康诺云的解决方案
康诺云和美国明尼苏达时间生物学中心实验室合作，运用时间生物学的理论，对用户相关体征数据的监测，不是单点采集、单点分析、单点判断，而是连续采集分析，结合时间和环境维度进行判断，来分析用户的体征状况。用户连续体征数据采集后，除了判断单点体征数据之外，还对体征数据的周期性波动规律（波动振幅、波动周期、峰值相位产生时间、中心值）进行比对和判断，发现异于正常的波动规律，就会提醒用户可能存在健康风险。
对于收集到的数据，康诺云会做两个方向的对比。通过横向对比，和同年龄段及性别人群的基准值相对比，来发现身体健康异常的状况；纵向对比，通过将自己体征数据波动规律与之前的阶段性波动规律进行比较，让使用者掌握自身体征变化规律，了解健康状态的变化情况。
怎样做连续检测
连续检测数据需要分清检测者和排除噪点，需要软件和硬件上的亲密配合，康诺云通过体征数据波动规律来建立模型自动识别每次检测者是谁。并且为了尽量减少对用户的干扰，会基于后台的数据分析模型，对用户前面的体征数据做分析判断，如果最近一段时间很稳定，会放宽检测频率。
如果前面有检测出异常数据，会加密检测，避免错失关键数据。找到检测和体验的平衡点，根据每个人的身体状况定制。
反其道而行的“平台—数据—硬件”模式
目前做智能硬件的一个典型的模式就是通过低廉的硬件来争夺市场，获取大量的用户数据，然后再建立数据分析模型。在康诺云的郭辉看来，这些数据的采集没有考虑到有序性和有效性，没有考虑到人的生活环境、时间的因素，数据来源混杂，是形成不了医学价值的。如果前期没有进行数据清洗，形成一个很好的数据分析模型，那么最后只能沦为传统硬件的改良品。就更无法成为一个强大的数据和服务平台。
康诺云的做法是反其道而行之，和实验室合作，先有基础理论，然后知道到底需要什么样的数据，数据怎么样采集到，怎么样去除噪点。在数据需求明确之后，再去设计硬件。在硬件的设计上考虑用户的使用习惯、便利性，人机交互等因素，从源头上保证数据采集的有序和有效，这样累计的数据才会形成数据资产。并且在硬件的研发上，会考虑硬件设计如何推动用户产生改变的行为，因为只有用户真正依据他们的平台给出的分析和个性化建议，进行运动调节、饮食管理、睡眠管理和情绪管理，才能真正有效的避免健康风险的形成。硬件的研发不再是需求推动生产的单向模式，而是打造需求，分析需求，满足需求的自发型可持续发展的闭环。
做硬件的几个核心大坑
在康诺云的产品研发过程中，也掉进过不少坑，作为初创的硬件企业，每一个坑都是一次交学费的过程。如果你也有进入硬件领域的打算，不妨看看他们的经验。
简单的认为设计一款硬件的开发、开模的成本就是这些，每个阶段发现有错误还要重来，不像软件可以复用，如果前期硬件设计出现了问题，其研发成本就沉没了。硬件研发的成本和周期的控制不是简单的一个判断。
太强调了数据的要求，忽略了用户的使用习惯。最初设计时只想着怎样才能采集到有效的数据，但是用户使用不习惯。用户不使用，你做的再专业也没有价值。尽量不要做改变用户使用习惯的事情，设计时多考虑他们的学习成本。任何影响数据采集的环节，都要考虑到用户体验的平衡。
一开始如果找小厂代工，成本虽然低，但是时间不能控制，量产良品率不能控制，产品体验不能控制，量产能力不能保证。找大厂生产，单次投入成本高，批量采购的要求高，但是良品率高，用户体验好，后期的问题少。如果找大厂代工，大厂并不一定能接你的订单，你要跟他们讲你的价值在哪里，因为你的订单量比不上其他传统的硬件大厂。
硬件和软件的搭配，是硬件随着软件改，还是软件随着硬件改，都是一个问题。以谁的时间为准，以谁为主要，怎样去规划这个周期？硬件在规划的过程中，必须要不断的缩减功能，不要试着做大而全的功能，这样尽量不修改，才能减少后面软件的改动。
结语
康诺云提出了不同于国内其他运动健康产品的新概念，不过这种新的模式能否得到市场和行业的认可，只有等产品到了用户手中，才能见分晓。
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