可穿戴(dai)(dai)設備近幾年發展勢頭十分迅(xun)猛，已經從原(yuan)來較(jiao)為單一(yi)的(de)(de)產品(pin)形態延伸(shen)到各個細分穿戴(dai)(dai)領域，并已經深度融(rong)入人們的(de)(de)日常生活，通過無(wu)縫連接互聯網(wang)與各類應用，實現(xian)了人們日常健(jian)康監測、運動追蹤到社(she)交娛樂、便捷支付的(de)(de)全方位覆蓋。
根(gen)據IDC的(de)《全(quan)球(qiu)可穿戴設(she)備市(shi)場(chang)(chang)季度跟蹤(zong)報告》，去年前三季度全(quan)球(qiu)腕(wan)戴設(she)備（智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)手表和手環）市(shi)場(chang)(chang)出(chu)貨(huo)1.4億(yi)臺，其中，中國市(shi)場(chang)(chang)出(chu)貨(huo)量同比增(zeng)長20.1%，已經成為全(quan)球(qiu)最大(da)腕(wan)帶設(she)備出(chu)貨(huo)市(shi)場(chang)(chang)。此外，智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)眼(yan)鏡、智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)服裝、智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)戒指等品類也展(zhan)現出(chu)巨(ju)大(da)的(de)市(shi)場(chang)(chang)潛力，可穿戴設(she)備正在從單一(yi)(yi)功(gong)能(neng)向多元化應用(yong)拓展(zhan)，并(bing)深入每一(yi)(yi)個消費者的(de)日(ri)常(chang)生(sheng)活。
這些智能產品早前的智能技術尚顯單一，不過隨著AI算法的優化和硬件性能的提升，特別是自從生成式AI展現出驚人的應用潛力后，各類不同終端的廠商就開始探索如何利用本地側AI來提升終端產品附加值，將產(chan)品(pin)的智能化程度提升到新的高度。
現在這一方向又有了更強大的助力——DeepSeek，DeepSeek其中一項價值，在于它直接點亮了終端側AI的發展前景，端側智能不再只需要堆疊算力，可穿戴AI設備將會受益良多。不管是大模型云端協同還是靠DeepSeek大模型蒸餾出來的小模型，都在推進一個現實：模型能力在向C端下沉，AI在向終端普及。
可穿戴設備繼續向AI靠攏
目前可穿戴設備門類可謂五花八門，按照目前常見的品類有智能手表、智能手環、智能眼鏡、智能耳機、智能戒指、智能服裝、智能鞋、AR/VR頭顯、智能首飾、智能頭盔、智能腰帶等等。隨著AI技術以及硬件設施的進步，智能可穿戴設備(bei)不僅限(xian)于健康(kang)監測和跨終端交互(hu)聯動，更(geng)逐(zhu)漸滲透到個性化健康(kang)顧問、虛擬現(xian)實(shi)交互(hu)乃至日(ri)常生活的方方面(mian)面(mian)。
智能(neng)手表和手環是相當成熟的可穿戴細(xi)分市場(chang)(chang)，普及率很高。根據調研機構的數據，僅去年前三季(ji)度全(quan)球智能(neng)手表出(chu)貨(huo)量(liang)就(jiu)達(da)(da)到1.1億(yi)臺。雖然同(tong)比(bi)來看出(chu)貨(huo)量(liang)下降(jiang)了3.8%，但成熟的智能(neng)手表市場(chang)(chang)略有降(jiang)幅也(ye)是正常的。中國智能(neng)手表市場(chang)(chang)仍舊(jiu)強勁，出(chu)貨(huo)量(liang)達(da)(da)到3286萬臺，同(tong)比(bi)增長了23.3%。
國(guo)內市(shi)場的(de)(de)高增長和國(guo)內品(pin)牌(pai)在產(chan)品(pin)創新、健康管理功能以(yi)及生態系統建設上的(de)(de)不斷(duan)突破有著(zhu)直(zhi)接關系。像HUAWEI WATCH D2、小(xiao)米(mi)Watch S4 Sport、OPPO Watch X等都是去年(nian)非常(chang)具有代表(biao)性的(de)(de)手(shou)表(biao)產(chan)品(pin)。
