Apple Watch 能监测体温，AirPods 能追踪运动，苹果最新可穿戴专利解读

Apple Watch 和 AirPods 在运动健身场景，打出漂亮的组合拳！

- shenzhenware -

近日，美国专利商标局正式发布了苹果旗下包括 AirPods、Apple Watch、MacBook Air 在内的多款产品多达 64 项新技术专利。

今天的文章聚焦两个与可穿戴设备相关的专利，均与运动追踪和传感器融合算法相关。通过对这两个专利的解读，我们希望从中窥视，未来可穿戴设备在运动健康领域的创新方向。

将 AirPods 变成运动追踪器

我们知道，苹果在 WWDC 20 秀出了空间音频（Spatial Audio）技术，通过定向音频过滤器，对双耳耳廓的声场进行检测，以呈现出全场景的虚拟声场和环绕音效果。

在 AirPods Pro 这样的入耳式耳机内实现空间音频，与固定位置的音响是有差异的，其关键的一点在于声源的不固定，因此要对头部的运动进行追踪。

这时，AirPods Pro 内置的加速度传感器和陀螺仪就会起作用。当头部移动时，可以对数据进行重新映射。即使佩戴者的头部左右移动，AirPods Pro 也能让环绕音效保持在相对固定的位置。

更厉害的是，这些传感器不仅追踪头部的运动，还能追踪头部和设备间的相对运动，并将数据进行比对。这样一来，当你在乘坐地铁或公交紧急刹车时，沉浸的环绕声仍然不断，不会产生眩晕。

苹果的新专利将 AirPods 对头部运动的追踪，向前更推进了一步。

我们从下面的专利图可以看出，首先，AirPods 不仅可以通过加速度传感器来收集方向信息（例如，左倾斜、前倾斜、右倾斜、后倾斜），还能采集佩戴者头部摆动幅度、速度、位置的信息。

其次，通过 iPhone 和 AirPods 建立的无线通讯系统，AirPods 还能将以上的数据进行评估计算后，转变为运动指导，反馈给佩戴者。

△ 苹果专利图 | 图源：Patently Apple

图 2（右）：AirPods 侧视图

图 3（左）：AirPods 示例性佩戴图

图 7（下）：AirPods 从运动数据搜集到给予佩戴者运动指导的流程说明

苹果还特别说明，该项专利可用于帮助佩戴者伸展和放松上半身的肌肉。总体上来看，苹果希望让 AirPods 也充当运动追踪器，并获得健身私教般的运动指导。

让 Apple Watch 对不同体式的卡路里消耗计算更精确

接下来介绍的这一项专利与 Apple Watch 智能追踪瑜伽动作有关。

将对瑜伽、跑步、骑行等运动模式的支持，是 Apple Watch 的重要功能。实际上，苹果早在 2018 年就申请了关于瑜伽锻炼时卡路里监测的技术专利，其原理是利用 Apple Watch 对心率的监测，将心率的区间变化值，换算成用户所消耗的卡路里。

上个月发布的 watchOS 7 为 Apple Watch 添加了多项健康和健身功能。基于对心率监测和自定义运动算法的技术积累，苹果带来了 4 种新的运动模式的识别和追踪：核心训练、舞蹈、功能性训练、恢复放松。

近日，苹果健身技术公司的高管 Julz Arney 详细阐述了舞蹈这一锻炼类型所需要的精确卡路里追踪算法，称 Apple Watch 使用先进的传感器融合技术，将来自心率传感器、加速度传感器、以及陀螺仪的数据相结合，在智能调整的算法支持下，实现对舞蹈中的卡路里消耗的准确捕捉。

无论是舞蹈，还是瑜伽，或是其他运动模式，区分的关键就在于对运动数据的准确追踪和对卡路里消耗的精确计算。

苹果为 Apple Watch 申请的最新专利，也印证了这一点。

在下图的图 6 中，苹果展示了通过 Apple Watch 对瑜伽运动的前、中、后各个阶段，所做的体式和体征的数据监测，具体包括：

1. 开始训练和结束训练时，通过加速度传感器，精准判断运动的起始点和结束点；
2. 运动过程中，通过心率传感器，对心率进行监测；
3. 运动过程中，通过温度传感器及加速度传感器，感知佩戴者的体温及运动方式，进而判断瑜伽体式的类型（如祈祷式、拜日式、前驱式、向太阳式、坐立休息式）；
4. 运动结束后，通过对不同运动模式所建立的能量消耗模型，输出准确的卡路里消耗值；

△ 苹果专利图 | 图源：Patently Apple

结合此前描述的 AirPods 的运动监测功能，通过 Apple Watch 和 AirPods 的组合，可以为运动健康场景提供更大的想象空间。

比如，通过对头部姿势变化的捕捉（如转动、倾斜），再结合手腕所监测的体征数据，以及头部和手腕的相对运动的数据，几方面的数据叠加，可以辅助判断佩戴者的运动体式，并协助建立相应的卡路里消耗模型。

这些，苹果的专利显示，在理论上都是可以实现的。

延伸来看，随着算法不断的演进及适配模型的开发，未来传感器与算法的结合应用，将出现在可穿戴设备下的更多运动场景。■

微信号：shenzhenware

主笔：陈达达、陈壹零 / 深圳湾

编辑：陈达达 / 深圳湾

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