[心得] 華為Watch GT2入手小測

作者: czqs2000 (青山)   2019-10-14 15:42:17
本文為原創
年初的時候,身高只有1米65的我已經胖到了70kg這個令人發指的程度,當時做過幾個
vlog,結果有不少朋友看了說你真該減減肥了。于是自過年時就暗下決心一定要減下來,
跑步跳操一起上,終于在7月份時減到了62.5kg。可惜自7月份起一直比較忙,堅持了半
年的跑步跳操全停下來了,結果到10月初上秤一約,竟然反彈到了65.5kg,三個月反彈
了3kg,平均一個月反彈1kg。
于是決定堅決要扼制體重反彈的趨勢,正好前段時間華為運動手表Watch GT2預售,毫
不猶豫訂了一塊,第一是為了支持華為,第二是為了在運動時給自己做一個全面的記錄,
同時也可以鞭策自己要堅持運動。
剛到手的華為Watch GT2
https://imgur.com/hZRrTTN
測試方法
在兩天內我進行了兩項運動,分別是:
第一天 Keep上進行室內健身,包括兩個無氧運動(腹肌撕裂者K3難度、徒手胸肌練習K
2難度)以及五個有氧操(三個K3難度、兩個K2難度),帶休息時間一共2個半小時。
第二天 慢跑7.5km,帶跑前熱身及跑后拉伸時間一共1小時15分鐘。
通過對比運動在Keep上標明的熱量消耗數值、結合個人的運動感受,以及Watch GT2給出
的熱量消耗數值,來綜合評論一下Watch GT2的熱量消耗數據的準確性。
由于整整三個月沒有運動,連續兩天的劇烈運動后渾身肌肉酸痛,就像被浩克踩了一腳
一樣。以至于第三天原本設想的登山測試直接報廢。其實第二天的慢跑本應跑滿10km,
跑到7km時倒沒感覺多累,只是左腿膝蓋兩側的韌帶疼得受不了,掙扎著跑到7.5km就放
棄了。看來長久不運動真是健康的殺手啊!
室內健身測試
華為Watch GT2擁有15種運動模式(戶外跑步、室內跑步、戶外步行、室內步行、戶外騎
車、室內單車、泳池游泳、開放水域游泳、登山、徒步、越野跑、鐵人三項、橢圓機、
劃船機、自由訓練),但是沒有室內健身這一項。所以我選擇了自由訓練模式來記錄熱
量的消耗。
本次測試的運動項目
https://imgur.com/NhFPunY
我把Keep的運動熱量消耗參考值和Watch GT2記錄的熱量消耗值以及心率值做到了一起,
如下圖所示。
https://imgur.com/56KYci1
通過對比我們可以看出Watch GT2和Keep的熱量消耗數值平均有12%的誤差,Keep的熱量
消耗比Watch GT2的熱量消耗要高不少。但是放到無氧和有氧的單項來看,有著有趣的結
果。
1)無氧運動。在這里我做了16分鐘K2難度的徒手胸肌練習和11分鐘K3難度的腹肌撕裂者
練習。這兩項運動Keep給出了137千卡的預測消耗,而Watch GT2給出了187千卡的消耗。
雖然心率較低,但因為持續時間長(兩者不間斷加一起共27分鐘),所以這個消耗值Wa
tch GT2記錄的比后面跳操的要高一些。那么這個數據應該是Keep更準一些,還是Watch
GT2更準一些?經過一番思考,我覺得Keep給出的預測消耗可能更準一些,因為:a.畢
竟是無氧耐力,心率明顯比跳操要慢很多;b.兩者的時間并不比k3難度的有氧操KeepFi
t03多很多(27分鐘 vs 21分鐘),而且徒手胸肌練習基本每個小項目之間會有1分鐘休
息,這樣又減去了7分鐘。所以在室內無氧運動的消耗,我更相信Keep的預測熱量消耗值
,而Watch GT2的熱量消耗可能是偏高的。
2)有氧運動。到了有氧運動,情況開始變得不一樣。最明顯是第四個有氧操:K2難度的
有氧操·全身燃動,這里Keep給出了一個112千卡的預測消耗熱量值,與其他幾個有氧操
的預測消耗熱量值明顯偏差過大,而根據心率圖的數據來說,恰恰是這個K2難度的有氧
操達到了最大的心率,我個人體會也是如此——這個K2難度的有氧操實際難度應該是接
近K3難度——跑跳內容都是和K3難度差不多,不知道為什么Keep會把這套操歸于K2難度
范圍。這套操的時間是五套操中最短的,只有15分鐘,和平均17.4分鐘的時間相差-16%
,但與按照Keep的預測五套操平均熱量193.4千卡的數值,則相差出-72.7%!顯然Keep的
數據是有問題的。如果按照Watch GT2對五套操的平均熱量138.6千卡數值計算,則數據
相差為+3.4%,所以此項目中,似乎Watch GT2對熱量消耗記錄的一致性更好。
現在的結論是對于無氧運動來說,Keep的預測熱量消耗會更可信一些,而對于有氧運動
來說,Watch GT2的數據一致性更好。那么問題來了,數據一致性更好能代表數據更準確
么?其實是不能的。為了弄清楚到底誰的數據更加準確,我又找了一個參照數據,這個
參照數據是Hi運動的熱量消耗計算器,大家可以在這個鏈接打開:https://www.hiyd.c
om/tools/ReLiang/
根據我個人的情況,我輸入了體重65kg、運動項目是健美操,連續運動時間是85分鐘,
最后計算的結果是消耗了558千卡的熱量。Keep預測的消耗數據是877千卡,偏差量為+5
7.2%;而Watch GT2記錄的是消耗數據是683千卡,偏差量為+22.4%。所以對比以上數據
來看,在有氧的室內運動中,Watch GT2的熱量消耗確實更加準確一些。
戶外跑步測試
戶外跑測試是在我家小區內進行的,圍繞小區跑一圈,用奧維地圖記錄下的GPS軌跡實
際距離是649米(下圖藍線),這個數據和直接在Google衛星圖上用標尺工具測量出的
距離646.5米(下圖紅線)基本一致。為什么要弄清楚實際的跑步距離?因為這和Watch
GT2內置的GPS準確度是直接相關的,而GPS所記錄的運動距離,又和最終熱量消耗直接
相關。由于家附近并沒有400米的標準跑道,所以必須得確定跑一圈究竟有多長。
小區一圈的距離
https://imgur.com/JOM2MsO
前文說了,由于左側膝蓋韌帶跑到7公里時疼痛難忍,最終只跑了十一圈半+20米,約合
7.495km,這應該是最準確的跑步距離。那么Keep和Watch GT2的記錄是如何呢?
