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%。Counterpoint Global Smartwatch Shipments Tracker 的数据显示，消费者对超越基本健康指标（如步数、心率和睡眠时长）的更丰富健康和健身洞察的需求不断增长，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端处理成为可能，且不会影响电池续航，从而能够直接在手表上运行人工智能功能。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，提供即时的健康警报（如跌倒和心律不齐检测）以及个性化建议，并提供更具隐私性的用户体验。

Counterpoint 的首席分析师 Anshika Jain 表示：“各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的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%。”

健康和健身监测是边缘人工智能集成到智能手表中的主要驱动力。如今，手表不再是将生物信号传输到云端，而是直接在设备端进行推理分析，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。这极大地推动了整个智能手表行业健康功能集成度的提升。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三倍。品牌们现在正将目标瞄准更具挑战性的健康问题，例如糖尿病。

在供应端，芯片制造商正不断升级其芯片，旨在将智能手表转变为智能健康伴侣，而非被动追踪设备。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，高通已宣布推出具备专用 NPU 的 Snapdragon Wear Elite，而谷歌即将推出的基于 Tensor 的可穿戴设备芯片预计将深化人工智能集成。除了我们目前计算的配备 NPU 的设备之外，一种第二层级的设备端人工智能正在通过向量核心芯片出现，即使没有专用 NPU，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 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集成硬件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可以在个人数据上运行的个人层。这将实现即时健康警报、手势控制和更丰富的个性化体验，这也是边缘人工智能渗透率预计将在 2026 年达到 32% 的原因。”

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，其部分或全部机器学习推理在设备端运行。为了符合标准，至少一项健康、安全或交互功能必须通过本地在该加速器上执行其主要的推理路径。