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2026年第一季度，支持边缘人工智能的智能手表出货量同比增长70%，市场渗透率达到25%。这一增长得益于消费者对超越基本健康指标（如步数、心率和睡眠时长）的更实用健康和健身洞察的需求日益增长。此外，低功耗神经加速器使得在不影响电池续航的情况下进行设备端处理成为可能，从而让AI功能直接在手表上运行。这使得设备能够在不严重依赖智能手机或云服务的情况下，提供跌倒和心律失常检测等即时健康警报，以及更具隐私性的个性化推荐。

Counterpoint研究公司首席分析师Anshika Jain评论道：“各品牌一直在持续升级其智能手表硬件，以使其设备更具AI能力。边缘AI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AI的渗透率仍仅限于领先品牌，在2026年第一季度，苹果公司单独贡献了约90%的边缘AI智能手表出货量。”

健康和健身监测是智能手表集成边缘AI的首要驱动因素。现在，手表不再将生物信号流式传输到云端，而是直接在设备上进行推理分析心率、睡眠模式和体温，并实时检测房颤、睡眠呼吸暂停和血压升高等状况。这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，具有血压监测功能的智能手表出货量翻倍，具有睡眠呼吸暂停检测功能的智能手表出货量则翻了三倍。各品牌现正致力于解决更复杂的健康问题，例如糖尿病。

在供应方面，芯片制造商正不断升级其芯片，以将智能手表打造成智能健康伴侣，而非被动追踪设备。苹果公司早在2023年就推出了其S9芯片，该芯片配备了4核神经网络引擎，用于处理机器学习任务。华为在2025年推出了其自主研发的麒麟W80芯片，并搭配其“Celia”助手，以在智能手表AI竞赛中保持竞争力。对于2026年，高通公司已发布了配备专用NPU的Snapdragon Wear Elite，而谷歌即将推出的基于Tensor的穿戴设备芯片预计将深化AI集成。除了我们目前计算的配备NPU的设备外，在没有专用NPU的向量核心芯片上，第二层设备端AI正在兴起，例如Ambiq的Apollo平台，它通过Arm Helium向量扩展及其新的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，因为它可能会将设备端AI扩展到当前硬件定义之外的设备。

研究总监Mohit Agrawal强调了智能手表边缘AI的前景：“智能手表中的边缘AI正从主要依靠硬件集成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可以在本地运行推理。AI需要从单一应用转变为一个基于个人数据运行的个人层。这将实现即时健康警报、手势控制和更丰富的个性化体验，这也是边缘AI渗透率预计将在2026年达到32%的原因。”

边缘AI智能手表是指配备专用神经网络引擎或NPU的穿戴设备，这些设备能够在设备端部分或完全运行机器学习推理。要符合此定义，至少一项健康、安全或交互功能必须主要通过本地在加速器上执行推理路径。

Apple Dominates as Edge AI Hits 25% of Smartwatch Shipments in Q1 2026 - MK体育APP

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