IDC最新(xin)發布的(de)《中國可穿(chuan)戴設(she)備(bei)(bei)市(shi)場(chang)(chang)季(ji)度跟蹤報告(gao)》顯示，2023年第(di)三季(ji)度中國可穿(chuan)戴設(she)備(bei)(bei)市(shi)場(chang)(chang)出貨(huo)量(liang)(liang)為(wei)3470萬(wan)臺，同比(bi)增(zeng)(zeng)長7.5%，整體市(shi)場(chang)(chang)持(chi)續(xu)增(zeng)(zeng)長，正在進入穩(wen)定復(fu)蘇狀態。智能(neng)手(shou)表(biao)市(shi)場(chang)(chang)出貨(huo)量(liang)(liang)1，140萬(wan)臺，同比(bi)增(zeng)(zeng)長5.5%。其中成人(ren)智能(neng)手(shou)表(biao)559萬(wan)臺，同比(bi)增(zeng)(zeng)長3.9%；兒童智能(neng)手(shou)表(biao)出貨(huo)量(liang)(liang)580萬(wan)臺，同比(bi)增(zeng)(zeng)長7.2%。
當前，芯片的(de)發展(zhan)和算(suan)力的(de)升級(ji)是推動可穿戴(dai)(dai)設(she)(she)備發展(zhan)的(de)重要因素。可穿戴(dai)(dai)設(she)(she)備是另一種(zhong)適(shi)合使用(yong)邊緣計算(suan)的(de)應(ying)用(yong)場景。可穿戴(dai)(dai)設(she)(she)備通(tong)常需要實時地處理和傳輸大量數據，如健康監測、智能(neng)手表等。
一方面，可穿戴設備位于端側，針對端側的可穿戴等小設備，對算力的要求遠低于智能駕駛和云(yun)計算設備，但對成(cheng)本、功(gong)耗、時延、開發(fa)難度很敏感；另一方(fang)面，由于(yu)最(zui)靠(kao)近人(ren)類和現實(shi)世界(jie)，可(ke)穿(chuan)戴設備也是距離(li)數據最(zui)近的地方(fang)，未來要(yao)實(shi)現端(duan)到端(duan)的神經網絡(luo)，勢(shi)必(bi)要(yao)提升這(zhe)個領(ling)域的計算能力。
或許在未(wei)來(lai)的某天，可穿(chuan)戴(dai)設(she)(she)備(bei)也將(jiang)成(cheng)為集數(shu)據(ju)采集、處理和分(fen)析于一身的具有完整功能的產品。我們(men)(men)期待這(zhe)一天的到來(lai)，因此我們(men)(men)開始思考，可穿(chuan)戴(dai)設(she)(she)備(bei)談算力(li)，是(shi)否為時過早？是(shi)否已(yi)經有企(qi)業在做這(zhe)件事(shi)情？可穿(chuan)戴(dai)設(she)(she)備(bei)算力(li)增長了，對(dui)邊緣計算有何(he)意義？本文我們(men)(men)將(jiang)為大家揭曉這(zhe)些問題。
可穿戴設備談算力，是否為時過早？
可穿戴設備概要
可穿戴設(she)備(bei)，顧名思義，主要(yao)是將設(she)備(bei)搭載于(yu)人體，就(jiu)像穿戴的(de)衣物(wu)、飾品一樣(yang)。根據產品形態和(he)用途(tu)，我(wo)們將當(dang)前的(de)可穿戴設(she)備(bei)，分為以下幾類：
頭顯類，以蘋(pin)果 meta 為主要代表。通過顯示頭顯設備(bei)，提供音頻、視(shi)頻、虛擬現(xian)實等多層(ceng)次的(de)(de)用戶體驗，已經停止研發(fa)的(de)(de)的(de)(de)Google Glass，也是(shi)其中的(de)(de)一(yi)種典(dian)型代表。蘋(pin)果VisionPro帶來的(de)(de)一(yi)股頭顯熱潮(chao)，甚至(zhi)還伴隨Meta發(fa)展，強推(tui)了一(yi)波Meta的(de)(de)股價；
