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超越基本健康指标（如步数、心率和睡眠时长）的更实用健康和健身洞察的需求日益增长。此外，低功耗神经加速器的出现使得设备能够直接进行本地处理，而不会影响电池续航，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（如跌倒和心律不齐检测）以及个性化建议，同时增强用户隐私。
Counterpoint 的首席分析师 Anshika Jain 在评论智能手表中的 AI 兴起时表示：“各品牌一直在持续升级其智能手表硬件，以使其设备更具 AI 能力。边缘 AI 的集成能够提供实时的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，仅苹果在 2026 年第一季度的边缘 AI 智能手表出货量中就占据了约 90% 的份额。”
健康和健身监测是边缘 AI 集成到智能手表中的主要驱动因素。与将生物信号流式传输到云端不同，手表现在可以在本地进行推理，实时分析心率、睡眠模式和体温，并在设备上检测房颤、睡眠呼吸暂停和血压升高等情况。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长了三倍。品牌们现在正致力于解决更棘手的问题，例如糖尿病。
在供应方面，芯片制造商不断升级其芯片，以将智能手表转变为智能健康伴侣，而非被动追踪器。苹果在 2023 年推出了 S9 芯片，该芯片配备了四核神经网络引擎来处理机器学习任务。华为在 2025 年推出了其自主研发的麒麟 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，高通已发布了配备专用 NPU 的骁龙 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 的设备之外，一种第二层级的设备端 AI 正在矢量核心芯片上出现，即使没有专用的 NPU，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，因为它有可能将设备端 AI 扩展到当前硬件定义之外的设备。
研究总监 Mohit Agrawal 强调了智能手表边缘 AI 的前景，他表示：“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，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在个人数据上运行的个人层。这使得即时的健康警报、手势控制和更丰富的个性化体验成为可能，这也是边缘 AI 渗透率预计将在 2026 年接近 32% 的原因。”
