谷歌发布可穿戴健康基础模型 SensorFM，35 项健康任务 34 项领先

谷歌研究团队近日发布可穿戴健康基础模型 SensorFM，该模型基于全球 500 万名参与者的可穿戴数据预训练，数据覆盖 100 多个国家和地区及 20 多种 Fitbit 和 Pixel Watch 机型，形成超过 20 亿小时的信号。模型输入包含 PPG、加速度计、EDA 等 5 种传感器数据，对应心率和心率变异性、血氧饱和度、睡眠阶段、运动和步数等指标。

SensorFM 共有四种规模，最大版本 SensorFM-B 在 35 项判别式健康任务中 33 项获胜，线性探针在 34 项任务中优于特征工程监督基线，任务覆盖心血管、代谢风险、心理健康、睡眠等 6 类。团队还构建了协作与竞争的 LLM 智能体系统，在 20 项分类任务中 16 项优于线性探针。