图灵汇官网

近年来，智能可穿戴设备的销量不断攀升，种类也越来越丰富，涵盖了健康监测、社交娱乐乃至虚拟现实等多个领域。然而，随着市场竞争日益激烈，用户体验差、问题频发和弃用率高等问题也随之而来。为了推动行业的健康发展，业内专家建议，应从技术和用户体验等方面入手，解决这些问题。

今年第二季度，全球智能手表的出货量突破1000万只，尽管苹果公司的iWatch销量同比增长了30%，达到了350万只，但其在全球市场的份额却从第一季度的43%下滑到了34%。

你是否拥有智能可穿戴设备？随着物联网技术的不断发展，未来的可穿戴设备将呈现怎样的面貌？

物联网带来的新机遇

从全球市场来看，2017年全球可穿戴设备的出货量达到3.1亿台，同比增长16.7%，市场规模达到305亿美元。智能可穿戴设备已经广泛应用于医疗保健、导航、社交网络和商务等领域。在中国市场，据前瞻产业研究院的数据，去年国内智能可穿戴设备的产量约为5880万台，较2016年增长了32.43%；销量约为5025万台，同比增长29.64%。预计到2021年，这一数字将达到1亿台左右。

智能可穿戴设备的增长主要得益于物联网技术的进步。每一种智能可穿戴设备都相当于一个物联网的接入点。例如，原素盾科技的创始人吴昊认为，通过智能设备的互联，人们可以实现数据的自动传输，如将每日的运动数据发送给健身教练，从而获得个性化的锻炼计划。市场研究机构MIC的资深分析师许桂芬也表示，可穿戴设备未来将与物联网应用进一步融合，在商业和工业领域发挥更大的作用，如用于瓦斯检测和物流管理。

5G技术的发展也为智能可穿戴设备带来了新的机遇。借助高效的连接和强大的数据处理能力，智能可穿戴设备将能够实现即时通信，创造出更多创新的应用场景。市场研究机构IDC预测，随着5G的普及，更多的物联网设备将被整合，智能可穿戴设备也将变得更加多样化，为生活带来更多便利。

同质化现象严重

尽管智能可穿戴设备的市场规模不断扩大，但同质化的问题依然突出。全球智能可穿戴设备出货量排名前五的品牌分别是Fitbit、小米、苹果、佳明和三星，其中绝大多数产品的类型集中在智能手环和智能手表上，占据了整个市场的95%以上。

在高度集中的市场中，技术创新成为了厂商脱颖而出的关键。IDC的研究报告指出，2018年第一季度全球可穿戴设备的出货量增长了1.2%，达到2510万部，但基础型可穿戴设备的出货量却下降了9.2%。与此相反，价格较高的智能可穿戴设备，如苹果和Fitbit的产品，出货量却增长了28.4%。IDC移动设备追踪部门的高级分析师杰特什·乌布拉尼表示，随着智能设备的发展，可穿戴设备市场的未来将更加明朗。通过更多的传感器、积累的基础数据以及改进的算法，高端智能可穿戴设备将提供更强的功能，受到消费者的青睐。

智能可穿戴设备的创新不仅体现在硬件上，还包括软件和服务。例如，内置传感器的智能衣物、可计步的鞋子以及能够检测运动状态的上衣和短裤等产品，在今年第一季度的出货量增长了58.6%。此外，虚拟现实（VR）设备的市场也在迅速扩大，预计2018年全球VR设备的出货量将达到465万台，比2017年增长27.4%。

外骨骼机器人技术也取得了显著进展。今年6月，北京大艾机器人科技有限公司旗下的外骨骼机器人艾康、艾动获得了国家食品药品监督管理总局的认证，成为国内首款通过该认证的下肢外骨骼机器人。南京医科大学康复学科带头人励建安教授表示，这种设备为那些需要站立或行走功能的患者提供了新的康复方式，有助于进行长时间的仿人行走训练。

用户体验需精准

智能可穿戴设备要想在市场上立足，良好的用户体验至关重要。以苹果的AirPods为例，这款蓝牙耳机刚推出时，许多人认为其高昂的价格并不值得，但实际使用后却发现其便捷的充电方式、自动连接手机以及摘下即停、戴上即播的功能非常实用。这反映了用户对于智能可穿戴设备的基本需求：体验良好且功能实用。

然而，智能可穿戴设备在用户体验方面仍存在诸多不足。据统计，智能手表的弃用率高达29%。市场研究机构高德纳的高级分析师安吉拉·麦金泰尔指出，高弃用率对行业发展构成了重大挑战。究其原因，主要是设备使用不便和功能重叠。一方面，许多智能手表需要频繁充电，给用户带来不便；另一方面，智能可穿戴设备的许多功能与智能手机重复，导致用户对其失去兴趣。

为了改善用户体验，智能可穿戴设备需要在功能上做出取舍。例如，儿童智能手表的主要功能应该是通话清晰和定位准确，厂商只需将这两项功能做到极致，就能赢得市场。今年6月，高通推出了专门针对儿童智能手表的新型芯片，通过传感器融合技术，不仅提升了位置追踪的精度，还增加了高像素摄像头和视频通话功能。

另外，智能可穿戴设备还需要提高数据的准确性。虽然许多设备宣称可以实时监控生理数据，但这些数据的真实性和可靠性仍有待验证。东南大学仪器科学与工程学院的刘澄玉教授指出，目前市场上许多智能可穿戴设备缺乏强大的科研团队，尤其是算法团队的支持。因此，这些设备的监控数据往往只能作为营销噱头，不具备实际的临床医疗诊断价值。未来，提高数据的准确性仍然是智能可穿戴设备需要努力的方向。