4 月 9 日報道，蘋果健康研發(fā)團隊在今年三月末發(fā)表文章，通過運用人工智能及機器學習技術，為依照用戶需求量身打造健身方案提供依據(jù)。

蘋果健康研究團隊強調，已有的模型僅基于高度可控實驗室環(huán)境下的觀察，得出的結果與Apple Watch在現(xiàn)實世界的心跳數(shù)據(jù)有出入。他們因此，創(chuàng)新性地引入了一種新式的機器學習算法，它既包含傳統(tǒng)心率模型，又融合了適應當前復雜多變的外部環(huán)境的靈活性適應系統(tǒng)，意在構建專屬個人的心率模型，以便準確獲取每位消費者的健身數(shù)據(jù)。

此項機器人算法首先深入挖掘特定用戶的運動史，在此基礎上，進一步搜集運動期間拍攝的相關數(shù)據(jù)，最終經(jīng)由算法精確修正，使身體對運動環(huán)境的應激反應達到最佳水平。

此團隊解釋稱，運用“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”技術，以此方法對個體近期的具體訓練成果，包括心率、步速、行進速度及高度變動進行建模。

本系統(tǒng)還會對一些容易被忽視的因素加以重視。蘋果健康研究團隊提到，在炎熱或濕度過高的環(huán)境里進行運動，心率會相應上升，但這種現(xiàn)象在實驗室環(huán)境中往往難以顯現(xiàn)。同時，系統(tǒng)也會密切關注行走頻次、高度變化與速度變化等數(shù)據(jù)，進一步提升對運動強度的精確預測能力。