背景

中国成年人失眠发生率近四成，多数国人睡眠质量处于亚健康状态。根据世界卫生组织和中国睡眠研究会数据，全球睡眠障碍率达 27%，中国成年人失眠发生率高达38.2%，超 3 亿中国人有睡眠障碍。对于老年人而言长期失眠将大大增加疾病发病概率。根据哈佛大学研究，通常需要 30 分钟或者更长时间才能入睡的人，患痴呆症的风险将增加 45%；每天睡眠时间少于 5 小时，患痴呆症风险增加了 1 倍。睡醒后低警觉性、经常打盹、睡眠质量差、每晚睡眠少于 5 小时均与全因死亡率有关。

阻塞性睡眠呼吸暂停症（OSA）说明

临床特征是由响亮鼾声、短暂气喘及持续10秒以上的呼吸暂停交替组成，呼吸暂停表现口鼻气流停止，但胸腹式呼吸仍存在。白天感觉疲劳、困倦、没精神、晨起头痛、迟钝，以及记忆力、注意力、判断力和警觉力下降，通常会给老年患者的身心健康带来严重影响。
根据 Lewis.R.Kline 研究，全球 30-69 岁人群中约有 9.36 亿轻至重度 OSA 患者，其中 4.25 亿为中度至重度 OSA 患者。该症患者存在睡眠中猝死的危险，通过人工智能技术的引入帮助老年人提升睡眠质量，进而有效降低猝死风险。

主要影响因素

（1）超重：老年人基础代谢率有所下降，容易出现超重、肥胖等现象易患上睡眠呼吸暂停综合征。
（2）遗传因素：有研究表明相对于一般人群，近亲中患有睡眠呼吸暂停综合征的人群发生同类疾病的概率会比较高，且发病年龄也会相对较小。
（3）呼吸调节功能障碍：老年人更容易出现呼吸调节功能障碍，患者的气道变得更加狭窄，通气阻力也随之增大，易引发气道坍塌甚至呼吸肌功能紊乱，从而形成恶性循环。
（4）颌面部畸形：老年人更易出现颌面部畸形，面部畸形引起的呼吸肌张力不足从机时导致睡眠呼吸暂停综合征的发生。

关键需求描述

1）床板智能调节：可调节背部、腿部角度，要求能满足用户的多场景需求，即舒压、零重力、阅读、观影、打鼾、深睡等助眠模式。
2）智能监测：要求可监测 HRV、心率、呼吸率、鼾声、微动、辗转、离床等生命体征数据，为用户做出健康走向的预测，提供睡眠质量报告和睡眠健康建议。
3）智能干预：当检测到用户打鼾时通过自动调节床架的角度来缓解用户的打鼾症状。

关键技术与实现

高精度传感器

传感器层面主要分为两个方面，一个方面为针对环境方面的监测，如温度、光线（亮度）、湿度等。另一个方面则是对人体的监测，目前市面上已经有较为成熟的非接触式体征监测传感器及其解决方案，感应灵敏度极高（一根羽毛飘落都可检测到震动信号），有效实现了夜间离床警报、体征数据监测、打鼾干预等功能。

不断调优的算法支持

仅有传感器采集到数据是远远不够的还需要对采集到的数据进行加工与处理，如心率检测的算法目前在市面上已经有不少商用的产品（如华为的手表、手环等产品），可达到医疗级别。床垫在用户睡眠中实时采集人体睡眠数据信息，并进行对比和分析，为使用者提供科学的睡眠建议。同时，通过传感器与算法的配合实现自动调节床垫软硬度，以调整至用户的最佳睡眠舒适度。

其他关键元器件

智能床的核心元器件除上述传感器外，还需要有电机的支持。电机的核心技术为静音与长寿。目前高铁VIP座椅和医疗床的设计寿命为20年。之前高端线驱为丹麦linak与德国OKIN两大巨头垄断，现在有国产捷昌驱动和凯迪进入中低端。随着技术的不断发展，在智能床上应用的电机会有越来越多国产替代的身影。

市场及商业模式简介

当前智能床市场竞争从正在从“卖产品”升级为粘性和盈利能力更强的“卖服务”，硬件层面的竞争容易出现同质化，而基于数据的积累提供差异化的服务，将更具有壁垒和发展空间，比如通过日常报告监测，给用户提供个性化的睡觉报告，让用户可以了解自己每天、每月的睡眠数据情况，同时这些数据将在老年人就医时为医生的诊断提供数据支持。