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%，这一增长主要得益于消费者对超越基本指标（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。低功耗神经加速器的出现使得在不影响设备电池续航的情况下进行设备端处理成为可能，从而使人工智能功能可以直接在手表上运行。这使得设备能够提供即时的健康警报，例如跌倒和心律不齐检测，以及个性化建议，同时提供更私密的体验，而无需严重依赖智能手机或云服务。
Counterpoint 研究公司首席分析师 Anshika Jain 指出：“品牌一直在不断升级其智能手表硬件，使其更具人工智能能力。边缘人工智能集成能够实现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然局限于领先品牌，在 2026 年第一季度，苹果公司占据了边缘人工智能智能手表出货量的约 90%。”
健康和健身监测是边缘人工智能集成在智能手表中的主要驱动因素。现在，手表不再将生物信号流式传输到云端，而是直接在设备本地进行推理分析，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。在 2026 年第一季度，具有血压监测功能的智能手表出货量翻了一番，而具有睡眠呼吸暂停检测功能的智能手表出货量则增长了两倍。品牌现在正着眼于更具挑战性的问题，如糖尿病。
在供应方面，芯片制造商正在不断升级其芯片，以将智能手表转变为智能健康伴侣，而不仅仅是无源追踪器。苹果公司在 2023 年推出了 S9 芯片，配备了 4 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 Kirin W80 芯片，并搭配其“Celia”助手，以在智能手表人工智能竞赛中保持竞争力。对于 2026 年，高通公司已发布了具有专用 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。除了目前我们统计的配备 NPU 的设备之外，第二层设备端人工智能正在通过矢量核心芯片出现，这些芯片没有专用的 NPU，例如 Ambiq 的 Apollo 平台，它通过 Arm Helium 矢量扩展及其新的 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。
研究总监 Mohit Agrawal 在强调智能手表边缘人工智能前景时表示：“智能手表中的边缘人工智能正从主要依赖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能在本地进行推理。人工智能需要从单一应用程序转变为一个作用于个人数据的个人层。这使得即时健康警报、手势控制和更丰富的个性化体验成为可能，这就是为什么边缘人工智能的渗透率预计将在 2026 年接近 32%。”
边缘人工智能智能手表是指具备专用神经网络引擎或 NPU 的可穿戴设备，其机器学习推理部分或全部在设备上运行。要符合条件，至少一项健康、安全或交互功能必须在其主要的推理路径上本地执行。
