guān)分析放在中心位置。
我們必須要以同樣的方式開發(fā)下一代智能系統(tǒng)。系統(tǒng)必須要知道預(yù)計咖啡飲用量超過平均水平的人每晚睡眠時間低于平均水平是合理的。
像PokitDok這樣的公司正在往這一方面作出一些重要的行動。他們在尋找收集自病人的可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)和他們的健康保險甚至是外科手術(shù)的支出之間的相關(guān)性。分享你的Fitbit數(shù)據(jù)可讓你獲得更低的保險費率或者更便宜的手術(shù)?有跡象顯示答案是肯定的。
找出有意義的相關(guān)性并非易事——但那些能夠以可靠而系統(tǒng)的方式找到它們的公司將會賺大錢。將傳感器數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯集起來的系統(tǒng)顯然很有用處。而系統(tǒng)要是可在手機上計算，且能夠在表面上不相干的變量之間發(fā)現(xiàn)意想不到的關(guān)聯(lián)，那它的價值無疑不可估量。
