【Apple 凭借边缘 AI 技术在智能手表出货量领域占据领先地位，预计到 2026 年第一季度，该技术将占智能手表出货量的 25%】

根据 Counterpoint Research 全球智能手表出货量追踪报告，2026 年第一季度全球边缘 AI 智能手表出货量同比增长 70%，市场渗透率达到 25%。这一快速增长主要源于消费者对更实用、更全面的健康和健身数据的需求日益增长，这些数据超越了步数、心率监测和睡眠时长等基本指标。此外，低功耗神经网络加速器的推出使得在不影响设备续航的情况下实现设备端处理成为可能，从而让 AI 功能可以直接在智能手表上运行。这使得智能手表能够提供健康通知（例如跌倒检测和心律失常检测）以及个性化建议，并提供更隐私的用户体验，而无需过度依赖智能手机或云服务。

健康和健身监测是智能手表边缘 AI 集成的主要驱动力。如今，智能手表不再将生物信号传输到云端，而是在本地进行推理，实时分析心率、睡眠模式和体温，并直接检测诸如房颤、睡眠呼吸暂停和血压升高等疾病。这极大地推动了智能手表行业健康功能的集成。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倍，具备睡眠呼吸暂停检测功能的智能手表出货量更是增长了两倍。各家品牌现在将目光投向糖尿病等更复杂的健康问题。

在供应方面，芯片制造商不断升级芯片，力求将智能手表从被动的追踪器转变为智能健康伴侣。Apple 于 2023 年推出了 S9 芯片，该芯片配备四核神经网络引擎，用于处理机器学习任务。华为于 2025 年推出了麒麟 W80 芯片，并搭配智能助手 Celia，以保持在其智能手表 AI 领域的竞争力。高通已宣布将于 2026 年推出配备专用 NPU 的骁龙 Wear Elite 芯片，而 Google 即将推出基于 Tensor 的可穿戴芯片预计将进一步深化 AI 集成。除了目前见到配备 NPU 的设备之外，在不配备专用 NPU 的矢量核心芯片上，第二层设备端 AI 正在兴起，例如 Ambiq 的 Apollo 平台，它通过 Arm Helium 矢量扩展以及全新 heliaCORE 软件内核运行神经推理。这种软件加速的方法值得关注，因为它有可能将设备端 AI 拓展至目前硬件定义之外的设备。

边缘 AI 智能手表是指配备专用神经网络引擎或 NPU 的可穿戴设备，这些引擎或 NPU 可在设备端部分或全部运行机器学习推理。要符合标准，至少一项健康、安全或交互功能的主要推理路径必须在该加速器本地执行。