手表手環類，代表企(qi)業有蘋果、谷歌、Amazon、華為、小米、小天才等(deng)等(deng)，可以(yi)提供撥(bo)打(da)電話(hua)、定位(wei)、拍照(zhao)、鬧鐘提醒、運動健康監測等(deng)功能，與手(shou)機設(she)備連接，還能實現更多的交互操作；
醫療器械類，代表企業有魚躍、樂心、九安等，而蘋果這樣的科技巨頭也開始在其關注領域申請醫療器械資格。當然，也有一些分類，將能夠聯入互聯網、具有物聯網特征的醫療器械類產品，也歸于可穿戴設(she)備當中；
人體植入類，以腦(nao)機接(jie)口為代(dai)表(biao)(biao)的(de)(de)新型可穿戴設(she)備，代(dai)表(biao)(biao)了一種前沿的(de)(de)設(she)備技術，其(qi)實，在各個(ge)(ge)高校的(de)(de)精(jing)密儀(yi)器專業(ye)，幾乎都有類(lei)似的(de)(de)腦(nao)波控(kong)制(zhi)的(de)(de)產(chan)品演示，特斯拉(la)所做的(de)(de)事(shi)情，更(geng)接(jie)近(jin)科幻劇情，例如(ru)通過芯片進行控(kong)制(zhi)人類(lei)或者(zhe)身體等，從這個(ge)(ge)角度來說(shuo)，Meta CEO扎克伯格多次表(biao)(biao)示，希(xi)望(wang)技術成熟后才用，因(yin)為他并不希(xi)望(wang)經歷已經植入(ru)體內的(de)(de)產(chan)品的(de)(de)“更(geng)新”操作。
來自IDC的(de)移動和消費設(she)備(bei)跟蹤(zong)器研究(jiu)經理 Jitesh Ubrani 表示。國際數據中(zhong)心。“自最初的(de) Fitbit 和 Pebble 手表問世(shi)以來，健康和健身(shen)追蹤(zong)已(yi)經取得了(le)長足的(de)進(jin)步，但(dan)可穿戴(dai)設(she)備(bei)的(de)最大(da)推動力(li)(li)是更(geng)小、更(geng)時(shi)尚的(de)設(she)計的(de)出(chu)現(xian)。Oura、Noise、BoAT、Circular 等新(xin)(xin)品(pin)牌(pai)的(de)智能戒指預計將在(zai)未來幾個季(ji)度(du)開啟(qi)新(xin)(xin)的(de)外形設(she)計，同時(shi)也給現(xian)有品(pin)牌(pai)帶來壓力(li)(li)，要求他們在(zai)健康追蹤(zong)方面(mian)進(jin)行創新(xin)(xin)。”
“智能手(shou)表(biao)和耳機仍然在可穿戴(dai)設(she)備(bei)市(shi)場占據主導地位，”移動設(she)備(bei)和 AR/VR 研究(jiu)總監 Ramon Llamas 補(bu)充(chong)道。“這些仍然能引(yin)起消費(fei)者(zhe)的(de)共鳴，并繼續(xu)吸引(yin)首次用戶，尤其是(shi)那些最謹慎和對價(jia)格敏感的(de)用戶。在這里(li)，我們仍然可以看到新興供應商(shang)的(de)出貨量足以躋身領先品牌之(zhi)列。結(jie)合強勁(jing)的(de)更新周(zhou)期（包括那些最近(jin)在 2020 年(nian)購買可穿戴(dai)設(she)備(bei)的(de)人(ren)），可穿戴(dai)設(she)備(bei)市(shi)場已(yi)經(jing)建立了強大(da)的(de)飛輪來保持銷量增(zeng)長(chang)。”
我(wo)們整理了一些(xie)典(dian)型產品在性能(neng)/算力上的配置，供大家參考(kao)：
