- 易迪拓培训,专注于微波、射频、天线设计工程师的培养
追踪已死：可穿戴设备的下一波浪潮是情境感知
录入：edatop.com 点击：
获取情境知识的障碍
为什么大家没有争相去利用更多的情境知识呢?
首先，情境知识仍难以获取。我们的手机知道很多关于我们的事情，包括去过哪些地方，在做什么，在搜索什么等等。还没有人在真正利用所有的那些信息。
这并不是说我们没有取得进展。Saga应用不用我签到就知道我去了哪些地方，Cover和Aviate知道我用过哪些应用。
另外，能否获得最有用的情境知识取决于能否不受限制地访问所有的数据。多数应用都无法知道你一天下来做过的所有琐事，除非它们能够一直在后台运行。那些数据点可帮助理解我在忙什么——以及我的血压今天为什么飙涨。
最后，行业的进展因数据孤岛而受阻。我的可穿戴设备并不知道我在听什么歌，不知道我跑步的时机意味着我要开会迟到，也我不知道我通常在日落时运动。
已经有公司在呼吁统一异源数据集相抵触的平台，从而消除传感器孤岛，生成创造性的解析。这一步非常重要。我们得找到办法在我们居住于的不同数据孤岛之间找出有意义的相关性。这是解决我们当前追踪数据几无用处的唯一途径。
下一代产品
下一代的可穿戴设备和传感器数据平台——成功令人满足的设备和平台——将把这类相关分析放在中心位置。
我们必须要以同样的方式开发下一代智能系统。系统必须要知道预计咖啡饮用量超过平均水平的人每晚睡眠时间低于平均水平是合理的。
像PokitDok这样的公司正在往这一方面作出一些重要的行动。他们在寻找收集自病人的可穿戴设备的数据和他们的健康保险甚至是外科手术的支出之间的相关性。分享你的Fitbit数据可让你获得更低的保险费率或者更便宜的手术?有迹象显示答案是肯定的。
找出有意义的相关性并非易事——但那些能够以可靠而系统的方式找到它们的公司将会赚大钱。将传感器数据统一汇集起来的系统显然很有用处。而系统要是可在手机上计算，且能够在表面上不相干的变量之间发现意想不到的关联，那它的价值无疑不可估量。