以前的智能手表芯片在(zai)短時間內能(neng)夠處理(li)的數(shu)據有限(xian)，算(suan)法迭代慢(man)，在(zai)功能(neng)性上取得(de)(de)突破進(jin)展(zhan)緩(huan)慢(man)。AI的引入讓(rang)智能(neng)手表(biao)在(zai)創新功能(neng)挖掘和(he)原有功能(neng)升級上開始(shi)突飛猛(meng)進(jin)。最直觀(guan)的例子是(shi)健康(kang)監(jian)測(ce)功能(neng)，在(zai)AI模型(xing)幫助下，設(she)備(bei)運(yun)動(dong)(dong)記錄(lu)和(he)心(xin)肺監(jian)測(ce)功能(neng)變得(de)(de)更(geng)加完善(shan)且人性化(hua)。從只(zhi)能(neng)記錄(lu)心(xin)率、睡(shui)眠時長、運(yun)動(dong)(dong)時長等(deng)簡(jian)單數(shu)據進(jin)化(hua)到(dao)能(neng)夠監(jian)測(ce)血氧濃度、睡(shui)眠質量甚至是(shi)血壓(ya)數(shu)值，并根據數(shu)據設(she)備(bei)會為(wei)用戶提供(gong)更(geng)為(wei)精準的健康(kang)管理(li)和(he)運(yun)動(dong)(dong)指導。
云端模型以及越來越多本地端側模型的加入，進一步提升了設備的理解能力以及在端側快速處理數據的能力，智能化功能直接在本地近乎無時延地為用戶帶來智能決策。
另一個賽道上，自(zi)2025年開年智能眼(yan)鏡的增長勢頭便十分強勁(jing)，IDC預(yu)測到2029年，全球智能眼(yan)鏡年銷量(liang)有望(wang)達到5500萬副(fu)，市場規模將達到1067.78億元(yuan)。李未可、雷鳥創新、莫界科技、Gyges Labs、閃(shan)極科技、Rokid、XREAL、影目(mu)科技等企業近期(qi)均(jun)有亮相(xiang)創新產品。
從智能眼鏡新(xin)品的(de)功能演進(jin)來看，避不開(kai)的(de)關鍵詞仍舊是AI。雷鳥(niao)創(chuang)新(xin)與阿里通義合作打造智能眼鏡專(zhuan)用AI意圖(tu)識別(bie)模型；閃極科技云天勵飛深度合作，還(huan)將接入訊飛星(xing)火、通義千(qian)問、Kimi等十余家(jia)主流模型；李未可面向智能眼鏡自研的(de)WAKE-AI的(de)多(duo)模態AI模型平臺也是獨樹一幟……
不少分析認為智能眼鏡有望成為端側AI率先落地的場景之一，主要原因在于智(zhi)能(neng)(neng)眼鏡相比其(qi)他可穿戴硬件(jian)(jian)有著獨特的(de)硬件(jian)(jian)特性，以(yi)及(ji)它與多模態AI功能(neng)(neng)更多結(jie)合的(de)可能(neng)(neng)。
目前智能(neng)眼鏡已經展現出集成視覺、聽覺、觸覺等多(duo)模態AI功能(neng)的(de)能(neng)力，能(neng)夠更自然直觀的(de)交互。利用攝(she)像頭捕捉圖像、麥克風識(shi)別語音，并結合AR技術(shu)呈現虛實(shi)交融(rong)體驗，再加上端側AI的(de)本地智能(neng)，智能(neng)眼鏡的(de)確是具有想象空間的(de)個人AI Agent理想形態。
除了上述的終端設備，其他可穿戴設備的發展也都遵循著一條主線，終端廠商在可穿戴＋AI這條賽道上尋求突破的趨勢十分明確。尤其是今年終端側AI軟硬件條件已經成熟，今年的智能穿戴新品肯定會有更多本地側AI功能引入。
產業鏈群雄逐鹿智能可穿戴端側戰場
可穿戴設備(bei)的(de)(de)硬(ying)件(jian)產業(ye)(ye)鏈涵(han)蓋了光學、聲學、顯示、芯片、傳感器等(deng)核心(xin)技術領(ling)域(yu)，在智能可穿戴產業(ye)(ye)鏈中，SoC是成本占比最高的(de)(de)一環(huan)。在端側(ce)(ce)AI＋可穿戴的(de)(de)加(jia)速發展下，為(wei)端側(ce)(ce)AI硬(ying)件(jian)打造的(de)(de)SoC成為(wei)芯片原廠的(de)(de)爭(zheng)奪重點。