目前，可穿戴設備的芯片算力通常不會以TOPS（每秒萬億次運算）來衡量，因為它們的(de)算力相對較低(di)，更適(shi)合用DMIPS（每秒百(bai)萬條(tiao)指令）或其他更適(shi)合低(di)功耗(hao)、低(di)算力應(ying)用的(de)度量標準來衡(heng)量。然而，隨(sui)著技(ji)術(shu)的(de)發展，一(yi)些專(zhuan)為可穿戴設備設計(ji)的(de)芯片，如(ru)谷歌(ge)的(de)Wear OS芯片，已經開始提供更高(gao)的(de)性(xing)能，包(bao)括集成的(de)AI功能和改進(jin)的(de)連接性(xing)。
行業觀點
在選擇可穿戴設備的內核（模組/芯片）時，廠商通常有兩種方案：一是采用模組方案，雖然可能占用更多空間，但集成化和標準化的設計有助于降低用戶成本；二是芯片CoB方案，這在兒童手表等穿戴產品中(zhong)尤為常(chang)見，約有90%的(de)企業采(cai)用(yong)此方案(an)。關鍵(jian)考(kao)慮因素包(bao)括是(shi)否支持藍牙、WiFi技(ji)術，體積(ji)、成(cheng)本以及續(xu)航和散熱能力的(de)平衡。
在與產業人士交流當中，我們發現，對于模組企業或者可穿戴設備廠家而言，由于手表手環等等產品對于算力的應用較少，甚至只能用性能、功耗來描述，加之這類產品對于續航又有一定的要求，因而“談算力”在個人手表手環等(deng)傳統穿(chuan)戴(dai)場(chang)景中(zhong)(zhong)，尚無市場(chang)需求(qiu)和(he)研發動力(li)。中(zhong)(zhong)移物聯(lian)認為，需要(yao)實(shi)現AI服務或虛擬現實(shi)功(gong)能的(de)產(chan)品，例如AR、VR等(deng)新型可穿(chuan)戴(dai)設備未來會增加對算力(li)的(de)需求(qiu)，而作為提供模組的(de)企(qi)業，中(zhong)(zhong)移物聯(lian)將持續關注(zhu)客戶需求(qiu)和(he)技術(shu)發展，為產(chan)品進行(xing)持續優化。
目前市場上(shang)的(de)(de)(de)可(ke)穿(chuan)(chuan)戴(dai)設(she)備芯片和(he)(he)模組，大(da)多以頻率和(he)(he)功(gong)耗為(wei)主(zhu)要(yao)性能指標，尚(shang)未將(jiang)算力(li)作(zuo)為(wei)核心賣點。不(bu)(bu)過，要(yao)實(shi)現可(ke)穿(chuan)(chuan)戴(dai)設(she)備的(de)(de)(de)智能化，提升芯片的(de)(de)(de)計算能力(li)是不(bu)(bu)可(ke)能繞過的(de)(de)(de)領(ling)域。對(dui)于新(xin)型可(ke)穿(chuan)(chuan)戴(dai)市場，這(zhe)(zhe)無疑是一個巨大(da)的(de)(de)(de)機遇(yu)。一些企(qi)業(ye)已經(jing)開始在可(ke)穿(chuan)(chuan)戴(dai)設(she)備上(shang)增(zeng)強算力(li)，這(zhe)(zhe)一領(ling)域正逐漸(jian)成為(wei)一片新(xin)的(de)(de)(de)藍海。
那么，哪些企業(ye)已經開始向可(ke)穿戴設備上堆算力呢？
誰正在可穿戴設備上堆算力？
隨著ChatGPT一(yi)夜成名，英偉達的(de)(de)市值也逐漸水(shui)漲船高，算力(li)(li)(li)在(zai)(zai)人們(men)(men)眼中的(de)(de)重要程度不言而(er)喻。從(cong)端(duan)側大(da)模型(xing)的(de)(de)AIPC，人們(men)(men)總是想讓大(da)算力(li)(li)(li)產(chan)品小一(yi)點，再小一(yi)點，最好在(zai)(zai)可穿戴設備(bei)當中就能(neng)實現的(de)(de)那種。作為未來落(luo)地(di)的(de)(de)探(tan)索也好，對于終端(duan)智(zhi)能(neng)的(de)(de)追求也罷，這些企業的(de)(de)的(de)(de)確(que)確(que)已經開(kai)始將算力(li)(li)(li)賦予可穿戴設備(bei)，換句話說，他(ta)們(men)(men)產(chan)品上的(de)(de)芯(xin)片，已經在(zai)(zai)算力(li)(li)(li)方面初(chu)具規(gui)模。
