Java|想要智能手表测不出火腿肠的血氧，你愿意加钱吗？编程|数据库|jdbc

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某国内品牌的智能手表居然在一根火腿肠上测出了血氧值？这并非段子，而是网友实测的结果。作为对比，另一品牌的智能手表却能识别出戴在火腿肠上属于非人类穿戴的错误使用场景。对此有网友在这段视频评论区表示， “可能是做火腿的那只猪还可以抢救一下。 ”随即各路网友开始了整活，纷纷用智能手表测起了纸巾、玩偶等物件的血氧。

究竟是这个品牌的智能手表设计失误，还是这一切背后另有原因呢？其实问题的答案，要从目前智能手表乃至家用血氧仪的原理说起。生物学课本早已告诉大家，人体吸入的氧气是通过血液里的血红蛋白来运送到各个器官的，血红蛋白则分为有氧和还原（无氧）两种，而所谓的血氧饱和度(SaO2) ，指的就是含氧血红蛋白与氧气结合在血液中的总结合血红蛋白容量中的百分比。
最准确的血氧饱和度当然是通过采集动脉血来实现，但动脉血标本的采集则需要专业技术，通常也只有医疗机构有条件进行。既然直接测试血氧的方式在消费级场景不现实，厂商们就选择了通过间接的方式来实现这个目标，也就是利用血红蛋白吸收光谱的特征来推算血氧饱和度。
有氧血红蛋白更多吸收红光、但对红外光不敏感，而无氧的还原血红蛋白则完全相反，智能手表/手环只需发射两种不同波长的红光和红外光穿透皮肤到血管，反射回来的红外线和红光由光敏二极管接受，再根据发射和回收光量的差值，也就是光吸收比率来推算血氧饱和度即可。要知道物体反射光是自然规律，在这一套血氧检测方法中，设备或算法是完全没必要识别生物的，只需要计算光吸收比率、校验经验公式即可。
所以智能手表检测出火腿肠的血氧这件事，本质上就与橙汁的抗原检测呈阳性一样，错误的输入会产生错误的结果，输出只对有效输入负责。早前，就曾有海外网友通过在推车上堆满手机，在谷歌地图上制造出了一场人为的堵车，而这背后的原因是彼时谷歌地图是通过手机GPS数据来估算交通拥堵情况，当发现某地出现高密度的GPS信号后，自然就会被识别该地出现了大量的人/车聚焦。

其实想要避免智能手表/手环检测出火腿肠的血氧，只需加入活体检测功能即可，这也是避免血氧检测超出预定使用场景的防呆设计。所以这一切的问题，就变成了要不要给智能手表/手环加入活体检测功能，但这实际上是一个成本上的考量。为什么在金融领域需要人脸识别的场景，平台方一定会要求用户做出各式各样的动作作为活体检测，还不是因为金融与钱离得太近，由不得不谨慎。
但可穿戴设备厂商在介绍智能手表/手环的血氧检测功能时， 100%都只会告诉用户得出的血氧测量结果仅供参考，不可用于诊断和医疗用途。要知道，优化检测算法需要时间，也是有成本的，为智能手表/手环添加活体检测相关的生物传感器，更是会直接提高产品的物料成本，而成本会体现在售价上，必然也会被转嫁给消费者，最终的结果就是产品涨价。

竞争激烈的可穿戴设备市场搭配上当下的市场环境，涨价无疑是一个极具风险的决策，价格的上涨势必会劝退一部分价格敏感型消费者。换而言之，摆在厂商面前的抉择，就是愿不愿为了避免智能手表/手环在火腿肠上测出血氧，选择冒着可能失去一批潜在用户的代价在设备上增加活体检测功能。