1.一種智能穿戴式體征實時監(jiān)測設備，其特征在于，包括用于監(jiān)測用戶的體征指標和運動指標的傳感模塊，用于與綁定的智能終端進行通信和數據同步的通信模塊，用于存儲監(jiān)測數據的本地存儲模塊，用于提供電力的電池模塊以及與所述傳感模塊、所述通信模塊、所述本地存儲模塊、所述電池模塊連接的處理器，所述通信模塊默認狀態(tài)下處于關閉狀態(tài)，所述處理器通過所述傳感模塊實時監(jiān)測用戶的體征指標和運動指標，以根據用戶的體征指標和運動指標來識別用戶的行為狀態(tài)，在用戶的行為狀態(tài)符合預設的條件時，喚醒所述通信模塊和云服務器建立通信連接，以通過所述云服務器對用戶的活動場景進行識別，并根據用戶的活動場景來配置所述智能穿戴式體征實時監(jiān)測設備的工作參數。
2.一種智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，包括：
3.根據權利要求2所述的智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，對所述體征指標和運動指標進行綜合分析以識別用戶的行為狀態(tài)的步驟具體包括：
4.根據權利要求2所述的智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，判斷用戶的行為狀態(tài)變化是否符合預設條件的步驟具體包括：
5.根據權利要求4所述的智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，根據用戶在所述第一行為狀態(tài)期間所述第一指標的指標數據計算所述第一指標的第一狀態(tài)特征值，以及根據用戶在所述第二行為狀態(tài)期間所述第二指標的指標數據計算所述第二指標的第二狀態(tài)特征值的步驟具體包括：
6.根據權利要求4所述的智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，識別用戶的行為狀態(tài)變化之后的活動場景的步驟具體包括：
7.根據權利要求6所述的智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，所述活動場景識別模型為基于所述智能穿戴式體征實時監(jiān)測設備的歷史監(jiān)測數據進行訓練得到的面向用戶的個性化的活動場景分類模型。
8.根據權利要求2所述的智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，根據所述活動場景配置所述智能穿戴式體征實時監(jiān)測設備的工作參數的步驟具體包括：
9.根據權利要求7所述的智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，確定用戶在所述活動場景下查看實時監(jiān)測數據的概率的步驟具體包括：
10.根據權利要求7所述的智能穿戴式體征實時監(jiān)測方法，其特征在于，在確定用戶在所述活動場景下查看實時監(jiān)測數據的概率對應的目標概率區(qū)間段的步驟之后，還包括：