未火先凉，智能睡眠监测管理平台为何自己先休眠

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凌晨3:23，二胎妈妈肖女士因为身旁的小宝翻了个身被惊醒了。此时，窗外一片寂静，肖女士脑袋无比清醒。

凌晨4:04，在床上辗转了40多分钟后，肖女士打开了手机开始刷剧，她放弃了继续睡觉的打算。

清晨6:20，随着小宝的一声啼哭，肖女士放下手机，振作了一下精神，准备迎接新的一天。失眠了一晚的肖女士此时头胀欲裂，内心焦躁。

这是一个饱受失眠困扰的睡眠障碍者普通一晚的真实写照。相信大多数人都有过失眠的经历。如果你对用吃安眠药的方式来解决你的睡眠问题有顾忌，那么你放心将你的睡眠交给那些挂着智能标签的睡眠监测管理平台吗?

由失眠人群催生的生意

倒床就睡的人永远不会知道失眠的痛苦，也永远不会知道有多少人在经受着失眠的困扰。

根据世界卫生组织统计，全球睡眠障碍率达27%。中国睡眠研究会2016年公布的睡眠调查结果显示，中国成年人失眠发生率高达38.2%，超过3亿中国人有睡眠障碍，且这个数据仍在逐年攀升中。就像是在验证这个说法一样，中国睡眠研究会2017年的一项调查研究表明，目前我国内地成年人中失眠患病率高达57%，工作人群中有65%的人存在睡眠障碍。

每一个痛点都意味着一个商机，失眠的人群有多少，背后与睡眠相关的生意就有多大。有数据显示，2015年我国涉及改善睡眠产品行业细分市场为2114亿，预计到2020年，整体睡眠市场的产业规模将达到4000多亿元。在这个体量庞大的市场中，AI自然不能缺位，相比床上用品、医药保健产品、食品、图书音像制品这些助眠类的玩家，科技圈更多关注的是AI+睡眠监测。于是，像手环、手机APP、被动式传感监测仪等睡眠监测产品或睡眠监测平台在这个赛道中诞生了。

AI监测睡眠是忽悠还是科学？

“睡眠也能被监测?特别是用手机APP也能监测，怕不是骗人的吧?”很多失眠者初次接触智能监测睡眠产品时都会有所怀疑?那么这些号称装备了深度学习、大数据分析等黑科技的智能监测睡眠产品到底是用怎样的方式监测睡眠?它们的科学依据在哪?

以智能相对论魏启扬个人来看，睡眠监测平台的监测模式可以分为三类：以智能手环为代表的可穿戴设备监测;以配置了监测传感器的床垫、枕头等为代表的非穿戴设备监测;以及充斥在智能手机中的手机APP监测。这三类监测模式的工作原理各具特色。

可穿戴设备监测

可穿戴睡眠监测设备一般用体动记录仪来记录动作，以身体活动和感觉灵敏度作为衡量指标。体动记录仪将用户睡眠时的姿势数据进行记录，通过AI计算来判断睡眠状态。深度睡眠的时候人的肌肉会松弛，肢体不会产生较大的运动，而浅睡眠的时候，人体会产生一定的轻微运动。

目前的体动记录仪基本都具备从3个方向轴进行记录数据。根据记录数据，分析软件通过计算可以分析出能量消耗和睡眠相关参数，包括觉醒时间、觉醒次数、睡眠效率等。

代表产品：小米手环、Apple Watch手表。

非穿戴设备监测

非穿戴监测睡眠设备一般都“变身”为智能床垫、智能枕头、智能床带、智能枕头别扣等。这些设备都内置了高灵敏度的传感器，它们可以记录用户的睡眠质量、心率、呼吸和打鼾情况。用户可以通过蓝牙连接手机APP，查看经过AI分析后的睡眠报告。同时，大部分非穿戴监测睡眠的智能设备还拥有可以播放助眠音乐，智能闹钟等功能，让用户在浅睡眠的情况下比较没有痛苦地醒来。

代表产品：Beddit、Earlysense、Withings、Sleepace等。

手机APP监测

根据对人类睡眠的研究，人在深度睡眠的时候，身体的重量相对比较重，因此手机加速器计得的感应值就比较大。根据这一原理，手机APP监测睡眠是利用手机内部的加速度传感器和陀螺仪来监测用户在睡眠中的活动，从而用AI推算出深浅睡眠状态，分析睡眠质量，深度睡眠时间等。

代表产品：蜗牛睡眠APP、萤火虫睡眠APP、睡眠大师APP等。

智能睡眠监测还未火已休眠

上述三种睡眠监测模式好像都有各自的“独门秘籍”，都有各自的专长和优势，但在睡眠监测赛道中，这三种模式没有绝对的强者，相反，都是在“火”过一阵之后渐趋平静。智能睡眠监测管理平台在没有解决人类失眠问题之前为何自己就先“休眠”了呢?其原因有四。

首先，睡眠监测结果不准。

“明明整夜都在做梦，大脑一片混沌，可手机APP给出的睡眠报告还是显示昨晚的睡眠质量不错。”不少失眠者在使用过一些智能监控睡眠平台的产品后都会有这样的经历。“测不准”是各类睡眠监测平台的“通病”，主要因为睡眠模式的多样(深睡、潜睡、做梦)与判断方式和标准未形成一套通用的AI算法。

根据Sleep Shepherd的创始人兼总裁Michael Larson的说法，人工智能算法的问题在于“ 当下大多数人工智能算法的核心是模式匹配。而在睡眠技术领域所存在的一个问题就是，算法中使用的模式是有缺陷的，它们无法很好地来描述睡眠状态。” 当它的算法基础与运动传感器发生偏离的时候，AI就会存在缺陷，可能会给出不准确的数据。