2026 年第一季度，具备边缘人工智能 (Edge AI) 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础指标（如步数、心率监测和睡眠时长）的更实用健康和健身洞察的需求日益增长。此外，低功耗神经加速器使得设备端处理成为可能，且不影响电池续航，从而让 AI 功能直接在手表上运行。这使得设备能够在不严重依赖智能手机或云服务的情况下，提供即时的健康警报（如跌倒和心律失常检测）以及个性化推荐，同时提供更私密的体验。
Counterpoint 研究公司首席分析师 Anshika Jain 在评论智能手表中 AI 的兴起时表示：“品牌一直在不断升级其智能手表硬件，以使设备更具 AI 能力。边缘 AI 集成能够提供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 AI 的渗透率仍然局限于领先品牌，在 2026 年第一季度，苹果公司单独就占边缘 AI 智能手表出货量的约 90%。”
健康和健身监测是边缘 AI 集成在智能手表中的主要驱动力。现在，手表可以在设备端本地运行推理来实时分析心率、睡眠模式和体温，并检测房颤、睡眠呼吸暂停和血压升高等情况，而不是将生物信号流式传输到云端。这极大地推动了整个智能手表行业在健康功能方面的集成。在 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加了两倍。品牌现在正致力于解决更复杂的问题，例如糖尿病。
在供应方面，芯片制造商正不断升级其芯片，以将智能手表转变为智能健康伴侣，而非被动追踪器。苹果公司在 2023 年推出了 S9 芯片，该芯片配备了四核神经网络引擎，可处理机器学习任务。华为在 2025 年推出了其自主研发的 Kirin W80 芯片，并搭配其“Celia”助手，以在智能手表 AI 竞赛中保持竞争力。对于 2026 年，高通公司已发布了配备专用 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 AI 集成。除了我们今天计算的配备 NPU 的设备外，在没有专用 NPU 的矢量核心芯片上，第二层设备端 AI 正在兴起，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 在强调智能手表边缘 AI 的前景时表示：“智能手表中的边缘 AI 正从主要侧重于硬件集成转向同时也包含软件优化。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运行推理。AI 需要从单一应用程序转变为一个处理个人数据的个人层。这能够实现即时的健康警报、手势控制以及更丰富的个性化体验，这也是为什么边缘 AI 的渗透率预计将在 2026 年接近 32% 的原因。”
边缘 AI 智能手表是指配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端运行。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于该加速器上。