蘋果
初代頭顯設備就引發了(le)全球(qiu)科技愛好者們的(de)(de)轟動。蘋果對這款設備投入了(le)巨大(da)的(de)(de)人力和(he)財力。當然(ran)，在visionPro上(shang)堆料也是沒(mei)得說，直接采用了(le)M2+R1芯片(pian)的(de)(de)搭配，M2 中(zhong)的(de)(de)集(ji)成顯卡提(ti)供8-10 個內核以及3.6 TFLOPs 的(de)(de)峰值(zhi)算(suan)力。
并配(pei)備12個(ge)(ge)攝像頭、5個(ge)(ge)傳(chuan)感(gan)(gan)器（包括1個(ge)(ge)激光(guang)雷(lei)達傳(chuan)感(gan)(gan)器）和6個(ge)(ge)麥克風 ，還可(ke)(ke)以外(wai)接一(yi)塊可(ke)(ke)以讓(rang)它最長使用2小時的電(dian)池。不(bu)(bu)光(guang)如此，蘋果還專(zhuan)門為(wei)其(qi)設計了(le)操作(zuo)系統，不(bu)(bu)可(ke)(ke)謂不(bu)(bu)重視(shi)。Vison Pro這(zhe)類大型“可(ke)(ke)穿(chuan)戴設備”的出現，也在(zai)一(yi)定程度上(shang)為(wei)“續航危機”提(ti)供了(le)解決方案，讓(rang)一(yi)些希望(wang)在(zai)可(ke)(ke)穿(chuan)戴設備端提(ti)供算力的企(qi)業看到(dao)了(le)希望(wang)。
在蘋果的手表設備端，也(ye)采用了自(zi)研的64位S9 SiP，據稱其(qi)包含56億個晶(jing)體管和一個新的四核心引擎(qing)，搭載幾乎完(wan)整的操作系統，這樣的設備，沒點算力(li)真的壓(ya)不(bu)住。
谷歌
作為最早帶來VR設備的企業(ye)之一、經典產(chan)品(pin)Google Glass的出品(pin)方，谷歌在可穿戴設備的芯片和(he)算(suan)力方面(mian)的話語權(quan)不容小(xiao)覷(qu)。2023年(nian)(nian)3月15日(ri)，Google于Google Glass產(chan)品(pin)頁面(mian)刊(kan)登告(gao)示(shi)稱：感謝您過去十多年(nian)(nian)的創新和(he)陪伴，自2023年(nian)(nian)3月15日(ri)起，我(wo)們將不再銷售(shou)Glass Enterprise Edition（Google Glass企業(ye)版，下文簡稱為Glass企業(ye)版）。在2023年(nian)(nian)9月15日(ri)之前，我(wo)們將繼續(xu)為Glass企業(ye)版提供(gong)技術支持。
隨(sui)后，谷(gu)(gu)歌(ge)多次(ci)提(ti)出類似的(de)(de)計劃(hua)，例如Project Iris,甚至有傳聞表示，谷(gu)(gu)歌(ge)可能真的(de)(de)只是暫時(shi)擱置，而(er)隨(sui)著蘋果通過(guo)Vision Pro正式(shi)入局，谷(gu)(gu)歌(ge)或已重新恢復Project Iris的(de)(de)項(xiang)目(mu)工(gong)作(zuo)。項(xiang)目(mu)經歷了(le)一個(ge)動(dong)蕩(dang)的(de)(de)發展(zhan)階(jie)段，谷(gu)(gu)歌(ge)高管(guan)(guan)不斷改(gai)變對 Iris 的(de)(de)愿景。為了(le)促進其努力(li)，該公(gong)司還收購了(le) North 和 Raxium。不過(guo)，盡管(guan)(guan)谷(gu)(gu)歌(ge)各(ge)種宣傳自(zi)己在算(suan)力(li)和AI方面的(de)(de)動(dong)作(zuo)，例如自(zi)研芯片等，Pixel手機照相的(de)(de)AI能力(li)目(mu)前仍來自(zi)云端。