Keep(左)和Watch GT2(右)記錄的跑步數據
https://imgur.com/cRKxxEx
從上圖可以看出,Keep秉承了一貫多給的優良傳統(這話不是我說的,是很多用Keep的
朋友之前都提過的),7.94km的距離比真實距離多出了快0.5公里,而GT2給出的7.51km
的距離則非常接近于真實距離7.495km。在GPS距離的準確性上,Watch GT2戰勝了Keep。
再來看一下另外一個重要的參數,就是跑步的配速。基于不準確的GPS數據,Keep記錄的
配速明顯是偏快的,特別是在跑步的第一圈。因為我長期的跑步習慣都是第一圈速度會
比較慢相當于熱身,然后再逐漸加快配速。而Keep記錄的配速卻是本次跑步中最快的,
這并不符合我跑步的習慣。相對來說Watch GT2所記錄的配速就很符合我自身的跑步習慣
了。如果考慮到Keep多“送”了0.5km這一因素,那么整體上Keep記錄的配速應該都是偏
快的,而Watch GT2所記錄的配速,應該是正常的(不過這個配速對曾今半馬6'12"的配
速來說,依然很悲哀……)。
Keep(左)和Watch GT2(右)記錄的跑步配速數據
https://imgur.com/jASLziR
當然相對于Keep這種手機APP來說,Watch GT2記錄的數據會更加詳細,包括熱量、心率、
最大攝氧量(VO2Max)這些都是很有用的數據,能夠幫助你更精確地掌握跑步的節奏。
根據跑步心率來看,三個月沒跑確實成績掉了不少,慢跑本應在有氧耐力的心率區間,結
果全跑到了無氧耐力和極限區間。
Watch GT2的跑步心率分析
https://imgur.com/OFMHLAV
Watch GT2的跑步數據分析
https://imgur.com/x19ejA3
最后回到熱量消耗數據上。Keep記錄的熱量消耗是646千卡,而Watch GT2記錄的是587千
卡,哪個熱量消耗數值更準呢?在這里我們給出常用的跑步熱量消耗計算公式:
跑步熱量(kcal)=體重(kg)×運動時間(小時)×指數K
指數K=30÷速度(分鐘/400米)
那么根據此公式,先通過我的平均配速7'09",計算指數K。
7'09"/1000米=2.86'/400米
指數K=30÷2.86=10.49
跑步消耗熱量=65kg×0.89小時×10.49=607千卡
以607千卡理論數值為基準,Keep的偏差約為+6.5%,而Watch GT2的偏差為-3.3%,可以看
出Watch GT2記錄的熱量消耗數值更加準確。
結論
通過上述的測試我們可以看出:
1.在室內的無氧耐力運動方面,Keep的預測熱量消耗數值更加準確一些,而Watch GT2在
此項上會給出一個偏高的熱量消耗結果。
2.室內跳操和室外跑步這樣的有氧運動方面,Watch GT2的數據比Keep的數據更加準確一
些。
當然,相較于單純的運動APP,運動手表能夠提供更加精準的運動和恢復數據,這些都是
運動APP所沒有的功能。
最后還要說一下Watch GT2的計步功能,由于每天的熱量消耗數據很大一部分都是通過計
步算出來的,所以這個數值大家往往都會非常重視。從我的測試來看,大部分情況都是
準確的,但在開車時,Watch GT2也會把一部分轉動方向盤或者車輛的顛簸當成走路計入
計步數據,所以Watch GT2的計步數據往往要比真實的步數要多一些,基于計步數據的熱
量消耗也會多一些。
Watch GT2到手時電量63%,現在差7個小時到三天整,目前還要20%的電量。
好了這次的測試就先到這,我得先去養傷去了。
作者: steven900306 (Steven)   2019-10-14 19:37:00
華為

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