雷射近視

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（本期玩家：imechalex）“時間過了千年，傘還是那個樣子沒有變。”——《棋魂》。Ryfit導讀：專業服務的日常化，以及經典產品的智能化借智能手機與健康產業深度結合之大勢，各種電子產品紛紛貼著“智能”與“健康”標簽進入到人們的日常生活中。一些使專業服務日常化，譬如睡眠監測儀、運動手環；另一些使經典產品智能化，譬如手表、水杯。感謝網易酷品在這樣的背景下，使Ryfit云悅智能體質分析儀（下簡稱Ryfit）來到筆者手中。體質分析，簡單粗暴的說，就是在測體重的同時測電阻，進而計算出用戶的體脂率等數據。這種以前在醫院、健身房才偶爾體驗的服務，被Ryfit以價格合理的形式帶入日常生活。而褪去包裝，Ryfit也可看做是將體重秤這一經典產品，升級到了新的形態。評測期間，共計有14名群眾（某高校本科生8人、碩士生2人、博士生4人）積極參與測量。而在朋友圈中，Ryfit的人群關注度明顯高于手環、手機等產品。這既體現了人類渴望探究自己的好奇心；也突出了Ryfit的新穎性。Ryfit需要搭配手機使用，購買前請確認手機型號。本文在采用網易酷玩標配的魅藍note時，還使用MX4Pro、iPad3、iPhone6進行了評測，了解Ryfit跨平臺的適用性。一、硬件設計：科技與美學的結合外包裝方面，Ryfit白色版與魅藍note白色版設計語言十分相似，均為白藍黑配色扁方盒，且英文字體相近，使后者像前者獨立包裝的配件。盒子外配塑封膜，做工較精致，第一印象達到了筆者的心理預期。產品外形方面，二者的總體設計依然保持了高度的統一。Ryfit能實現這種這種至繁歸于至簡的設計，是其第一個重要亮點。Ryfit正面幾乎是一整塊玻璃，反射著環境光時，四個電極若影若現，凈重約1.7千克，一眼就能看懂這是個“稱體重用的很豪華的機器”。相比同類產品將四個金屬電極浮于表面，Ryfit采用ITO工藝使其表面玻璃也能導電，獲得了更樸素、親和的表象。筆者更青睞后一種內斂的科技感。正面細節中，這塊銀色突牌引人了數位受測者的關注和猜測。無論在廣告圖還是日常觀感中，它都提升了Ryfit的辨識度，看起來神秘且有用。而一番探究后，筆者基本確信它并不用于電阻的測量，好像真的只是粘上去的而已……那么留這樣一份金屬感，只是因為Ryfit不甘于做一個安靜的體重秤嗎？終于，在目睹一個小伙伴大大咧咧的踩在秤上結果報錯后，筆者意識到：我們在測量時要做到有眼中無電極，心中有電極很難，突牌起到了引導站姿的作用；此外，也許Ryfit真的非常非常不喜歡什麼物體不小心在中間點把四個電極連通了……包裝盒背面羅列了Ryfit可以測量的體質參數，官網中還通過和友商對比來突出Ryfit的實力強悍。Ryfit的背面設計也頗具心思。純白塑料材質質感誘人。要注意的是，包裝中附贈了一塊用于在運輸時保護Ryfit的超大“鼠標墊”，然而Ryfit相關文字材料中反復強調：請勿將Ryfit置于柔軟表面上使用。因此，想呵護愛機的背面，最好的方法依然是擦干凈地板。體重秤的腳墊設計看似尋常卻很重要，設計不當會導致側翻或滑移（因為摔過所以長記性），Ryfit設計良好。背面細節貼心地設計了凹槽便于抓取，實際感受良好；然而，筆者的這臺機器電池蓋卡扣略松，在給各小伙伴測試時，搬運過程中遇到幾次電池蓋滑開的情況。當然，普通用戶并不會像筆者這樣頻繁地單手握持底端搬運Ryfit。Ryfit在筆者這樣操作起來很簡單粗暴，拍照時候會強迫癥地對齊電池圖標（主要為展示新品自帶3節7號電池供電）的用戶手中，也沒有出現硬件體驗方面的明顯瑕疵。這里點贊。