IDC最新發布(bu)的《中國可(ke)穿(chuan)戴設備(bei)市(shi)場季度(du)(du)跟蹤報告》顯(xian)示，2023年第三季度(du)(du)中國可(ke)穿(chuan)戴設備(bei)市(shi)場出(chu)貨(huo)量(liang)為3470萬臺，同(tong)比增(zeng)(zeng)長(chang)7.5%，整體市(shi)場持續(xu)增(zeng)(zeng)長(chang)，正在進入穩定復(fu)蘇狀態。智能(neng)手(shou)表市(shi)場出(chu)貨(huo)量(liang)1，140萬臺，同(tong)比增(zeng)(zeng)長(chang)5.5%。其中成人智能(neng)手(shou)表559萬臺，同(tong)比增(zeng)(zeng)長(chang)3.9%；兒童智能(neng)手(shou)表出(chu)貨(huo)量(liang)580萬臺，同(tong)比增(zeng)(zeng)長(chang)7.2%。
當前，芯片的發展(zhan)和算(suan)力的升級是(shi)(shi)推動(dong)可穿(chuan)戴設(she)備發展(zhan)的重要(yao)因(yin)素。可穿(chuan)戴設(she)備是(shi)(shi)另一種適合(he)使用(yong)邊緣(yuan)計算(suan)的應(ying)用(yong)場(chang)景。可穿(chuan)戴設(she)備通常需要(yao)實(shi)時地處理和傳輸大量數據，如健(jian)康監測、智(zhi)能手表等(deng)。
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(he)云計算設備，但對成本(ben)、功(gong)耗、時(shi)延、開發難度很敏感；另一方面，由于最(zui)靠近人類和(he)現(xian)實世界，可穿戴設備也是(shi)距離數(shu)據最(zui)近的地(di)方，未(wei)來要實現(xian)端(duan)到(dao)端(duan)的神經網絡，勢必要提(ti)升(sheng)這個(ge)領(ling)域的計算能力。
或(huo)許(xu)在未來的(de)某天，可穿戴(dai)設(she)(she)(she)備(bei)也將成為集(ji)數據(ju)采(cai)集(ji)、處理和分析(xi)于(yu)一(yi)身的(de)具有完整功能的(de)產品。我(wo)(wo)們期待這一(yi)天的(de)到來，因此我(wo)(wo)們開始思(si)考，可穿戴(dai)設(she)(she)(she)備(bei)談算力，是(shi)否為時過(guo)早？是(shi)否已經有企業在做這件事(shi)情？可穿戴(dai)設(she)(she)(she)備(bei)算力增長了，對邊緣計算有何意義？本文(wen)我(wo)(wo)們將為大家揭曉這些問題(ti)。
可穿戴設備談算力，是否為時過早？
可穿戴設備概要
可穿(chuan)戴(dai)設(she)備(bei)(bei)，顧名思(si)義，主要(yao)是(shi)將設(she)備(bei)(bei)搭載于人體，就像(xiang)穿(chuan)戴(dai)的衣物、飾品一樣。根據產品形態和用途(tu)，我們(men)將當(dang)前的可穿(chuan)戴(dai)設(she)備(bei)(bei)，分(fen)為以(yi)下幾(ji)類：
頭顯類，以蘋(pin)果 meta 為(wei)主(zhu)要代表。通過顯示頭顯設(she)備，提供音(yin)頻、視頻、虛(xu)擬現(xian)實(shi)等多層次的(de)用戶體驗，已經(jing)停止(zhi)研發(fa)的(de)的(de)Google Glass，也是其中的(de)一(yi)種典型代表。蘋(pin)果VisionPro帶來的(de)一(yi)股頭顯熱潮，甚至(zhi)還伴隨Meta發(fa)展，強(qiang)推了一(yi)波(bo)Meta的(de)股價；
手表手環類，代(dai)表(biao)企業有蘋果、谷歌(ge)、Amazon、華(hua)為、小(xiao)米(mi)、小(xiao)天才等(deng)(deng)等(deng)(deng)，可以提(ti)供撥打電話、定位、拍照、鬧鐘提(ti)醒、運動(dong)健康監測等(deng)(deng)功能，與手機設備(bei)連接，還(huan)能實現更多的(de)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(te)征的(de)醫療器械類產品，也(ye)歸于(yu)可穿戴(dai)設(she)備當中；
