10月22日，《连线》杂志撰文称，可穿戴技术的下一个前沿是算法。
可穿戴设备不仅需要监测各种运动数据，还需要准确的监测数据。
文章全文如下： 现在，如果你和任何一个有科技头脑的人谈论最大的行业趋势，“可穿戴设备”这个词肯定会被频繁提及。
两年前，可穿戴设备还是一个相对不为人知的设备类别，而现在几乎所有科技公司都涉足可穿戴设备市场。
尽管可穿戴市场竞争激烈，但科技公司仍在争先恐后地开发可穿戴产品。
如今，大型科技公司正试图在可穿戴设备的物理设计上脱颖而出。
大多数可穿戴产品在外观上都非常相似，但下一阶段，可穿戴设备将在价格、材料、颜色和款式上提供更多选择。
然后，可穿戴设备开发人员将打造差异化的软件体验。
毕竟，没有好的软件的可穿戴设备只不过是华而不实的珠宝。
那么可穿戴设备行业的下一个趋??势是什么？也许可穿戴设备最重要的部分就是利用算法来确保数据准确地反映各种动作并满足所有类型的用户。
可穿戴算法的现状无论是Nike FuelBand上的Fuel点、Fitbit Flex上的步数，还是其他可穿戴数据，可穿戴设备都可以全方位跟踪和理解用户的行为，然后利用专有算法做出判断动作。
目前，可穿戴设备存在很多技术问题，其中之一是算法几乎都跟踪相同的数据（例如步数），因此可穿戴设备基本相同。
具体来说，大多数健身可穿戴设备都有一个共同的问题，那就是它们本质上是“不错的电子计步器”，无法全天候识别用户的所有行为活动。
例如，当用户想要进行举重练习时，他们会摘下Nike FuelBand腕带。
FuelBand不仅妨碍运动，而且也无法监控运动数据。
用户必须在智能手机上手动输入锻炼信息，这不可避免地会中断锻炼过程。
结果，用户对设备的交互体验极为失望。
可穿戴设备的问题不仅在于无法监测更多的身体动作，还在于无法准确监测运动数据。
消费者渴望全天的步行数据。
今天比昨天移动更多代表着进步，但随着消费者对可穿戴设备越来越熟悉，他们将要求更高的准确性。
对于职业运动员来说，训练数据的准确性直接影响他们的表现。
未来可穿戴设备能为用户提供哪些建议？真正的智能可穿戴设备应该能够分析当前和过去的用户运动数据并全天候提醒用户。
例如，当可穿戴设备识别出用户静坐时间过长时，它应该鼓励用户站起来走动。
如何提高算法的准确性？现在，该算法还不能真正满足客户的需求。
我们需要通过最好的方式充分挖掘数据。
苹果等科技公司聘请了大量数据科学家，而且此类人才的数量还将继续增加。
不仅如此，随着可穿戴产品制造商通过定义用户群体缩小市场范围，用户研究已成为任何成功的可穿戴设备的关键组成部分。
但用户研究不一定是研究人员所需的唯一技能。
研究人员还需要高度敏感，具有高超的分析能力和创造能力。
毕竟，用户研究人员将成为“消费者的声音”，利用他们对可穿戴设备的了解向整个行业传播用户的看法，并预测可穿戴设备市场的未来成功。
消费者想要的不仅仅是漂亮的数字计步器；他们想要的设备不仅可以跟踪，还可以指导健身、睡眠和饮食。
用户渴望获得所有日常活动的数据，并且需要准确的数据。
如果算法始终了解用户活动，并且您不断改进这些算法，您将获得长期的市场优势。