二、參數與功能：形勝于實裝好電池，讓Ryfit至于平整堅硬的地板后踩上去，Ryfit自動開機，45mm×35mm的超大液晶顯示屏上將只顯示體重。顯示屏在室外強光和室內弱光中顯示效果均很好。官網資料顯示，Ryfit的稱重范圍是5-150kg，精度為0.1kg。其“專為國人腳型設計”的300mm見方的測量面，容下了筆者歐碼46碼的腳。而承載近100kg的荷載時，Ryfit機體沒有發出異響，幾次測量數據穩定，而且也準確分辨出一包光明牛奶的增減。在沒有手機配合時，Ryfit是一款體驗非常棒的體重秤。官網資料顯示，Ryfit除了四個高靈敏度體重傳感器外，有且僅有“BIA生物電阻抗技術測量”這額外的一套傳感器。其主要功能是在工作電流不超過35mA的情況下，測量人體的電阻（注意人體電阻在不同電壓下電阻不是常數）。嚴謹地說，Ryfit并不測量體質，他只測量重力和電阻，因此即使姿勢正確地放一個盆栽上去，它依然能測出數據。那么我們的體質數據如何而來呢？答案是算法和計算器。有關體質數據是如何算出來的討論，詳見第四章。筆者注意到用手機導入身高和年齡信息后，每次測量Ryfit將直接在屏幕滾動顯示我的體質數據，不需要手機輔助。因此推測，Ryfit的實質，是體重秤+測電阻儀+計算器，將測得的人體體重和電阻伏安曲線數據，與輸入的身高和年齡數據結合起來，計算出人們關心的體質數據。經過對BIA生物阻抗測量技術的調研，以及對12組受測樣本數據的考量，我將這些數據的可參考程度分為3個等級：（1）可信度高的核心數據：體重、BMI、體脂率。（2）難以參考的數據：內臟脂肪、骨含量、水含量。內臟脂肪一改體脂率和皮下脂肪的百分比表達，而是用面積表達，且沒有給出數據單位，令人感到莫名。筆者骨含量在3.4%-3.8%之間變動尚可理解，但一直被判斷為超標不符合筆者的醫學檢測結果，其同一天內隨體重減小而減小的變動趨勢也令人費解。筆者嚴重超重，水含量在50%-55%之間變動，處于正常或缺水狀態；而目測體型正常的受測者水含量往往在60%以上被判為超標，有1人全部數據皆標準時水含量依然顯示超標，筆者推測水含量判斷標準有誤。（3）介乎二者之間，肌肉含量、皮下脂肪的結果并無明顯錯誤，但由于（2）中謬誤降低了其可信度。基礎代謝的定義和計算方法存疑，不過基礎代謝有針對亞洲人的模式，這種本土化的設計用心是Ryfit的第二個亮點。至于Ryfit給出的“身體年齡”，筆者認為不必探討其可信度，它的主要功能是增強Ryfit的娛樂性。通常，受測者在看完體重，BMI，體脂率，肌肉含量后焦點逐漸模糊，直至看到“身體年齡”哈哈一笑。由于數據太多一些結果也令人費解，幾次測量后Ryfit的科學性逐漸降低，同學們更關心在這個“玩具”的眼里，彼此比實際年齡老了多少。測量的討論趨于娛樂化。由于測量數據確實很多，Ryfit對不同人群優先推送不同測量數據。譬如筆者，一個年輕的肥胖男性，前三項分別為體重、BMI、體脂率。為老年人推送的內臟脂肪和骨重在筆者看來均缺乏可信度；而老年人群具有謹慎、接受新事物慢的特征。因此Ryfit相比嚴謹性更高的智能血糖儀、血壓計，并非一款理想的老年產品。綜上，本文認為Ryfit作為體重稱、電阻儀、計算器的綜合體，測量體重和電阻，計算體脂率之“實”已非常到位。將計算數據擴大至10項是一把雙刃劍。一方面在與友商的對比中這賺足了噱頭，看起來很厲害；而另一方面，過多的數據不僅模糊焦點，還影響了數據整體的可信度。三、app功能：體驗有待提高Ryfit的app設計主要面臨兩個挑戰：（1）體質數據多達10項，如何合理地進行統計和展示；（2）Ryfit售價約為400元，軟件服務能否如硬件工藝一般，實現價值預期。