Meta/高通
近年來，隨著大模型的(de)發展，高(gao)(gao)(gao)通也逐漸適應了(le)終端設(she)備(bei)(bei)對于算力的(de)需求，并實現快速發展。其中一(yi)個代表產品就(jiu)(jiu)是在手機端運行Stable Diffusion，而另一(yi)個隱藏(zang)的(de)產品，就(jiu)(jiu)是為(wei)Meta的(de)頭顯(xian)設(she)備(bei)(bei)提(ti)供(gong)芯片和算力平(ping)(ping)臺。高(gao)(gao)(gao)通在可穿戴(dai)設(she)備(bei)(bei)的(de)算力提(ti)升(sheng)方面，也起(qi)到了(le)重要作(zuo)用，很典型的(de)例子(zi)就(jiu)(jiu)是為(wei)Meta的(de)AR、VR設(she)備(bei)(bei)提(ti)供(gong)芯片平(ping)(ping)臺。Quest3 搭載了(le)高(gao)(gao)(gao)通的(de)XR2 gen2 平(ping)(ping)臺，較上一(yi)代性能提(ti)升(sheng)明顯(xian)，高(gao)(gao)(gao)通承諾新的(de)第二代芯片的(de) GPU 性能提(ti)高(gao)(gao)(gao) 2.5 倍(bei)，AI 性能提(ti)高(gao)(gao)(gao) 8 倍(bei)，并且“GPU 能效提(ti)高(gao)(gao)(gao) 50%”，但不一(yi)定同時實現。
Neuralink & 特斯拉
近年(nian)來，馬斯克(ke)除(chu)了讓特斯拉在智能駕駛、具(ju)身智能領域“展示肌肉”之外(wai)，也在腦(nao)(nao)機接(jie)口這一看(kan)似“科幻”的(de)賽道持續(xu)跟(gen)進。Neuralink致力(li)透過(guo)芯片移植(zhi)人腦(nao)(nao)手術協助行動不便(bian)或四肢(zhi)癱瘓患者(zhe)重新控制(zhi)身體，病人只(zhi)需將想法轉(zhuan)化(hua)成電腦(nao)(nao)語言并傳達到(dao)神經便(bian)能對身體下達指(zhi)令。去(qu)年(nian)五月，Neuralink取得美國食品藥物管(guan)理局（FDA）核準(zhun)進行首(shou)次人體臨床(chuang)試驗；去(qu)年(nian)底，Neuralink開放招(zhao)募頸(jing)椎受(shou)傷或漸凍(dong)癥而(er)四肢(zhi)癱瘓的(de)受(shou)試者(zhe)。
馬斯(si)克的腦(nao)機接口公(gong)司Neuralink當(dang)地時間3月20日(ri)在(zai)直播活動(dong)中(zhong)介(jie)紹了首位(wei)接受(shou)腦(nao)機植入患者(zhe)的情(qing)況。這名患者(zhe)名為諾蘭(lan)·阿(a)(a)爾博（Noland Arbaugh），他在(zai)一(yi)次(ci)潛(qian)水(shui)事故中(zhong)頸部以下癱瘓。在(zai)直播中(zhong)，阿(a)(a)爾博在(zai)屏幕上(shang)移動(dong)電(dian)腦(nao)光標來(lai)下棋。阿(a)(a)爾博稱，“這就像在(zai)光標上(shang)使用力量。”隨后，馬斯(si)克在(zai)X上(shang)發文(wen)表示，Neuralink的下一(yi)個產(chan)品將是能夠幫助(zhu)盲人恢復(fu)視覺的“盲視”（Blindsight）