高(gao)(gao)通(tong)的(de)驍龍AR1旗艦(jian)級芯(xin)片在(zai)可穿戴特別是智(zhi)能眼(yan)鏡領域備受(shou)青睞，集成HexagonTM NPU提供(gong)強(qiang)大算(suan)力(li)支持，還(huan)具(ju)備雙ISP高(gao)(gao)速圖像信號處理功能，很多(duo)智(zhi)能眼(yan)鏡均選(xuan)用該SoC。不久(jiu)前的(de)財(cai)報會議上高(gao)(gao)通(tong)公(gong)司高(gao)(gao)管表示，公(gong)司已(yi)經(jing)在(zai)裝有(you)驍龍芯(xin)片的(de)終端適配(pei)了DeepSeek，將持續發力(li)端側AI應用。
作為國內AIoT SoC芯(xin)(xin)片的代表廠商，瑞芯(xin)(xin)微正(zheng)在打造以(yi)旗艦芯(xin)(xin)片RK3588為核心，建成(cheng)AIoT芯(xin)(xin)片方陣。瑞芯(xin)(xin)微的RK3588、RK3576均帶有6TOPSNPU處理單元，能(neng)(neng)夠(gou)支持(chi)端側主(zhu)流模(mo)型部署。后續還(huan)會(hui)推(tui)出更(geng)高性(xing)能(neng)(neng)的旗艦芯(xin)(xin)片，預計于2025年(nian)問(wen)世的RK3688將(jiang)會(hui)集成(cheng)算力高達16TOPS的NPU內核，為端側設(she)備提供更(geng)強大(da)的底層(ceng)平臺。
全(quan)志(zhi)科技亦在加(jia)大(da)芯片(pian)(pian)新產品開發(fa)及AI端側應用(yong)解決方案上的(de)研發(fa)投入，針對端側AI視覺(jue)推出了(le)V853系列，針對VR應用(yong)推出了(le)VR9虛擬現實專用(yong)芯片(pian)(pian)，還有12nm旗艦AI芯片(pian)(pian)A733和A736。偏(pian)硬件化(hua)，偏(pian)場(chang)景、偏(pian)模塊的(de)AIPU是全(quan)志(zhi)科技后續規(gui)劃(hua)的(de)重點，會考慮(lv)面(mian)向(xiang)不同(tong)場(chang)景特別優化(hua)。
在(zai)更(geng)細分一點的(de)(de)音頻SoC上(shang)，近(jin)年(nian)(nian)來在(zai)端側AI上(shang)做(zuo)的(de)(de)突破也是不少。像炬芯科技在(zai)去(qu)年(nian)(nian)年(nian)(nian)末(mo)發(fa)布了首顆端側AI音頻芯片(pian)ATS323X，采(cai)用AI-NPU架構，相較于(yu)DSP HiFi5，實際應用算(suan)力和能效比更(geng)高，功耗更(geng)低。恒玄科技的(de)(de)智能音視頻SoC芯片(pian)通過添加嵌入式(shi)AI協處(chu)(chu)理器，能夠和主CPU核(he)心配合工作(zuo)，完成基于(yu)神經網絡(luo)AI算(suan)法的(de)(de)音頻處(chu)(chu)理，同時保持較低功耗水(shui)準(zhun)。
國(guo)內海思、紫光展銳、物奇微(wei)、全志科(ke)(ke)(ke)技、恒玄科(ke)(ke)(ke)技、晶晨股份、樂鑫科(ke)(ke)(ke)技、中科(ke)(ke)(ke)藍訊、星宸科(ke)(ke)(ke)技、泰(tai)凌微(wei)等廠商也都(dou)在加速布局。
端(duan)側算(suan)(suan)力需求需要從內(nei)置芯片與(yu)算(suan)(suan)法(fa)模型(xing)兩個方面(mian)來解決，算(suan)(suan)法(fa)模型(xing)上DeepSeek指明了(le)一條低(di)功耗低(di)成本的路線，硬件層面(mian)的算(suan)(suan)力仍舊是最大的限(xian)制。
可(ke)穿戴(dai)設備需要在輕(qing)量化(hua)(hua)設計(ji)中實(shi)現(xian)復雜的(de)AI處理能力，這(zhe)對SoC硬件(jian)性能、算法效(xiao)率(lv)和(he)功耗(hao)控制(zhi)提(ti)出了更(geng)(geng)高(gao)的(de)要求。為了克(ke)服這(zhe)些挑戰(zhan)，各廠商(shang)正不斷(duan)優化(hua)(hua)SoC設計(ji)，提(ti)高(gao)集成(cheng)度(du)和(he)處理效(xiao)率(lv)。