人體植入類，以腦機接口為代表(biao)的(de)新型可穿戴設備(bei)，代表(biao)了一(yi)種前沿的(de)設備(bei)技術(shu)，其實，在各個高校的(de)精(jing)密儀器專業，幾乎都有類似的(de)腦波控制的(de)產(chan)品(pin)演(yan)示(shi)，特斯(si)拉所做的(de)事(shi)情(qing)，更(geng)接近科(ke)幻劇情(qing)，例如(ru)通(tong)過芯片進行控制人類或(huo)者(zhe)身體(ti)等，從這個角度(du)來說，Meta CEO扎克伯格多次表(biao)示(shi)，希(xi)望(wang)(wang)技術(shu)成熟后(hou)才用，因為他(ta)并不(bu)希(xi)望(wang)(wang)經歷已經植入(ru)體(ti)內的(de)產(chan)品(pin)的(de)“更(geng)新”操作。
來(lai)(lai)自IDC的(de)(de)移動和(he)(he)消費設備跟蹤器研究(jiu)經理 Jitesh Ubrani 表(biao)示。國際數據(ju)中心。“自最初的(de)(de) Fitbit 和(he)(he) Pebble 手表(biao)問世以(yi)來(lai)(lai)，健(jian)康和(he)(he)健(jian)身(shen)追蹤已經取(qu)得了長足的(de)(de)進步，但可穿戴設備的(de)(de)最大推動力是更(geng)小(xiao)、更(geng)時尚的(de)(de)設計的(de)(de)出現。Oura、Noise、BoAT、Circular 等新品(pin)牌的(de)(de)智能戒指預計將在未來(lai)(lai)幾個季(ji)度(du)開啟新的(de)(de)外形設計，同時也給(gei)現有品(pin)牌帶(dai)來(lai)(lai)壓力，要求他們在健(jian)康追蹤方面進行創(chuang)新。”
“智能手表和(he)耳機仍然(ran)(ran)在可穿(chuan)(chuan)戴設備(bei)(bei)市場占(zhan)據主導(dao)地位，”移動設備(bei)(bei)和(he) AR/VR 研究(jiu)總監 Ramon Llamas 補(bu)充(chong)道。“這些仍然(ran)(ran)能引(yin)起消費者的(de)共鳴，并繼(ji)續吸引(yin)首次用戶(hu)，尤其是那(nei)些最(zui)謹慎和(he)對(dui)價(jia)格敏感的(de)用戶(hu)。在這里，我們仍然(ran)(ran)可以看到新興供應商的(de)出貨(huo)量足以躋身領先(xian)品(pin)牌之(zhi)列(lie)。結合強勁(jing)的(de)更新周期（包括那(nei)些最(zui)近在 2020 年購買可穿(chuan)(chuan)戴設備(bei)(bei)的(de)人），可穿(chuan)(chuan)戴設備(bei)(bei)市場已經建立(li)了(le)強大的(de)飛輪來(lai)保持(chi)銷量增長。”
我(wo)們整理了一些典型產品在性能/算力上的配置，供大(da)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(jiao)低，更(geng)適合(he)用DMIPS（每(mei)秒(miao)百萬條指令）或其他(ta)更(geng)適合(he)低功耗(hao)、低算力應用的(de)度(du)量(liang)標準來衡量(liang)。然而，隨著技(ji)術的(de)發展(zhan)，一些專為可(ke)穿戴設備設計的(de)芯片(pian)，如谷歌的(de)Wear OS芯片(pian)，已經開(kai)始提供更(geng)高的(de)性能，包括集成的(de)AI功能和改進的(de)連接性。
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(deng)穿戴產品中尤為常(chang)見(jian)，約有90%的企業采用此方案(an)。關鍵考慮因素包括是否(fou)支持藍牙、WiFi技術，體積(ji)、成本以及續航和散熱能力的平衡。
