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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增长 70%，市场渗透率达到 25%。根据 Counterpoint 全球智能手表出货量追踪报告，这一增长得益于消费者对超越步数、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。此外，低功耗神经加速器的出现使得设备能够直接处理人工智能功能，而不会影响电池续航，从而实现即时健康警报（如跌倒和心律失常检测）和更具隐私性的个性化推荐，减少对智能手机或云服务的依赖。

Counterpoint 首席分析师 Anshika Jain 指出：“各品牌一直在持续升级其智能手表硬件，以增强设备的人工智能能力。边缘人工智能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主要集中在领先品牌，在 2026 年第一季度，苹果公司在边缘人工智能智能手表出货量中占据了约 90% 的份额。”

健康和健身监测是智能手表集成边缘人工智能的主要驱动力。如今，智能手表不再将生物信号传输到云端，而是直接在设备上进行推理分析，实时监测心率、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。这显著推动了整个智能手表行业在健康功能方面的整合。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。品牌们正着眼于攻克如糖尿病监测等更具挑战性的健康问题。

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。苹果公司于 2023 年推出的 S9 芯片配备了四核神经网络引擎，用于处理机器学习任务。华为于 2025 年推出了其自主研发的麒麟 W80 芯片，并搭配其“Celia”语音助手，以保持在智能手表人工智能领域的竞争力。高通公司已宣布推出带有专用 NPU 的 Snapdragon Wear Elite 芯片，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集成。除了目前已有的配备 NPU 的设备外，一种新的设备端人工智能正在向量核芯片上兴起，即使没有专用的 NPU，例如 Ambiq 的 Apollo 平台，它通过 Arm Helium 向量扩展和新的 heliaCORE 软件内核执行神经网络推理。这种软件加速的方法值得关注，因为它可能会将设备端人工智能扩展到当前硬件定义之外的设备。

Counterpoint 研究总监 Mohit Agrawal 强调了智能手表边缘人工智能的前景，他表示：“智能手表中的边缘人工智能正从主要集成硬件转向包含软件优化。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，允许任何应用程序在本地运行推理。人工智能需要从单一应用转变为一个能够处理个人数据的个人层。这将实现即时的健康警报、手势控制和更丰富的个性化体验，因此边缘人工智能的渗透率预计将在 2026 年接近 32%。”

*边缘人工智能智能手表是指配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本地运行。要符合条件，至少一项健康、安全或交互功能必须在其主要的推理路径上本地执行在该加速器上。