快科技 7 月 18 日消息，小米运动健康实验室对外拆解智能手表游泳数据识别原理，很多人游泳只看距离时长，却不清楚手表靠什么分辨泳姿、统计划水次数，整套识别逻辑都经过泳池实景反复验证。

泳池水下没有 GPS 信号，手臂入水、换气、转身都会干扰设备判断，四种泳姿动作差别又很大，自由泳交替摆臂，蛙泳有规整收腿蹬水动作，蝶泳动作幅度大，仰泳全程平躺，手表想要准确记录数据难度很高。

小米实验室安排工作人员人工记录完整游泳全过程，再把手表生成的数据和人工记录逐条比对，不看单次偶然结果，拆分整段游泳流程核对每一组数值，确保数据贴近真实游泳状态。

日常游泳结束后，手表会展示三类核心数据，每一项都有明确衡量标准。

第一类是泳姿识别，测试整体识别准确率达到 91.26%，其中蛙泳识别最稳，准确率 100%，蝶泳 94.44%、仰泳 86.96%、自由泳识 86.84%。只有分清当前泳姿，后续划水频率、次数统计才有参考意义。

第二类划频代表划水节奏，用平均相差数值衡量精准度，小米设备划频误差仅 1.37 次每分钟，能清晰反映游泳全程节奏变化，方便大家看出中途是否因为疲劳放慢动作。

第三类划次统计单次游完的划水总数，结合泳姿和划频一起参考，可以直观判断自身动作效率，同样距离下划水次数越少，说明游进效率更高。

很多智能穿戴设备只会简单统计动作数量，不会区分不同泳姿带来的动作差异，数据误差大，复盘训练没有参考价值。小米这套识别体系针对真实混合泳场景打磨，完整还原整套游泳动作。

对普通游泳爱好者来说，这些数据不只是一串数字，能完整还原整场训练细节，清楚看出自身节奏短板。

小米运动健康实验室还会持续在真实泳池环境迭代优化识别算法，让手表记录的每一组游泳数据更贴合实际运动情况。