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Apple Dominates as Edge AI Hits 25% of Smartwatch Shipments in Q1 2026

2026 年第一季度，支持边缘人工智能 (Edge AI) 的智能手表出货量同比增长 70%，市场渗透率达到 25%。这一增长主要得益于消费者对超越步数、心率和睡眠时长等基本指标的健康和健身洞察需求的增加。此外，低功耗神经加速器的出现使得在设备上处理人工智能功能成为可能，且不影响电池续航。这使得智能手表能够直接提供跌倒和心律不齐检测等即时健康警报，以及更注重隐私的个性化推荐，而无需过度依赖智能手机或云服务。

Counterpoint 的首席分析师 Anshika Jain 指出：“品牌一直在不断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主要集中在领先品牌，在 2026 年第一季度，苹果独占了边缘人工智能智能手表出货量的约 90%。”

健康和健身监测是推动智能手表集成边缘人工智能的主要因素。如今，智能手表能够在设备本地分析心率、睡眠模式和体温等生物信号，并实时检测房颤、睡眠呼吸暂停和血压升高等状况，而非将生物信号传输到云端。这使得健康功能在整个智能手表行业中的集成度大幅提升。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两倍。品牌目前正致力于解决更复杂的健康问题，例如糖尿病。

在供应链方面，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，配备了四核神经网络引擎来处理机器学习任务。华为在 2025 年推出了自主研发的麒麟 W80 芯片，并搭配其“Celia”助手，以在智能手表人工智能领域保持竞争力。高通已宣布推出专有 NPU 的 Snapdragon Wear Elite，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。除了我们目前计算的 NPU 设备外，基于向量核心的芯片也出现了第二层级的设备端人工智能，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。这种软件加速的方法值得关注，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。

Counterpoint 的研究总监 Mohit Agrawal 强调了智能手表边缘人工智能的前景：“智能手表中的边缘人工智能正从主要依赖硬件集成转向同时包含软件优化。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人化层。这将实现即时健康警报、手势控制和更丰富的个性化体验，这也是边缘人工智能的渗透率预计将在 2026 年接近 32% 的原因。”

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