如今，不少年輕人晚上睡覺時仍佩戴智能手表或手環，這一現象背后，反映出當代人對睡眠質量的關注已達到前所未有的程度。曾經，大家熱衷于比拼誰熬夜更晚；如今，焦點卻轉向了誰的深度睡眠時間更長。許多人像對待“健康晴雨表”一樣，每天醒來第一件事就是查看手表上的睡眠報告，若顯示睡眠充足、深睡達標，便覺得一整天都充滿活力；反之，即便自我感覺良好，也會因數據不佳而陷入焦慮。

一位用戶分享了自己的經歷：更換新手表后，睡眠數據突然“逆襲”——深度睡眠時間從原本的可憐一個多小時躍升至兩個半小時以上，睡眠評分也從未低于80分。這一變化并非個例，社交平臺上，不少網友吐槽不同品牌手表的睡眠數據差異巨大：有人認為蘋果表更精準，因其能識別每次清醒；有人則覺得華為表更穩定，記錄連續性更強；甚至有人同時佩戴兩塊不同品牌的手表，結果數據相差超過一小時。這種數據差異，讓許多人開始質疑：自己之前因睡眠數據不佳而產生的焦慮，是否完全是無謂的？

要理解智能手表睡眠監測的局限性，需先了解睡眠的復雜過程。醫學上，睡眠分為“非快速眼動期”和“快速眼動期”，其中“非快速眼動期”又細分為N1、N2和N3三個階段。N1期是入睡的過渡階段，此時大腦尚未完全“關機”，肌肉張力不穩定，偶爾的抽動是正常現象；N2期是睡眠的主要階段，占整晚睡眠的大部分時間，此時心率和體溫下降，但對外界刺激仍有一定反應；N3期即“深睡”，是生長激素分泌和身體修復的關鍵時期，也是智能手表重點監測的階段；而“快速眼動期”則是做夢的高峰期，此時大腦活躍但身體肌肉暫時“癱瘓”。整晚的睡眠由這些階段循環往復，每個周期約90至120分鐘。

醫學上判斷睡眠分期的“金標準”是多導睡眠圖（PSG），需在醫院進行一整夜的監測。過程中，患者會被貼上十幾個甚至幾十個電極，用于監測腦電波、眼球運動和肌肉張力，同時還會配備心電、呼吸、血氧等傳感器。醫生通過綜合分析這些數據，才能精確判斷睡眠階段。相比之下，智能手表的監測方式顯得“簡陋”許多。

智能手表無法直接測量腦電波、眼動和肌張力，其睡眠監測本質上是通過傳感器采集間接信號，再通過算法推測睡眠階段。核心傳感器包括“加速度傳感器”和“PPG光電傳感器”，高端型號可能還會增加麥克風或溫度傳感器。加速度傳感器通過捕捉手腕的動作幅度和頻率來判斷睡眠狀態：深睡時身體肌肉放松，幾乎不動；淺睡時大腦未完全“關機”，會偶爾翻身或調整睡姿，動作相對較多。然而，這一方法存在明顯缺陷：若用戶躺床上未入睡但手腕不動，手表可能誤判為深睡；若深睡時因外界干擾手腕微動，手表又可能誤判為淺睡。

PPG光電傳感器則通過發射綠光或紅外光穿透皮膚，監測血液流動的光反射變化，從而計算心率、心率變異性和血氧飽和度。其判斷邏輯是：深睡時心率最低且平穩；淺睡時心率稍高且波動較大；快速眼動期心率加快。多數智能手表通過“體動+心率”聯合分析來提高準確性，但仍存在局限。例如，手表佩戴過松或過緊會影響傳感器數據；手腕膚色深或有紋身也會干擾信號采集。不同品牌的算法差異顯著，導致數據結果大相徑庭。

以蘋果和華為為例，蘋果的算法更依賴加速度計捕捉的體動信號，結合PPG光電傳感器的心率數據，其訓練數據納入了大量臨床多導睡眠圖記錄，權重偏向體動的規律性變化；而華為則更側重PPG傳感器采集的心率變異性、呼吸率等生理指標，搭配加速度計的體動數據，對深睡的判定綜合考量心率平穩度和呼吸節律。這種算法差異，正是用戶更換手表后睡眠數據突變的主要原因。

事實上，不僅智能手表，智能戒指、智能床墊、智能枕頭等消費級睡眠監測設備，均無法擺脫間接推測的范疇。2022年《Sensors》期刊的一項研究測試了6類主流穿戴設備的睡眠監測效果，發現所有設備在判斷“是否入睡”時準確率較高，可達八九成；但在細分深睡、淺睡和快速眼動期時，準確率驟降至50%至65%，僅略高于拋硬幣的概率。

既然智能手表的睡眠監測存在局限，是否意味著它毫無價值？答案是否定的。現階段，這類設備的最大意義在于觀察長期睡眠趨勢，而非糾結單晚數據。例如，若連續一周或一個月發現深睡時間過短，且每天醒來都感到疲憊，這一數據便具有參考價值，可促使用戶調整作息，如減少熬夜、避免睡前使用電子設備。反之，若僅因某天深睡時長短或評分低而焦慮，則大可不必——這可能只是由于壓力、翻身頻繁或手表佩戴不當等偶然因素導致，屬于正常波動。畢竟，身體的真實感受比算法更可靠。