当然，对于如今的智能手表用户来说，纯粹买个表为了“好看”的可能还是少数。大多数人更看重的，应该还是智能手表在日常的健康、运动数据监测中，是否能够给出稳定、准确的结果。
为此，我们将这两块智能手表一同佩戴、使用了一周多的时间。在这个过程中，两块表均开启全部的监测功能，且除了洗澡时以外、几乎都不摘下。同时我们还会戴着这两块表进行运动健身以及睡觉，来考察它们在相同工况下，所能检测的项目以及检测项目的准确性方面，是否会有明显差异。
针对最基础的计步、心率、睡眠统计这些，可以“直接”被传感器所检测到的项目，Apple Watch Series 11和我们手头这款轻智能手表之间，确实没有出现到显著的差异。
即便是在主动的健身过程中，两块表在相同时间点检测到的心率数据，也几乎都一致。
但是请注意，这里有个前提，那就是我们此次用来对比的“轻智能手表”本身价格就不低，所以它的心率传感器硬件配置，客观上与全智能手表本身差距就不是特别大。可众所周知的是，“轻智能手表”的价格下限要比“全智能手表”低得多，因此这个“直接检测项目、数据差异不大”的结论，有可能仅适用于我们手头这款“高端轻智能表”，并不能推而广之。
但会主动购买智能手表、尤其是高价产品的用户，大多数可能都会有健身方面的习惯。这就会导致一个新的问题，那就是无论全智能、还是轻智能手表，它们的心率、血氧、步数这些数据其实是传感器“直接测量”到的，如果涉及运动消耗、运动效果评估这些方面，事情就变得复杂起来了。
一方面，智能手表对于用户运动状态的识别，就可能涉及到对多个不同传感器数据的算法统合。比如跑步时，有的手表可能只能“测量”用户的步数、心率、移动距离，但性能更高的表就可以进一步“测”出步频、步长、双脚落地稳定性、胳膊的摆幅、呼吸速度等更多数据，那么测量的数据更多，并可以处理更多数据的全智能手表，自然也就可能给出更准确的运动监测报告。
另一方面，智能手表的“运动算法”背后，会涉及到大量用户模型的数据收集工作。打个比方，经验丰富的健身者，在健身过程中的心率就可能会比其他人更低。如果手表的算法没能结合各种生理参数“认”出来这一点，几乎就必然会给出错误的统计数据。
很显然，由于全智能手表和轻智能手表本身在算力水平上，实在是差距太大，就注定了轻智能手表在细致的运动状态识别，以及运动效果评估功能上，相比以Apple Watch Series 11为代表的全智能手表显得相当“简陋”。
比如，Apple Watch Series 11能够结合用户的日常心率、呼吸状态等，计算出基础代谢率，并基于它来“识别”用户是否是运动老手，以及给出每一次运动的卡路里消耗里，到底有多少源自“基础代谢”、多少是真正的“运动消耗”。
除此之外，我们统计了Apple Watch Series 11与作为对比的这款轻智能手表，在健康监测功能上的具体差异。从这张表中可以很明显的看到，无论是在“直接监测”的信息丰富度，还是在结合算法之后所能生成的“锻炼评价”上，以Apple Watch Series 11为代表的“全智能手表”，都展现出了压倒性的优势。
