據報道，智能可穿戴設備主要應用于健康管理等相關領域，用戶屬性的定位以個人和家庭消費為主，健康監測行為包括運動、睡眠、慢性病管理、中老年人日常生活等。隨著老年人和慢性病患者的增長，以數據監控為主要手段的可穿戴設備迎來了機遇。

在慢性病中，2.9億多人患病，死亡率最高的心腦血管疾病自然成為健康管理模式下最先進的著陸和包容性大型健康產業之一。

對這類人群的心率、血氧、微循環、血壓等數據進行實時、連續的監測，不僅可以有效地觀察和改善病情；與單一指標相比，多維數據的相互參考也具有更高的疾病防治和健康指導意義。脈搏波監測技術是實現健康管理的第一環節——生理指標監測，同時收集用戶數據。

然而，在消費級可穿戴設備泡沫中，健康可穿戴產品陷入同質化和數據采集的膚淺困境。

雖然大多數手環也使用光電容積脈搏波（PPG）技術，但現在大部分只做心率測量，PPG每個人都把它作為一種分析手段，但真正的分析是在后端通過不同的算法，以及信號的要求，信號精度的要求是完全不同的?，F在市場上的產品基本上只收集數據。

目前人體監測的脈搏波技術仍處于相對基本的階段，數據尚未真正應用于疾病預防，這也是市場上大多數可穿戴設備被歸類為消費電子的原因，并沒有真正進入醫療保健的核心。

市場上智能可穿戴設備的心率測量原理主要是ECG(心電圖)和PPG(脈搏波)后者在抗運動干擾、抗電磁干擾等方面具有很強的優勢。缺點是很多廠家技術有限，不能保證不同場景使用下的準確性和更多指標的數據價值。

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