未來，隨著更(geng)(geng)多高(gao)性能、低功耗(hao)芯(xin)片的(de)推出，以及更(geng)(geng)小、更(geng)(geng)高(gao)效(xiao)、更(geng)(geng)定制(zhi)化(hua)(hua)的(de)端(duan)側模(mo)型的(de)融(rong)合，可(ke)穿戴(dai)設備將能夠(gou)執(zhi)行更(geng)(geng)加復雜的(de)本(ben)地智(zhi)能應用，同時保持體積輕(qing)巧和(he)電(dian)池(chi)續航(hang)力強，滿足用戶對可(ke)穿戴(dai)設備輕(qing)量化(hua)(hua)和(he)智(zhi)能化(hua)(hua)的(de)雙(shuang)重需求。
可穿戴設備的智能，從“功能附加”轉向“核心能力重構”
其實在以往可(ke)穿戴(dai)設(she)備(bei)的功能(neng)上，我們可(ke)以看到可(ke)穿戴(dai)設(she)備(bei)除了產品本身的使用(yong)屬性不同(tong)，會有一(yi)個功能(neng)趨(qu)同(tong)現象，例(li)如(ru)計步、心率監測等(deng)功能(neng)，有些千篇(pian)一(yi)律。甚至有些設(she)備(bei)使用(yong)起來(lai)體驗會有些割裂，例(li)如(ru)因(yin)為(wei)設(she)備(bei)算力不足，功能(neng)運(yun)行卡(ka)頓(dun)或被迫關閉，這其實是AI功能(neng)與硬件性能(neng)脫節的直接結果。
此外功能(neng)間缺乏協同(tong)，如監測與決策指導分屬不同(tong)模(mo)塊(kuai)，也(ye)是因為設(she)備各(ge)模(mo)塊(kuai)沒有深度整合通(tong)過AI動態(tai)關聯起來，自然也(ye)就不能(neng)實現自動智能(neng)的決策調整。
這是此前AI作為額外功能被加入設備的必然，軟硬件在可穿戴設備里長期受制于算力－功耗－成本的平衡難題，AI更多地以“插件”形式植入終端設備，通過“功能附加”與設備松耦合。這些功能有用，但(dan)只是(shi)錦(jin)上添(tian)花，不(bu)改變設備的本質。
而隨著(zhu)端側基礎軟硬(ying)件更加(jia)成熟，可穿戴(dai)(dai)設(she)(she)備開始以AI為(wei)核心價值，重新設(she)(she)計(ji)架構(gou)與(yu)功能(neng)體系。硬(ying)件層面上算力(li)(li)與(yu)本地數(shu)據處(chu)理完成閉環，可穿戴(dai)(dai)設(she)(she)備功能(neng)下限(xian)逐漸提升。軟件層面上采用TinyML、知(zhi)識蒸餾(liu)等技(ji)術縮小模(mo)(mo)(mo)型(xing)體積實現的端側模(mo)(mo)(mo)型(xing)（特(te)別是未來DeepSeek等優(you)質模(mo)(mo)(mo)型(xing)蒸餾(liu)出來低(di)成本低(di)功耗高效(xiao)率的小/端側模(mo)(mo)(mo)型(xing)），能(neng)夠在資(zi)源受(shou)限(xian)的可穿戴(dai)(dai)設(she)(she)備硬(ying)件底座上高效(xiao)運行，平(ping)衡算力(li)(li)與(yu)能(neng)效(xiao)，將AI從“附加(jia)功能(neng)”推向“核心能(neng)力(li)(li)”，決定(ding)終端設(she)(she)備的智(zhi)能(neng)上限(xian)。
在可穿戴設備的未來演進方向上，本地AI帶來的核心能力重構將帶領端側設備從“感知智能”逐步升級到“認知智能”，即設備不僅能通過傳感器采集物理信號并利用AI算法進(jin)(jin)行初步處理與分析，還能結合多元信息進(jin)(jin)行推理與決策，提(ti)供更(geng)高階智能的服務。便攜輕量化的可穿戴設備在這一階段將快速成為人(ren)類與數字世界無縫交互的核心入口(kou)。
端側軟硬件配套設備的支持，加之硬件－算法協同設計的優化、AI功能范式的升級以及AI引領的設備價值重心轉移，端側AI正在成為終端設備定義者。
寫在最后
在(zai)端側(ce)AI浪潮中，可穿戴設備將(jiang)進入新的發展(zhan)周期(qi)，逐步完成(cheng)AI從(cong)“功(gong)能附(fu)加”到“核心能力重構”的轉變。這一(yi)轉變將(jiang)持續依賴硬件創新、端側(ce)算(suan)法(fa)模(mo)型優化與場(chang)景落地的協(xie)同，缺一(yi)不可。