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”在個人手表手環等傳統穿(chuan)戴(dai)場景中(zhong)(zhong)，尚無市場需(xu)求(qiu)和研發(fa)動力(li)(li)。中(zhong)(zhong)移物聯(lian)認為(wei)，需(xu)要(yao)實(shi)(shi)現AI服務或虛擬現實(shi)(shi)功能的(de)產(chan)品(pin)(pin)，例如(ru)AR、VR等新型可穿(chuan)戴(dai)設備未來會增加對算(suan)力(li)(li)的(de)需(xu)求(qiu)，而(er)作為(wei)提供模(mo)組的(de)企(qi)業(ye)，中(zhong)(zhong)移物聯(lian)將持(chi)續關注(zhu)客(ke)戶(hu)需(xu)求(qiu)和技術發(fa)展，為(wei)產(chan)品(pin)(pin)進行(xing)持(chi)續優化(hua)。
目(mu)前市(shi)(shi)場上的(de)可穿(chuan)戴設備(bei)芯片(pian)和模組(zu)，大多以(yi)頻率和功耗為主要性能(neng)指標(biao)，尚未將算力作(zuo)為核(he)心賣點。不(bu)過(guo)，要實現可穿(chuan)戴設備(bei)的(de)智能(neng)化，提升(sheng)芯片(pian)的(de)計算能(neng)力是(shi)不(bu)可能(neng)繞過(guo)的(de)領域。對于新(xin)型(xing)可穿(chuan)戴市(shi)(shi)場，這無疑(yi)是(shi)一(yi)(yi)個巨大的(de)機(ji)遇。一(yi)(yi)些企業已經開始在可穿(chuan)戴設備(bei)上增強算力，這一(yi)(yi)領域正逐漸成(cheng)為一(yi)(yi)片(pian)新(xin)的(de)藍(lan)海。
那么，哪(na)些企業已經開(kai)始向(xiang)可穿戴設(she)備上堆(dui)算力呢？
誰正在可穿戴設備上堆算力？
隨著(zhu)ChatGPT一(yi)夜成名，英偉達的(de)(de)市值也(ye)逐漸水漲船高(gao)，算(suan)力在人們眼中(zhong)的(de)(de)重要程度不言而喻。從(cong)端側大(da)模(mo)型的(de)(de)AIPC，人們總是想讓大(da)算(suan)力產品(pin)小一(yi)點(dian)，再小一(yi)點(dian)，最好(hao)在可穿(chuan)戴(dai)設(she)備當中(zhong)就能實(shi)現的(de)(de)那種。作為未來落(luo)地的(de)(de)探(tan)索也(ye)好(hao)，對于終端智能的(de)(de)追求也(ye)罷，這些企(qi)業的(de)(de)的(de)(de)確確已經開始將算(suan)力賦予可穿(chuan)戴(dai)設(she)備，換句話說，他們產品(pin)上(shang)的(de)(de)芯片，已經在算(suan)力方面初具規模(mo)。
蘋果
初(chu)代頭顯設(she)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(she)備投入了(le)巨大(da)的(de)(de)人力和財力。當然，在visionPro上堆料也是(shi)沒得(de)說，直接采(cai)用(yong)了(le)M2+R1芯片的(de)(de)搭配，M2 中的(de)(de)集成(cheng)顯卡提供8-10 個(ge)內核以(yi)及(ji)3.6 TFLOPs 的(de)(de)峰值算力。
并(bing)配備12個攝像頭(tou)、5個傳感(gan)器（包括1個激光雷達傳感(gan)器）和6個麥克(ke)風 ，還可以外接一(yi)塊(kuai)可以讓(rang)它最長使用2小(xiao)時的(de)(de)電池。不光如此，蘋果(guo)還專門為(wei)其設(she)計了操(cao)作系統，不可謂不重視。Vison Pro這類大(da)型“可穿戴(dai)設(she)備”的(de)(de)出現，也在一(yi)定程(cheng)度上(shang)為(wei)“續航(hang)危機”提(ti)供了解(jie)決(jue)方(fang)案(an)，讓(rang)一(yi)些(xie)希望(wang)在可穿戴(dai)設(she)備端(duan)提(ti)供算力的(de)(de)企(qi)業(ye)看到了希望(wang)。
