如今，不少年轻人晚上睡觉时仍佩戴智能手表或手环，这一现象背后，反映出当代人对睡眠质量的关注已达到前所未有的程度。曾经，大家热衷于比拼谁熬夜更晚；如今，焦点却转向了谁的深度睡眠时间更长。许多人像对待“健康晴雨表”一样，每天醒来第一件事就是查看手表上的睡眠报告，若显示睡眠充足、深睡达标，便觉得一整天都充满活力；反之，即便自我感觉良好，也会因数据不佳而陷入焦虑。
一位用户分享了自己的经历：更换新手表后，睡眠数据突然“逆袭”——深度睡眠时间从原本的可怜一个多小时跃升至两个半小时以上，睡眠评分也从未低于80分。这一变化并非个例，社交平台上，不少网友吐槽不同品牌手表的睡眠数据差异巨大：有人认为苹果表更精准，因其能识别每次清醒；有人则觉得华为表更稳定，记录连续性更强；甚至有人同时佩戴两块不同品牌的手表，结果数据相差超过一小时。这种数据差异，让许多人开始质疑：自己之前因睡眠数据不佳而产生的焦虑，是否完全是无谓的？
要理解智能手表睡眠监测的局限性，需先了解睡眠的复杂过程。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期是入睡的过渡阶段，此时大脑尚未完全“关机”，肌肉张力不稳定，偶尔的抽动是正常现象；N2期是睡眠的主要阶段，占整晚睡眠的大部分时间，此时心率和体温下降，但对外界刺激仍有一定反应；N3期即“深睡”，是生长激素分泌和身体修复的关键时期，也是智能手表重点监测的阶段；而“快速眼动期”则是做梦的高峰期，此时大脑活跃但身体肌肉暂时“瘫痪”。整晚的睡眠由这些阶段循环往复，每个周期约90至120分钟。
医学上判断睡眠分期的“金标准”是多导睡眠图（PSG），需在医院进行一整夜的监测。过程中，患者会被贴上十几个甚至几十个电极，用于监测脑电波、眼球运动和肌肉张力，同时还会配备心电、呼吸、血氧等传感器。医生通过综合分析这些数据，才能精确判断睡眠阶段。相比之下，智能手表的监测方式显得“简陋”许多。
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。核心传感器包括“加速度传感器”和“PPG光电传感器”，高端型号可能还会增加麦克风或温度传感器。加速度传感器通过捕捉手腕的动作幅度和频率来判断睡眠状态：深睡时身体肌肉放松，几乎不动；浅睡时大脑未完全“关机”，会偶尔翻身或调整睡姿，动作相对较多。然而，这一方法存在明显缺陷：若用户躺床上未入睡但手腕不动，手表可能误判为深睡；若深睡时因外界干扰手腕微动，手表又可能误判为浅睡。
PPG光电传感器则通过发射绿光或红外光穿透皮肤，监测血液流动的光反射变化，从而计算心率、心率变异性和血氧饱和度。其判断逻辑是：深睡时心率最低且平稳；浅睡时心率稍高且波动较大；快速眼动期心率加快。多数智能手表通过“体动+心率”联合分析来提高准确性，但仍存在局限。例如，手表佩戴过松或过紧会影响传感器数据；手腕肤色深或有纹身也会干扰信号采集。不同品牌的算法差异显著，导致数据结果大相径庭。
以苹果和华为为例，苹果的算法更依赖加速度计捕捉的体动信号，结合PPG光电传感器的心率数据，其训练数据纳入了大量临床多导睡眠图记录，权重偏向体动的规律性变化；而华为则更侧重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，对深睡的判定综合考量心率平稳度和呼吸节律。这种算法差异，正是用户更换手表后睡眠数据突变的主要原因。
事实上，不仅智能手表，智能戒指、智能床垫、智能枕头等消费级睡眠监测设备，均无法摆脱间接推测的范畴。2022年《Sensors》期刊的一项研究测试了6类主流穿戴设备的睡眠监测效果，发现所有设备在判断“是否入睡”时准确率较高，可达八九成；但在细分深睡、浅睡和快速眼动期时，准确率骤降至50%至65%，仅略高于抛硬币的概率。
既然智能手表的睡眠监测存在局限，是否意味着它毫无价值？答案是否定的。现阶段，这类设备的最大意义在于观察长期睡眠趋势，而非纠结单晚数据。例如，若连续一周或一个月发现深睡时间过短，且每天醒来都感到疲惫，这一数据便具有参考价值，可促使用户调整作息，如减少熬夜、避免睡前使用电子设备。反之，若仅因某天深睡时长短或评分低而焦虑，则大可不必——这可能只是由于压力、翻身频繁或手表佩戴不当等偶然因素导致，属于正常波动。毕竟，身体的真实感受比算法更可靠。
