原来我是大胖子T0T——PICOOC 有品 S1 智能体脂健康秤评测

作为一名运动宅兼数据党，对可以监测、量化并分析人体运动、健康状况的智能设备很感兴趣。平日里会用铁三表对自己的运动状况进行跟踪、分析，但诸如体重、体脂、基础代谢率之类的健康数据，手表、腕带什么的就无能为力了，因而萌生了入手一台健康秤的想法，却迟迟未能下手，这次恰好赶上smzdm的众测活动，且有幸能对picooc的第二代健康秤产品s1进行评测，也算是圆了一直以来的小念想。

从去年 Latin的发布开始关注picooc的产品。在其他智能健康秤相比，latin简洁的设计和不俗的app界面称得上出众，但从顾客的意见反馈中也发现latin在测量准确性和一些设计细节上（如不能显示体重）还存在缺陷。总的来说，作为初代产品，latin的表现可以打80分。一年过去了，picooc的第二代健康秤产品s1的表现又如何呢？

1 包装

“朕值到了！值到了！值到了！”

僵尸道长：代表月亮消灭你！

足足包了4层，最外面一层有些许破损，内部完好。

产品外包装设计简洁，并没忽视商品外观的展示以及主要特性的介绍。

包括说明书*1、保修卡*1、电池*4、健康秤*1

说明书正面内容主要包括产品介绍以及使用须知；反面内容主要包括安全注意事项、保修卡、下载二维码、以及产品参数。

相关参数（数据来自产品说明书和网络）

2 产品外观

简约的风格，隐藏的体重显示没有破坏整体美感，大赞！

不太喜欢背壳材质~

电池外观也经过精心设计~

3 App（android）

可以监测的8项指标，包括体重、体脂率、肌肉含量、水分、内脏脂肪数、骨量、蛋白质含量、基础代谢率。

基本身体信息，包括体重、脂肪率、和身体得分。

看我的数据，弱爆了有木有!

体重、体脂变化趋势：

可以以本人、家庭成员、访客模式登入

8项指标的具体检测数据以及分析

阶段报告

中枪，看来在专家眼里我就是个大胖子，整个人都不好了

邀请老爹称了一下，果断99分。。。不过访客模式不能记录

4 准确性

经过10天的使用，对比其他电子秤,s1体重测量准确，但体脂、内脏脂肪、水分、骨量、蛋白质、基础代谢、肌肉含量，这些高大上的数据，到底准不准呢？

先来回答几个小问题：

1.什么是BIA法？

生物电阻抗分析法(BioelectricalImpedance Analysis，BIA)是通过对生物体内细胞内、外液电阻抗的检测，获取生物组织生理状态的方法。它一般借助置于体表的测量电极向测试对象注入微小的交流电流或电压信号，通过检测相应的电阻抗及其变化情况，针对不同的应用目的，获取相关的生物组织状态信息。目前在很多人体器官(如心、脑、血管等)的病变诊断、人体组织的检测与分类、体内水分、脂肪含量预测等方面有着广泛的应用前景。同时由于该技术具有无创、廉价、安全、无毒无害、操作简单和信息丰富等特点，***和病人都易于接受。（刘伟. 基于BIA的人体健康监测与智能评价系统研究 [D]. 合肥: 合肥工业大学, 2013.）

2.生物组织电特性是什么？

生物组织电特性与生理结构、病理状态密切相关，细胞膜、细胞内液、细胞外液的成份以及活性可对组织的电特性产生影响。人体生物组织中的细胞和细胞间质具有不同的电特性。生物组织中细胞外液和细胞内液是电解质溶液，具有很好的导电性。存在于细胞和细胞之间的细胞间质主要包括纤维，基质，组织液等。细胞间质中存在着很多的离子成分，是生物组织具有较好导电特性的主要原因。细胞膜则是一种选择性透过膜，在细胞膜施加驱动电压，部分离子可以经离子通道通过。一般认为细胞膜在直流或低频驱动信号作用下是电介质，具有介电特性，而在高频信号下，细胞膜之间可看做分布电容，具有导通电流性能。因此，构成生物组织结构的细胞间质、细胞内、外液以及细胞膜的活性都可对组织电特性产生影响。（刘伟. 基于BIA的人体健康监测与智能评价系统研究 [D]. 合肥: 合肥工业大学, 2013.）

3.BIA法是否准确？

从目前的研究和应用状况来看，由于会受到多种因素干扰，单次测量体脂时BIA法的准确性较低，和皮褶厚度法类似，但与皮褶厚度相区别的是，通过改进测量方法，提高预测模型准确性可以大大提高BIA法的准确性。

测量方法：Picooc s1所使用的4电极交流电站立式测量方法是目前应用较为广泛的测量方法，和手持设备甚至是直流设备相比，在测量准确性上更有保证，欧姆龙等厂商的部分高端设备上采用了6电极站立+手持的测量方式，若不考虑操作问题带来的误差，这种6电极的测量方法准确性会更高（这里只讨论了民用设备，未涉及有多电极贴片且具变频功能的医用、研究设备）。

预测模型：人体数据模型方面，PICOOC一直与芝加哥大学生理实验室团队保持合作，基于83万的样本人群深度研究不同人种、不同年龄阶段、不同身体类型特征的身体成分特性，研发建立了黄种人的身体数据模型，并持续将更丰富的样本研究结果加入模型中；在新版软件中，就将会增加基于运动员和健身健美人群的身体模型，为这类人群提供更准确的身体成分分析结果。未来，PICOOC将会把不同人群的身体特征持续细分和垂直化，持续扩充针对不同人群的身体模型。（来源于网络）

s1检测采用的应是4成分模型，即无机盐（骨量）、蛋白质（肌肉，基础代谢）、脂肪、水分，在同样使用BIA法进行测量的家用健康设备中较为准确；光脚、少穿衣服，保证稳定的身体状态（运动后、饭前饭后不要马上测量），增加测量次数等方式能有效提高准确性；和单次测量的数据相比，健康状况变化趋势更具参考价值；由于缺少腹部脂肪数据，内脏脂肪数的准确性较低。

5 实测视频

实际测量时需要脱袜子

6 问题和建议

1.称重提醒-早餐写成了早晨

2.深度报告-隐性胖-改善一栏会被虚拟按键遮挡

3.只能查阅当天每次测量的数据，之前的只有平均值且无法修改

4.客人数据无法查看

5.增加用户论坛或交流版块

6.完善运动建议和营养建议

7.开发准确性更高的高端产品

7 小结

picooc s1在上代latin的基础上进行了改进，无论在硬件的外观、性能还是app端的功能、界面设计上都表现抢眼，但随着智能家居领域的竞争愈发激烈，如何杀出重围需要picooc们认真思考，加油！