在蘋(pin)果的(de)(de)手表(biao)設備(bei)端，也采用了(le)自研(yan)的(de)(de)64位(wei)S9 SiP，據稱其(qi)包含56億個(ge)晶體管(guan)和一個(ge)新的(de)(de)四核心引擎，搭載幾乎完(wan)整的(de)(de)操作(zuo)系統，這樣的(de)(de)設備(bei)，沒點算力真的(de)(de)壓不住。
谷歌
作為(wei)最(zui)早帶來VR設備(bei)(bei)的(de)(de)企業之一、經典產品(pin)Google Glass的(de)(de)出品(pin)方，谷歌(ge)在可穿戴設備(bei)(bei)的(de)(de)芯片(pian)和算力方面(mian)的(de)(de)話(hua)語權不(bu)容小覷。2023年(nian)3月15日(ri)，Google于(yu)Google Glass產品(pin)頁(ye)面(mian)刊登告(gao)示(shi)稱：感謝您過去十多年(nian)的(de)(de)創新和陪伴，自(zi)2023年(nian)3月15日(ri)起，我(wo)們將(jiang)不(bu)再(zai)銷售(shou)Glass Enterprise Edition（Google Glass企業版，下文簡稱為(wei)Glass企業版）。在2023年(nian)9月15日(ri)之前(qian)，我(wo)們將(jiang)繼續為(wei)Glass企業版提(ti)供技術支持。
隨后，谷歌(ge)多(duo)次提出類似的(de)計劃，例(li)如Project Iris,甚至有傳聞(wen)表示(shi)，谷歌(ge)可能(neng)真的(de)只是暫時(shi)擱置，而隨著蘋果通過Vision Pro正式(shi)入局，谷歌(ge)或已重新恢(hui)復(fu)Project Iris的(de)項(xiang)目(mu)工作。項(xiang)目(mu)經歷了(le)一個動(dong)蕩的(de)發展階段(duan)，谷歌(ge)高管不(bu)斷改變對 Iris 的(de)愿景。為了(le)促(cu)進其努力，該公司還收購了(le) North 和 Raxium。不(bu)過，盡管谷歌(ge)各種宣(xuan)傳自(zi)(zi)己在(zai)算(suan)力和AI方面(mian)的(de)動(dong)作，例(li)如自(zi)(zi)研芯(xin)片等(deng)，Pixel手(shou)機照相的(de)AI能(neng)力目(mu)前仍來自(zi)(zi)云端。
Meta/高通
近年(nian)來，隨著大模型的(de)(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)展，高(gao)(gao)通也(ye)逐漸適應(ying)了(le)(le)終(zhong)端設備對于(yu)算力的(de)(de)(de)(de)(de)(de)需求，并實現(xian)快速發(fa)展。其中一(yi)(yi)個代表(biao)產品(pin)就是(shi)在手機端運行Stable Diffusion，而(er)另一(yi)(yi)個隱藏的(de)(de)(de)(de)(de)(de)產品(pin)，就是(shi)為(wei)Meta的(de)(de)(de)(de)(de)(de)頭顯設備提(ti)供芯片(pian)和算力平(ping)(ping)臺。高(gao)(gao)通在可穿戴設備的(de)(de)(de)(de)(de)(de)算力提(ti)升方面(mian)，也(ye)起(qi)到了(le)(le)重要作用，很典型的(de)(de)(de)(de)(de)(de)例子(zi)就是(shi)為(wei)Meta的(de)(de)(de)(de)(de)(de)AR、VR設備提(ti)供芯片(pian)平(ping)(ping)臺。Quest3 搭(da)載了(le)(le)高(gao)(gao)通的(de)(de)(de)(de)(de)(de)XR2 gen2 平(ping)(ping)臺，較上一(yi)(yi)代性(xing)能(neng)提(ti)升明顯，高(gao)(gao)通承(cheng)諾新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)第二代芯片(pian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de) GPU 性(xing)能(neng)提(ti)高(gao)(gao) 2.5 倍，AI 性(xing)能(neng)提(ti)高(gao)(gao) 8 倍，并且“GPU 能(neng)效提(ti)高(gao)(gao) 50%”，但不一(yi)(yi)定同時實現(xian)。