同(tong)屬馬斯克旗(qi)下(xia)的(de)(de)特(te)(te)斯拉，在(zai)造芯方面的(de)(de)能(neng)力(li)也毋庸置疑(yi)，例(li)如(ru)，特(te)(te)斯拉的(de)(de)第一(yi)代(dai)(dai)FSD芯片(pian)為260平(ping)方毫米，第二(er)代(dai)(dai)FSD芯片(pian)預計為300平(ping)方毫米，成本預計增加(jia)40-50%。不過(guo)，FSD芯片(pian)擁(yong)有32M的(de)(de)SRAM，雙核(he)心，每個核(he)心在(zai)2GHz頻(pin)率下(xia)擁(yong)有36TOPS的(de)(de)性能(neng)，所以雙核(he)共(gong)有720TOPS的(de)(de)性能(neng)。整(zheng)體(ti)不論是(shi)處(chu)理能(neng)力(li)還是(shi)算力(li)都(dou)非常強(qiang)悍(han)。
華為海思
對于華(hua)為這種傳統ICT企業來說，在芯(xin)片和(he)算力領域布(bu)局已(yi)經成(cheng)為不能再(zai)平常的事情。在可穿戴設備測(ce)，華(hua)為發布(bu)智慧音頻眼鏡(jing)HUAWEI X GENTLE MONSTER Eyewear II，搭載(zai)(zai)主(zhu)控芯(xin)片海(hai)思 Hi1132；華(hua)為非(fei)凡(fan)大師手表(biao)，搭載(zai)(zai)海(hai)思的Hi3861V100芯(xin)片，不過，早在2020年，上(shang)海(hai)海(hai)思就宣布(bu)攜手Rokid等終端廠家，正式發布(bu)XR芯(xin)片平臺。能夠提供9TOPS的NPU算力。
Humane
無獨有偶，蘋果人對于可穿戴設備的熱愛是不會改變的。蘋果員工參與設計Ai Pin，一度引(yin)發硬件熱浪(lang)潮——火(huo)柴盒大(da)小的(de)(de)一個設(she)備(bei)，搭載(zai)了高通驍龍(long)八核芯片，通過(guo)(guo) eSIM 支持網絡連接(jie)，不(bu)依賴于手(shou)機或者其(qi)他個人終端(duan)(duan)，將語音(yin)作為核心的(de)(de)交(jiao)(jiao)互方式，但其(qi)實還支持激(ji)光投(tou)射(she)、手(shou)勢以及觸摸（機身表面）三(san)種交(jiao)(jiao)互。不(bu)過(guo)(guo)，端(duan)(duan)側模(mo)型(xing)只用來處(chu)理語音(yin)識別以及基本操作等(deng)需(xu)要快速響應的(de)(de)請求，更(geng)多(duo)的(de)(de)處(chu)理還是交(jiao)(jiao)給云端(duan)(duan)模(mo)型(xing)進行處(chu)理。但云端(duan)(duan)處(chu)理就(jiu)必然涉及到連接(jie)和延遲問題(ti)。而這，也正是巨頭們向穿戴設(she)備(bei)們堆料算(suan)(suan)力(li)的(de)(de)原因！他們需(xu)要用戶需(xu)要更(geng)加靠(kao)近邊緣的(de)(de)算(suan)(suan)力(li)，需(xu)要更(geng)加容易獲(huo)得的(de)(de)算(suan)(suan)力(li)！
聯發科
此外，還有一個未來可能出現的巧妙設計，就是算力傳遞。AI硬件的重點攻克方向就是端側算力的提升，除了給終端裝配更強大的AI芯片外，在MWC24上，聯發科甚至展示了“多設備共享算力”技術(shu)——即讓(rang)A設(she)備可(ke)(ke)將閑置算力共享(xiang)給(gei)B設(she)備來(lai)進(jin)行大模(mo)型等(deng)巨量計(ji)算，然而(er)這樣的計(ji)算模(mo)式又(you)需要新的邊緣(yuan)側網絡技術(shu)的支持(chi)，邊緣(yuan)計(ji)算注(zhu)定離不開全系統的算力，而(er)可(ke)(ke)穿戴設(she)備，也將因其龐大的數量和(he)靈活度、分布特點，成為算力閃耀的沃土(tu)。
