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　　开过车的朋友都知道，刹车的优先级总是高于油门。同时把两个踏板踩到底，车子或许会原地冒烟，但绝不会前进。我们的身体也是如此。副交感神经系统的权重在正常情况下高于交感神经系统。为什么健康人的心率是每分钟 60~80 次，甚至更低？正是因为副交感神经系统介入，为我们的身体踩下刹车。有了刹车的作用，我们在静息状态下得以保持更低的心率、更高的「安静」水平，从而节约了能量，也留出了更多用于应对突发变化的资源。简而言之，我们的「适应性」资源主要来自副交感神经系统。在适应变化方面，我们的「刹车」比「油门」更加重要。

　　由于神经系统发出的电信号在节律和时值上不断变化，我们的窦房结放电的节律和波形就会受到影响、产生更大的变异——这种变异，就是 HRV 信号的来源。如果副交感神经系统正常工作、迷走神经传出纤维活动旺盛，它就会发出更强的「刹车」信号，导致心跳间隔时间变化更大、更丰富，表现为 HRV 升高。此时我们的身体会更多地处于休息放松的状态。反之，如果迷走神经活性受到抑制，或者交感神经系统的影响增强、副交感神经系统活动减弱，心跳间隔就会趋于一致，表现为 HRV 降低。这种情况下，我们的身体将更多地处于「战或逃」模式，或者说，更加紧张的状态。

　　HRV 这个名称本身就是有误导性的，因为它测量的并不是两次「心跳」之间的变异，而是两个「心电图周期」——或者说心电图上每两个 R 波峰——之间的变异。一种更严谨的说法或许应该是「心周期变异性（Heart Period Variability）」（Quigley et al, 2024）。不过因为这个术语已经过于普及，我们暂且还是将错就错。总之，对 HRV 的测量离不开心电图（ECG）数据的采集。既然如此，只有能收集、分析 ECG 波形的测量设备，才能够真正测量 HRV。

　　最典型的 ECG 监测设备莫过于医院和实验室使用的多导式心电监测仪。临床上监测 HRV 时，常常采用多导心电设备，连续长时间收集受试者的心电数据，计算平均每两个心电波峰之间的时值均差。这种方式获得的数据是衡量 HRV 的金标准。消费级智能可穿戴设备既不能「多导收集心电数据」，也无法「持续 24 小时工作」。无论是 Apple Watch、Garmin 手环还是 Oura Ring，都只能采取一些折中的办法。

　　一种常见的技术手段是「光电容积描记（PPG）」。采用 PPG 的设备在工作时发出绿光照射皮下血管，以光学传感器收集反射光、测量血流（脉搏）的周期变化，再以脉搏的变异（或许可以叫做 「PRV」）来推测 HRV。下次在苹果手表或智能手环里打开心率或 HRV 监测功能时，你不妨掀起设备，看看它贴着皮肤的一面是否发出了不断闪烁的绿光。也就是说，你的智能设备并不会真的记录心电数据，也不能真的测量 HRV。它测量的只是脉搏的变化，再以算法将其近似转化为 HRV。

　　不同厂家所用的传感器档次不同、参数不同。廉价或过小的传感器，其精度可能本身不足。PPG 的测量精度本身依赖于传感器和皮肤的稳固接触，这意味着在非静息（特别是剧烈运动）状态下，随着手环、手表或戒指和身体之间的相对滑动，测量准确性也会明显降低。再加上 HRV 对测量手段和身体状态本来就敏感（见下一小标题），这样混合了静息和运动状态的 HRV 「均值」，实际上可能误差很大，且有误导性。此外，不同厂家的传感器型号和算法皆不同，不同品牌、型号设备测出的 HRV 也没有可比性。不要再拿着你 Apple Watch 测量的数据和朋友 Oura Ring 的数据去比了！

　　或许正是出于这样的考虑，主流的 HRV 测量软件可能无法从某些手环、手表或戒指类设备读取数据——因为它们不能「测」 HRV、而且「算」得不够准。随着技术的发展，今后基于 PPG 的、HRV 推算精度足够高的消费级电子产品或许会出现。但除了价格、品质和算法保底之外，还需要有充足的 ECG 对比数据来支持其有效性。在没有这类证据之前，我不推荐用任何此类可穿戴设备监控自己的 HRV。买来戴着玩，测心率、看时间，都没问题；但那个所谓的 HRV，不要太当真。