Neuralink & 特斯拉
近年來，馬斯(si)克除了讓特(te)斯(si)拉在(zai)智能(neng)駕駛、具身智能(neng)領域“展示(shi)肌肉(rou)”之外(wai)，也在(zai)腦機接口這一看似(si)“科幻(huan)”的賽道持(chi)續(xu)跟進(jin)。Neuralink致力透過芯片移(yi)植人腦手術協助行(xing)動不(bu)便(bian)或四(si)肢(zhi)癱瘓患者重新控制身體，病人只需將(jiang)想法轉化成(cheng)電腦語言并傳達(da)(da)到(dao)神經便(bian)能(neng)對身體下達(da)(da)指(zhi)令。去(qu)年五(wu)月，Neuralink取得美國食(shi)品藥物管理局（FDA）核準進(jin)行(xing)首(shou)次人體臨床試(shi)驗；去(qu)年底，Neuralink開放(fang)招募(mu)頸椎受傷或漸凍癥而四(si)肢(zhi)癱瘓的受試(shi)者。
馬斯克的(de)腦(nao)機接口公司Neuralink當地時(shi)間3月(yue)20日在(zai)直播活動(dong)中介紹了(le)首位接受(shou)腦(nao)機植入患者(zhe)的(de)情(qing)況。這名患者(zhe)名為諾蘭·阿(a)爾(er)博(bo)(bo)（Noland Arbaugh），他在(zai)一次潛水事故中頸部以下(xia)癱瘓。在(zai)直播中，阿(a)爾(er)博(bo)(bo)在(zai)屏幕(mu)上移(yi)動(dong)電腦(nao)光標來下(xia)棋。阿(a)爾(er)博(bo)(bo)稱，“這就像(xiang)在(zai)光標上使用力量。”隨(sui)后，馬斯克在(zai)X上發文表示，Neuralink的(de)下(xia)一個產品將是能夠(gou)幫助盲人恢復視覺的(de)“盲視”（Blindsight）
同屬(shu)馬斯(si)克旗下的(de)(de)特斯(si)拉，在造芯(xin)(xin)方面的(de)(de)能(neng)力(li)也毋(wu)庸置疑，例如，特斯(si)拉的(de)(de)第(di)一代FSD芯(xin)(xin)片(pian)為(wei)260平方毫(hao)米(mi)，第(di)二代FSD芯(xin)(xin)片(pian)預(yu)計為(wei)300平方毫(hao)米(mi)，成本預(yu)計增(zeng)加40-50%。不過，FSD芯(xin)(xin)片(pian)擁有32M的(de)(de)SRAM，雙核心，每個核心在2GHz頻率下擁有36TOPS的(de)(de)性能(neng)，所以雙核共有720TOPS的(de)(de)性能(neng)。整(zheng)體不論是處理能(neng)力(li)還是算力(li)都非(fei)常強悍。
華為海思
對(dui)于華(hua)為(wei)(wei)這種傳統ICT企業(ye)來說，在(zai)芯(xin)片和算力領域(yu)布局已經成為(wei)(wei)不(bu)能再平(ping)常的(de)(de)事情。在(zai)可(ke)穿(chuan)戴設備(bei)測(ce)，華(hua)為(wei)(wei)發(fa)布智(zhi)慧音頻眼鏡(jing)HUAWEI X GENTLE MONSTER Eyewear II，搭載主控芯(xin)片海(hai)(hai)思 Hi1132；華(hua)為(wei)(wei)非凡大(da)師(shi)手(shou)表，搭載海(hai)(hai)思的(de)(de)Hi3861V100芯(xin)片，不(bu)過，早在(zai)2020年，上海(hai)(hai)海(hai)(hai)思就(jiu)宣布攜手(shou)Rokid等終(zhong)端廠家，正式發(fa)布XR芯(xin)片平(ping)臺。能夠提供(gong)9TOPS的(de)(de)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，一度引發硬件熱浪潮——火柴盒(he)大小的一個設備，搭載了高通驍龍八(ba)核(he)芯(xin)片，通過(guo) eSIM 支(zhi)持網絡連接，不(bu)依賴于手(shou)機或(huo)者其(qi)他(ta)個人終端，將語音作為核(he)心的交(jiao)互方式，但(dan)其(qi)實還支(zhi)持激光投射、手(shou)勢以及觸(chu)摸（機身表面）三種交(jiao)互。