可穿戴設備的算力，能否快速落地？
高性能可穿戴設備迎來技術機遇
從目前的(de)(de)情況來看，堆(dui)料算(suan)力(li)的(de)(de)可穿戴(dai)設(she)備(bei)，的(de)(de)確主要集(ji)中在(zai)頭顯等新領域，不過，一些醫療(liao)相(xiang)關的(de)(de)領域，包括腦機(ji)接口，也對設(she)備(bei)的(de)(de)性能和算(suan)力(li)提出(chu)了更高(gao)的(de)(de)需(xu)求(qiu)
大模型推動算力熱潮，摩爾定律寶刀不老
不論(lun)是(shi)(shi)數據中(zhong)心(xin)，還是(shi)(shi)邊(bian)緣計算(suan)，在近幾年的(de)(de)(de)格局(ju)和狀態下，算(suan)力(li)(li)成為所有人都會關心(xin)的(de)(de)(de)問題。一(yi)方(fang)面，算(suan)力(li)(li)是(shi)(shi)AI三(san)要素(su)之一(yi)，不可或(huo)(huo)缺，另一(yi)方(fang)面，不論(lun)是(shi)(shi)國內還是(shi)(shi)國外，在行業格局(ju)和相(xiang)關政策上，都希望(wang)將算(suan)力(li)(li)作為水電熱網一(yi)樣提供(gong)充足和即使的(de)(de)(de)供(gong)應。細(xi)化(hua)到(dao)可穿戴設備當中(zhong)，我(wo)們更關注(zhu)續航和費用，加之隨時可能進入的(de)(de)(de)“后(hou)摩爾時代”，也令(ling)人對更高更小的(de)(de)(de)芯片(pian)打上了一(yi)個(ge)問號。好在，基于OpenCPU或(huo)(huo)CHipsliets等封裝方(fang)式的(de)(de)(de)突破，讓我(wo)們也看到(dao)了摩爾定(ding)律的(de)(de)(de)穩定(ding)性(xing)。
此外，蘋果(guo)和三星紛(fen)(fen)紛(fen)(fen)提(ti)出醫療健康相關的指環系列，也將智能穿戴小型化的趨勢提(ti)升到了一個新的高度。在不久的將來(lai)，相同性能的芯(xin)片(pian)產品的尺(chi)寸(cun)越來(lai)越小，也就表示(shi)從前尺(chi)寸(cun)產品的芯(xin)片(pian)性能和算力也會實(shi)現倍增。
存算一體為設備增速提效
近日，清華大學集成電路學院教授吳華強、副教授高濱基于存算一體計算范式，研制出全球首款全系統集成、支持高效片上學習（機器學習能在硬件端直接完成）的憶阻器存算一體芯片。相關成果在線發表于最新一期《科學》。相同任務下，該款芯片實現片上學習的能耗僅為先進工藝下專用集成電路系統的3%，展現出卓越的能效優勢，具有滿足人工智能時代高(gao)算力(li)需求的應(ying)用(yong)潛力(li)。相關成果可(ke)應(ying)用(yong)于(yu)手機(ji)等(deng)智能終端設備，還可(ke)以應(ying)用(yong)于(yu)邊緣計算場景，比如汽車、機(ji)器人等(deng)。
TinyML或成為可穿戴設備配備“算力”的開端
不難發(fa)現，高性能(neng)可穿戴設(she)(she)備(bei)面臨的(de)(de)諸(zhu)多(duo)問題，其(qi)實(shi)就是(shi)(shi)TinyML試(shi)圖去解決的(de)(de)。微(wei)型(xing)(xing)機器學(xue)習Tiny Machine Learning (TinyML) 是(shi)(shi)機器學(xue)習的(de)(de)一個研究領(ling)域，專注于(yu)在(zai)(zai)超(chao)低(di)(di)功耗的(de)(de)微(wei)控制(zhi)器設(she)(she)備(bei)上(shang)開發(fa)和部署機器學(xue)習模型(xing)(xing)。