编辑导语：据华米科技发布的《2019年中国人睡眠白皮书》显示，2019年中国人平均睡眠得分是82分，平均睡眠时长6小时55分，比去年多了5分钟。但平均入睡时间却接近12点，比去年还晚了5分钟，比2017年晚了32分钟。随着生活节奏的加快和电子产品对人们吸引力的增强，如今越来越多的人加入了主动熬夜大军。2013年，人们平均入睡时间在10点左右，但2019年却推迟到了23：55。本文作者以此现象为出发点，设想开发出一种硬软件相结合的设备，帮助人们入睡和检测睡眠。

一、背景分析

在生活节奏越来越快的当下，越来越多的人过着相当不健康的生活方式，也许有人会关注自己在白天的健康状况，但是占据全天时间1/3的睡眠时间却缺乏有效的监控，甚至有些疾病会在你监管不到的阴暗角落里悄悄埋下种子。

然而，现如今的生活让更多人睡眠上收到的困扰其实是失眠。换言之，就是不能在短时间内快速进入睡眠状态。

所以，针对这个情况，我想开发出一款硬件和软件相结合的设备，并且使它兼具助眠和睡眠检测的功能。

二、用户定位

考虑到APP的使用和与硬件设施的结合，用户是否能够尽快接受并熟练使用科技产品，并且了解软件的数据反馈，我们将这款APP的用户人群定位为生活节奏相对较快，同时学习和工作压力较大的大学生和青年工作人群。

他们有着良好的教育水平，重视身体健康状况，大多数学习能力较强，可以对监测反馈的数据有较为清晰全面的认识，也可以及时上网查找资料或者就医。

三、目标用户调研

我们对目标用户进行了针对性的调研。调研的问题分为四个方面：

1. 用户睡眠周期基本状况

我们从用户的睡觉时间、睡眠时长两方面进行调研，结果显示60%以上的用户会在晚上11点到12点之间睡觉，甚至还有用户会在12点之后才开始入睡；大多数的用户夜间睡眠时长在7~8小时之间。

结果概述：用户睡眠时间普遍过晚，但睡眠时长基本合理。

2. 用户睡眠上的困难及原因

结果显示40%以上的用户有入睡困难的问题，30分钟都不足以入睡，正常人群的平均入睡时间其实只需7分钟左右。

有40%以上的用户反应有夜间多梦的情况，感觉整晚都在做梦，时间久了会造成白天无精打采，影响正常的工作和学习。

原因调查结果显示出70%以上的用户难以入眠的因为为睡眠环境不够理想，容易受到声音光线等环境因素的干扰。

结果概述：近一半用户有入睡困难的问题，另有近一半用户有夜间多梦的症状，影响白天的工作和学习（两者有交叠）。70%以上用户难以入睡是因为睡眠环境不理想。

3. 用户比较关注的睡眠指标

这项调研采取用户排序和自定义补充的方式进行，根据用户的关注度优先级从大到小进行排序，结果为睡眠周期和时长、生理数据（心率和体温等）、动作数据（翻来覆去和惊醒）、声音数据（说梦话和打呼噜）等。

4. 用户的迫切需求

调研中发现许多用户的需求与缩短入睡时间有关，用户同时希望得到直接可靠的数据对自己的睡眠情况以及身体状况有直观的了解和判断，多数用户表示自己正值青春，对自己的身体健康状况并不是特别担心，且希望有方法能够使自己快速入眠，这样就可以让自己保持健康。

结果概述：用户表示十分希望能够缩短入眠时间。

四、需求分析

针对在调研中发现的问题进行一一的深度发掘和分析，对需求进行可行性和实用性分析之后给出一个较为妥帖的解决方式，并在APP中进行优先呈现。

1. 入睡较晚

针对用户睡觉时间普遍较晚这个问题，我们后续又进行了重点访谈，从访谈中得出用户睡眠普遍较晚的原因大多数竟然是在玩手机不愿意入睡，也有接近1/3是在学习或者工作不能早睡。

对这个问题我们决定采用先在一段时间的监控分析后对用户的身体状况做一个了解，然后根据用户的监测报告给出建议的睡眠时间，然后在用户允许的情况下，在即将到达睡眠时间的半个小时前进行手环震动的提醒。

