连线之前说以高德纳咨询公司此前所提出的“技术成熟曲线”来解释 Google Glass 这两年来的遭遇，认为它已经经过“期望膨胀期”，现在进入“幻觉破灭期”——公众、媒体对它的热情已经消磨殆尽。但这对于 Google Glass 来说未必是坏事，它可以沉下心了探索设备的应用场景，完善开发环境，以及联合更多合作伙伴。
现在发展得如火如荼的可穿戴设备领域，必须对 Google Glass 说一声感谢。是它，让大众幻想不一样的工作、生活方式；也是它，通过一轮一轮的造势，让可穿戴设备的概念深入人心，吸引投资界、创业者的注意。Google Glass 遭遇的挫折，一定是暂时的。
我之前经过长时间的观察与思考，得出了一个结论：尽管现在大部分可穿戴设备功能还比较单一，它真正的潜力尚未发挥：
- 世界上有许多类型的数据可以记录，而不仅仅是血压、步数，分析这些数据能够更好地给人提出合理的建议；
- 可穿戴设备可以在某些生产力环节当中，可以提高人们完成任务的速度。
现在可穿戴设备（包括眼镜、手环和手表）所遭遇的障碍不外乎：
- 收集的数据不够全面，不够精准，不够海量，数据分析尚在浅层，无法给人非常有效、合理的建议；
- 相关应用匮乏，使用场景单一，让人找不到长期使用的理由。
但这些障碍，将会随着更多数据的采集、应用生态的丰富而得到克服——当然，这和我之前《智能硬件？不，联网硬件》表达的一致：联网设备的重点，不在于设备的行为表现得智能化，而是应当发挥互联网的优势，将硬件终端化为各式各样的服务。
而如何做到这一点呢？除了“不要把智能硬件看成硬件而应该看做提供服务的终端”之外，另外一个就是提供更多有意义的数据。比如说，步数转换称健康值、理财转化成财务健康度、心理状态转化成心情值等等。
而这需要的，不仅是数据，还包括新的数据解读方式。
连线最近报道一个叫 Elliott Hedman 的人，以及他开发的，有助于产品改进产品设计的传感器 [mPath]，就体现了有趣的思路。从产品形态来说，它和现在常常看见的智能手表没有太大区别，都是戴在手腕上，而且有一个显示屏。而从从技术来说，它和 Jawbone Up3 近似，采用了皮肤电反应的生物抗阻测量方法来检测人体的生理数据——而这些数据将用于改善产品设计的流程。
在 mPath 产品官网，Hedman 列出了 10个问题：
好产品拥有独特的气质，从一开始就能吸引人，而到了最后，我们越了解就会对它越喜爱。然而，好产品背后的设计，要经历异常复杂的过程。
此前，我参观了微软亚洲研究院，就发现他们专门有安装了多个摄像头，以及安装了单向透视玻璃的调研室，方便用户调研人员观察用户在使用某些产品的反应，一一记录下来，经过专业的判断与解读之后，再形成行之有效、合理的建议。
是的，所有设计师都希望能够切实知道消费者对自己设计的反应。而这种反应，直接问消费者，却未必能够得到。
如果是配量了 mPath，那么情况就可能不同，它通过皮肤电感应来检测人对某个设计、某种设备的反应，从而更快地得到量化的数据。Hedman 此前是 MIT 情感计算（Affective Computing）实验室的博士候选人，他与团队设计出名为 MOXO 的传感器，然后通过这个传感器来检测人的情绪反应。
乐高是 mPath 的第一名客户，他们聘用 Hedman 为 LEGO Technic 系列配套的平板 app 提供建议。于是，他们找来数名少年进行测试。当少年们打开 app，第一次看到简介的时候，Hedman 的传感器所记录的数据开始突然升高，不过，这属于正常情况，因为是遇到新鲜的事物，此时需要处理的信息很多。然而，继续测试下去之后，Hedman 就发现问题所在，app 里面的动画太多了，虽然都是一些非常细碎的地方，然而显然儿童们在翻页的时候，感受到更大的压力，结果他们不愿意去使用它。
乐高仅仅是 Hedman 小试牛刀，他被 Google 请去改善 Gogole 无人驾驶汽车的体验，被 Best Buy 请去改善购物环，被孩之宝请去改善产品，被 Blue Man Group 请去……这一切可见，当一些原本无法量化的领域变得可量化之后，就能激发人们改进的欲望。
我在《“量化自我”与 15 世纪探险热潮的隐秘联系》写道：
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是的， 可穿戴设备远远还未结束，一切还不过是开始。
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