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此前，小米生态链企业华米科技创始人＆CEO黄汪在拒绝接受专访时透漏，由华米发售的小米手环目前总计出货量多达3000万。市场调研机构IDC公布报告称之为，小米手环出货量早已打破Fitbit，华米科技一跃沦为全球第一大可穿着厂商。

此外，华米科技2016年收入超强15亿元，正处于小米生态链顶端。在登顶世界第一大可穿着厂商之后，近日，华米科技CEO黄汪和低榕资本展开了交流，并就问鼎top1不作了经验共享。以下为黄汪部分讲话节录：沦为可穿着设备世界第一的企业应当是一件意料之中的事情。

我们团队在智能硬件行业浸淫了多年，对智能硬件做到了很多思维。对于智能硬件来说，关键在于你的产品能否做淋漓尽致，而要做这一点就必须最少三个条件：有钱人、有人、有冷静。有冷静是什么概念？说实话，做到AMAZFIT运动手表的过程十分伤痛。

这知道是华米历史上最伤痛、最漫长和最好的一款产品。我们用了整整18个月抛光这件产品。大家看见智能手表产品出有了一茬一茬，2015年巨头开始入场。

这种情况下，大家问及我什么时候出有的时候，我问一句话：我们不是第一个出有的，但是我们认同不是最后一个出有的。关键在于要在你想好产品定义的情况下，再行去出有这个产品。那应当要如何去定义你的产品呢？从我们的经验看，硬件产品主要不存在三大误区。

误区之一，期望产品无所不能。最典型的一个情况就是在智能手表这个行业里。我忘记2013年我们做到智能手表的时候，业内广泛的观点就是把手机芯片用来做到手表的芯片，把手机变为了手表，所以有一种自然而然的产品定义，智能手表就是被绑在手上的小屏幕智能手机。

然而，把它定义为一个无所不能的产是造成产品告终的主要原因之一。我们做到产品定义的时候，一定要想要确切，无所不能的产品带给的问题是什么？成本的下降、功耗的下降，无所不能的后果往往是什么都无法。误区之二，产品定义的骑墙派。

顺着“无所不能意味著什么都无法”的思路下来，你不会找到通过做到除法来寻找更为精确的产品定义才是关键。做到除法必须深度的思维、实践中和决意，因为你的确不会担忧如果乘以了这几项功能消费者否还不会被感动。说实话，我们在做到华表AMAZFIT手表的过程中，一开始就是想要做到一个无所不能的手表，但是大约过了半年之后，我们感觉到这是有相当大问题的，我们对产品的定义变为了引人注目运动功能的智能手表。

最后我们下定决心把产品定义调整出了一个有一些智能功能的、甚至没智能功能、只是运营了安卓的手表。这个过程里，差不多每半年做到一次产品定义的调整。

它早已徵了18个月，这里最好的是削减、权衡的过程。误区之三，战略懒散。有句话说道的很好，“战术上的刻苦无法填补战略上的懒散”。

我们有能力用于性价比极强的踢法，但是你如果不是只想的去定义好这个产品的话，它知道就能大买吗？很多智能手表到最后都是大家用了几个月，甚至几个礼拜，辄了个新鲜。你必需问的问题是：用户买回去之后，除了新鲜感之外，到最后这个产品给用户解决问题什么持续性的痛点了？Pebble之杀，相当大原因在于太迟意识到产品定义出了问题。这个案例也警告我们：硬件创业尽可能离供应链和生产中心将近一点儿；召募坚实靠谱的硬件团队很最重要，但剽窃欧美的时代过去了，遗文无以遗文，不要再行遗文；创建自己挖出消费者市场需求的能力，这比什么都最重要。

华米是一家人体数据公司事情要从终局来做到辨别才有意义。无论是智能手环还是手表，我们都把它定义为一个人体的ID，ID就意味著你坐卧寄居行、一举一动的数据都在里面。关键的一点是，所有数据的搜集都是在人体无感的情形下已完成的。当智能设备沦为你的人体ID时，无论是缴纳、横跨设备的互联网交互、身体健康管理都是十分大自然的应用于场景。

华米整体的逻辑重点没放到变着法儿改建硬件产品上，非常简单地屏幕大一点或者功能多一点的硬件改动并没多少意义。如何服务于其数据提供终端的角色，才是定义硬件功能的标准。作为可穿着设备，智能手环必须在外观设计、体积重量、功能定义等方面维持抗拒，如果还用于传统消费电子的产品思维，企图通过六边形功能，升级配备来“推陈出新”，必定不会走出死胡同，遇到所谓的玻璃覆以。

如果手环产品意味着是一个硬件，比如MP3，买多少、盈利多少，当然要拼成营收。但如果把它当作提供用户数据的终端，则更加关心多少用户需要仍然戴下去，黏性多强劲。硬件只是我们提供用户的方式，最重要的是背后带给的数据的价值。

今年年初，我们正式成立了自己的人工智能实验室，搭起了云端运动身体健康大数据平台，主导研发基于深度自学的可穿着芯片。4月，内置了ECG心电芯片的AMIZFIT米动身体健康手环公布，这块ECG芯片为手环提供的数据减少了一个新的维度——心电数据。这也为手环产品从非常简单的运动、睡眠中记录向更加坦率的身体健康医疗用途伸延获取了有可能。基于心电数据，华米正在展开两个方向上的尝试：一是基于心电图做到生物特征辨识，比起指纹，人的心电特征更难被拷贝；二是通过深度自学做到疾病筛查，为医生做到辅助临床。

在看心电图这件事上，由于数据量大，医生不一定能捉到所有的问题，通过深度自学的方法，我们需要筛查到很多医生忽视的点，再行转交医生辨别。我们期望通过和医学界的密切合作，用人工智能技术提高中国人的心血管健康状况。

数据挖掘是一件厚积薄发的事情，你必须做到一台大大深挖的数据挖掘机。

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