TinyML使機器學(xue)習可以(yi)在(zai)(zai)在(zai)(zai)安全(quan)、低(di)(di)延遲(chi)、低(di)(di)功耗和低(di)(di)帶寬的(de)(de)邊緣(yuan)設(she)(she)備(bei)上(shang)運行。在(zai)(zai)TinyML領(ling)域的(de)(de)技術發(fa)展，無(wu)不適合可穿戴設(she)(she)備(bei)的(de)(de)，不論(lun)是(shi)(shi)隱私(si)計(ji)算、小(xiao)(xiao)體積(ji)大(da)模型(xing)(xing)，還是(shi)(shi)高效AI算法、模型(xing)(xing)壓(ya)縮(suo)、稀疏(shu)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)等，以(yi)大(da)幅(fu)縮(suo)小(xiao)(xiao) AI 模型(xing)(xing)大(da)小(xiao)(xiao)并在(zai)(zai)邊緣(yuan)設(she)(she)備(bei)上(shang)高效部署和運行。
傳統問題，仍待解決
然而，受限(xian)于(yu)體積(ji)、用戶和產(chan)品(pin)種(zhong)類，可穿戴(dai)設備當中的傳統(tong)問題(ti)依然存在，需要引起產(chan)業的重視(shi)，并(bing)將其他學科領(ling)域(yu)的成績進行遷(qian)移轉(zhuan)化。
電源和能耗問題：電(dian)池續航能力是限制可穿(chuan)戴設(she)備性能發(fa)揮的一個重要因素。目前的電(dian)池技術(shu)還難以滿足高(gao)性能設(she)備長時間運行(xing)的需求。
隱私保護備受關注：隨著設備算力的(de)提升，它們可能會收集和處理更多個人敏(min)感數據(ju)。如何確保(bao)這些數據(ju)的(de)安全和用戶隱私不(bu)被(bei)侵犯(fan)，是一個需(xu)要(yao)解決的(de)重(zhong)要(yao)問題。
行業標準和監管：可穿戴設備市場(chang)仍處于發展早期階段，缺(que)乏(fa)統一的(de)行業標準和監管政策。這可能會阻礙技術的(de)創新和市場(chang)的(de)健(jian)康發展。
大模(mo)型的車(che)輪已(yi)經開(kai)始將從前的AI、智慧系列、數(shu)字化(hua)、自動化(hua)等等裹在歷史(shi)的車(che)輪當中(zhong)，以(yi)不可阻(zu)擋(dang)的趨勢向(xiang)前滾動。又有誰能阻(zu)擋(dang)算(suan)力“像空氣(qi)和自來水(shui)一(yi)樣”隨處可得呢？
寫在最后
總體(ti)(ti)來看，可(ke)(ke)穿(chuan)戴設備(bei)(bei)領(ling)域的(de)發展潮頭(tou)正在(zai)向高性能和高算力轉變。這將帶(dai)來新的(de)產品形態和應(ying)用場景(jing)，進(jin)一步促進(jin)可(ke)(ke)穿(chuan)戴設備(bei)(bei)產業的(de)蓬勃發展。隨著(zhu)行業鏈成熟和用戶需求(qiu)不(bu)斷升級，可(ke)(ke)穿(chuan)戴設備(bei)(bei)未來或(huo)將成為一個集AI芯片、物(wu)聯(lian)網與生物(wu)識別(bie)于(yu)一體(ti)(ti)的(de)全新體(ti)(ti)驗平(ping)臺。我們期待在(zai)各方的(de)共同(tong)參與下，可(ke)(ke)穿(chuan)戴設備(bei)(bei)市場能夠迎來新的(de)技術突破，并給更多用戶帶(dai)來豐富多彩的(de)未來生活體(ti)(ti)驗。
參考內容：
《中國可穿戴(dai)設備市(shi)場季度跟蹤報告(gao)》，IDC
《談談特斯拉的芯片實(shi)力》，半導體產業(ye)縱(zong)橫
《2023年，國產存(cun)算一體走到產業化拐點》，時氪分享
