在智能手表的健康监测功能体系中，心率监测是最基础且应用最广泛的核心模块，而支撑这一功能实现的核心则是各类精密的传感器技术。从技术本质来看，智能手表的心率监测本质上是通过传感器捕捉心脏搏动引发的生理信号变化，再经信号处理与算法分析转化为可量化的心率数据。目前主流的心率监测传感器技术主要基于光电体积描记法（PPG）和心电图法（ECG）两大核心原理，此外还有多传感器融合技术作为补充，不同技术路径在原理机制、信号捕捉方式上各有特性，共同构成了智能手表心率监测的技术基础。
光电体积描记法（PPG）是当前消费级智能手表最主流的心率监测方案，其核心原理源于光与血液的相互作用。人体血液中含有大量血红蛋白，这类物质对特定波长的光线具有选择性吸收特性——当光线照射皮肤时，血红蛋白会吸收部分光线，而未被吸收的光线则会反射回传感器。心脏的周期性搏动会导致皮肤下毛细血管的血液容积发生规律性变化：心脏收缩时，血管扩张，血液流量增加，血红蛋白浓度升高，对光线的吸收量也随之增加，反射回传感器的光线强度减弱；心脏舒张时，血管收缩，血液流量减少，血红蛋白浓度降低，光线吸收量减少，反射光线强度增强。智能手表通过内置的LED光源发射特定波长的光线（主流为绿光，波长约530nm，部分高端机型会增加红外光、黄光等多波长组合），再由光电二极管等感光元件实时捕捉反射光线的强度变化，将这种光信号的周期性波动转化为电信号，最终通过算法计算出单位时间内的波动次数，即心率值。
与PPG技术相比，心电图法（ECG）的原理更贴近医疗级心率监测标准，其核心是捕捉心脏电活动产生的生理电信号。心脏的每一次跳动都会伴随一次电信号的产生与传导，这种微弱的电信号会通过人体组织传递至体表。ECG传感器通过在智能手表表面设置导电电极（通常为金属材质，需与皮肤直接接触），采集体表的微弱电信号，形成心电图波形。通过分析心电图波形中特征点（如R波）的间隔时间，即可精准计算出心率；同时，心电图波形的形态变化还能为识别房颤、早搏等心律失常问题提供依据。相较于PPG技术，ECG技术的优势在于监测精度更高，抗干扰能力更强，尤其在静止状态下能提供接近医疗级的监测数据，但受限于电极接触要求，在运动场景中的适用性相对较弱，且硬件设计成本更高。
除了单一的PPG或ECG技术，多传感器融合已成为中高端智能手表的重要技术方向，其原理是通过整合多种传感器的信号数据，弥补单一技术的局限性。常见的融合方案包括PPG+ECG双模式监测，利用ECG的高精度优势修正PPG在运动场景中的误差；此外，还会结合加速度传感器、陀螺仪等运动传感器的数据，判断用户的运动状态（如跑步、游泳、静坐），并根据运动强度动态调整传感器的采样频率、信号增益等参数，从而提升不同场景下的监测稳定性。例如，在高强度间歇训练（HIIT）场景中，加速度传感器检测到肢体的快速晃动后，会触发算法启动抗运动伪影处理，过滤掉因晃动产生的干扰信号，确保心率数据的准确性。
值得注意的是，无论是PPG还是ECG技术，其信号捕捉过程都会受到多种因素的影响。对于PPG技术而言，环境光干扰、皮肤颜色（深色皮肤对绿光的吸收更强）、皮肤出汗量、传感器与皮肤的贴合度等都会影响光信号的稳定性；而ECG技术则容易受到电极污染、皮肤阻抗变化等因素的干扰。因此，智能手表的心率监测并非单纯依赖传感器硬件，还需要通过算法对原始信号进行滤波、降噪、特征提取等处理，才能输出可靠的心率数据。从技术逻辑来看，传感器是信号捕捉的“前端入口”，算法是数据解析的“核心大脑”，两者的协同配合构成了心率监测功能的完整技术链路。