從魅族應用中心，到蘋果appstore，其app均為兩星評價。筆者的體驗感受并未有評價中那樣糟糕，但在評測期間還是覺察到一些差評的端倪。app初始設置很簡單，注冊，輸入身高、年齡一起呵成，順利完成第一次測量，看到主頁如左圖。Ryfit指數沒有解釋，12個人測完后，筆者體會這是一個百分制評分，分數越高越好。小圓可以圍繞大圓旋轉，展示11項身體數據，其顏色代表數據是否超標。其中首選三項是“智能”推薦的。中部通過點擊可以切換顯示這些數據的定義，以及判斷標準。底部則是“智能”推薦的健康方案。點擊主頁右側中部的三條橫線，展開數據列表如左圖。這一頁沒有分享功能，無論是16:10屏幕，還是16:9屏幕，截圖都無法截到全部數據。app無法生成一張圖，可以全面展示數據，影響了給他人傳送測試結果的體驗。點擊主屏左上角的頭像，和右上角的按鈕，分辨喚出左右菜單。“用戶管理”可以實現多用戶數據記錄，上限為10人；經注冊和首次使用后的用戶可以被Ryfit直接識別出，此后可直接上秤測量，不需手機輔助，使用體驗良好。而多同學體驗時不愿注冊，這就要用到“訪客模式”。訪客模式所得數據無法保存；而且為12人測量中出現2次BUG導致訪客模式無法開啟，很不穩定。“健康時間軸”功能有些雞肋。一方面“智能”推薦的健康方案無法手動調整時間安排，日常生活中方案幾乎不具有可操作性；一方面它要么推送通知太多，要么是在網絡正常的情況下刷不出來。“數據統計”可以按周、年、月顯示十項數據的柱形圖或曲線圖。如果某天沒有測，柱形圖會顯示灰色；曲線圖會顯示前一天和后一天的平均值。柱形圖的顏色表示數據是否超標，曲線圖則一直為藍色。點擊柱形圖中某一天的條，會顯示當天數次測量的結果，可以根據需要刪除其中的一些結果。“數據統計”的數值都是向下取整以整數記，這就導致筆者的骨量在數據上高于標準值（3.4%-3.7%），但是在圖中低于標準值（3%），是一個低級BUG。本章指出了app諸多不盡如人意之處，但瑕不掩瑜，關鍵在于Ryfit在試用期間實現了它最重要的功能：揭示健康減肥的本質，即體重下降不代表我們真的瘦了。從左圖的體重柱狀圖和體脂率曲線圖對比中可以看到，周一至周四體重先降后升，而體脂率卻先升后降。四、芻議測量原理由于受測群眾很關心Ryfit“怎么測的”“測得準不準”，筆者也對BIA方法進行了簡單調研。BIA法的簡單原理是：認為肌肉富含水可以導電，脂肪不導電。通過測肌肉和脂肪的總重量，和總電阻，推算肌肉和脂肪的比例。首先就測電阻而言，筆者傾向于相信Ryfit的準確性與其測體重相當，都非常準確。但是，將人體電阻數據換算成身體數據時存在兩個問題：（1）選擇哪一部分身體的電阻進行換算。（2）選擇哪種理論進行換算。這兩個問題導致四電極BIA法測體脂率并不十分準確，改良的方法有六電極BIA法；而更好的測體脂率的方法還有水中稱重法等。就問題（1）而言，Ryfit在雙足部位布置電極，理論上電流無法通過大部分軀干和上肢。為了驗證這個猜想，筆者采用一手一腳觸稱的方式測量強迫電流通過軀干和上肢，在體重相同的情況下，體脂率絕對值提高了4%左右，遠高于雙腳連續測量時體脂率0.2%左右的波動。說明不同的電極布置方式的確測量了不同位置的身體電阻。Ryfit顯示的體脂率，應該是下肢體脂率，或者基于下肢體脂率換算的全身體脂率。就問題（2）而言，筆者并未進一步探明Ryfit選擇的算法理論。以基礎代謝率為例，計算理論就包括身體表面積推算法和去脂肌肉重量推算法。每種科學理論都有其適用性，而結果均存在小幅差異。五、感受與總結

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