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%。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）的更实用健康和健身洞察的需求日益增长，是推动这一快速增长的主要因素。

低功耗神经网络加速器的出现，使得在不影响设备续航能力的情况下实现设备端处理成为可能，从而让 AI 功能可以直接在手表上运行。这使得设备能够在不高度依赖智能手机或云服务的情况下，提供即时健康警报（如跌倒和心律不齐检测）以及个性化建议，并提供更私密的用户体验。

Counterpoint 的首席分析师 Anshika Jain 指出：“各品牌一直在不断升级其智能手表硬件，以增强设备的 AI 能力。边缘人工智能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局限于领先品牌，在 2026 年第一季度，仅苹果就占到了边缘人工智能智能手表出货量的约 90%。”

健康和健身监测是智能手表集成边缘人工智能的首要驱动因素。如今，智能手表不再是将生物信号流式传输到云端，而是能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病症。这极大地推动了整个智能手表行业的健康功能集成。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。品牌们现在正着眼于攻克糖尿病等更严峻的健康挑战。

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。苹果早在 2023 年就推出了配备 4 核神经网络引擎的 S9 芯片，以处理机器学习任务。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，以保持在智能手表 AI 领域的竞争力。高通已发布了集成了专用 NPU 的 Snapdragon Wear Elite，而谷歌即将推出的基于 Tensor 的可穿戴设备芯片有望进一步深化 AI 集成。除了我们目前统计的配备 NPU 的设备外，一种新的设备端 AI 正在通过向量核心芯片出现，即使没有专用的 NPU，如 Ambiq 的 Apollo 平台，它通过 Arm Helium 向量扩展和新的 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 AI 扩展到当前硬件定义之外的设备。

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包含软件优化的整合。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，这将允许任何应用程序在本地运行推理。人工智能需要从单一应用转变为一个基于个人数据运行的个人化层。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 年达到 32% 的原因。”

边缘人工智能智能手表是指内置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本地运行。要符合条件，至少一项健康、安全或交互功能必须在本地的加速器上执行其主要的推理路径。