与 Apple 不同的是 ， 小米健康不仅会利用穿戴设备同步过来的数据 ， 还醉心于挖掘手机本体的监测能力 。 比如上面海报提到的运动算法 ， 基于加速度传感器；睡眠模块的深浅睡 ， 也是基于加速度传感器 ， 并结合亮屏时间来分析；鼾声梦话 ， 基于麦克风等录音器件 。 即便你没有购买手表等设备 ， 也可以体验睡眠监测功能 。
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华为
其实华为在 的研发上比小米等国内厂商要先行一步 ， 内部也有单独的大健康部门 ， 在方面的布局也比较早 。 与 Apple、小米不同的是 ， 华为运动健康并非仅能安装在华为设备上 ， 你甚至可以在小米应用商店下载它 。
除了睡眠监测分析等基本功能外 ， 锦上添花的配套服务也比较丰富 ， 例如白噪音、冥想等 ， 属实是抢了不少三方应用的用户 。
由于个人近几年对华为产品体验比较少 ， 此处就点到为止了 。
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仍然需要重点说明的是 ， 手机厂商有一个很大的优势便是硬件 ， 尤其是在传感器数据采集、穿戴设备的生态建设等方面 ， 定制化地的集成研发都比三方应用只在数据层玩得开 。
第三方应用
虽然手机厂商在硬件层面有更好的专属集成和功耗控制 ， 但睡眠监测从理论上需要的大部分数据在上层应用也能获取到 ， 所以三方开发者也并不是毫无机会施展拳脚 。 当然 ， 在耗电方面 ， 大家睡觉的时候基本都是让手机保持充电状态 ， 倒是不用考虑功耗问题 ， 但户外运动相关的健康功能 ， 三方应用相比系统应用就没有什么优势了 。
此外 ， 随着厂商平台生态的开放 ， 以及健康数据相关API的系统级别沉淀与下放 ， 三方应用的相对劣势会逐渐减少 。 尤其是近几年人工智能热潮再度掀起 ， 机器学习在移动端的发展也逐渐成熟 ， Google 和 Apple 都在相关领域有所铺垫 。
市面上有很多成熟的睡眠类 App ， 聊聊我最近发现的 Sleep as Android 这款应用 ， 从应用配置清单（manifest）来看 ， 就很可能利用了 Google 最新开放的 Sleep API ， 再结合自己的机器学习模型来实现睡眠监测 。 其功能丰富程度可以说是睡眠类应用的标准模板了 。
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在我体验几天下来 ， 感觉监测还是比较准的 ， 主要是在睡眠时间这一块 ， 个人主观感受比以前用的初版小米健康要稍微准一点（主要是在入眠时间的判断上面） 。 就是 UI 风格实在是太 Material Design了 ， 交互上反倒是稍微有点不适应 。
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