不(bu)過(guo)，端側模(mo)型只用(yong)來處理(li)(li)語音識別以及基本操作等需要(yao)快速響應的請求，更多的處理(li)(li)還是交(jiao)給云(yun)端模(mo)型進行處理(li)(li)。但(dan)云(yun)端處理(li)(li)就(jiu)必然涉及到(dao)連接和(he)延遲問題。而(er)這，也正是巨頭們向穿戴設備們堆料算(suan)力(li)的原因！他(ta)們需要(yao)用(yong)戶(hu)需要(yao)更加靠(kao)近邊緣(yuan)的算(suan)力(li)，需要(yao)更加容易獲得的算(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(ji)術——即讓(rang)A設(she)(she)備可將(jiang)(jiang)閑置算(suan)力(li)共享給B設(she)(she)備來進行大(da)模型等巨(ju)量計算(suan)，然而這樣的(de)計算(suan)模式(shi)又需要新的(de)邊緣側網(wang)絡技(ji)術的(de)支持，邊緣計算(suan)注定離不開全系統(tong)的(de)算(suan)力(li)，而可穿戴設(she)(she)備，也(ye)將(jiang)(jiang)因其龐大(da)的(de)數量和(he)靈活(huo)度、分布特點，成(cheng)為算(suan)力(li)閃耀的(de)沃土。
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)情況來看，堆料(liao)算力(li)(li)的(de)可穿戴設備，的(de)確(que)主要集中(zhong)在頭顯等(deng)新領(ling)域(yu)，不過(guo)，一些醫(yi)療相關(guan)的(de)領(ling)域(yu)，包括腦機接口，也對設備的(de)性能和算力(li)(li)提出(chu)了(le)更(geng)高的(de)需求
大模型推動算力熱潮，摩爾定律寶刀不老
不(bu)論(lun)(lun)是數(shu)據中(zhong)心(xin)，還是邊緣計算，在(zai)近幾年的(de)(de)格(ge)局和(he)狀態下，算力(li)成為(wei)所有人都會關(guan)心(xin)的(de)(de)問題。一(yi)方(fang)面，算力(li)是AI三要素之(zhi)一(yi)，不(bu)可或(huo)缺(que)，另一(yi)方(fang)面，不(bu)論(lun)(lun)是國(guo)內(nei)還是國(guo)外(wai)，在(zai)行(xing)業格(ge)局和(he)相關(guan)政策上，都希望將算力(li)作為(wei)水電熱網一(yi)樣(yang)提供充足和(he)即使的(de)(de)供應。細(xi)化(hua)到可穿戴設備當中(zhong)，我(wo)(wo)們(men)更(geng)(geng)關(guan)注續(xu)航和(he)費用，加之(zhi)隨(sui)時(shi)可能(neng)進入(ru)的(de)(de)“后摩爾時(shi)代”，也令人對更(geng)(geng)高更(geng)(geng)小的(de)(de)芯(xin)片打上了一(yi)個問號。好(hao)在(zai)，基于OpenCPU或(huo)CHipsliets等封裝方(fang)式的(de)(de)突破，讓我(wo)(wo)們(men)也看到了摩爾定(ding)律的(de)(de)穩定(ding)性。
此外，蘋果和三星紛紛提出醫療健(jian)康相(xiang)關(guan)的(de)指(zhi)環(huan)系列，也將智能(neng)穿戴小型化的(de)趨勢(shi)提升到了(le)一個新的(de)高度。在(zai)不(bu)久的(de)將來，相(xiang)同性能(neng)的(de)芯片(pian)產品的(de)尺(chi)寸越來越小，也就表示從前(qian)尺(chi)寸產品的(de)芯片(pian)性能(neng)和算力也會(hui)實現倍增。
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算(suan)力需求的應(ying)用潛力。相關成(cheng)果可應(ying)用于手機等智能終端設(she)備(bei)，還可以應(ying)用于邊緣計算(suan)場景，比(bi)如汽車、機器人等。