同时在一个小时前先在手机APP上进行通知栏的提醒，此时用户可以选择忽略此提醒（到时间铃声会响起）和直接关闭今日的睡眠提醒。

2. 入睡困难

用户反应的入睡困难的问题，我们根据助眠已有的原则和方式，在参考了同类软件之后决定采取声学助眠——即通过播放舒缓轻柔的音乐达到助眠的目的，当仪器监测到用户已经入睡就会关闭音乐以及科学的助眠建议，通过睡前运动或其他方式达到助眠的目的。

3. 夜间多梦

另一个问题是夜间多梦，但是目前家用检测仪器并无法通过技术手段解决这一问题。

所以我们采用社交的方式给出建议，用户可以在社交广场查看专业人士给出的睡眠小贴士解决问题，也可以在广场查看类似动态或者发动态求助，让有过类似成功经验的人士帮助用户解决这一问题。

4. 报告数据难以理解

首先根据调研内容的第三板块对数据的优先级进行了排序，在功能选择界面和调研报告中根据优先级进行数据呈现的排序，但是如果某一项指标的数据日如果有严重问题，就会进行优先呈现，以便用户更快的发现自己的问题。

同时在调研中，发现用户对监测指标的数据并没有清晰的概念，即用户不知道数据的多少代表正常或是不正常。

针对这一问题，我们在数据定量分析呈现的基础上增加了定性分析，以正常和不正常（与正常数据段进行对比给出不正常的原因）进行直观的反馈，同时与同龄段平均人群的数据进行对比，使用户可以更加了解自身的某一指标在人群中的情况。

除了呈现数据之外，当然要给出数据分析之后的建议，以便帮助用户解决问题，养成一个良好的睡眠习惯。

因为单日的监测和分析容错率较低且不具有权威性，所以在在单日监测报告呈现的基础上增加了长期分析功能，用户可以选择一个时间段，APP会把这段时间内的数据进行整合分析，以便得出更具有权威性的调查报告。

同时给出指南，告诉用户根据用户的监测数据反应的身体状况，用户应该怎么做（早睡、多锻炼或是看医生）。

如果结果显示并不是特别严重的问题，用户就可以在社交广场上查看权威性的小贴士、或者查看其他用户类似情况的经验以及发动态求助。

在整合了以上这些需求后加上一个用户偏好的模块，用户可以在个人资料和偏好模块比较快捷的使用诸如助眠、求助、贴士以及社交等功能。

五、竞品分析

目前市场上有一些可以监测用户睡眠状况的硬件和软件。通过对他们的大量分析和比对后发现这些APP普遍存在以下这些问题。

1. 监测数据不够规范

目前相关的APP多数是通过手机的感应器来监测，因为硬件设施不够规范，所以得出的数据缺乏可信度。而专业的设备又存在配套软件设施不够完善，数据反馈专业性太强的问题。

在市场调研中还发现专业的设备多数只能监在测一个人睡觉的状况下进行有效的监测，但是如果是两个人躺在床上，那么监测得出的结果就失去了可信度。

2. 数据的专业性太强

检测结果中给出的数据多为专业的定量数据，用户无法得到直观易于理解的反馈。

监测报告现实的数据多为定量分析，用户并不能理解这些数据代表着什么，而且监测报告中并未给出具体的解释和针对于数据的评价和建议，只是为了监测而监测，缺乏实用价值。

3. 缺乏长期评价

已有的APP只能显示当晚的监测报告，不能对长时间的数据进行整合性评价，而仅有一天的数据容错率过低，偶然性太大，侧面降低了数据的可信度。

4. 缺乏实用性

缺乏实用性是目前已有产品的致命问题，目前已有的软件和硬件几乎都只是为了监测而监测，给出监测数据之后就完了，没有根据数据的呈现给出详细的评价和建议。

用户看到专业性过强的数据之后本来就比较茫然，加上没有给出直观的评价和建议，结果对用户来说监测和不监测并没有什么区别。

六、功能确定

通过改进以上四类竞品的致命缺陷，以及对用户需求的分析和探讨，我们最终确定了我们的APP中的以下功能模块：

1. 睡眠检测

本模块用户可以在设备监测能力范围内监测用户入眠前后时间段内的一系列指标。系统会在次日用户醒来之后给出一份具备专业定量数据分析和易于理解的定性分析评价的监测报告，同时会根据监测报告中的数据给出一份针对性较强的指南，告诉用户应该怎样做，在解决问题的基础上使用户更加方便快捷的养成一个良好的睡眠习惯。同时本功能模块可以对长期数据进行分析评价和指南，更具可信度和权威性。

