2026年第一季度，具备边缘人工智能（Edge AI）功能的智能手表出货量实现了70%的同比增长，市场渗透率达到25%。这一增长主要得益于消费者对更深入健康和健身洞察的需求，超越了计步、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出现使得在设备本地进行AI处理成为可能，且不影响电池续航，从而允许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，提供如跌倒和心律不齐检测等即时健康警报，以及个性化推荐，并带来更注重隐私的用户体验。

Counterpoint Research首席分析师Anshika Jain表示：“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。边缘人工智能的集成实现了实时健康洞察和更快的响应，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，Apple独占了约90%的边缘人工智能智能手表出货量。”

健康和健身监测是边缘人工智能集成在智能手表中的主要驱动力。手表现在能够本地运行推理，实时分析心率、睡眠模式和体温，并直接在设备上检测房颤、睡眠呼吸暂停和血压升高等情况，而不是将生物信号传输到云端。这极大地推动了整个智能手表行业在健康功能方面的整合。在2026年第一季度，具备血压监测功能的智能手表出货量翻倍，而具备睡眠呼吸暂停检测功能的则增长了三倍。品牌目前正着眼于攻克如糖尿病等更复杂的健康问题。

从供应端来看，芯片制造商不断升级其硅片技术，旨在将智能手表从被动追踪器转变为智能健康伴侣。Apple在2023年推出了搭载四核神经网络引擎的S9芯片，用于处理机器学习任务。为在智能手表AI竞赛中保持竞争力，华为在2025年推出了自研的Kirin W80芯片，并搭配其“Celia”助手。高通已宣布推出带有专用NPU的Snapdragon Wear Elite，而谷歌即将推出的基于Tensor的穿戴设备芯片有望深化AI集成。除了我们目前计算的配备NPU的设备外，一种新的设备端AI正在向量核硅片上涌现，即使没有专用的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，因为它有可能将设备端AI扩展到当前硬件定义之外的设备。

研究总监Mohit Agrawal在强调智能手表边缘人工智能前景时指出：“智能手表中的边缘人工智能正从主要是硬件集成转向包含软件优化的方向。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渗透率预计在2026年接近32%的原因。”

值得一提的是，在探索智能手表新功能的同时，许多用户也对糖果派对在线试玩等娱乐内容表现出浓厚兴趣，这预示着未来智能穿戴设备在满足用户多样化需求方面具有广阔空间。