2026 年第一季度，具备边缘人工智能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更丰富健康和健身信息的需求日益增长，这些信息超越了基本的计步、心率监测和睡眠时长等指标。此外，低功耗神经加速器的出现使得在设备本地进行处理成为可能，且不会影响电池续航，从而可以直接在手表上运行人工智能功能。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，提供即时健康警报（如跌倒和心律不齐检测）以及个性化建议，同时增强用户隐私。

Counterpoint 研究公司首席分析师 Anshika Jain 指出：“各品牌一直在持续升级其智能手表硬件，以增强设备的人工智能能力。边缘人工智能的集成实现了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，边缘人工智能的渗透率仍主要集中在领先品牌，在 2026 年第一季度，仅苹果就占据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，手表不再是将生物信号传输到云端进行分析，而是直接在设备本地进行推理，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状况。这极大地推动了整个智能手表行业健康功能集成度的提升。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长了三倍。各品牌目前正致力于解决更复杂的健康问题，如糖尿病。

在供应方面，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。苹果公司早在 2023 年就推出了 S9 芯片，该芯片配备了 4 核神经网络引擎，用于处理机器学习任务。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，以保持在智能手表人工智能领域的竞争力。对于 2026 年，高通公司已发布了集成专用 NPU 的 Snapdragon Wear Elite 芯片，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人工智能集成。除了我们目前统计的配备 NPU 的设备外，一种第二层级的设备端人工智能正在通过向量核心芯片出现，即使没有专用的 NPU，例如 Ambiq 的 Apollo 平台，它通过 Arm Helium 向量扩展及其新的 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，因为它有可能将设备端人工智能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人工智能前景时表示：“智能手表中的边缘人工智能正从主要侧重于硬件集成，转向也包含软件优化。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，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渗透率预计将在 2026 年接近 32% 的原因。”