开云APP：实时数据，精准洞察

2026 年第一季度，具备边缘人工智能功能的智能手表出货量同比激增 70%，市场渗透率达到 25%。Counterpoint Global Smartwatch Shipments Tracker 的数据显示，消费者对超越步数、心率和睡眠时长等基本指标的更实用健康和健身洞察的需求日益增长，是推动这一快速增长的主要因素。此外，低功耗神经加速器的出现使得设备本身能够进行处理，而不会显著影响电池续航，从而实现了本地人工智能功能。这使得智能手表能够提供即时的健康警报，例如跌倒和心律失常检测，以及个性化建议，同时提供更私密的用户体验，而不必高度依赖智能手机或云服务。

Counterpoint 的首席分析师 Anshika Jain 评论道：“品牌一直在持续升级其智能手表硬件，以使其设备更具人工智能能力。边缘人工智能的集成能够提供实时健康洞察和更快的响应速度，同时有助于确保数据隐私。目前，边缘人工智能的渗透率仍然局限于领先品牌，在 2026 年第一季度，仅苹果就占边缘人工智能智能手表出货量的约 90%。”

健康和健身监测是智能手表集成边缘人工智能的首要驱动因素。与将生物信号传输到云端不同，现在的智能手表能够直接在设备上进行本地分析，实时解读心率、睡眠模式和体温，并检测房颤、睡眠呼吸暂停和血压升高等状况。这一进展极大地推动了整个智能手表行业的健康功能集成。在 2026 年第一季度，具备血压监测功能的智能手表出货量翻了一番，而具备睡眠呼吸暂停检测功能的智能手表出货量则增长了三倍。目前，各品牌正着眼于更复杂的健康问题，如糖尿病监测。

在供应方面，芯片制造商正不断升级其芯片，旨在将智能手表从被动追踪器转变为智能健康伴侣。苹果在 2023 年推出了 S9 芯片，该芯片配备了四核神经网络引擎，用于处理机器学习任务。华为在 2025 年推出了自主研发的麒麟 W80 芯片，并配备了其“Celia”助手，以在智能手表人工智能领域保持竞争力。对于 2026 年，高通已发布了具备专用 NPU 的骁龙 Wear Elite 平台，而谷歌即将推出的基于 Tensor 的可穿戴芯片预计将深化人工智能的集成。除了我们目前计算的配备 NPU 的设备外，一种不依赖专用 NPU 的矢量核心芯片上的第二层设备端人工智能正在兴起，例如 Ambiq 的 Apollo 平台，它通过 Arm Helium 矢量扩展和其新的 heliaCORE 软件内核运行神经网络推理。这种软件加速方法值得关注，因为它有可能将设备端人工智能扩展到当前硬件定义之外的设备。

研究总监 Mohit Agrawal 在强调智能手表边缘人工智能的前景时表示：“智能手表中的边缘人工智能正从主要集成硬件转向也包含软件优化。真正的突破在于更小、更高效的模型以及操作系统级别的访问权限，这使得任何应用程序都能在本地运行推理。人工智能需要从单一应用程序转变为一个能够处理个人数据的个性化层。这将实现即时健康警报、手势控制以及更丰富的个性化体验，这也是边缘人工智能的渗透率预计在 2026 年将接近 32% 的原因。”

边缘人工智能智能手表是指具备专用神经网络引擎或 NPU 的可穿戴设备，其机器学习推理部分或全部在设备上运行。要符合条件，至少一项健康、安全或交互功能必须在其主要推理路径上本地执行在该加速器上。

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