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从业者自述， 一件真正的可穿戴设备是如何炼成的？ 前几天写了一篇文章，关于可穿戴式设备和大数据结合在未来改善用户的健康状况，收到了很多朋友的反馈，同时有很多朋友提出怎样在市场破上冰，因为一个好的概念变成产品到最后变成商品，太多的壁垒要去突破，即使看到了未来的方向，也有可能死在黎明前。 现实是在大量的硬件领域的创业者，看到可穿戴式市场的火热，积极投身到这个领域中，并希望产品一投放，便引起一片喝彩声，投资人追捧的同时伴随着用户的争相购买。但市场的反馈往往反馈非常冷淡，所以创业者必须面对的挑战：在一个全新的领域，怎么让市场去接受我们，怎么聚焦一点来突破，让大众去接受并且乐意去主动传播？ 今天我就来谈谈，如何从最开始的市场分析、需求分析、产品设计到市场传播去谈如何把一个好的概念商品化的过程。 穿戴式设备的市场在哪里 首先我们在去年获得了美国明尼苏达大学时间生物学实验室的授权，实验室从上个世纪60年代，就在全球范围内和各国医学实验室和医院合作采集相关人群各种体征值（血压、血糖、血氧、激素、心率、体温、呼吸频率、BMI指数等）在不同年龄性别人群的变化规律，并建立的不同人群的基准值和异常波动与中长期疾病风险的对应关系。我们非常兴奋，因为随着可穿戴式设备、云计算、大数据分析等技术逐渐成熟，让普通人提前发现疾病征兆预防 未病 的时代来临了。 对于可穿戴式设备来说，并不是一个新的概念，在国内外早前就有远程体征监测设备，当时产品的诞生背景主要是针对显著病征状况的病人在家的实时监护，当病人体征异常时由医院专业人员进行相应的判断并响应。但是这类设备适应人群范围小，同时需要有专业机构的人力支持，无法满足大规模人群并发数据的分析，由此可以看出，如果可穿戴式设备走传统的模式是无法满足大规模人群的使用。 而从传统的医疗服务模式的角度，当我们身体感受异常时去医院检查，数据结果出来后医生根据检测的数据做出相应的判断，然后根据情况给出相应的治疗建议。但是当我们有体征感受时，往往已经错过了最佳的治疗介入期。而对于可穿戴式设备来说，如果作为医疗服务模式的中一个设备环节，必然面临两大难题：1、医护人员没有足够的时间对可穿戴式设备产生的大量数据进行分析；2、设备检测精度的误差带来的误报和漏报导致传统医疗服务体系的排斥。 因此我们必须清楚的意识到，传统医疗服务体系和穿戴式设备满足的是两种不同的市场需求。可穿戴式设备虽然在检测精度上存在误差，但是可以连续的获取使用这体征数据，连续的数据往往是对身体状况的持续反应，这样我们就能及时发现体征的异常变化情况，在病症形成之前进行预警。因为面对的是不同的用户需求，自然要采用不同的分析方法，可穿戴式设备的价值在于数据的连续性来解决用户检测的随机性和检测误差的干扰，分析是建立在使用者规律的建立以及和同性别年龄人群基准值的对比来发现健康状况的异常。 如何选择切入点 从基础理论和逻辑上都很清晰，如何形成产品？解决什么样人群的问题呢？这就成为我们面对的最大的挑战。虽然我们的合作实验室能对多种体征数据进行分析，但是从哪里入手，我们选择了几个标准来帮我们判断选择： 1、 此类体征数据采集相对容易。 2、 采集的数据可以作为主数据独立分析出中长期的健康状况风险 3、 面对的需求人群足够多，并且现在的工具和服务无法满足用户的需求 综上所述，我们选择了从血压和心率的数据入手，上述3个特点得到较好的满足。根据卫生部的报告，中国有2.6亿高血压患者，相当于35岁以上人群每3人中有一人有高血压症状，而病情知晓率只有30%，还有70%的人不知道自己已经患病。这些高血压患者如果不及时发现和治疗，就会得各种伴生性疾病：中风、老年痴呆、冠心病、肾病，而其中中风和冠心病引发的猝死情况占猝死人群90%以上的比例。 因为体征测量相对复杂，对一个创业团队来说，重新去设计一款全新硬件产品并不现实，在没有对市场和价格进行相关的测试，贸然投入上百万的资金开发一款新的产品，也是对资金的不负责，于是我们对现有的血压计进行改造，增加数据传输模块，只有减少用户的参与环节，数据才能更丰富，可分析价值才会越高。 谁在消费可穿戴设备 在完成了设备方向的选型后，我们进行FGI（Focus Group Interview用户焦点小组访谈）。这是很多创业者会忽略的一步，虽然我们大致预判的消费者的需求，但是产品一个微小的设计在现实中就会造成用户体验上的千差万别，在下文中我们会特别举例来说明： 在上一篇文章中我提到过，数据的密度决定可穿戴式设备的价值，所以我们想到的第一步就是解决数据传输问题。目前可以选择的数据传输模块大概有几种：蓝牙、wifi、GPRS或3G。wifi是我们第一个否定的，因为老年人多半不能自己操作。在蓝牙和GPRS两种方案中，我们最开始选定的是蓝牙方案。