ITBear旗下自媒体矩阵:

智能手表睡眠监测:别让“不准”的数据,偷走你的睡眠好心情

   时间:2026-02-25 08:38:22 来源:互联网编辑:快讯 IP:北京 发表评论无障碍通道
 

如今,不少年轻人晚上睡觉时都习惯戴着智能手表或手环,每天醒来第一件事便是查看睡眠报告,关注自己昨晚是否睡好。从比谁熬夜最晚,到如今比谁深睡更长,年轻人对睡眠的关注度达到了前所未有的高度。

有用户分享,自己平时手表几乎不离手腕,只有在洗澡和充电时才会摘下。看到APP显示睡了八小时,深睡接近两小时,分数80分,一整天都会神清气爽;可要是看到深睡不到一小时,分数60多分,即便主观感觉还行,一整天也会觉得脑子昏昏沉沉。直到换了新手表,深度睡眠时长突然猛涨到两个半小时以上,睡眠评分也从未低于80分,这才意识到智能手表的睡眠监测数据可能并不那么靠谱。

在社交平台上,不少网友都有类似经历。有人觉得苹果表更准,因为它能识别每次清醒;有人认为华为表更稳,记录连续性更强;甚至有人左右手各戴不同品牌的手表,结果两个表的数据能差出一个多小时。这让人不禁怀疑,之前因睡眠数据而焦虑的日子是否都白费了。

要理解智能手表睡眠监测的准确性,得先了解睡眠的过程。医学上,睡眠分为“非快速眼动期”和“快速眼动期”,其中“非快速眼动期”又细分为N1、N2和N3三个阶段。N1期是刚入睡时,大脑还没完全“关机”,肌肉张力不稳,身体可能会突然抽动一下;N2期是睡眠的主要阶段,此时心率会变慢,体温下降,但外界的声音仍可能让人惊动;N3期就是大家常说的“深睡”,生长激素主要在这个阶段分泌,身体细胞修复、记忆力巩固等工作也集中在此进行;而“快速眼动期”则是做梦的高峰期,大脑活跃但身体肌肉暂时“瘫痪”。一整晚的睡眠就是这些阶段循环往复,一个周期大概90到120分钟。

医学上判断睡眠分期的金标准是多导睡眠图(PSG),需要去医院睡一晚,身上贴上十几个甚至几十个电极,监测脑电波、眼球运动、肌肉张力、心电、呼吸、血氧等数据,医生通过综合分析这些数据来精确判断睡眠阶段。相比之下,手腕上的智能手表就显得“简陋”多了。

智能手表无法直接测量脑电波、眼动和肌张力,其睡眠监测本质上是通过传感器采集间接信号,再通过算法推测睡眠阶段。核心传感器是“加速度传感器”和“PPG光电传感器”,高端手表可能还会增加麦克风测打鼾、温度传感器辅助判断。加速度传感器能捕捉手腕的动作幅度和频率,比如深睡时身体肌肉放松,基本不动;浅睡时大脑没完全“关机”,会偶尔翻身、调整睡姿,动作相对较多。但它只能看“动没动”,无法判断“是否真的睡了”,比如躺床上没睡着但手腕不动,手表可能误判为深睡;深睡时手腕被碰到动了一下,手表可能误判为浅睡。PPG光电传感器则通过发射绿光或红外光,穿透皮肤,靠血液流动的光反射变化计算心率、心率变异性和血氧饱和度。深睡时心率降到全天最低且平稳;浅睡时心率稍高且波动大;快速眼动期心率加快。大部分智能手表通过“体动 + 心率”联合分析判断睡眠状态,比单纯靠体动猜测更准,但仍有很大局限。

智能手表的监测数据还受多种因素影响。比如手表戴太松,传感器贴不紧皮肤,心率数据会失真;戴太紧,压迫手腕影响血液循环,也会导致数据不准;手腕肤色深、有纹身,也会影响传感器信号采集。不同品牌之间的算法差异也很大。苹果的算法核心依托加速度计捕捉的体动信号,搭配PPG光电传感器的心率数据,训练数据纳入了大量临床多导睡眠图记录,权重更偏向体动的规律性变化;华为则更侧重PPG传感器采集的心率变异性、呼吸率等生理指标,搭配加速度计的体动数据,对深睡的判定会综合考量心率平稳度和呼吸节律。这也是为什么换块手表,睡眠数据会有很大差异。

事实上,不只是智能手表,戴在手指上的智能戒指、号称能检测睡眠的智能床垫、智能枕头等各类消费级智能监测设备,本质上都是通过间接推测来判断睡眠状态。2022年《Sensors》期刊发表的一项研究对53名健康成年人进行了测试,涵盖了智能手表、智能戒指、额头贴片等6类主流穿戴设备,结果显示这些设备在判断“是否睡着”时准确率能有八九成,但细分到深睡、浅睡和快速眼动期等具体阶段时,准确率就掉到了50%到65%之间,比抛硬币准点儿,但也有限。

那么,智能手表的睡眠监测还有意义吗?其实并非毫无价值,只是要正确使用。现阶段智能手表自带的睡眠监测,最大的价值是看长期的睡眠趋势,而不是纠结某个晚上的数据。如果连续一周甚至一个月发现深睡都很少,且每天睡醒都觉得没精神,这数据就很有参考意义,可以据此调整作息,比如少熬夜、睡前不刷手机。但如果只是某天深睡时长少、评分低,则完全没必要焦虑,可能只是前一天压力大、翻身多,或者手表没戴好、水喝多了被尿憋的,属于正常波动,说明不了什么问题。下次因数据焦虑时,不妨先问问自己:今天醒来感觉到底怎么样,毕竟身体比算法更懂自己。

 
 
更多>同类资讯
全站最新
热门内容
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  版权声明  |  争议稿件处理  |  English Version