　　在各种软件（包括 Apple Watch 健康 app 下的「心率变异性」栏目）中，我们默认最常用的 HRV 指标是 RMSSD（Root Mean Square of Successive Differences）。RMSSD 代表了一段时间内连续多次心跳之间的平均时间差，单位是毫秒（ms）。由于受呼吸的干扰较小且以时间为量度，RMSSD 可以较直观地反映出迷走神经对心率的影响。RMSSD 的数值越高，说明你的 HRV 越高，身体的「适应性」功能也相对更好。

　　虽然不应该（也没必要）与别人比较，但我们看到自己的 RMSSD 数值，还是难免想要找个参照标准比一比。HRV4Training 中附有全体使用者（分年龄组）的常模。如果你使用心率胸带或 ECG 设备收集了自己的 HRV 数据，可以与之进行对比。Kubios HRV 软件会根据你导入的数据，为你自动计算「副交感神经恢复指数」和 「交感神经压力指数」，并与自带常模进行对比。目前我还没有找到中国人的 HRV 总体常模，不过 2018 年荷兰的一项研究统计了 13943 名被试的平均 RMSSD 水平（van den Berg et al, 2018）；你可以看看自己是否比同年龄组的荷兰人适应性更好（或更差）。

　　我在一个多月前就经历过这样一次耗竭。我连续一周半白天上学、晚上工作、没有休息日，每天睡眠不足六小时。第二周的周五到周日，我去参加埃森桌游展，每天在路上通勤四小时、工作十二小时，晚上回去只睡四小时。从埃森回来之后，我开始轻微感冒，但并没有休息，而是继续白天上学、晚上工作，又这样子过了两周。经过一个月的压榨，我的身心终于垮掉，表现为腹泻、乏力、低烧、畏寒和失眠。但这和病原体感染无关，纯粹是缺乏休息导致的崩溃。在病重的几天里，我的 HRV 一度降到接近个位数（约等于死人一个）。

　　话虽如此，你并不能随手买个智能设备戴上、然后直接用它「测」出的 HRV 数字作为参照。诸多证据表明（Fatisson, Oswald, Lalonde, 2016; Laborde, Mosley & Mertgen, 2018a），HRV 是一个非常敏感的测量指标。日常的生理活动包括血压、体温、内分泌会影响 HRV。呼吸和心跳尤其会对 HRV 测量造成干扰——如果你的设备甚至无法排除这些干扰，当然毫无意义。

　　年龄、性别、体重、BMI、基因（人种）等因素也会影响 HRV。例如，随着年龄的增长，HRV 总是呈现下降的趋势。同年龄段的女性，HRV 高于男性。相比于正常体重组，肥胖者的静息心率更高、HRV 更低。处在差旅、奔波状态或训练强度明显升高时，人的 HRV 倾向于下降。生病、饮酒、服药和生理节律等因素也可能导致 HRV 显著下降。为了正确地解读自己的 HRV，你需要在测量之余，「知道」自己的身体正处于怎样的状态。

　　这还不够。HRV 是如此敏感，以至于即使测量过程中身体状态发生变化，都会立即引起测量结果的波动。Laborde 在课上带我们做过一次现场体验。他请一些同学（包括我）戴上心率胸带，打开 Elite HRV，实时测量我们的 HRV。我们先是在地上平躺了两分钟，然后迅速站起，在保持站姿一分钟后又迅速坐下。在「站起」和「坐下」这两个动作的短暂时间里，我们的 HRV 测量值在瞬时都有极为明显的变化。在后续的练习中，我们又切换了多种不同的运动模式和呼吸频率。每切换一次，HRV 都会产生显著变化。

　　如果没有或不便使用心率胸带，你也可以使用心率腕带（如 Rhythm 24）。HRV4Training 目前已经支持从「健康」app 读取 Apple Watch 的 HRV 测量数据。不过，如前所述，因为 Apple Watch 每天会多次测量 HRV，而智能手表在运动状态下的测量准确性普遍受限。因此，如果你只有 Apple Watch，又希望借助软件追踪自己的 HRV 变化趋势，最好的办法是每天起床后尽快遵循上述习惯进行测量，或者让手表在整个夜间睡眠过程中持续测量。