TinyML或成為可穿戴設備配備“算力”的開端
不(bu)(bu)難發現，高(gao)(gao)性能可穿戴(dai)設備(bei)面臨的(de)諸多(duo)問題，其實就是TinyML試(shi)圖去(qu)解決(jue)的(de)。微型(xing)(xing)機(ji)器學習Tiny Machine Learning (TinyML) 是機(ji)器學習的(de)一個(ge)研究領(ling)域，專注于在超低(di)功耗(hao)的(de)微控制器設備(bei)上(shang)開發和部(bu)署(shu)機(ji)器學習模型(xing)(xing)。TinyML使(shi)機(ji)器學習可以在在安全、低(di)延遲、低(di)功耗(hao)和低(di)帶寬的(de)邊(bian)緣設備(bei)上(shang)運(yun)行。在TinyML領(ling)域的(de)技術發展，無不(bu)(bu)適合可穿戴(dai)設備(bei)的(de)，不(bu)(bu)論是隱私計算、小(xiao)體積大(da)模型(xing)(xing)，還(huan)是高(gao)(gao)效AI算法、模型(xing)(xing)壓(ya)縮、稀疏神經網絡等，以大(da)幅(fu)縮小(xiao) AI 模型(xing)(xing)大(da)小(xiao)并在邊(bian)緣設備(bei)上(shang)高(gao)(gao)效部(bu)署(shu)和運(yun)行。
傳統問題，仍待解決
然而(er)，受限(xian)于體積、用戶(hu)和產品種類，可(ke)穿戴設備當中的(de)傳統問題依然存在，需(xu)要引起產業的(de)重視，并將其(qi)他學科領域的(de)成績進行遷移(yi)轉化(hua)。
電源和能耗問題：電(dian)(dian)池續(xu)航能(neng)力是限制可穿戴設(she)備(bei)(bei)性(xing)能(neng)發揮的(de)一個重要因素。目前的(de)電(dian)(dian)池技(ji)術還難以滿足高性(xing)能(neng)設(she)備(bei)(bei)長時間運(yun)行的(de)需(xu)求。
隱私保護備受關注：隨著設(she)備算力的提升，它們(men)可能會(hui)收集(ji)和處理更多個(ge)人敏感數據。如何確保這些數據的安全和用(yong)戶隱私(si)不(bu)被侵(qin)犯，是一個(ge)需要(yao)解(jie)決的重要(yao)問題。
行業標準和監管：可穿戴設備市場仍處于發(fa)展早期階(jie)段，缺乏(fa)統(tong)一的行(xing)業標準(zhun)和(he)監管政策。這(zhe)可能會阻礙(ai)技術(shu)的創新和(he)市場的健康發(fa)展。
大模型的(de)(de)車(che)輪已(yi)經開始將從(cong)前(qian)的(de)(de)AI、智慧系列、數字化、自動化等等裹在(zai)歷史的(de)(de)車(che)輪當(dang)中，以不(bu)可阻(zu)(zu)擋(dang)的(de)(de)趨勢向前(qian)滾動。又有誰能阻(zu)(zu)擋(dang)算力“像(xiang)空氣(qi)和自來水一樣”隨(sui)處可得呢？
寫在最后
總體來看，可(ke)穿戴(dai)設備領(ling)域的(de)發展潮頭正在(zai)向高性能和(he)高算(suan)力(li)轉變。這將帶來新的(de)產品形態和(he)應用(yong)場景，進一(yi)步促進可(ke)穿戴(dai)設備產業的(de)蓬(peng)勃(bo)發展。隨著行業鏈成熟和(he)用(yong)戶需(xu)求不斷升級，可(ke)穿戴(dai)設備未來或將成為一(yi)個集AI芯片、物(wu)聯網(wang)與生(sheng)物(wu)識(shi)別于一(yi)體的(de)全新體驗(yan)平臺。我們期(qi)待在(zai)各方的(de)共同參與下，可(ke)穿戴(dai)設備市場能夠迎(ying)來新的(de)技術突破，并給更多(duo)用(yong)戶帶來豐富多(duo)彩的(de)未來生(sheng)活(huo)體驗(yan)。
參考內容：
《中國可穿戴設備市場季度跟(gen)蹤(zong)報(bao)告》，IDC
《談(tan)談(tan)特(te)斯拉(la)的芯片實力》，半(ban)導體(ti)產業縱橫(heng)
《2023年，國產(chan)(chan)存算一體走到產(chan)(chan)業化拐(guai)點(dian)》，時氪分享