2. 助眠

针对很多用户难以入睡的情况，增加了助眠的功能，通过听舒缓的声音达到助眠的目的，同时用户可以对声音进行标记和收藏。另一种方式就是在广场里搜索与助眠相关的由权威人士发布的科学小贴士或查看相似人群的动态。

3. 动态广场

本模块包括两个方面。第一个方面是具有权威性的与睡眠有关的小贴士，可以使用户根据模块一的指南做出具体科学的努力，同时可以丰富知识。第二个方面是通过在社交广场看或者搜索动态根据他人的相似经验解决自己遇到的问题：或者用户自己发动态求助。

4. 个人资料和偏好

本模块同样包括两个方面，第一方面就是系统设置和个人资料的编辑。第二方面是个人喜欢和收藏等偏好的快捷入口和在模块三中与用户个人相关的内容。

七、结构分析

1. 战略层

这款APP针对青年群体，监测他们的睡眠情况，给出易于理解的反馈，并对平均人群进行比对，得出简单易懂的建议。

2. 范围层

根据人群的特点，在同类产品的基础上增加了社交功能，以便于用户可以跟同类人群进行交流，解决简单的问题。集睡眠监测，助眠和简单社交于一体。

3. 结构层

三大模块：助眠、睡眠检测、问题解决。

4. 框架层

主题框架分为四个方面：

• 睡眠检测：提供全方位的监测数据，用户可以根据自身需要进行勾选监测，每日早起提供报告及评价建议。
• 助眠：通过舒缓的音乐进行助眠。
• 社交：在社交广场发表自己的问题寻求帮助和为他人提供帮助。
• 个人资料及偏好

5.表现层

简洁的画面为主，不给用户带来更多的麻烦，实用为主。

八、任务流程

根据以上的四个功能模块绘制出以下流程图：

九、低保真模型的制作以及交互说明

十、故事板

根据访谈过程中发现的问题绘制故事板：

十一、相关设施

考虑到功能实现的物理原理，以及年轻人的个性追求，我们将硬件设施集成为两个模块：一个穿戴式手环和一个加成空气净化器功能的非穿戴式的智能处理器。

穿戴式设备检测用户的心率等生理信息，处理器通过红外检测用户的身体动作，避免两个人躺在床上，未被检测者的动作对检测结果产生干扰。

同时为了达到有效助眠的功能，将智能处理器连接上家庭内部的智能设备，例如智能灯、智能窗帘等设备。通过处理器根据监测结果的协同调控来达到更好助眠的目的。

监测设备细分为手环心率检测器、动作检测器、体温计及时钟、处理器内部声音信息分析处理器，红外检测器等。

智能处理器的功能：

1. 操控智能家电，营造一个科学合理的睡眠环境：与智能设备链接，通过操控智能设备的工作状况营造助眠环境同时可以播放舒缓的音乐，使用户尽快进入梦乡。
2. 与穿戴式设备共同作用避免检测的误差：在睡眠检测领域，存在着一个单一设备无法解决的问题——两人同床时非检测者的动作影被收录影响检测结果的真实性，穿戴式设备和非穿戴式设备共同工作就可以避免这个问题。当穿戴式设备检测到用户身体动作时就会由放在床头柜的非穿戴式设备进行同步检测，若此时处理器未检测出用户动作，责则判断为其他因素干扰，不计入检测报告中。
3. 工作状态：当用户按下处理器头部启动处理器时，处理器就开始进行助眠工作（同时开始指标检测），关闭窗帘以及室内灯、检测空气质量由系统判断是否打开空气净化器功能，同时根据用户偏好播放助眠音乐。当系统监测到用户已经睡着时，自动关闭音乐，继续进行检测。当早晨检测到用户醒来时，控制拉开窗帘等操作，同时提供一份检测报告，传输到用户的手机APP上供用户参看，排查身体健康状况。此时工作结束，自动进入休眠状态。

因此设计硬件设施如下图：

十二、高保真原型展示

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议